车辆全景成像探测的快速目标拼接算法

全景成像技术以及图像拼接、图像配准等与其相关的技术,都属于机器视觉及模式识别领域。由于其成像系统视场较大,且无论远近都可以清晰成像,因此,全景成像技术具有广阔的应用前景,例如,在军事领域中的侦察、空间探索等,民用领域中的医疗设备、防盗预警、机器人视觉等等。正是由于上述原因对全景成像技术,具有很高的研究和实践价值。本文对全景成像技术的研究主要有以下四个方面:第一,深入研究了全景成像的获取方式,在此基础上分析其获取方式的优缺点;第二,实现了图像的预处理,即完成了对获取图像进行了校正和去噪,通过对不同的图像采用滤波算法实现;第三,在图像拼接方面,实现了基于比较匹配的图像拼接算法,通过采取平行景物线匹配算法消除了灰度差异的影响,对拍摄同一景深下的图片进行拼接;第四,在不同景深条件下,对图像进行拼接,并完成了基于Harris特征点检测算子的特征提取算法。     

基于特征点的图像拼接算法研究

在研究图像拼接理论的基础上,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris算法进行角点检测,然后利用归一化相关法进行匹配,接着利用该文中提到的方法来去除误匹配,从而得到匹配点对。实验结果证明该方法有效地提高了图像拼接的精度和速度。     

基于聚类分析和灰度值匹配的碎片文件拼接复原

针对同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片的拼接问题,研究了碎纸片内文字行特征,碎纸片的边缘像素灰度特征,提出了基于聚类分析和灰度值匹配的碎片文件拼接算法。通过matlab仿真实验,结果表明该算法可靠地实现了破碎文件的拼接,效果良好。     

一种基于边缘增强的高效图论图像分割算法

EGBIS算法能够对目标图像进行快速的分割，但EGBIS算法在某些情况下，依旧存在高变化区域过分割和低变化区域欠分割的问题。为了在分割时更好保持视觉重要区域的完整，本文提出利用增强目标图像区域边缘的方式对EGBIS算法加以辅助，结合梯度信息和非极大值抑制来获取较为精准的区域边缘位置，并有选择的对显著边缘加以增强，对增强后的图像利用EGBIS算法进行分割。本文算法可以很好的提升分割结果的全局特性，在解决高变化区域过分割问题的同时，很好保持各视觉重要区域间的边界。本文所提出的边缘增强辅助，不会引入过多的运算，保持了原EGBIS算法高效的特性。     

基于特征点图像配准方法的应用研究

针对常用的图像配准技术配准精度不高的问题,本文首先采用RANSAC算法剔除SURF算法初匹配中的误匹配对,再在初次提纯的匹配对中进行欧氏距离排序,提取距离最小的有限匹配对作为最终的匹配结果。通过实验表明该方法配准精度高,效果好,为后续图像的融合拼接打下良好的基础。     

改进的Harris方法在交通事故现场图像拼中的应用

为了满足交通事故现场图像拼接时效性高的要求,本文提出了一种改进了Harris算法快速提取图像角点的方法。先采用3＆#215;3的预检窗口排除大部分疑似角点,保留候选角点,然后对候选角点采用Harris算法进行进一步的角点检测,确定最后的角点。实验结果表明,改进的方法不但能合理地检测出角点,还能大大提高角点检测速度,为交通事故现场图像快速拼接提供技术支持。     

基于改进的同态滤波方法在光测灰度图像增强中的应用

文章基于光测灰度图像的特点,提出了一种基于改进型的高斯型高通滤波器的同态滤波方法。与常用的光测灰度图像增强的直方图均衡化方法相比,文章方法较好的保留了光测灰度图像中目标的梯度细节与边缘信息,所得到的图像定位精度、图像细节、画面效果等方面与直方图均衡化方法相比表现更好,更适宜于灰度图像的增强处理过程的应用。     

基于FPGA的图像边缘处理研究

对于图像来说,边缘是其最基本的特征.图像边缘是指灰度有明显反差变化的周围像素的集合,它是一种具有方向和幅值的矢量,是进行图像分割、图像识别以及纹理分析的重要基础,灰度的突变是其在图像中的主要表现.要正确检测出这种灰度的非连续性,确定其在图像中的准确位置,就需要采取相应的边缘检测方法.文章介绍了基于FPGA的图像边缘检测器的研究和设计过程,这种处理方式一方面显著提高了图像边缘处理的水平,另一方面还提高了图像处理的速度.另外,还根据边缘检测结果提出了具体的后续处理方法,以供参考.     

柱面全景图像生成关键技术

全景图是基于图像绘制技术的主要内容.实景图像的柱面正投影算法是为了将多张实景图像投影到一个圃柱面上,以柱面全景图像的形式存储.对现有和经典图像配准和图像拼接方法根据其本质特征进行分类.并分析各方法的优缺点最后提出未来发展的方向.     

