基于自适应中值滤波的指纹脉冲噪声去除方法

提出了一种自适应窗口大小的中值滤波算法,新算法规避了传统中值滤波算法小窗口滤波去噪不全面,大窗口滤波信号有模糊的缺点。自适应中值滤波算法是依据像素值来判断获取窗口大小的,自适应大小的窗口能够有效去除脉冲噪声,保持边缘细节,这一点在处理高倍率指纹图像脉冲噪声时尤为明显。     

用改进的自适应中值滤波去椒盐噪声

对被高密度脉冲噪声污染的图像,用改进的自适应中值滤波算法去噪时。先要利用设定的阈值,来判断该像素点是否是椒盐噪声,然后通过分治法求出该窗口中值来替代被污染的像素点。仿真结果表明,该算法能快速地消除被污染图像的高密度椒盐噪声,并且具有很好的细节保护特性,其效果明显优于传统的自适应中值滤波。     

基于小波分析降噪的指纹图像处理及Matlab实现

在刑事技术中,指纹图像分析是重要的组成部分。当指纹图像混有噪声时,脊、谷纹理的边缘轮廓很难判断。采用小波变换的处理方法去除指纹图像噪声,然后再对其进行二值化处理或边缘检测处理。用Matlab软件系统实现指纹图像处理。     

基于梯度信息的多尺度Retinex图像增强方法及应用

针对传统多尺度Retinex图像增强方法存在的欠缺,提出基于梯度信息的多尺度Retinex图像增强方法.该方法根据图像区域特征,融合梯度信息,自适应地修正权重系数,动态调节不同尺度高斯函数的滤波作用,显著提高了多尺度Retinex方法的功效,并将其应用于退化视频监控图像的增强处理.实验结果表明,改进的方法在提高图像对比度、增强细节特征、降低噪声干扰以及校正色彩偏差等方面具有更好的效果,能够准确地恢复监控图像记录的场景信息.     

基于CAN网络结合注意力机制的图像去噪分析研究

在公安视频与图像侦查工作中,常涉及到各种含噪生物纹理图像。为降低图像在采集、传输和处理过程中所受噪声的污染程度,同时尽可能保留图像原有的细节信息,基于增强神经网络卷积后各通道图像间的联系,利用CAN网络进行双边算子逼近运算,在CAN网络中的最后一层Block引入通道注意力机制增强模块SEnet,对现有CAN网络模型进行了改进。通过计算处理后图像的评价系数,分析对比了不同算法的去噪性能以及原有图像细节信息的保留能力。通过与双边滤波算法和Dn CNN网络的对比分析,改进后的SE-CAN网络能够有效去除图像噪声,对图像原有信息的保留更具优势。     

混合同态滤波的小波分频率雾天图像处理方式

受限于天气和环境等因素,如雾霾天气、灰尘密集区域,摄制图像往往照度不均、对比度较低、图像退化严重且质量较差,这给公安工作带来了挑战。针对这类图像,采用小波分解,并对低频和高频部分分别采用相关算法处理并且重构图像。实验在处理过程中,针对SSR照度跳变部分出现光晕等现象,改进SSR的环绕函数。实验最后对于重构处理的图像与其他算法作比较并采用信息熵,PSNR做图像处理结果的客观评价标准。仿真实验结果表明,本文提出的HWIR算法相比较其他算法适应性强,去雾效果良好,图像对比度、细节信息得到了提升。     

涉车现场中轮胎痕迹图像的锐化增强技术

以轮胎痕迹图像预处理为目的,针对涉车案件现场的轮胎痕迹图像辨识要求,应用MATLAB工具对轮胎花纹痕迹图像预处理,在图像锐化增强处理中分别应用了梯度锐化、差分锐化和模板锐化,并对其效果进行比较,其中模板锐化突出了轮胎痕迹图像与背景图像的反差对比,痕迹图像边缘清晰,颜色鲜明,轮胎痕迹图像锐化增强技术为图像的边缘检测和特征提取打下了良好的基础。     

基于边缘检测技术的指纹图像预处理研究

本文介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法。通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图。在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法。试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量。     

双能X射线安检图像显示质量关键技术研究

为改善双能X射线安检设备图像显示质量,针对图像显示质量涉及的两个关键要素灰度图像与材料图像展开研究。提出了一种增强双能X射线安检图像显示质量方案,首先,利用一种改进的反锐化掩模算法对灰度图像进行增强,提高灰度图像细节清晰度;其次,研究了一种自适应滤波算法,在基本保持边缘细节材料信息的基础上,降低材料图像的数据统计涨落,显著改善图像中的颜色噪点现象。试验结果表明,方法能够大幅改善双能X射线安检图像的图像质量与显示效果,并具有较强的鲁棒性。     

基于混合滤波LBP和PCA算法的鞋底足迹识别

足迹识别是现代犯罪现场侦查的一个重要手段,而基于图像分析的足迹识别技术大大提高了足迹鉴定识别的效率。由于图像采集过程中无法避免出现各类噪音,在后期对足迹图像进行LBP特征提取时也会降低识别精度。针对这个问题对LBP算法进行研究,引入一种混合滤波LBP和PCA的图像特征提取算法,并应用于犯罪现场足迹识别工作中。算法首先采用中值滤波与小波变换的结合算法对采集的鞋底足迹图像进行去噪处理,并通过PCA算法对特征向量进行降维处理,最后采用SSIM结构相似度对鞋底图像进行匹配识别。经过与现有的LBP算法比较,引入的混合滤波算法可以明显提高鞋底足迹的识别准确度,在鞋底足迹识别中具有很好的应用前景,为犯罪现场勘查提供高效、精确的线索突破口。     

