图像滤波

摘要： 为进一步减轻输电线路进行定期检查、巡视的任务,文章提出了一种利用智能化无人机巡检技术,对航拍图像进行线路的提取和跟踪。采用直方图均衡化及图像滤波对航拍图像进行预处理,解决了航拍图像光照强度以及背景对输电线路元素提取的干扰;采用LSD算法实现了线路边缘的提取,在去除图像背景信号的基础上使用Hough变换数学算法实现了输电线路的准确连接;分别采用粒子滤波和扩展卡尔曼滤波两种图像跟踪方法对航拍视频进行线路跟踪,通过建立输电线运动模型,用仿真软件对其进行识别,两种方法的检测准确度分别为95.34%和94.72%,证实文章处理算法可实现输电线路的提取和跟踪。

摘要： 针对高分三号(GF-3)卫星影像干涉形变提取较弱的问题,利用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,提出“基于影像几何与内容特征的配准”和“多尺度相位滤波方法”对2景GF-3卫星影像进行了地表形变提取。首先,将影像从像元级粗配准提高到精配准,使影像在方位向和距离向上配准精度达到0.1像素;然后,为消除由时空基线引起相位噪声,利用多尺度相位滤波对差分干涉图进行滤波处理,保证后续相位解缠的成功;最后,设置0.3的相干性掩膜阈值与0.10~0.15的相位解缠阈值,采用最小费用流相位解缠方法,在保证相位解缠精度的同时减少相位跳变。结果表明:研究区域城区地表形变较为均匀,周边山区出现形变漏斗与其所在区域矿区开采有关。文章提出的方法能提高GF-3卫星的地表形变监测能力,可为国家防灾减灾领域提供数据支撑和信息服务。

摘要： 中国传统服饰的主导色彩和设计风格影响着设计师的创作灵感,针对中国传统服装主色调设计,提出了一种基于均值漂移聚类算法的颜色分类方法。通过数码单反相机拍摄中国传统典型服装图像,分别对图像的3个颜色通道中的子图像进行中值滤波,根据背景颜色对滤波后的图像进行分割,将传统典型服装的图像从背景中分离出来,利用均值漂移聚类算法对服装图像中的像素点进行聚类分析,并从聚类结果中提取传统服装的主色调。实验结果表明:均值漂移聚类算法的带宽设置为0.05时,能够能很好地提取服装图像的主色成分,且计算成本低。

摘要： 综合考虑自动分拣系统的各项功能要求,设计了自动分拣系统的整体方案。系统包括硬件和软件设计2部分。其中,硬件设计主要包括图像采集、机械手、传送带等模块,通过图像采集模块获取图像,通过机械手抓取水果。软件设计包括水果位置检测和分类识别两部分。通过研究水果的位置检测方法,对水果图像进行预处理,通过多种算子实施边缘检测,再基于边缘轮廓检测对中心关键点进行提取。最后,论文提出了基于卷积神经网络的深度学习方法,从不同数据源获取若干张水果图像数据并标注,实现92%的分类准确率。

摘要： 为探究多绳摩擦式提升机张力监测系统中视频信号的提取和利用,根据煤矿现场情况设计多绳摩擦式提升机张力在线监测系统的图像处理功能,根据弦绳和垂绳2部分进行设计,建立弦绳振动模型,将模型输入至系统中,模块匹配利用模型对图像进行筛选和处理。在提出图像信息的过程中,伴有噪声的影响,对信息提取具有干扰性。通过图像滤波法进行降噪,提高了多绳摩擦式提升机张力监测系统图像获取的准确性,降低了提升机生产中的安全隐患。研究对矿山提升系统安全可靠运行具有重要意义。

摘要： 色彩空间转换、图像缩放、图像滤波都是图像处理领域常见的算法,广泛应用于数字媒体、数据通信、生物医学和航空航天等领域。目前上述算法在ARM处理器上虽有开源的OpenCV库,但缺少与Intel IPP库精度相当的高性能图像处理库。为此,根据算法的计算访存特征,将上述算法分为数据无关算法、数据共享算法及非规则访存算法3类,提出了不同类别算法在ARMv8计算平台上的优化方法体系,最终构建了一个基于ARMv8计算平台的高性能图像处理算法库,精度上对标Intel IPP库,并通过算法优化、访存优化、SIMD优化及汇编指令优化等一系列优化方法的应用,大幅提升了图像处理算法的性能。实验结果表明,在华为鲲鹏920计算平台上,重点优化的CvtColor、Filter和Resize模块性能较OpenCV算法库都有显著提升。

