针对煤矿井下液压支架工况复杂,高度检测和控制难度较大等问题,提出一种巷道环境下液压支架高度非接触式测量方法。该方法采用基于双边滤波的单尺度Retinex图像增强算法得到增强图像,再对增强图像进行边缘检测、PPHT处理,求解出液压支架结构件的真实角度,间接测量出液压支架高度。实验结果表明,该液压支架高度测量方法可有效地煤矿井下视频图像中进行测高,且误差小于2 mm。

飞行器航拍时,由于飞行环境和飞行姿态的影响,会导致图像出现细节丢失和颜色失真从而影响图片质量,对图像中的目标准确识别带来挑战。针对这一问题,提出了一种Ritinex理论和基于神经网络深度学习相结合的方法,利用低照度图像增强算法来提高图像质量,从而实现侦查目标的准确识别。在AlexNet神经网络构架中引入U-net结构,根据Retinex理论采用分组卷积和深层卷积块构建了用于低照度图像增强神经网络构架,并加入亮度调整因子对分解结果进行增强。实验表明,本研究提出的方法和其它常用算法相比,有较好的整体视觉效果。另外,基于该方法所开发的低照度图像增强系统在搭建的无人机航拍平台上的应用也显示了其可靠性和准确性。

车道线的自动检测技术是车辆实现自动驾驶的关键,而夜晚条件下的复杂环境给车道线检测带来很大的困难,是目前该技术研究的难点。这里提出一种图像增强算法,将高斯高通滤波器与高帽滤波结合对道路图像做增强处理,用以解决夜晚条件下低照度非均匀光照道路图像带来的不良影响。高斯高通滤波器调整图像中的非均匀光照,高帽滤波增强车道线边缘并通过图像灰度变换提升车道线与背景的对比度;然后使用分块阈值分割算法对道路图像进行阈值分割,使用基于斜率约束的Hough变换检测图像中的直线,并进行筛选拟合出车道线。

针对现有大型封头焊缝X射线检测存在胶片成像成本高、人工识别缺陷效率低等问题,提出基于X射线数字图像自动采集方案,并设计焊缝图像自动处理识别方法。针对焊缝区域与背景差异特性,采用固步灰度梯度法提取焊缝区域;采用双边滤波融合算法、自适应高频图像信息增强算法,实现焊缝图像的降噪和缺陷细节对比度增强;最后结合封头焊缝类型及特点设计特征库,基于Canny算法组合树形分类器实现缺陷的特征提取和分类。实验结果表明,该方法对封头焊缝中的气孔、裂纹、未融合、夹杂、未焊透等五类典型缺陷特征提取效果满足判级要求。

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合方法进行了阐述.对于不同仪器和不同扫描样品的图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到明显提高.

科学级CCD相机是目前微光图像增强及其光电转换的重要器件.本文从图像转换质量的角度,以科学级CCD相机为对象,研究了面阵CCD像元特性不一致性的性质及其校正方法,揭示了这种不一致性是造成图像降质的重要原因,采用本文提出的CCD像元校正方法是获取高质量图像的重要途径.

数字图像处理技术可提高缺陷的检测与分类能力,在无损检测中的作用越来越重要.介绍利用Photoshop软件进行射线检测图像增强的技术.图像处理结果表明,该技术可使图像清晰度和分辨率大大提高,资料便于保存,并且可大大降低工作强度.

根据激光共焦扫描显微镜采集到的图像的特点，应用混合图像增强的方法，首先对激光共焦扫描显微镜采集到的显微图像进行自适应滤波，然后进行锐化，最后再进行局部直方图均衡处理可有效地突出细节信息，同时滤除噪声。

本文针对气动连接件外螺纹的重要性,设计了一套自动旋转外螺纹参数检测系统,通过图像增强技术获得清晰图像,采用基于Sobel算子的边缘检测算法提取外螺纹轮廓线,利用卡尺测量算子获得气动接头外螺纹大径、中径、小径和螺距的检测数据。通过实验证明,该系统检测精度高,系统稳定性好。

为改善红外图像的视觉效果和后续处理质量,需要对图像进行增强处理。在此介绍并实现了一种空间域图像增强算法,自适应分段线性拉伸算法。首先简要分析算法原理,对该算法基于Xilinx公司XC4VLX15系列FPGA的实现方法进行了研究,以兼顾系统实时性和集成度为目的,提出灰度直方图统计和拉伸运算等关键模块的解决方案。通过试验结果分析,对压缩因子的选取提出建议。该设计的输出延迟仅为62.5 ns,且具有实现简单、集成度高、功耗低等优点,适合在精确制导武器和导航系统中应用。