一种基于图像FFT的能见度检测算法
基于NSCT的低能见度图像边缘检测算法
基于NSCT的低能见度图像边缘检测算法马国翠;李庆武;彭文;曹晔峰【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)016【摘要】In order to solve the difficulty of low visibility PM2. 5 hazy weather images edge detection, an edge detection method using nonsubsampled contourlet transform (NSCT) is proposed. Firstly, the PM2.5 hazy weather image is decomposed by NSCT. Then through calculating the difference of two fine scale coefficients decomposed by the same coarse scale, get the maximum modulus points which can be regard as the edge points. Finally, the integrity binary edge image is obtained by edge fusing on the same scale and between different scales. The results of the experiment show that the proposed method has the advantages of edge integrity, positioning accuracy and fewer false edge points.%针对PM2.5雾霾图像能见度低、边缘检测困难的问题,提出了一种采用非下采样轮廓波变换(NSCT)的边缘检测方法.首先对PM2.5雾霾图像进行NSCT分解.然后寻找由同一粗尺度系数分解而来的两个细尺度相邻子带系数,对其求差值,再通过差值图的模极大点来确定边缘点.最后通过NSCT域尺度内和尺度间的融合得到完整边缘图像.实验表明,对雾霾图像,该边缘检测方法所获取的边缘完整、定位准确并且噪声点少.【总页数】5页(P3872-3876)【作者】马国翠;李庆武;彭文;曹晔峰【作者单位】河海大学计算机与信息学院,常州213022;常州市传感网与环境感知重点实验室,常州213022;河海大学计算机与信息学院,常州213022;常州市传感网与环境感知重点实验室,常州213022;河海大学计算机与信息学院,常州213022;常州市传感网与环境感知重点实验室,常州213022;河海大学计算机与信息学院,常州213022;常州市传感网与环境感知重点实验室,常州213022【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于NSCT的含噪图像边缘检测算法 [J], 华梓铮;华泽玺2.基于 NSCT 和 KFCM 聚类的图像边缘检测方法 [J], 吴一全;朱丽;李立3.结合NSCT高低频特征的图像边缘检测算法 [J], 华梓铮;华泽玺4.基于NSCT及改进Canny的图像边缘检测 [J], 付华栋;廖一鹏5.基于NSCT的航拍绝缘子图像边缘提取方法 [J], 赵振兵;金思新;刘亚春因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于图像处理的水质监测与分析算法研究
基于图像处理的水质监测与分析算法研究水质监测与分析是环境保护领域的一项重要任务。
随着图像处理技术的迅猛发展，基于图像处理的水质监测与分析算法也逐渐成为研究热点。
本文将深入探讨如何利用图像处理技术来实现水质监测与分析，并探讨相关算法的研究进展。
在水质监测与分析中，常见的方法是通过采集水样，并在实验室中使用化学试剂进行分析。
然而，这种方法需要大量的人力物力，并且时间较长。
借助图像处理的技术，可以通过分析水体的图像信息来获得水质参数，从而实现快速、实时的监测与分析。
首先，图像处理技术在水质监测中的应用主要涉及两个方面：水体图像获取和图像分析与处理。
水体图像可以通过无人机、卫星影像、监控摄像头等设备获得。
在获取到水体图像后，需要对图像进行预处理，包括噪声去除、颜色校正、增强等操作。
接下来，可以利用图像分割、目标识别和特征提取等算法来分析水体中的有害物质浓度、水体透明度等指标。
图像分割是图像处理中的一项关键技术，它可以将图像中的目标与背景进行分离。
在水质监测中，图像分割可以帮助我们准确提取感兴趣的水体区域。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长法、基于边缘检测的分割等。
通过将水体与其他物体进行有效分离，可以更好地进行后续的水质分析。
目标识别是指对图像中的目标进行自动检测和识别。
在水质监测中，目标可以是浮游植物、废弃物、有害藻类等。
通过目标识别，可以实现对这些有害物质的定量分析和监测。
