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基于频域增强和差分盒维数的早期火灾烟雾图像分割

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激光杂志 2014年第9期35卷 66-69页

作者：黄耀雄吕玉祥太原理工大学物理与光电工程学院太原030024

根据烟雾的半透明性特征和分形性质,提出一种基于频域增强和差分盒维数的烟雾图像分割算法。首先,利用小波变换空-频域的特性,通过对图像多层分解后小波系数的加权处理得到烟雾纹理增强图像;然后,运用差分盒维数方法遍历图像,计算出各... 详细信息

根据烟雾的半透明性特征和分形性质,提出一种基于频域增强和差分盒维数的烟雾图像分割算法。首先,利用小波变换空-频域的特性,通过对图像多层分解后小波系数的加权处理得到烟雾纹理增强图像;然后,运用差分盒维数方法遍历图像,计算出各像素分形维数值,由阈值法得到烟雾分割图像。最后,通过形态学膨胀运算使分割图像更加完整。实验结果表明,该算法能有效利用小波频域增强的特点,减小烟雾薄弱区内背景的影响,使该区域烟雾的分形维数更多地集中于阈值内,提高了烟雾分割的准确性。

关键词：频域增强小波变换分形差分盒维数烟雾分割

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改进Retinex的红外舰船图像增强算法

舰船科学技术 2018年第4X期40卷 163-165页

作者：李萍铜仁职业技术学院信息工程学院贵州铜仁554300

传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造... 详细信息

传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。

关键词：舰船图像增强算法灰度变换频域增强

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基于Informer的频谱长序列预测

基于Informer的频谱长序列预测

作者：杨迪丹西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,物联网、5G通信等智能通信系统高速发展,带动了无线局域网和个人无线网的数量暴增,但是频谱资源不可再生,频谱分配不均衡的问题因此愈发严重。而频谱预测在智能化的、高动态的通信系统中能够辅助频谱动态分配,提高频谱利用率,有... 详细信息

近年来,物联网、5G通信等智能通信系统高速发展,带动了无线局域网和个人无线网的数量暴增,但是频谱资源不可再生,频谱分配不均衡的问题因此愈发严重。而频谱预测在智能化的、高动态的通信系统中能够辅助频谱动态分配,提高频谱利用率,有很重要的研究意义。本文主要针对如何结合频谱数据的特征进行多信道、长序列的预测问题进行了研究,具体研究内容如下所示:首先,对现代高速发展的通信现状进行研究和分析。面对更好应对物联网、5G通信等智能通信系统延时低数据量大的运作要求,本文提出频谱预测的方案来提高频谱利用率,优化系统的运转效率,提高通信质量。并且,对现有的时间序列预测技术进行了整理和研究,梳理了这些技术的主要发展路径,明确了智能通信场景下频谱时间序列预测的难点在于长序列难处理、频域信息容易被忽视和数据动态性高导致特征不容易学习。其次,对经典的时序预测技术进行具体分析。将其分为基于统计学的模型和基于机器学习的模型,对模型各自的实现过程、先进性和局限性进行了学习和总结。然后,根据本文多信道、长序列的频谱预测场景约束制定了实验结果的评价指标:均方误差、平均绝对误差、内存占用和计算时间。再次,针对长序列难处理和频域特征易被忽视的问题,提出了频域注意力加强的Informer模型(Frequency Domain Attention Enhancement Informer Model,FDAEIM)。具体而言,本文以Informer模型为基础算法,以满足频谱预测实验中长序列处理这一最基本要求。同时为了兼顾时序数据的频域特征,以图像领域的通道注意力为切入点,改用离散余弦变换的计算方式代替全局平均,构建了频域注意力(Frequency Domain Attention,FDA)模块,加入了更多频率分量的学习,丰富了模型对数据的表达,强化了序列的特征表示。FDA模块在增加少量内存需求和计算时间开销的情况下,将Informer的预测误差率降低了6.5%左右,整体表现不错。最后,针对智能通信场景下频谱数据的高动态性导致序列特征不容易学习的问题,提出了高动态频谱处理方法(High Dynamic Spectrum Processing Method,HDSPM),结合FDAEIM形成了智能通信频谱预测模型(Intelligent Communication Spectrum Prediction Model,ICSPM)。智能通信场景下的频谱通常具有高动态的特性,HDSPM利用归一化方法降低了序列动态性,加强了模型对序列的特征抓取。同时为了防止过度去动态化,HDSPM在注意力计算中加入原始数据特征的考量,生成动态注意力。最后根据原始序列特性对预测结果进行还原,降低误差率。ICSPM将FDAEIM的预测误差降低了20%-30%,虽然增加了一些时间开销和内存需求,但仍满足长序列处理和低计算耗时的要求,整体表现十分优越。

