基于小波变换的多尺度SAR图像比对

传统的搜索引擎只能搜索文字型的资料 ,显然无法满足用户想通过搜索引擎来取得与图像相关的信息的需求 提出一种图像比对搜索引擎 ,利用分形图像处理和索引技术来建立图像特征数据库 当用户输入查询图像时 ,系统对于用户输入的图像也采用与分形图像处理相同的方式取得特征值 ,然后再与图像特征数据库的特征矢量作比对 ,达到数据搜索的目的 实验表明 ,图像比对搜索引擎除了可以找出用户输入的相似图像外 ,对于查询图像的旋转、模糊或噪声 ,图像比对搜索引擎也能够找出正确的图像 ,证明文中方法对图像的容错性和适应性

使用JMF(Java媒体框架)实现视音频捕获并每隔几秒截取监控区域的图像,利用Matlab进行图像对比并打包成Java程序,在监控区域出现异常情况时及时进行报警和录像。

仿真结果:表明对OCT成像有贡献的背向散射光强是样品臂入射光强的10-8~10-10,这样微弱的有用信号限制OCT系统的成像速度、探测灵敏度、信噪比和图像对比度等系统的性能。

对条纹激光扫描成像系统中的像面照度特性进行了理论和实验研究,推导出了目标反射光照度和后向散射光照度的计算式,分析了图像对比度与成像距离间的关系,并进行了极限成像距离的水下实验。

本文分析了雨雾天气下大气介质对户外场景成像的影响 ,通过输运理论与解析理论的结合 ,得出了能见距离与图像对比度及分辨率的理论关系 ,给出了图像合成的公式 ,并且通过实验把模拟产生的图像与实际拍摄的图像进行了比较 。

在分析视觉系统特性的基础上 ,提出了一种基于小波分析的图像对比度增强算法。

实验表明,本文算法是一种简单而有效的图像对比度增强方法,不仅图像视觉效果改善明显,层次感更强,而且避免了传统图像增强方法的噪声过增强。

低对比度图像具有灰度范围较窄、相邻像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点。

实验结果表明,该方法能够有效的增强低对比度图像中的弱小目标。

提出了一种基于多方位小结构元素的抗噪膨胀腐蚀算法,通过实验证明,该算法对噪声图像和低对比度图像都能达到令人满意的检测效果,与经典的Sobel算子、Canny算子相比,具有定位准确,边缘连续、清晰,运行效率高等特点。

针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的增强方法。

采用分段线性变换对白天亮背景下低对比度图像序列进行对比度增强,最关键的是分段点的选取。