摘要： 交互系统中常出现多种混合噪声,单一的滤波算法无法满足交互系统对精确性的要求,而联合滤波算法往往牺牲了系统的实时性。为此提出一种基于小波分解切换规则的滤波算法,通过切换规则判断图像中噪声的类型,选择更加匹配的滤波子系统。同时结合改进的Canny算子,提出一种改进的小波域维纳滤波去噪算法。实验结果表明,该算法对单一噪声和混合噪声都有较好效果,但椒盐噪声的滤波效果不如自适应中值滤波,可通过切换规则将滤波系统切换到自适应中值滤波。该算法将在对实时性要求高的互动领域内有广泛的应用前景。

摘要： 在图像的获取或传输过程中可能会受到一些干扰从而产生椒盐噪音,产生的噪声图像失去了一些特征要素。传统的中值滤波方法对椒盐噪音有一定的滤除作用,但当椒盐噪声的密度较大时滤波效果会变差,现有的自适应中值滤波算法对高密度下的椒盐噪声的滤除效果有了很大的提升,但仍难以保留细节。对此本文提出了一种适用于高密度椒盐噪声的自适应中值滤波改进算法,该算法将噪声点和信号点分别进行处理,之后进行模糊逻辑图像边缘检测,对模糊边缘像素点进行二次自适应中值滤波处理。该算法具有结构简单,通用性强,运行速度快等特点。实验结果表明,该算法对高密度的椒盐噪声具有很好的滤波效果。

摘要： 传统车牌字符自动识别系统忽略了字符本体信息特征的提取,导致车牌字符识别误差较大。为此,提出基于无人机检测技术的车牌字符自动识别系统。构建车牌字符自动识别的无人机检测图像采集模型以及图像融合模型。通过边缘参数分割和融合特征识别法,实现无人机图像像素融合和特征分解。提取无人机采集图像资源的二元语义本体信息特征,结合图像的语义特征融合方法,实现对车牌字符的自动识别。并采用深度学习方法寻优车牌字符识别结果。仿真实验结果表明,所提的车牌字符识别方法可靠性较好,识别精度较高。

摘要： 针对中性透明笔芯和无色硅油灰度差异小所导致的硅油注入量检测困难等问题,提出并设计一种基于机器视觉的无色硅油注入量检测方法与系统。该系统硬件部分主要包括图像采集单元和外部光源控制单元等,通过调节外部光源照射角度实现无色硅油区域灰度差异的增强;软件与算法部分运用一种灰度区域直方图算法,在搭建的人工交互界面上选取相应的感兴趣区域(ROI)及参数,实时显示长度检测结果。试验结果表明,该系统能准确检测硅油连续长度,系统的实时性及稳定性较好,准确率高,具有一定的推广应用价值。

摘要： 在管制瓶视觉检测中,传统图像滤波方法存在抗噪性能差,滤波的同时带来边缘模糊的问题。文章在深入研究数学形态学的基础上,提出了基于数学形态学的管制瓶图像的滤波方法并设计了一种双结构元的完备型图像滤波结构元素。实验结果表明,与传统的均值滤波、wiener滤波方法相比,本文的形态学滤波法能更好的抑制噪声,同时保留更多的图像信息。

摘要： 利用图像滤波技术可以有效地消除图像中的噪声信号,研究了线形平滑滤波和阴影图相结合的方法,提出了相应的图形硬件加速方法和流程,并利用一个较为复杂的场景对基于百分比邻近滤波、不同领域范围的高斯滤波的阴影图技术进行了实验,结果表明利用该方法消除了阴影边界走样理象,能获得边界较为模糊的软阴影效果,最后从效果和速度两方面考察得出结论;基于15像素高斯滤波的阴影图、基于5像素高斯滤波与PCF相结合的阴影图方法具有较大的应用价值。

摘要： 本文介绍了一种在复杂海空背景下检测舰船小目标的方法,首先对序列光学图像采用图像滤波,图像阈值分割算法,Canny边缘提取以及Hough变换等方法检测海天线,接着利用改进移动式管道滤波算法在海天线附近从候选目标中检测并提取真实目标.经过实验证明,该算法能有效地在光学图像中检测出海天线附近的舰船小目标,同时可以剔除背景中的虚警目标,可见该方法是可行的、有效的.

摘要： 细胞神经网络(CNN)是一种实时处理信号的大规模非线性模拟电路,它的连续时间特点以及局部互连特点使其可以进行并行计算,并且非常适用于超大规模集成电路(VLSI)的实现.本文针对X射线康普顿背散射图像的处理问题,提出了一种新的基于CNN 的康普顿背散射图像滤波及分割方法,并在此基础上又提出了一种基于CNN和数学形态学的孤立点滤除方法.这两种方法为并行处理算法,具有运算量小、易于大规模VLSI 集成实现,可以使康普顿背散射图像得到在线的实时处理.

