顯示光電相關(guān)文章 基于小波分解的分层自适应图像增强 针对具有丰富纹理细节的图像的增强，本文提出了一种基于小波低频自适应分层的算法。该算法根据图像小波分解的低频部分计算出相应的对比度信息，以实现自适应分层，然后依据分层的结果确定自适应增强函数，最后达到不同程度的增强效果。通过实际的实验表明，所提出的基于小波分解的分层自适应增强算法对具有丰富纹理细节的图片具有较好的增强效果，能够有效地提高图像质量。 發(fā)表于：2016/2/21 基于双重轮廓演化曲线的相似图像组分割模型 ACGS（Active Contours With Group Similarity）模型在CV模型的基础上结合了矩阵的低秩性约束，能较好地分割目标特征缺失或错误的相似图像组，但对于灰度不均的相似图像组分割效果较差。而双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型在LBF模型的基础上引入了目标内外两条轮廓曲线，很好地克服了LBF模型对于初始轮廓的敏感性，对于灰度不均的单张图像分割效果较好。受此启发，本文提出了基于双重轮廓演化曲线的活动轮廓模型来分割相似图像组。该模型首先结合LBF模型来更好地分割灰度不均的图像；其次利用ACGS模型的低秩性质来保持图像间的相似程度，从一定程度上改善了LBF模型在能量函数最小化时易陷入局部极小值的情形；最后引入目标内外的两条轮廓曲线 發(fā)表于：2016/2/21 猫群算法仿生计算在图像聚类分析中的应用 针对传统优化算法在图像聚类分析中存在的复杂度高、容易陷入局部最优解的问题，提出了使用猫群算法求解图像聚类问题。该算法通过分组和混合策略的机制进行信息传递，用猫记忆当前群体中的全局最优解来更新自身，提高了算法的搜索能力；阐述了猫群算法的搜寻模式和跟踪模式，讨论了两种模式下猫群的速度、位置更新公式；并说明了利用该算法求解图像聚类分析问题的具体步骤。通过实验验证了猫群算法在图像聚类分析中的有效性和准确性。 發(fā)表于：2016/2/21 一种硬件加速OpenCV的图像处理方法研究 研究了一种基于Vivado HLS加速OpenCV程序的方法，其核心是利用Xilinx高层次综合工具Vivado HLS，将C++编写的OpenCV程序按照Vivado HLS处理规范进行修改，进而将代码转换为硬件描述语言，可快速生成IP核。结合Xilinx Zynq SoC架构和其视频图像处理方面的优势，通过软硬件协同的方法，实现OpenCV程序算法向高性能处理平台Zynq SoC系统的移植和加速。该方法对图像处理软件设计的硬件化加速具有重要的应用价值。 發(fā)表于：2016/2/21 基于光学特性及其线性约束的图像检测算法 基于图像纹理和阴影的信息判断物理光学特性，根据该特性是否一致提出一种检测图像真实性的算法。通过建立线性规划方程限定楔形方向和角度，并运用共轭梯度法去判定正确的纹理信息。纹理限定的光源位置或楔形的交集都可以作为判定图像真实性的依据。结合阴影和纹理的约束条件，使得楔形的参数更加精确。实验结果显示，所建立的算法可以正确显示光源的信息和图像中物体的光学特性，并判断图像是否被篡改。 發(fā)表于：2016/2/21 LED照明闭环控制系统的设计与实现 为了节能和智能控制灯光，构建了一个以STC12C5410AD单片机为核心的LED照明闭环控制系统，实现了对白光LED照明的闭环控制功能。该系统利用光敏电阻实时采集环境光线强度，自动调节白光LED亮度；采用A/D转换将光线强度的模拟量转化为数字量；采用I/O口实现对LED的PWM功率控制；采用电流驱动，电流步距可调的方式来调节白光LED。通过测试表明，该系统提高了照明环境的品质，具有电路简单、可靠性强的优点。 發(fā)表于：2016/2/21 基于SVD的经编贾卡织物图像检索 为了充分利用经编贾卡织物图像的广泛资源，探索“互联网+”背景下纺织企业的信息化道路，探讨了织物图像智能检索系统的开发设计。根据现有方法特征维数过高的不足，提出了运用奇异值分解的方法进行织物图像检索，并使用相关系数作为织物图像间相似度的测量。最后在MFC框架下，运用OpenCV开源视觉库进行了整体的设计与实现。实验结果表明，该方法对于贾卡经编织物检索速度快，准确度高，具有一定的实用价值。 發(fā)表于：2016/2/20 基于改进协方差矩阵的半色调图像分类研究 针对半色调图像分类中只存在0和1的特点，提出了一种基于改进的协方差矩阵在半色调图像中的分类方法。