1 凯里学院大数据工程学院, 贵州 凯里 556001
2 重庆大学光电工程学院, 重庆 400044
基于样本块的纹理传输原理,研究了纹理图像的边缘梯度信息、最小误差路径以及非线性亮度/色度型(YUV)颜色空间的亮度信息对纹理传输结果的影响。在误差度量时,将纹理图像本身的边缘梯度信息和重叠区域的最小误差路径同时作为纹理合成时的度量,并引入源纹理图像和目标图像在YUV颜色空间的亮度信息作为纹理传输的约束度量,能使找到的匹配块更适合纹理传输。同时,在纹理传输过程中采用迭代的方法,解决了大部分纹理通过一次传输后的传输效果不佳的问题。实验结果表明,改进后的纹理传输算法能取得较传统纹理传输算法更好的传输效果。
图像处理 纹理传输 边缘梯度 亮度信息 迭代传输 激光与光电子学进展
2018, 55(5): 051005
1 国家数字交换系统工程技术研究中心, 郑州 450002
2 中国人民解放军95807部队
针对变电流投影融合中的阈值选择问题, 提出了一种基于动态时间弯曲的变电流投影融合方法.该方法首先计算不同电流下投影的灰度值-有效边缘梯度序列, 然后利用动态时间弯曲距离对预处理后的序列进行相似匹配, 自动判断最佳融合阈值, 最后根据阈值确定不同电流投影的子区域并对其进行融合, 实现了探测器动态范围的扩展.本文方法计算的各角度下融合阈值的平均误差仅为2.26%, 能够避免人工选择融合阈值的主观性, 基于融合后重建图像的信噪比与几何尺寸测量准确度均优于固定融合阈值的方法.
计算机断层成像 几何尺寸测量 变电流投影融合 有效边缘梯度 动态时间弯曲 Computed tomography Geometric dimensions measurement Multi-current projection fusion Effective edge gradient Dynamic time warping
1 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
2 延川调频转播台, 陕西 延安 716000
为实现多种复杂海天背景下红外舰船目标的有效检测, 提出了一种基于局部边缘梯度特征分析的舰船目标检测方法。利用红外舰船目标图像的特征, 改进自适应 Butterworth高通滤波对图像进行预处理。通过计算局部边缘梯度特征和聚类分析确定初始目标区域, 比较梯度特征参数并进行多尺度搜索准确检测出舰船目标。对多种复杂海天场景红外图像进行仿真实验, 结果表明, 该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标, 且算法简单, 易于实现, 适应面广。
舰船目标检测 红外图像 梯度累加和 边缘梯度 warship target detection infrared image Cumulative sum of gradient edge gradient
