多尺度高帽变换的红外图像增强优化算法 被引量：8

1

作者 刘莉 靳鸿 +2 位作者 唐波 陆真 李志敏 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期66-69,共4页

针对红外图像对比度较低而难以增强目标区域的问题,对形态学中传统的高帽变换图像增强算法进行优化,提出了多尺度高帽变换的红外图像增强优化算法。该算法利用多尺度的结构元素提取不同红外图像上的明亮或暗淡信息,实现红外图像对比度... 针对红外图像对比度较低而难以增强目标区域的问题,对形态学中传统的高帽变换图像增强算法进行优化,提出了多尺度高帽变换的红外图像增强优化算法。该算法利用多尺度的结构元素提取不同红外图像上的明亮或暗淡信息,实现红外图像对比度的增强。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像上的目标区域,可有效应用于红外图像增强的场合。 展开更多

关键词 高帽变换 多尺度 红外图像 图像增强

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高帽变换和toggle算子组合的图像增强优化算法 被引量：3

2

作者 张扬 郑宾 刘珊 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期169-172,共4页

针对灰度图像对比度较低而难以识别目标区域的问题,对形态学中传统的高帽变换算子和toggle算子进行组合,提出了基于高帽变换和toggle算子组合的图像增强优化算法。该算法利用高帽变换算子增大原始图像灰度值的动态范围,同时利用toggle... 针对灰度图像对比度较低而难以识别目标区域的问题,对形态学中传统的高帽变换算子和toggle算子进行组合,提出了基于高帽变换和toggle算子组合的图像增强优化算法。该算法利用高帽变换算子增大原始图像灰度值的动态范围,同时利用toggle算子锐化图像,使图像清晰。实验结果表明,该组合算子相对单个算子来说,对灰度图像的对比度增强效果更好,目标识别效果更佳。 展开更多

关键词 高帽变换 toggle算子 对比度 图像增强 目标识别

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基于小波变换和行扫描的车牌定位方法 被引量：11

3

作者 侯培国 赵静 刘明 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期811-813,共3页

介绍了车牌从预处理到定位的整个过程,车牌预处理部分包括采用运用不等权方法对图像进行灰度化;运用高低帽变换来增强图像的对比度,有利于增强算法的鲁棒性;运用一种新的小波阈值方法来进行图像去噪,有利于去除干扰,突出车牌区域。在车... 介绍了车牌从预处理到定位的整个过程,车牌预处理部分包括采用运用不等权方法对图像进行灰度化;运用高低帽变换来增强图像的对比度,有利于增强算法的鲁棒性;运用一种新的小波阈值方法来进行图像去噪,有利于去除干扰,突出车牌区域。在车牌定位部分根据车牌自身的特征采用行扫描来对车牌进行定位。实验表明此方法具有较高的准确性,有较高的实用价值。 展开更多

关键词 车牌定位 高帽变换 低帽变换 小波阈值去噪 行扫描

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基于改进高低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强 被引量：11

4

作者 顾桂梅 刘丽 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期47-52,共6页

针对钢轨裂纹红外图像对比度低、信噪比低、纹理细节模糊而难以增强目标区域的问题,借助形态学高帽变换和低帽变换,提出了多尺度高帽低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强优化算法。首先,用改进高帽变换、低帽变换分别提取多尺度明亮、暗淡... 针对钢轨裂纹红外图像对比度低、信噪比低、纹理细节模糊而难以增强目标区域的问题,借助形态学高帽变换和低帽变换,提出了多尺度高帽低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强优化算法。首先,用改进高帽变换、低帽变换分别提取多尺度明亮、暗淡图像区域;其次对多尺度的明亮与暗淡图像区域实施最大值的提取;然后操作其最大值以构建明亮和暗淡的图像区域;最后通过加权处理,实现图像增强。实验结果表明:本文算法在抑制噪声和突出了目标图像的边缘的基础上,有效地提高图像对比度,可应用于红外图像增强的场合,为后续图像信息处理奠定了必要的基础。 展开更多