摘要： 数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法。数学形态学处理的对象主要是二值图像。目前数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域：包括医学图像处理、文字识别、图像编码压缩、材料科学、视觉检测以及计算机视觉等。本研究就从数学形态学、数学形态学的开运算以及应用数学形态学的开运算对汽车牌照预处理当中的二值图像进行滤波展开讨论。

摘要： 本文对图像校正、图像滤波、图像匹配、求直方图等一砦算法特性进行了分析。分析表明，图像处理算法多具有简单性、重复性、并行性和可流水处理等特点，可以采用时间重叠和资源重复等并行技术构造处理硬件，使处理硬件的体系结构能与算法特性尽可能匹配好，从而能大幅提高处理速度。

摘要： 遥感影像都是获取的大像幅地表影像,目标在影像上占比小且离散分布,为了改善遥感影像目标呈边缘分布时存在漏检,以及对小目标不敏感的问题,本文以YOLOv3为网络基础进行检测.首先,基于Gabor滤波器对卷积核进行滤波,构造新的卷积核提取边缘特征;同时对损失函数进行改进,分别对包含目标的检测框位置损失Location Loss、置信度损失Confidence Loss以及分类损失Classfication Loss添加边缘控制因子η,用于加强图像边缘权重;另外增添新的上采样尺度Scale4负责更精细的小目标检测.相比YOLOv3,检测效果有了明显提升,召回率达到88.24％,mAP达到94.15％,分别提高了4.73和2.88个百分点,尤其对于小目标和边缘目标的检测效果明显.

摘要： 遥感影像都是获取的大像幅地表影像,目标在影像上占比小且离散分布,为了改善遥感影像目标呈边缘分布时存在漏检,以及对小目标不敏感的问题,本文以YOLOv3为网络基础进行检测.首先,基于Gabor滤波器对卷积核进行滤波,构造新的卷积核提取边缘特征;同时对损失函数进行改进,分别对包含目标的检测框位置损失Location Loss、置信度损失Confidence Loss以及分类损失Classfication Loss添加边缘控制因子η,用于加强图像边缘权重;另外增添新的上采样尺度Scale4负责更精细的小目标检测.相比YOLOv3,检测效果有了明显提升,召回率达到88.24％,mAP达到94.15％,分别提高了4.73和2.88个百分点,尤其对于小目标和边缘目标的检测效果明显.

摘要： 遥感影像都是获取的大像幅地表影像,目标在影像上占比小且离散分布,为了改善遥感影像目标呈边缘分布时存在漏检,以及对小目标不敏感的问题,本文以YOLOv3为网络基础进行检测.首先,基于Gabor滤波器对卷积核进行滤波,构造新的卷积核提取边缘特征;同时对损失函数进行改进,分别对包含目标的检测框位置损失Location Loss、置信度损失Confidence Loss以及分类损失Classfication Loss添加边缘控制因子η,用于加强图像边缘权重;另外增添新的上采样尺度Scale4负责更精细的小目标检测.相比YOLOv3,检测效果有了明显提升,召回率达到88.24％,mAP达到94.15％,分别提高了4.73和2.88个百分点,尤其对于小目标和边缘目标的检测效果明显.

摘要： 遥感影像都是获取的大像幅地表影像,目标在影像上占比小且离散分布,为了改善遥感影像目标呈边缘分布时存在漏检,以及对小目标不敏感的问题,本文以YOLOv3为网络基础进行检测.首先,基于Gabor滤波器对卷积核进行滤波,构造新的卷积核提取边缘特征;同时对损失函数进行改进,分别对包含目标的检测框位置损失Location Loss、置信度损失Confidence Loss以及分类损失Classfication Loss添加边缘控制因子η,用于加强图像边缘权重;另外增添新的上采样尺度Scale4负责更精细的小目标检测.相比YOLOv3,检测效果有了明显提升,召回率达到88.24％,mAP达到94.15％,分别提高了4.73和2.88个百分点,尤其对于小目标和边缘目标的检测效果明显.

