1 内蒙古智能煤炭有限责任公司, 内蒙古 鄂尔多斯 017100
2 中国矿业大学信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221116
为了解决无参考模糊图像质量评价中缺少人眼视觉特性的问题,提出了一种基于模糊检测概率变化的模糊图像质量评价算法,该算法首先对图像进行预处理,利用改进的自适应算法计算模糊图像的特定显著阈值,并通过显著阈值对图像进行二值化,得到图像的最终显著区域。然后,通过再模糊后两幅图像显著区域的模糊检测概率的变化情况描述图像质量。变化越大,表示图像质量越清晰。实验结果表明,该算法在LIVE数据集中取得了较好的实验效果,并与现有算法相比,具有更好的评价性能。同时,该算法也可以用于“智能煤矿”等领域。
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101004
1 国防科学技术大学,航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073
2 国防科学技术大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073
针对具有回射特性的合作目标在图像上所呈光斑的外接矩形区域总是图像中对比度较强的区域这一特性,本文提出了一种全新的基于空间对比度的光斑自动定位方法.鉴于空间对比度作为一种归一化的显著度度量可用于描述人眼对局部图像对比度的感知程度,新方法采用空间对比度作为待识别光斑外接矩形区域的基本特征对其进行定位,通过设定显著阈值及非显著阈值作为提取光斑外接矩形的条件,在计算得到光斑区域的灰度重心的基础上确定光斑的亚像素形心.数字仿真实验结果证明本文方法在各种噪声情况下均能够得到较好的光斑形心提取效果,可以达到与传统相关法相当的精度水平.实物仿真试验表明,由本文方法得到的光斑图像坐标进行双目像机交会计算得到的光斑三维位置的精度较高,且不受光斑位置突变的影响,从拍摄图像到计算得到光斑三维位置整个过程的数据输出率为15～20 Hz,可以稳定得到高精度的结果.与传统的检测方法相比,本文算法概念新颖,易于实现,能够在满足精度要求的基础上同时满足实时性要求,具有较高的工程应用价值.
空间对比度 显著阈值 非显著阈值 定位