关键词 钢轨裂纹 红外图像 图像增强 高帽变换

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基于视觉的夜间无人机导航特征的提取 被引量：10

5

作者 柴洪林 李红 彭嘉雄 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第22期217-219,共3页

在不借助外在设备和在普遍性假设的情况下,对基于视觉的无人机夜间自主着陆所需的跑道位置和方向特征提取进行了研究,降低了对外界信息和其他测量仪器的依赖性,增强了独立自主性,进一步降低了成本。对夜间机场跑道,其上的指示灯是反映... 在不借助外在设备和在普遍性假设的情况下,对基于视觉的无人机夜间自主着陆所需的跑道位置和方向特征提取进行了研究,降低了对外界信息和其他测量仪器的依赖性,增强了独立自主性,进一步降低了成本。对夜间机场跑道,其上的指示灯是反映其位置和方向的重要特征,这些指示灯具有明显的线性特征。通过对视频图像采用灰度形态学和邻域处理的方法进行处理,得到足够的特征点,将这些特征点所反映的跑道的边缘及中线,用Hough变换进行提取。对实际视频图像的实验证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 无人机 高帽变换 低帽变换 Ostu方法 HOUGH变换

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偏暗或泛白背景的车牌图像二值化方法 被引量：5

6

作者 赵建蕾 王汇源 方颖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期210-211,213,共3页

在车辆牌照识别系统中,由于摄像机畸变、动态范围太窄、车辆牌照被污染等原因,灰度化的车辆牌照图像背景变得模糊,接近于字体的灰度或者动态范围不高,使得前景字体跟背景难以分开。该文采用高帽与低帽形态滤波增强车牌图像中的字体,去... 在车辆牌照识别系统中,由于摄像机畸变、动态范围太窄、车辆牌照被污染等原因,灰度化的车辆牌照图像背景变得模糊,接近于字体的灰度或者动态范围不高,使得前景字体跟背景难以分开。该文采用高帽与低帽形态滤波增强车牌图像中的字体,去除背景对图像的影响,使用基于迭代的图像分块二值化算法进行二值化。实验表明,该算法可有效克服偏暗或泛白背景的影响,二值化效果良好。 展开更多

关键词 车牌 二值化 局部迭代算法 高帽变换 低帽变换

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基于形态学的边缘检测 被引量：14

7

作者 蔡友杰 陈秀宏 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第5期213-214,231,共3页

提出假高帽变换和多尺度形态学结构元素相结合的方法进行边缘检测。首先说明假高帽变换的基本原理,接着结合多尺度结构元素进行边缘检测,最后依据不同尺度下的图像标准差确定的权值进行边缘融合,得到理想的边缘。该方法有效克服了传统... 提出假高帽变换和多尺度形态学结构元素相结合的方法进行边缘检测。首先说明假高帽变换的基本原理,接着结合多尺度结构元素进行边缘检测,最后依据不同尺度下的图像标准差确定的权值进行边缘融合,得到理想的边缘。该方法有效克服了传统边缘检测方法和经典形态学边缘检测方法的局限性,具有一定的通用性和实用性。 展开更多

关键词 形态学 边缘检测 假高帽变换 膨胀 腐蚀

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数学形态学及其在图像分析中的应用 被引量：17

8

作者 陈爱军 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第z4期465-468,共4页

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面,如噪声抑制、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等。首先介绍了几种基本的数学形态... 数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面,如噪声抑制、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等。首先介绍了几种基本的数学形态学算子及其特点,然后介绍了星体分布统计和粒子分析两个运用数学形态学进行图像分析的具体例子,给出了具体实现步骤,并通过编程得到了实验结果.最后对全文进行了总结。 展开更多