数字图像边缘提取算子基于Matlab的实现

数字图像边缘检测在实际中有广泛的应用,目前可用于图像边缘检测的算子很多,本文主要通过对Canny和Log算子的分析以及通过Matlab编程仿真实验对比,得出两种算子的适用范围,并为实际采用合适的图像边缘检测技术提供参考。     

基于数字图像在医学病灶检测方法的比较研究

数字图像边缘检测在实际应用中有很重要的作用,本文介绍了数字图像处理中的几种的边缘检测算子,利用这几种算子对医学图像进行边缘检测,并对各种边缘检测算子的优劣进行了比较,选择适当算子对确定病灶的大小、位置等信息有重要的意义。     

Sobel算法在图像边缘检测中的应用

尿液图像中的红细胞比较复杂,灰度变化较大。由于采集、光照等原因,红细胞所在的区域包含非常丰富的细节(边缘特征很明显),因此利用Sobel算法,对红细胞进行边缘检测是很必要的,它是细胞图像预处理中一个重要的方法。     

基于Delphi的小型图像处理系统设计

使用Delphi软件实现图像的各种数字变换处理并开发出小型图像处理系统,完成图像的获取、存储、复制、粘贴;并实现图像的几何变换及浮雕、锐化、平滑、反色等各种图像的处理。     

典型图像分类算法分析

本文主要讨论了图像处理中基于人类视觉系统(HVS)的图像区域分类的相关概念、技术以及算法的实现。图像分类是指将图像分成平滑区、纹理区和边缘区,它是图像处理中一种重要的手段,具有广泛的应用。所谓平滑区就是指图像中灰度变化较少,包含信息量少,能量小的部分;而边缘是图像中一种灰度突变形式的集合;纹理是表征象素按一定的排列规律进行重复排列的部分。纹理区和边缘区的图像块具有较大的能量。本文主要基于人类视觉的一些特性,提出了空域和频域两种分类算法,这两种算法都是先将图像分块,然后再与人类视觉特性相结合,对各个图像块进行处理,再确定相应划分区域的阈值,对原始图像进行二次分类,最终得到图像的平滑区、纹理区和边缘区.     

MVS在机械工件识别中的应用

机械工件在线检测在自动化生产中变得越来越重要，实现识别过程的自动化具有现实意义。本文提出了一种基于数字图像轮廓特征的机械工件自动识别系统，利用工业摄像镜机代替目视作为一个传感器，经图像采样、图像处理、图像分析识别等一系列的操作，可以达到机械工件识别的目的。本文分析了图像预处理环节及中值滤波的原理，并以机械工件为例，采用直接直方图二值化方法对图像进行分割；比较了经典的图像边缘检测算法，首次提出基于连通域的边缘提取方法；针对具体应用场合及机械工件的特征，提出利用位置与大小、形状等几何特征相结合的方法来识别工件。通过实验验证，显示出该识别算法所采用的方法具有工件识别速度快、准确性高、实用性强的效果。     

航空相机操纵器实时通信电控系统分析

航空相机是获取地面图像信息的重要手段之一,图像的获取是通过采集、存盘和读盘来实现的。由于图像的数据量非常大,存盘和读盘所花费的时间远远超过了对图像分析和处理的时间,不仅难以实现图像的实时检测与处理,而且造成存储空间浪费。因此,图像压缩等处理技术的研究变得尤为重要。     

浅析医学图像存储与通信系统的运用

新型设备在医学行业中的应用,对提高医学水平具有重要意义,同时也会产生大量的医学图像资料,如X线片、PET以及CT等,为了更好的管理与应用各类医学图像,需要对医学图像存储与通信系统做更进一步的研究。通过医学图像存储与通信系统的应用,可以解决医学图像获取、显示以及应用等方面问题,通过数字化成像技术与网路技术等,实现资源的共享,提高了各项资料的应用效果。本文分析了医学图像存储与通信系统的特点,并对其应用方式进行了分析。     

一种基于小波包分解图像的去噪方法

用小波包分解图像，对图像进行去噪，在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘，再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪，并且对图像邻域进行平滑处理，最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声，图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高，而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。     

基于高斯特征均衡的改进图像修复模型

图像修复是指利用图像的已知区域信息去重建图像或视频的未知区域的过程.在过去基于深度学习的图像补全网络,采用基于自编码的双阶段修复模型,如Deepfill网路,并在第二阶段加入基于注意力机制的内容注意力模块提高修复水平,但整体修复效果容易出现伪影,模糊,边缘结构不清等问题,后续不少论文根据此问题,通过提高特征提取的效率来...     

基于变分的图像恢复算法

文章旨在有效去除噪声的同时恢复图像细节和保护图像边缘,根据变分模型中φ（│ μ│）函数的选取不同,效果不同,提出了新的模型。理论可证明模型具有稳态解、算法具有收敛性。使用数值方法进行计算,用迭代算法（共轭梯度法）求解。计算结果表明,该方法可以有效恢复图像,在客观标准评价和主观视觉效果方面都有明显的改善。