题名 基于高斯差分滤波器的图像光场矫正
被引量：11
1
作者
王兆仲 周付根
机构
北京航空航天大学图像中心
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
2000年第6期64-67,共4页
文摘
文中利用高斯差分 (DOG)滤波器解决图像光场照度不均匀的矫正问题。首先分析了背景光场的频谱 ,并定义背景频带宽度为滤波器设计的主要指标 ;然后从DOG的一般原理出发 ,给出了构造光场矫正滤波器的方法 ,并依据背景频带宽度对滤波器参数作了优化选择。通过对最终构造的滤波器作理论及实验结果的分析 ,并与其它矫正非均匀照度的算法作比较 ,证明了该方法简洁实用 ,速度快 ,具有较好的性能。
关键词
图像处理 高斯差分滤波器 图像光场矫正
Keywords
Bandpass filter Difference of Gaussian filter Nonuniform illumination
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
题名 高斯差分滤波图像融合方法
被引量：11
2
作者
曾瀚林 孟祥勇 钱惟贤(指导)
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院 齐齐哈尔北方华安集团试验场
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S01期168-176,共9页
基金
国家自然科学基金(61675099)
文摘
图像融合是图像处理领域的重要内容之一。传统融合算法将源图像均做处理后按一定规则进行融合,虽然能取得不错的融合效果,但算法对图像的配准要求较高,融合图像也普遍存在细节丢失、目标不够明显的问题。为了改善上述问题,分析了红外图像和可见光图像的图像特性以及红外目标特性,将目标检测引入图像融合,利用高斯差分(DOG)滤波器提取红外图像中的目标,通过多尺度DOG图像计算获得红外图像融合系数矩阵,然后计算融合子图,最终融合获得目标明显、细节保留较好的图像,降低了对图像配准的要求。用五种常用评价指标以及信杂比和背景相似度对融合图像进行评估。实验结果表明,所提出的算法在主观视觉和客观评价指标上都要优于常用的图像融合方法。
关键词
图像融合 目标检测 高斯差分滤波器 信杂比
Keywords
imaging fusion target detection DOG filter signal-to-clutter ratio
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN713
[电子电信—电路与系统]
题名 基于高斯差分模型的雪地扰动痕迹遥感识别
被引量：4
3
作者
刘吉磊 李强子 杜鑫
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所 中国科学院大学
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2015年第1期140-147,共8页
基金
高分辨率对地观测系统重大专项(01-Y30A03-9001-12/13)
文摘
雪面上人或动物的活动信息涉及冬季动物迁移追踪、人员活动轨迹检测、安全防卫等各领域应用,利用遥感技术监测人或动物的活动痕迹可以及时掌握动物的迁移情况、江上人员活动范围等信息,进而可为相应的管理决策提供依据。利用高分辨率遥感技术,通过图像滤波等增强处理,可以识别冰雪覆盖区域经人或动物活动后产生的微弱线状扰动痕迹,为后续分析提供帮助。提出了利用高斯差分滤波器(DoG)进行冬季冰雪覆盖区域扰动痕迹识别的监测方法。通过对吉林省龙井市结冰江面上活动痕迹的实验表明,当σ取1.5时,DoG带通滤波频率与人员过江痕迹频率一致,对痕迹增强效果最明显,此时的滤波器为最佳滤波器,痕迹总体提取精度达到83.67%,优于传统的Laplacian算子、Sobel算子和Prewitt算子滤波方法。说明通过DoG滤波器处理,能够有效地突出雪面上人或动物的活动痕迹,可为进一步识别人或动物活动类型、追踪路线以及相关部门的安全巡逻提供服务。
关键词
高分辨率 遥感 高斯差分滤波器 雪地痕迹 目标识别
Keywords
High resolution Remote sensing Difference of Gaussian Filter Snow tracks Target recognition
分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 畸变光场图像矫正方法的设计与仿真
被引量：3
4
作者
陈燕 张权
机构
中北大学信息与通信工程学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2022年第8期186-189,194,共5页
文摘