夜间涉案图像的去雾技术

夜间雾天条件下摄像设备获得的图像常出现颜色失真、光晕伪影等问题,这会导致图像信息丢失,不利于对图像内容信息的提取,给视频侦查工作带来困扰。为解决上述问题,提出一种基于像素级Alpha混合方法。首先依据大气散射模型,对图像中光源区和非光源区分别依据亮通道先验和暗通道先验估算相应的透射率,然后基于亮度感知权重图有效地把二者融合为一个混合透射率。接着,基于Retinex理论,使用一种通道差分引导滤波方法来估计环境照度。最后,在处理实际涉案图像的实验中表明,该方法能在颜色一致性和减少去雾图像中的光晕伪影方面取得很好的效果,能为公安侦查工作提供直观的图像信息。     

模糊图像处理技术概述

本文分析了各种模糊图像的特点,介绍了国际上前沿的模糊图像处理技术,着重对图像高级处理技术中的图像去噪声、图像复原和图像超分辨率技术分别进行详细分析,并以车牌为例介绍了模糊图像处理在刑侦方面的应用,最后总结了刑事影像分析方法的行业特点。     

模糊图像处理技术——模糊图像处理技术概述

本文分析了各种模糊图像的特点，介绍了国际上前沿的模糊图像处理技术，着重对图像高级处理技术中的图像去噪声、图像复原和图像超分辨率技术分别进行详细分析，并以车牌为例介绍了模糊图像处理在刑侦方面的应用，最后总结了刑事影像分析方法的行业特点。     

模糊图像处理技术生产概述

本文分析了各种模糊图像的特点,介绍了国际上前沿的模糊图像处理技术,着重对图像高级处理技术中的图像去噪声、图像复原和图像超分辨率技术分别进行详细分析,并以车牌为例介绍了模糊图像处理在刑侦方面的应用,最后总结了刑事影像分析方法的行业特点.     

利用相机固定噪声认定数字图像的来源

介绍了一种通过数码照片所反映的相机格式噪声来确定所拍相机的新方法。通过一种小波滤噪算法提取出数字图像中存在的相机噪声,再对大量的噪声图像求平均,获得相机的固定格式噪声（FPN）。要确定某一数码照片是否为特定相机所拍,只需计算该照片中的噪声与数码相机固定噪声模板之间的相关系数并加以判断。实验结果证明,该方法有效,未来在司法鉴定中将具有广泛而重要的应用。     

基于模板匹配的颅骨重要特征提取的研究

针对公安实战和司法鉴定的特殊要求——保持高度原始图像特征的性质,抛弃了在图像特征 定位、提取之前采用边缘提取和二值化对图像进行预处理的传统方法,利用模板匹配的方法 对颅骨重要特征的提取进行了研究。根据颅骨像的灰度特性和特征的几何形状提出了一种简 便、快速、有效的模板匹配提取特征点的方法。并给出了较详细的论述。     

一例交通事故死者损伤成因的法医学分析

在数码图像技术中,有色图形的分色方法有数码照相机加滤色镜分色、扫描仪加滤色片的分色和图像处理软件的单通道输出等多种方法。在实验中发现,不同的分色方法,效果不同,适用的对象也不同。对这些方法进行比较、分析,充分发挥数码分色技术在物证检验中的作用。     

FPGA芯片在视频图像实时处理中的应用

一、视频图像实时处理的特点及方法视频图像处理的特点是处理的数据量大及处理过程的实时性。所谓实时性是指图像数据的传输和处理是以一定的速度连续进行的，为保持这一连续性，图像数据的处理速度不能低于图像数据的传输速度，或者说图像数据的处理不应导致图像数据传输的阻塞、中断或图像数据的丢失。否则的话，图像数据的处理过程就失去了实时性。为保证有足够高的处理速度，视频图像实时处理系统最常见的设计方案就是采用硬件实现实时处理算法。作为一个数字电路系统，视频图像数据的实时处理过程是按照系统时钟一个节拍、一个节拍地进…     

一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法

针对安检领域背散射图像的特点,提出一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法。实验结果表明,该算法可以准确、完整地分割出背散射图像中感兴趣的目标区域。     

多传感器飞点X射线自动炸药探测系统(二)

图像的平滑和分割对图像进行平滑处理的目的是要去除那些降低图像质量的噪声，而同时还要正确保留物体间的清楚的边界。算法平滑每一个象素的值接近围绕着它的大多数象素的值，并且平滑整幅图像。处理后的图像如图人图7平滑处理后的图像（a）低能透视图像；（b）高能透视图像；（c）低能前散射图像；（d）低能背散射图像要识别被检行李中的单个物体图像，必需对整幅图像作分割处理。通常，低能透视图像的质量高于高能透视图像，所以低能透视图像用来做分割处理。得到的分割标记图像用于所有四种图像。行李中的物品一般可以分为“软”物体和…