摘要： 本发明对输入图像数据应用与图像特性对应的滤波器。本发明在CNN滤波器(107)具备神经网络，该神经网络被输入将亮度或色差作为像素值的一个或多个第一种输入图像数据，以及将与用于生成预测图像和差分图像的参考参数对应的值作为像素值的一个或多个第二种输入图像数据，输出将亮度或色差作为像素值的一个或多个第一种输出图像数据。

摘要： 本发明实施例提供一种深度图像滤波方法、获取滤波阈值的方法和装置。本发明实施例的方法包括：对待滤波处理的深度图像像素点的相邻区域中的每个像素点，确定该像素点是否满足预设条件；确定满足所述预设条件的像素点的集合；根据所述集合中的像素点的像素值，确定所述待滤波处理的深度图像像素点的像素值。通过本发明实施例可以有效去除深度图像边缘的振铃效应，减少深度图像的不连续性，从而提高视频图像的质量。

摘要： 本发明描述用以改善例如视频或静止图像等所捕获图像信息的质量的自适应滤波技术。图像传感器捕获图像信息且基于所述图像信息的当前曝光指数及当前比例缩放因子确定多个参数值。自适应空间图像滤波器包含水平及垂直锐化滤波器两者且基于所述图像传感器所确定的所述多个参数值配置(即适配)所述水平锐化滤波器及所述垂直锐化滤波器。所述自适应空间图像滤波器将所述水平及垂直锐化滤波器应用于所述图像信息的至少一个通道以产生经滤波图像信息。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。

摘要： 本发明提供一种图像滤波的方法和滤波器，该图像滤波的方法包括：在给定的窗口内，自给定的窗口的中心点确定至少一个选定的方向和至少一个选定的方向的反方向，该窗口用于确定当前待处理的图像区域；进行图像样本点的采集，确定在至少一个选定的方向和至少一个选定的方向的反方向上采集到的图像样本点的均值和上述均值对应的权重；对待处理的图像区域内的图像进行滤波操作，将所有所述选定的方向和所有所述选定的方向的反方向上的上述均值和上述均值对应的权重进行加权平均，获得滤波后的图像。本发明提供的方法在有限的窗口大小内巧妙地融合了方向个数和方向长度，可以实现将方向个数逐渐地减少，并维持较高的精度，同时在硬件实现上更简单。

摘要： 本发明实施例提供一种深度图像滤波方法、获取滤波阈值的方法和装置。本发明实施例的方法包括：对待滤波处理的深度图像像素点的相邻区域中的每个像素点，确定该像素点是否满足预设条件；确定满足所述预设条件的像素点的集合；根据所述集合中的像素点的像素值，确定所述待滤波处理的深度图像像素点的像素值。通过本发明实施例可以有效去除深度图像边缘的振铃效应，减少深度图像的不连续性，从而提高视频图像的质量。

摘要： 本发明描述用以改善例如视频或静止图像等所捕获图像信息的质量的自适应滤波技术。图像传感器捕获图像信息且基于所述图像信息的当前曝光指数及当前比例缩放因子确定多个参数值。自适应空间图像滤波器包含水平及垂直锐化滤波器两者且基于所述图像传感器所确定的所述多个参数值配置(即适配)所述水平锐化滤波器及所述垂直锐化滤波器。所述自适应空间图像滤波器将所述水平及垂直锐化滤波器应用于所述图像信息的至少一个通道以产生经滤波图像信息。

摘要： 本发明公开了一种基于新型中值滤波算法的声呐图像滤波方法，包括以下步骤：步骤1）获取原始声呐图像；步骤2）接着将原始声呐图像进行灰度级映射预处理；步骤3）然后确立新型中值滤波算法，在此基础之上对声呐图像进行滤波处理；步骤4）最后输出处理后的声呐图像，本发明实现了多波束前视声呐图像的去噪处理，使得在进行声呐图像去噪运算时，计算速度大大提高，并且去噪后的声呐图像和传统中值滤波算法去噪后的声呐图像对比，多波束前视声呐图像中所包含的有效信息并没有减少，可用于水下机器人声呐图像处理领域。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。

摘要： 本发明提供一种图像滤波的方法和滤波器，该图像滤波的方法包括：在给定的窗口内，自给定的窗口的中心点确定至少一个选定的方向和至少一个选定的方向的反方向，该窗口用于确定当前待处理的图像区域；进行图像样本点的采集，确定在至少一个选定的方向和至少一个选定的方向的反方向上采集到的图像样本点的均值和上述均值对应的权重；对待处理的图像区域内的图像进行滤波操作，将所有所述选定的方向和所有所述选定的方向的反方向上的上述均值和上述均值对应的权重进行加权平均，获得滤波后的图像。本发明提供的方法在有限的窗口大小内巧妙地融合了方向个数和方向长度，可以实现将方向个数逐渐地减少，并维持较高的精度，同时在硬件实现上更简单。