由于拍摄环境光线影响,图像内光场不均衡,导致背景与目标模糊、细节失真,难以获得有效信息,提出基于改进Hough变换的畸变光场图像矫正方法。在图像内有多条直线干扰的情况下,使用改进Hough变换定位出四个点坐标,运用正视图矩阵已知量求解出对应的参数量。为了将图像内畸变光场去除,只保留图像内物品反射特性,即去除图像频谱中的低频分量,使用高斯差分滤波器,由宽度值不相同的两个高斯函数进行差分,最后将原始输入信号减去高斯核卷积信号得到的值为畸变光场图像矫正结果。仿真结果表明,所提方法矫正后,强化了目标特征信息,得到轮廓清晰的图像,说明上述方法具有极佳的实际应用价值。
关键词
图像光场矫正 光照不均 高斯差分滤波器
Keywords
Correction of image light field Uneven illumination Gaussian difference filter
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种新的基于DoG的立体匹配算法
被引量：2
5
作者
游磊 杨丹 张小洪
机构
重庆大学数理学院 重庆大学软件学院
出处
《重庆工学院学报（自然科学版）》
2009年第1期122-126,160,共6页
基金
重庆大学研究生科技创新基金资助项目(200801A1B0290288)
文摘
针对双目立体匹配中由于噪声和遮掩的影响产生模糊视差点的问题,提出了一种新的基于difference of gaussian(DoG)的立体匹配算法.该算法在the sumof absolutes(SAD)算法提取初步视差图的基础上,采用DoG算法来分析噪声等对视差图的影响,通过设定阈值筛选出模糊点,最后使用多重视差假定算法修补模糊点.实验证明,在SAD算法的基础上使用该算法可获得较好的匹配效果.
关键词
立体匹配 视差 高斯差分滤波器 模糊点
Keywords
stereo matching disparity Difference of Gaussian ambiguous point
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 采用人类视觉对比机制的红外弱小目标检测
被引量：9
6
作者
刘旭 崔文楠
机构
中国科学院智能红外感知重点实验室 中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院大学
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2020年第6期559-565,共7页
文摘
针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外弱小目标检测算法。首先,对红外图像进行预处理,通过中值滤波去除红外图像中的孤立噪声点。然后对处理后的图像进行高斯函数差分滤波处理,抑制图像中大面积高亮区域。最后,通过改进的基于局部对比度方法去除高亮边缘区域,消除高疑似目标,最终实现对复杂背景下红外弱小目标的检测。实验表明:相较于传统的LCM算法、Top-hat算法、TDLMS算法和Infrared Patch-Image Model算法等,该算法在虚警率、正确检测率、检测时间等方面更有优势,具有检测率高、虚警率低、鲁棒性好、运行时间短的特点。
关键词
弱小目标检测 高斯 函数差分 滤波器 局部对比度方法 红外图像
Keywords
dim and small target detection difference of Gaussians local contrast method infrared image
分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 元件疵病检测中照度不均匀图像的融合处理方法
被引量：1
7
作者
戴安迪 于雅洁 曹晖
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《光学与光电技术》
2018年第3期68-73,共6页
基金
国家自然科学基金(61375055)资助项目
文摘
针对光学元件疵病检测中,通过光学成像获得的图像照度不均匀,噪声明显的问题,提出了根据元件检测照明区的分布特征进行融合处理的方法;该方法采用开运算提取背景算法和高斯差分滤波器,开运算提取背景算法可以给出没有直接照明区域的疵病分布,高斯差分滤波器可去除照明光源的噪声影响;实验结果表明,相较于单一的处理方法,所提出方法更好地得到了整个区域内的疵病分布,有效地实现了不均匀照度环境下的疵病分辨。
关键词
不均匀照度 元件检测 高斯差分滤波器 图像 融合
Keywords
uneven illumination component detection difference of Gaussian filter image fusion
分类号
O438
[机械工程—光学工程]
