残余灰度场是变形前后数字体图像中对应体素点的灰度之差。在基于有限单元的全局数字体图像相关（DVC）方法中，残余灰度场作为计算区域各体素点匹配质量的目标函数，可直接计算获得，并可用于材料内部损伤演化或裂纹扩展的精细表征。然而，当前广泛使用的基于图像子体块的局部DVC只能获得计算区域内各离散计算点的位移、应变和相关系数信息，无法直接计算区域内各体素点的残余灰度。相较于相关系数和变形信息，残余灰度场可实现逐体素的匹配质量评价，在内部损伤或裂纹扩展的可视化观测和准确定位方面具有显著优势。为能在局部DVC中获得残余灰度场信息，提出一种简单有效的残余灰度场计算方法。该方法基于三维Delaunay四面体剖分算法，并利用有限元框架对局部DVC离散计算结果进行稠密插值，以获取逐体素连续位移场，并将其用于变形体图像校正。模拟和真实实验结果表明，基于局部DVC测量结果后处理计算获得的残余灰度场不仅可以实现精准的损伤定位，还能观测到裂纹形貌以及界面脱黏行为。所提方法弥补了当前局部DVC在精细化匹配质量评价方面的不足，有望拓展该方法在材料和结构内部损伤观测和定位中的应用。

衰老是引起主动脉硬化进而引发各种心血管疾病的主要独立风险因素。对主动脉增龄性改变进行定量评估有望为心血管疾病研究提供重要线索。采用二次谐波成像技术，结合三维灰度共生矩阵纹理分析算法，对不同周龄大鼠主动脉血管壁内外表面的胶原纤维进行了定量评估；提取出多种可量化表征主动脉增龄性改变的特征参数，从胶原纤维微结构角度揭示了主动脉增龄性变化规律。上述方法及提取出的特征参数有望为评估血管老化程度提供有力工具和重要参考指标，并进一步应用于与老化相关的心血管疾病的研究。

为了解决量子图像处理中的图像增强问题, 提出了一种基于灰度级-彩色变换法的量子图像伪彩色编码方法。基于通用量子图像表示(GQIR) 模型, 对热金属码分段函数进行量子化, 并给出了该算法实现的量子线路图, 该量子线路设计分为量子 R 变换器、量子 G 变换器和量子 B 变换器三部分, 总的量子线路图所用基本量子门数为 2947。相比于经典伪彩色编码, 量子图像伪彩色编码基于量子态的叠加性和相干性, 实现了空间复杂度和时间复杂度的指数级降低。仿真实验结果表明该算法具有可行性。

红外热像法是检测金属疲劳损伤状况有效的方法，但是忽略了疲劳损伤过程中表面显微结构对自发辐射的影响，难以从微观角度对红外热像特征进行完整解释。金属疲劳是一个复杂的能量耗散过程，自发辐射具有偏振特性。在红外热像法中引入偏振探测，不仅能够获取温度场信息，而且能够获得包含发射率变化的表面纹理信息。基于此，搭建拉伸疲劳实验平台和偏振热像采集平台，以Q235低碳钢材料为研究对象，获取循环载荷作用下金属材料表面的热红外偏振图像，利用灰度共生矩阵（GLCM）提取偏振方位角、偏振度以及斯托克斯（Stokes）参量等热像纹理信息，分析金属疲劳损伤过程中金属材料的表面形貌的演化过程。实验结果表明，金属构件偏振热像纹理特征随着疲劳损伤周次不断变化，共生矩阵统计量呈现一定规律性。

针对传统的暗通道先验去雾算法存在着光晕伪影、图像偏暗、细节丢失的问题，提出了一种基于图像特征量和小波变换的去雾算法。首先，通过引入灰度共生矩阵方法求取图像纹理特征复杂度作为约束条件，利用动态滑动窗口解决了暗通道图中的虚假纹理及块效应问题；其次，结合图像亮度特征利用K-Means均值聚类算法标定亮暗区域来优化大气光值、透射率图；最后，针对大气散射模型恢复图像的偏暗、细节特征丢失问题，使用基于小波变换的图像增强技术提高图像的对比度。实验结果表明，所提算法能够较好地恢复场景和细节特征，在峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、平均绝对误差（MAE）方面表现较好。

提出了一种基于图像灰度和信息熵融合的红外偏振热像分割算法。首先运用图像局部平均灰度值与方差加权信息熵,寻找多偏振方位角热像的潜在目标区域并配准;其次用改进的模糊C均值聚类(FCM)算法进行逐一分割,将分割后的热像经集合运算后的结果作为支持向量机(SVM)的标签;然后对目标区域和背景区域的数据进行训练得到SVM模型并重新划分模糊区域;最后通过形态学处理去除误分割得到最终分割热像。实验结果表明,所提算法相较于最大熵法、最大类间方差(OTSU) 算法、FCM算法,能够得到更高的分割精度,有效地改善图像的错分割现象。

为解决LED显示屏在低灰度条件下出现图像亮度损失、灰阶跳变等问题, 提出一种运用抖动矩阵的LED显示屏低灰度图像增强处理算法。首先, 根据LED显示原理和传统抖动算法图像增强原理, 提出LED显示屏“小数灰度级”的概念, 接着根据测试等相关手段获得使各像素点显示效果增强的“小数灰度级”数据, 运用抖动矩阵在4帧图像中按照“误差最小原则”实现其相应的“小数灰度级”。然后, 采用亚像素抖动技术进一步降低了画面抖动给人眼带来的闪烁感。最后, 用Matlab软件对算法进行对比仿真, 验证了算法的可行性与有效性。实验结果表明, 该算法对LED显示屏低灰度级灰阶过渡不均匀现象有明显的改善效果, 将灰度级10以下的灰度显示能力提升为原来的4倍, 同时将LED显示屏的最小可控灰度级亮度变为原来的15%~25%, 提升了LED显示屏的对比度。

提出双目视觉结合单帧多曝光技术的粒子轨迹测速(PSV)方法,通过长短曝光组合判断速度方向,采用灰度拟合法识别轨迹特征,并采用轨迹中心点进行速度计算以提高速度测量的准确性。该方法采用最邻近点匹配及倾斜角约束对同一颗粒的多段轨迹进行匹配与排序,利用极线约束对轨迹特征点进行双目匹配,对三维重建后的特征点进行B样条拟合以计算粒子的三维速度,而多曝光粒子轨迹法可以降低双目匹配的难度。形成了双目多曝光PSV的实验系统及相应图像处理流程。采用发光小孔进行了不同三维速度下的验证实验,分析了不同轨迹特征点选择对速度测量结果的影响。结果表明,利用轨迹中点计算速度,得到的平均相对误差小于4.2%,同时其标准偏差较小,故采用轨迹中点相较于采用轨迹端点的速度计算方法更优。并对一射流流场进行了实测,结果表明此方法能够可靠地用于三维流场测量。

水下潜体的运动产生的内波使得水表形成一定的红外弱纹理信号,从而使得利用红外手段进行探测成为可能,但是这种纹理信号的对比度非常低,其与振幅很大的背景杂波混在一起,给信号的提取造成很大困难。以曲波变换为基础,根据弱纹理的对比度、频率特点等进行曲波尺度分量和方向分量的筛选,再结合阈值优化和边缘梯度算子得到了较清晰的纹理提取图像。该图像的信息熵和频率集中度与采用传统曲波变换所得结果相比分别有30%和11%的提高。当弱纹理的对比度大于5%,筛选频率的方向和弱纹理频率方向偏差小于12°时,该算法能够清晰地提取纹理信息。