关键词 数学形态学 图像分析 高帽变换 低帽变换 粒子分析

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THT机制耦合高斯模糊的图像融合方案 被引量：6

9

作者 张炜 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期143-151,共9页

为了提高当前红外(IR)与可见光(VI)图像的融合质量,保持良好的可视化细节和突出IR目标,有效减少模糊,降低信息冗余,通过改进THT(Top-Hat Transform)机制,设计了一种新的红外-可见光图像融合算法.首先,为了有效地提取源图像的特征和细节... 为了提高当前红外(IR)与可见光(VI)图像的融合质量,保持良好的可视化细节和突出IR目标,有效减少模糊,降低信息冗余,通过改进THT(Top-Hat Transform)机制,设计了一种新的红外-可见光图像融合算法.首先,为了有效地提取源图像的特征和细节,在传统的高帽变换(Top-Hat Transform,THT)中引入了多尺度计算,分别在不同尺度上提取红外和可见光图像的不同亮(暗)特征区域;其次,通过多判别对比融合规则来综合两个图像中的同一尺度的特征区域,将所有尺度上的特征进行累加,获取特征图像;然后,通过最大尺度结构元素的开、闭运算得到源图像的平滑明亮、暗图像,在平滑图像上利用Gaussian模糊逻辑融合规则获取基础图像;最后,将提取的亮与暗特征图像导入基础图像中形成新图像,输出图像融合.实验表明:与当前流行的融合方法相比,本文方法具有更好的视觉质量和定量分析结果. 展开更多

关键词 图像融合 改进高帽变换 特征区域 基础图像 均值加权 Gaussian模糊逻辑

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基于TOPHAT-PCNN的图像车辆目标检测方法研究 被引量：6

10

作者 张栋冰 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期590-597,共8页

对传统的车辆目标检测方法进行改进,提出了一种基于形态学高帽变换(TOPHAT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的车辆目标检测方法.首先对交通图像进行形态学高帽变化提取图像的目标区域、然后分析了PCNN特征对车辆图像与非车辆图像的区分... 对传统的车辆目标检测方法进行改进,提出了一种基于形态学高帽变换(TOPHAT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的车辆目标检测方法.首先对交通图像进行形态学高帽变化提取图像的目标区域、然后分析了PCNN特征对车辆图像与非车辆图像的区分度,统计了熵特征和脉冲点火特征分别对原始图像和TOPHAT图像的有效性,选取了迭代平均熵作为车辆检测的有效特征,并采用滑窗的方式进行车辆检测,最后利用边缘密度信息对检测出的车辆目标进行后续验证.实验从有效性和准确性两方面进行验证,实验图片来自实际交通路口,结果表明:该方法能够有效地进行车辆目标检测,同时与其他车辆目标检测方法相比,具有检测率高、误检率低,消耗时间少等特点,能够较好的实现智能交通中车辆目标的快速检测. 展开更多

关键词 高帽变换 脉冲耦合神经网络 车辆检测 迭代平均熵 边缘密度

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基于形态学与不完全树形小波分解的图像纹理特征提取算法 被引量：6

11

作者 张雯 葛玉荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期1592-1594,共3页

针对不完全小波树形结构分解提取纹理特征仅对清晰度高的图像效果佳,运算速度慢的问题,提出基于形态学预处理的不完全小波树形分解快速提取图像纹理特征的算法。首先采用形态学高帽—低帽变换对图像进行预处理,去除图像噪声,增强对比度... 针对不完全小波树形结构分解提取纹理特征仅对清晰度高的图像效果佳,运算速度慢的问题,提出基于形态学预处理的不完全小波树形分解快速提取图像纹理特征的算法。首先采用形态学高帽—低帽变换对图像进行预处理,去除图像噪声,增强对比度;在提取纹理特征时,采用一致性判别;对于一致性强的图像,只利用图像的一部分进行不完全小波树形结构分解提取出能量、方向性等纹理特征,提高了运算速度;最后使用双概率神经网络(DPNN)的方法自适应地对纹理图像进行识别。利用Brodatz纹理库进行了仿真实验,并将该算法应用到了现场拍摄的海水中藻类细胞图像的识别。实验结果表明,该算法特征提取和识别速度快,尤其对于清晰度不高、现场拍摄的纹理图像具有较好的效果。 展开更多

关键词 高帽—低帽变换 不完全树形小波 一致性判别 双概率神经网络

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