针对交通标志识别中限重标志和限速标志相似程度大、容易造成误检等问题, 结合抗噪能力强的二维OTSU自动阈值分割法与寻优能力强的跳蛛优化算法, 提出了一种基于跳蛛优化的二维OTSU限重标志识别算法。该算法通过统计交通标志牌感兴趣区域的二维灰度直方图, 采用改进跳蛛算法求解二维OTSU分割阈值, 快速地实现交通标志图像的二值化, 再利用DBSCAN对二值化图像边缘点聚类, 最后根据聚类结果的相对位置正确识别限重标志。实验结果表明: 在不降低识别率的条件下, 运算时间降低了34.16%, 并能够正确区别限重标志和限速标志。

为了提高半导体激光加工中激光光斑中心定位精度, 根据皮秒超短脉冲激光辐照单晶硅后产生的光斑图像灰度分布特点, 提出了一种基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法, 通过模拟激光光斑仿真分析和单晶硅刻蚀实验, 对比研究了不同辐照时间与不同激光功率条件下该算法与传统算法的定位精度。结果表明, 在辐照时间不同的条件下, 该算法定位精度达到0.761 μm, 比灰度重心法提高51.3%, 比最大行列灰度值法提高93.9%; 在激光功率不同条件下, 该算法的定位精度达到0.793 μm, 比灰度重心法提高73.4%, 比最大行列灰度值法提高86.8%。此研究可为皮秒超短脉冲激光光斑中心定位控制系统的设计提供指导。

大气对太阳辐射的吸收和散射会导致卫星影像的亮度和对比度降低,大气能见度越低、卫星空间分辨率越高,这种现象越明显,以至于低能见度条件下的亚米级空间分辨率光学卫星影像看起来非常模糊。基于辐射传输方程开发的自适应大气校正算法充分考虑了大气和目标物周围环境对卫星入瞳处目标辐亮度的影响,定量化描述了目标物周围像元的反射率与目标像元的反射率差异对邻近效应的影响。利用自适应大气校正算法对低大气能见度条件下的亚米级空间分辨率卫星影像进行大气校正,并且将其与常规图像处理结果进行对比。结果表明,利用自适应大气校正算法校正后的卫星影像质量得到了明显改善(清晰度提高了4.5275倍,对比度提高了44.61%,信息熵值提高了64.22%)。相对于常规图像处理方法在提升卫星图像质量时会带来噪声和过度增强的问题,自适应大气校正算法在提升卫星图像质量时不会带来噪声和过度增强问题。

表面缺陷检测在木材的选择和利用中具有重要作用。提出了一种基于木材表面图像的灰度和纹理特征的木材节子缺陷检测与定位方法。首先,将图像分成相同大小的子图,计算每个子块图像的灰度直方图,以灰度最大熵作为判断依据对各子块图像进行初步识别;然后利用局部二值模式算法提取初步识别结果中各子块图像的纹理特征,并使用支持向量机分类算法进行节子图像的精确识别;最后将识别为节子图像的各子块图像拼接起来,得到最终识别结果。实验结果表明,所提方法能够得到较好的识别结果。采用混淆矩阵作为评价标准时,识别准确率可达到95%。

针对目前大多数特征提取算法对图像的亮度变化敏感这一问题, 提出了一种基于图像灰度直方图整体分布的参数自适应亮度稳健特征提取变换(PA-IRFET)算法。该算法首先确定灰度变换函数的形式, 通过分析图像的直方图分布来计算灰度变换函数参数,然后利用不同参数值的变换函数对图像进行变换, 建立图像的亮度空间; 最后, 以亮度空间为基础, 结合适当的特征提取算子在亮度空间进行图像特征提取以获得亮度稳健的特征。通过实验将PA-IRFET算法与Harris算子相结合进行特征点提取, 检测到的特征点个数比IRFET-Harris检测到的特征点个数大幅提高, 重复特征点的个数大约提高了20%以上。实验结果表明, 提出的算法对图像亮度变化具有较强的鲁棒性。

LED显示屏作为多媒体设施的显示终端,其亮度均匀性是影响显示屏显示效果的重要因素。如何对LED显示屏亮度均匀性进行客观准确的评估,是指导其研发和生产的关键。从分析LED显示屏显示特性出发,在现有LED显示屏亮度均匀性评估方法的基础上提出了基于灰度直方图的LED显示屏亮度均匀性评估方法。该方法通过CCD图像传感器获取LED像素亮度信息,结合数字图像处理技术和统计学规律,将LED像素灰度直方图拟合成正态分布曲线,利用标准差来评估LED显示屏亮度均匀性。实验证明该方法与视觉主观评价结果相一致,可有效评估LED显示屏亮度均匀性。