关键词：智能通信频谱预测长序列频域增强高动态注意力机制

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低对比度退化图像增强

低对比度退化图像增强

作者：曹一格东南大学

学位级别：硕士

众所周知,图像的质量对于图像信息的使用及其重要,多数情况下设备采集到的原始图像可以满足后期对图像信息处理的要求,但是仍然有部分情况下采集到的图像无法获得信息,例如各种恶劣情况下采集到的图像,由于会出现对比度下降的问题,就导... 详细信息

众所周知,图像的质量对于图像信息的使用及其重要,多数情况下设备采集到的原始图像可以满足后期对图像信息处理的要求,但是仍然有部分情况下采集到的图像无法获得信息,例如各种恶劣情况下采集到的图像,由于会出现对比度下降的问题,就导致图像中的信息大量丢失,为后期对图像的处理分析造成了困难。而图像信息的广泛应用也使该问题变得愈发受关注起来,例如公共交通、军事侦察、安防保卫等方面都会利用到图像信息。为了解决上述问题,本文对雾霾天气以及低照度两种场景下采集到的图像进行研究,针对不同场景下的图像特点以及当前研究的不足,论文的主要研究如下:论文首先对图像去雾与低照度图像增强的研究现状进行了介绍,分析了当前常用的图像去雾算法以及低照度图像增强算法,并重点研究了暗通道先验算法以及内部噪声诱导的低对比度图像增强算法并进行了代码实现,对这两种算法的处理结果进行了分析。针对现有图像去雾算法的不足,论文提出了改进的导向滤波视频图像去雾算法,利用暗通道先验算法的思想求出透射率图,再利用导向滤波器对透射率图像进行滤波得到更加精细的透射率图像,使输出的去雾图像更加平滑细腻,并且使用颜色缩减方法大大提高了算法的速度。通过实验证明,改进的导向滤波视频图像去雾算法可以运用到视频的实时处理当中。针对现有低照度图像增强算法的不足,论文提出了内部噪声诱导的低对比度图像增强优化算法,该优化算法在HSV空间上分离出V分量,并将其转换到频域上进行迭代增强,与原有内部噪声诱导的低对比度图像增强算法的不同之处在于图像质量评估参数的调整、迭代停止条件和迭代步长的细化。优化之后的算法在计算复杂度上大大降低,并且由于参数选取的细化,图像增强效果也更好。实验分析表明,内部噪声诱导的低对比度图像增强优化算法同样可以运用到视频的实时处理中。

关键词：图像处理图像去雾图像增强导向滤波频域增强

基于HALCON的注射器针头缺陷检测系统研究

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基于HALCON的注射器针头缺陷检测系统研究

作者：张宝愿西安工业大学

学位级别：硕士

注射器针头在生产加工过程中由于操作不当和制造误差所造成的倒装和弯钩等缺陷,不仅使得针头质量欠佳,更重要的是威胁到人民群众的生命安全。当前,国内大多数医疗器械生产企业对于注射器针头的质量检测仍采用人工目视的方法,这种方法不... 详细信息