根据协方差矩阵在实现半色调图像分类中个数少且并未体现其局部和全局信息的特性，对协方差矩阵的底层特征进行改进。利用样本的局部特性和核密度估计方法，实现黎曼流形上的贝叶斯分类策略。实验中研究协方差矩阵的底层特征与传统协方差矩阵的特征提取方法并对其进行分类性能比较。实验结果表明，在半色调图像分类中，与传统的协方差矩阵相比较，改进的协方差矩阵提取出的特征在分类中平均错误分类率更低 發(fā)表于：2016/2/20 改进Retinex算法对特殊环境下的车牌图像增强研究 针对特殊环境（雾天、傍晚）下车牌图像由于光线暗淡而使得识别效果明显下降的问题，提出一种使用改进的Retinex算法（五尺度Retinex算法）与幂函数和双边滤波相结合对特殊环境下的车牌图像进行增强的算法。首先用幂函数对雾天、傍晚环境下的车牌图像进行处理，再采用双边滤波处理，最后经过五尺度Retinex算法处理。与传统Retinex算法相比，所提出的算法取得了较好的对特殊环境下的车牌图像增强的效果，改善了车牌图像的视觉效果，并且处理时间较短，对现实生活具有可观的实际意义。 發(fā)表于：2016/2/20 基于图像一致性计算的目标识别算法 视觉计算模型集合了人类视觉系统（HVS）的复杂特征，并模拟了视觉输入的分层感知表达。自底向上机制是现代模型中最常见的特征，是指无意识的注意，所提出的一致计算方法模拟自底向上视觉注意，并通过一致区域的计算来达到目标识别的目的。所提模型主要基于对HVS行为的目前的理解，使用对比敏感度函数、感知分解、视觉掩蔽形成一个神经性视觉空间，并在此基础上使用center-surround交互、感知编组和显著图的建立来得到最终的显著图。所提模型的性能通过使用自然图像来进行评估，并将其结果与参照的经典的自底向上模型进行对比，结果表明该模型实效性高。 發(fā)表于：2016/2/20 基于Tri-training的图像多特征融合目标分类 在对目标进行分类识别过程中，对其特征的有效提取直接影响最后分类的精度。针对此类问题，提出了基于Tri-training算法对图像进行多特征融合分类，通过利用Principal Component Analysis（PCA）主成分分析法，并结合目前比较实用的半监督学习Tri-training算法对图像显著目标进行分类，其中Tri-training算法是以Support Vector Machine（SVM）、Na?觙ve Bayes（NB）、Back Propagation（BP）为基分类器，将图像的多特征数据值作为图像在Tri-training分类器的输入对分类器进行训练和测试。实验表明，在进行了有效的预处理之后，再对样本进行多特征融合在一定程度上明显提高了分类精度。 發(fā)表于：2016/2/20 基于双目立体视觉的图像增强 户外视觉系统采集图像时，容易受到低照度等因素的影响，导致捕获的图像退化，视见度降低。本文提出了一种基于双目立体视觉的图像增强算法。该算法首先通过立体匹配处理求解场景视差图像，然后构建广义双边滤波估计图像照度分量，根据Retinex原理求解图像反射分量，实现图像的增强。实验证明，该算法能够有效地改善图像质量，提高双目视觉系统工作的鲁棒性和可靠性。 發(fā)表于：2016/2/19 光纤照明系统在井下照明的应用研究 简要分析了现有井下照明系统，提出了光纤照明应用于井下的理论，给出了系统的总体构成及部分原理，最后经过实验分析验证了本研究的可行性。 發(fā)表于：2016/2/19 基于小波变换和HVS的彩色图像质量评价方法 提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的图像质量评价方法。首先分别测得4级小波分解后高低频分量的SSIM值并用CSF曲线加权，然后对低频分量进行分块DCT变换，测得每块的中高频分量的SSIM值作为乘性系数与前面所得结果相乘，最后对彩色图像各个通道分别进行加权相加。实验结果表明，算法与人眼主观感受值更加吻合。 發(fā)表于：2016/2/19 日媒 郭台铭否认与软银联合收购夏普 北京时间2月19日上午消息，据《日本经济新闻》报道，鸿海董事长郭台铭18日下午再次访日，拜访了软银集团社长孙正义。在之后的采访中，郭台铭对于是否携手软银联合收购夏普的问题表示了否认，表示目前没有这种想法。 發(fā)表于：2016/2/19 <…173174175176177178179180181182…>
