作者单位
摘要
广东工业大学 信息工程学院,广东 广州 510006
针对传统多聚焦图像融合算法中融合边缘出现模糊、伪影等问题,提出了一种结合改进拉普拉斯能量和(SML)与差分图像的多聚焦图像融合算法。首先,为了提取源图像的聚焦特征信息,分别通过SML和滤波差分进行聚焦度量,再采用引导滤波获得更多的细节特征;接着,利用像素最大值规则生成初始融合决策图,再对初始融合决策图进行小区域去除消除因聚焦和散焦区域相似造成的噪点,并对融合决策图进行不一致处理,获得更精确的聚焦区域;最后,由逐像素加权平均规则,得到融合图像。实验结果表明,所提出的算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于对比算法,互信息、特征互信息、图像梯度特征在彩色图像上分别提高了0.17%、0.38%和0.11%,在灰度图像上分别提高了0.7%、0.69%和0.33%,并且平均运行时间少于0.5 s,具有较高的计算效率。此外,该算法能够较好地保留源图像信息的完整性,融合图像边缘清晰、无伪影。
多聚焦图像融合 改进拉普拉斯能量和 差分图像 聚焦区域检测 multi-focus image fusion sum-modified-Laplacian difference image focus region detection 
液晶与显示
2023, 38(4): 524
作者单位
摘要
1 中国民用航空总局第二研究所 科研开发中心,成都 610041
2 电子科技大学 电子工程学院,成都 611731
为有效解决复杂监视场景中快速、准确检测运动目标,提出一种多帧背景差与柯西(Cauchy)模型融合的目标检测方法。该方法首先借鉴Surendra 背景模型的思路进行改进,采用多帧背景差法获取干净的背景图像,然后利用实时的视频图像和当前的背景图像进行绝对差分处理,最后通过Cauchy 模型对整幅绝对差分图像上的点进行背景点和前景点判别,实现对复杂监视场景中目标的准确检测。针对车辆、行人等不同对象的监控场景下进行实验,验证了本文方法不仅能够有效地抑制噪声及伪目标的干扰,而且能够快速、准确地分割出前景目标。
多帧背景差 Cauchy 模型 目标检测 Surendra 背景模型 绝对差分图像 multi-frame background subtraction Cauchy model target detection Surendra background model absolute differential image 
光电工程
2016, 43(10): 12
作者单位
摘要
哈尔滨工业大学,超精密光电仪器工程研究所,黑龙江,哈尔滨,150001
提出了一种基于改进的图像差分算法与特征不变量匹配的目标识别方法.通过三帧差值法获得了更完整清晰的目标轮廓,并基于该轮廓信息构造了一个具有平移、大小和旋转不变性的特征不变量;然后提出动态极值匹配法,利用特征曲线的极值信息点进行识别匹配,并动态替换原特征模版.实验结果表明,该方法能够准确识别目标,显著地提高识别跟踪效率,并且适用于检测运动姿态发生变化的目标.对于分辨率为288×352像素,每像素8位量化的序列图像,处理每帧图像平均用时0.011 74 s,其中特征提取与匹配过程平均用时0.005 476 s,能够实现对运动目标的实时分析,可同时满足运动目标识别跟踪中实时性和准确率的要求.
目标识别 轨迹跟踪 差分图像 特征不变量 动态匹配 
光学 精密工程
2007, 15(4): 570
作者单位
摘要
1 辽宁科技大学,计算机科学与工程学院,辽宁,鞍山,114051
2 沈阳工业大学,视觉检测技术研究所,辽宁,沈阳,110023
在实际的人耳识别系统中,人耳的准确定位是影响识别率的一个重要因素.根据外耳及其所在位置的特征,提出了一种从侧脸图像上准确定位并提取出人耳的新方法.该方法首先对侧脸图像进行阈值化和差分处理,然后将外耳边缘轮廓分为3个区域,利用阈值图像和差分图像以及3个区域的不同走向分别跟踪得到整个外耳轮廓线,并从侧脸图像中提取出外耳图像.该方法运算量小,定位精确,得出的外耳轮廓图像清晰完整无任何干扰,而且定位成功率高.
模式识别 人耳定位 轮廓跟踪 边界提取 差分图像 
光电工程
2007, 34(4): 39
作者单位
摘要
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033
2 中国科学院研究生院,北京,100039
介绍了一种基于多帧"差分"图像重建高分辨率图像技术,并从CCD数字化采样能量的角度分析了多幅低分辨率的"差分"图像与高分辨率图像各像素灰度值的对应关系,给出了通过图像"差分"技术提高探测图像分辨率的倍数与所需CCD最少数目之间的一般规律.最后,采用Matlab软件以一幅黑白条纹均匀分布的图像作为目标物,模拟了图像"差分"技术的实现过程,仿真结果表明了该技术的可行性.
图像处理 差分图像 像素灰度值 计算机仿真 CCD 
光电工程
2007, 34(6): 88
作者单位
摘要
中国科学院光电技术研究所,国家863计划光束控制重点实验室,四川,成都,610209
根据实际系统中高帧频摄像机背景图像运动不大而目标有一定运动的特点,首先分离奇偶帧图像,隔帧相减并用自适应阈值技术二值化图像来检测运动目标,经过形态学处理得到许多连通的区域,然后利用目标面积最大等特征识别目标并用外接矩形定位目标,得到目标运动的真实轨迹.仿真结果表明:该算法能简单有效地检测机动目标且易于硬件并行实现.
目标检测 复杂户外场景 差分图像 自适应阈值技术 
光电工程
2006, 33(7): 5
作者单位
摘要
国防科技大学,ATR实验室,湖南,长沙,410073
针对目标背景运动的情况,在随机哈夫变换运动检测方法(MDRHT)的基础上,提出了基于中心偏移的哈夫变换运动检测方法(Center-Biased MDHT).它利用图像中显著的边界信息,有效地估计图像序列帧间图像背景的整体运动;利用图像背景运动的一致性,预先设定帧间位移的阈值,减少了预处理阶段的计算量;对前后两帧相邻图像进行差分处理,充分利用小目标在差分图像中成对出现的特点,达到了在目标检测阶段减少计算量的目的.
目标检测 数字图像处理 差分图像 活动目标 
光电工程
2004, 31(10): 9
作者单位
摘要
西安电子科技大学,技术物理学院,西安,710071
利用激光水下偏振特性获得偏振差分图像(PDI),并运用PDI技术,从理论和实验上对水下目标探测进行了研究.介绍了PDI基本概念和实验系统原理,然后比较分析了不同条件下普通图像与PDI在辨别目标距离及其纹理上的差别和PDI中背景偏振光的影响,得出利用目标和背景偏振光的差异区分二者,从而提高探测距离的结论,并取得了较好的效果.在此基础上提出了通过处理有关PDI偏振参量来进一步辨别目标与背景的设想.
激光探测 偏振差分图像 扭曲向列相液晶 偏振光强度 
光子学报
2003, 32(1): 9

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