注射器针头在生产加工过程中由于操作不当和制造误差所造成的倒装和弯钩等缺陷,不仅使得针头质量欠佳,更重要的是威胁到人民群众的生命安全。当前,国内大多数医疗器械生产企业对于注射器针头的质量检测仍采用人工目视的方法,这种方法不仅使得检测效率和检测精度低下,而且还使得产品生产成本提高,不利于企业的发展,也不能保证公众的用械安全。为了解决上述问题,本文利用机器视觉技术提出基于HALCON的注射器针头缺陷检测系统。主要的研究内容如下:系统方案设计和硬件配置。通过查阅相关国内外现状研究文献并根据注射器针头缺陷检测系统的功能要求提出总体设计方案。同时对硬件平台的各个重要组成系统进行配置和选型,为注射器针头数据图像的采集提供硬件支撑。倒装针头的缺陷检测识别。首先利用中值滤波对模板图像进行平滑滤波处理,改善图像质量。其次对该模板图像进行频域处理,拉开目标信息和背景信息的对比度,降低图像处理的难度。最后选择不受光照影响和不影响被遮挡区域匹配的基于形状的模板匹配算法实现倒转针头的识别检测。弯钩针头的缺陷检测识别。首先消除针头图像噪声干扰,并对该图像进行Blob分析,使得针头前景区域和背景区域得以分割。然后将得到的二值化图像进行数学形态学运算,提取出针头边缘区域。为了提高边缘检测的精度,将得到的针头边缘区域进行亚像素轮廓提取,根据不同滤波器的图像处理效果和运行时间,选择Canny滤波器作为亚像素轮廓提取的滤波器。接着为了进一步逼近ROI区域,对提取的亚像素轮廓进行处理和分析,得到了描述弯钩针头边缘信息的曲线信息并拟合。最终利用本人提出的偏离阈值识别检测方法实现对弯钩针头的缺陷检测。软件设计与试验结果。利用HALCON导出的C#代码,在Visual Studio 2010的开发环境下,开发注射器针头缺陷检测应用程序。根据试验验证这两种缺陷检测算法的可靠性和稳定性,并根据结果反馈于图像采集硬件系统和图像处理算法。本文构建的基于HALCON的注射器针头缺陷检测系统在试验条件下满足预期的目标,相比通过人工目视的方法进行注射器针头的质量检测,该系统具有自动化程度高,机械重复性,检测精度高的鲜明特点。

关键词：注射器针头 HALCON 频域增强模板匹配 Blob分析偏离阈值

基于深度学习和变换域的人脸图像篡改取证算法研究与设计

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基于深度学习和变换域的人脸图像篡改取证算法研究与设计

作者：高士超湖南大学

学位级别：硕士

随着人脸合成技术的快速发展,伪造人脸图像越来越逼真,人眼已经难以识别出图像是否经过了篡改。同时由于篡改技术的商业化,进行人脸合成的门槛变低,这带来了严重的社会公信力和安全问题。除此之外,图片在传播过程中,往往会经过JPEG等压... 详细信息

随着人脸合成技术的快速发展,伪造人脸图像越来越逼真,人眼已经难以识别出图像是否经过了篡改。同时由于篡改技术的商业化,进行人脸合成的门槛变低,这带来了严重的社会公信力和安全问题。除此之外,图片在传播过程中,往往会经过JPEG等压缩算法的处理,导致图片中的人造伪影更加难以辨别。因此,当前急需具有较高准确度和鲁棒性的人脸图像篡改检测算法。目前主流的方法是将深度学习与人脸篡改取证结合,提取空间域的像素级特征加以分类,达到了较高的鉴别精度,但可解释性与鲁棒性不够理想。最近出现的变换域与深度学习结合方法,同样取得了极好的效果,并为人脸取证的可解释性提供了新思路。本文针对常见的人脸图像篡改手段,将双树复小波变换与离散余弦变换和深度学习结合,构建了两种有效的真假人脸分类算法模型,论文的主要工作和创新之处如下:(1)基于双树复小波变换和深度学习技术,提出了一种以人脸方向特征关联不一致性为线索的人脸取证方法。研究发现篡改人脸图像中的一些人造伪影在变换域相对于空间域更加明显。并且人脸的几何结构是相对稳定的,存在特定的分布模式,人脸篡改技术所产生的伪影则会破坏这种相关性。因此本文通过双树复小波变换来提取原始图像在六个方向(±75°,±45°,±15°)上的特征,然后通过所提出的方向相关性提取模块来获得各个方向之间的关联性,并输入进分类网络Resnet从而训练出最终的分类模型DCWNet。与现有方法相比较,该算法除了能在一般性公开数据集上达到97.3%～99.6%的平均准确率之外,对于压缩后图像也具有相当高的鲁棒性。(2)基于离散余弦变换与深度学习技术,提出了一种在频域对增益特征进行增强的人脸取证方法。本文以实验说明了人脸图像的各频段的频率成分在对于最终的鉴别结果上有着不同的贡献程度。与其他类自然图像所不同的是,人脸图像的频率特征相对稳定。本工作在模型训练的过程中,通过频域来加强空间域特征,基于二维离散余弦变换与JPEG压缩的基本原理,提出了自适应频域增强机制AFE(Adaptive Frequency Enhance)。通过此机制不仅能提高重要特征的权重,也降低了因为JPEG等图像压缩算法所带来的高频噪声影响。本文将AFE与通用分类网络Xception结合并进一步改进,提出了二分类人脸取证网络FENet,该算法在通用数据集上达到了平均98%的精度且具有极高JPEG压缩鲁棒性。

