1 福州大学 物理与信息工程学院, 福州 350116
2 中国福建光电信息科学与技术创新实验室, 福州 350116
3 福州大学 先进制造学院, 福建 泉州 362200
通过引入灰度倾向参数和梯度谷值系数, 提出一种改进的灰度倾向谷强调(GPVE)目标检测方法。灰度倾向参数使阈值更靠近目标灰度, 梯度谷值系数使得阈值更靠近波谷。GPVE法在单双峰情况下都能得到理想的阈值。实验结果表明: Otsu, VE, NVE, WOV等方法分割得到的平均分割误差ME值都在0.2以上, 而所提方法的ME值仅为0.007, 采用该方法提高了图像分割的准确度, 分割效果优于Otsu, VE, NVE, WOV等方法。
电润湿 图像分割 自动阈值 梯度谷强调 electrowetting defect segmentation automatic threshold Otsu Otsu grayscale preference valley emphasis
山东科技大学测绘科学与工程学院, 山东 青岛 266590
为提高GF-6 WFV数据的利用效率,研究了GF-6 WFV数据的云检测算法。该算法是基于阈值自动生成的云检测(CDAG)算法,通过挖掘云和典型地表在可见光、近红外波段的光谱差异信息,实现了对多光谱卫星传感器的云检测。考虑到GF-6 WFV数据光谱范围相对较窄,云与亮地表的识别能力相对较弱的问题,加入了离差指数和亮地表指数,使用更多的波段组合方式,更加深入地分析云像元和晴空像元的差异,提高了典型地表与云的识别精度。通过遥感目视判读的方法对本研究中抽取的不同子区域的云检测结果进行分析,识别精度达到85.16%,漏分误差和错分误差分别为14.84%和2.39%,实现了较高的识别精度。
遥感 GF-6号卫星 自动阈值 改进的CDAG算法 云检测 光学学报
2020, 40(16): 1628001
中国人民解放军91550部队94分队，辽宁 大连 116023
由经纬仪拍摄的海空远距离红外目标图像具有对比度低、灰度不均匀以及 含有大量复杂噪声等缺点，这会严重影响对图像中目标的判读。为此，提出了一种基于比特平面分层和 自适应彩虹码伪彩变换的图像增强方法。结果表明，经该方法增强处理后的伪彩色图像 的颜色饱和度更高，细节和边缘更清晰，尤其是由目标边缘可以清晰辨别出不同的颜色层次， 因而更符合人眼的视觉习惯。
比特平面分层 彩虹码 伪彩色 自动阈值 红外图像增强 bit-plane slicing rainbow-code pseudo-color automatic threshold infrared image enhancement
利用红外热成像系统可将物体的热分布转化为可视图像，并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来，从而得到被测目标的温度分布场。根据热成像测温原理以及红外图像的特点，在对室温热成像系统研究的基础上，对红外图像伪彩色编码进行了研究，提出一种新的伪彩色编码方法，即自动阈值法。利用自动阈值法可以在室温环境下，对目标的温度及其分布进行测量。在TMS320C6202和FPGA室温热成像系统中对提出的方法进行了验证。实验结果表明，该方法可使红外图像层次分明，容易分辨出不同的温度区域。
热成像系统 伪彩色编码 自动阈值 温度分布 thermal imaging system pseudo-color coding automatic threshold temperature distribution