关键词：人脸图像篡改取证双树复小波变换神经网络图像压缩频域增强鲁棒性

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基于改进巴特沃斯滤波的红外图像增强算法

电脑与电信 2022年第7期 58-62,76页

作者：贾亮邢轶博徐善博沈阳航空航天大学电子信息工程学院沈阳辽宁110136

一般的红外图像存在着对比度低、噪声相对较高、部分细节模糊等特点,在进行后续的工作之前,对其缺陷进行处理是十分重要的。而传统的巴特沃斯滤波去噪在处理红外图像时,存在着细节失真、去噪效果不佳等缺点。针对上述问题,提出了巴特沃... 详细信息

一般的红外图像存在着对比度低、噪声相对较高、部分细节模糊等特点,在进行后续的工作之前,对其缺陷进行处理是十分重要的。而传统的巴特沃斯滤波去噪在处理红外图像时,存在着细节失真、去噪效果不佳等缺点。针对上述问题,提出了巴特沃斯滤波的改进红外图像增强算法,通过在频域上对图像进行分层,之后再使用改进巴特沃斯滤波分别对其进行处理,并且在MATLAB平台上验证了该算法的有效性。该改进算法在原有的处理效果的基础上,对图像的细节信息进行了突出,与传统算法相比较,该算法具有边缘突出、细节连贯等优点,去噪效果有显著提高。

关键词：巴特沃斯滤波红外图像频域增强傅里叶变换小波变换

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基于羽毛图像纹理分割的毛杆提取方法

广东工业大学学报 2010年第4期27卷 42-45,57页

作者：刘洪江汪仁煌广东工业大学自动化学院广东广州510090

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法.考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强.经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割.... 详细信息

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法.考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强.经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割.实验结果表明,该方法能较好地提取毛杆.

关键词：纹理分割图像恢复频域增强二维小波分解

图像识别技术及神经网络在接触网病害识别中的应用研究

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电气化铁道 2018年第6期29卷 73-76页

作者：张丕富中国铁路成都局集团有限公司达州供电段

运用图像处理技术和神经网络技术对高速铁路接触网支撑装置中管帽、开口销不良状态进行检测,通过图像增强-频域增强对接触网悬挂装置待检测图像进行预处理,利用SURF局部特征匹配方法实现目标图像识别与提取,运用神经网络对目标局部图像... 详细信息

运用图像处理技术和神经网络技术对高速铁路接触网支撑装置中管帽、开口销不良状态进行检测,通过图像增强-频域增强对接触网悬挂装置待检测图像进行预处理,利用SURF局部特征匹配方法实现目标图像识别与提取,运用神经网络对目标局部图像进行残差恢复处理,使之形成稳定且广域的检测判据,从而被机器视觉准确认知,最后实现管帽、开口销病害的有效识别。

关键词：管帽不良状态开口销不良状态频域增强神经网络残差恢复