目标识别的方法有很多，常用的包括基于模板匹配、基于特征描述子的方法以及深度学习等方法。
对不同类型的目标，选择合适的目标识别方法是至关重要的。
特征提取是水质监测与分析中的关键环节，它可以获得水体图像中的相关特征信息，如颜色特征、纹理特征等。
这些特征可以用来判断水体中的污染程度、水体的透明度、浊度等参数。
常用的特征提取方法包括色彩模型、纹理描述子、形状特征等。
通过对水体图像进行特征提取，并与已知标准进行比对，可以实现对水质的快速评估和分析。
基于图像识别的交通标志自动检测算法设计
基于图像识别的交通标志自动检测算法设计交通标志作为道路交通规则重要的一部分，对于正常的交通流动起着至关重要的作用。
然而，在日常生活中，我们经常能够看到一些驾驶员忽略或无法识别交通标志的情况，这给交通安全带来了一定的风险。
基于图像识别的交通标志自动检测算法的设计就能够解决这个问题，准确、快速地检测出道路上的交通标志，提醒驾驶员遵守交通规则，有效降低交通事故发生的概率。
交通标志自动检测算法的设计需要以下主要步骤：图像预处理、特征提取和分类识别。
首先，对于输入的道路图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、图像增强等。
这一步旨在减少图像细节对算法性能的影响，提高算法的鲁棒性。
接下来，进行特征提取，即从处理后的图像中提取出与交通标志相关的特征。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、形状描述子和纹理特征等。
这些特征能够帮助算法判断图像中是否存在交通标志以及交通标志的种类。
最后，特征提取后的数据经过分类器进行分类识别，通过训练模型和测试数据的对比，确定是否存在交通标志以及交通标志的具体类别。
在图像预处理环节中，去噪是首要任务。
常用的方法包括中值滤波、高斯滤波等。
这些方法能够有效地降低图像中的噪声，提高交通标志检测的准确性。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，将图像转换为灰度图像后，可以简化后续的图像处理流程，加快算法的处理速度。
图像增强是对图像进行对比度调整和直方图均衡化等操作，以提高图像质量，增强图像中交通标志的辨识度。
特征提取是交通标志自动检测算法设计中的关键步骤，常用的特征包括颜色特征、形状特征和纹理特征。
其中，颜色特征是最为常用的一种特征，因为大部分交通标志都具有明显的颜色特征。
通过提取图像中的颜色信息并进行统计分析，可以高效地判断图像中是否存在交通标志以及交通标志的种类。
形状特征主要用于判断交通标志的形状特征是否符合标准，包括圆形、方形、三角形等。
纹理特征主要用于判断交通标志的纹理特征是否符合标准，例如斑点、条纹等。
利用图像识别技术的能见度观测研究
1 . 3 目标物和背景亮度对比 目 标 物 在 大 气 中 能 见 与 否 ，与 其 本 身 和 背 景 的 亮
度差有关，即 ：目标物的亮度与背景亮度差异越大，越
清 晰 可 见 ; 反 之 ，则 不 易 分 辨 。表示这 种差异的指标是
亮度对比值M
B 0 - B '0
B〇
Bmj0'
1 - - 7 T ， B n > B '0
摘 要 :针 对 传 统 透 射 式 及 散 射 式 能 见 度 技 术 的 局 限 性 以 及 基 于 图 像 算 法 测 量 能 见 度 的 复 杂 性 ，提 出 一 种 基 于 图 像 目 标 物 及 背 景 亮 度 值 提 取 的 能 见 度 计 算 方 法 通 过 对 定 点 目 标 物 的 水 平 图 像 参 数 提 取 ，定 性 、定 量 地 分 析 阁 像 的 色 彩 、灰 阶 、对 比 度 及 亮 度 等 参 数 ，
K
(4 )
B '- Bn
fin
B '0 式中:B。为目标物亮度;£(；为背景亮度;〇矣K矣1。
部分目标物和背景下的能见度如表2 所示。
表 2 部分目标物和背景下的能见度
T ab. 2 Partial object and background visibility
目标物颜色
背景
能见度/km
黑
天空
4.8
收 稿 日 期 ：2020-05-21 作 者简介：李 伟 雄 （丨968— ），男 ，学 士 ，高级工程师，主要从事气象i|.M检 定 技 术 及 相 关 检 定 规 程 校 准 规 范 等 方 向 的 研 究 ,
E-mail：li071@ 163. com
图像处理分析-FFT
cvReleaseMat( &src_lm);cvReleaseMat (& sum_src);cvReleaseMat (& sum_dst);return fourier;}〃DFT反变换Ipllmage *IDFT(lpllmage * fourier){IplImage* dst = cvCreatelmage(cvGetSize(fourier),IPL_DEPTH_8U,1);int dft_H, dft_W;dft_H = fourier->height;dft_W = fourier->width;CvMat *dst_Re = cvCreateMat(dft_H,dft_W, CV_64FC1); // double Re, Im;CvMat *dst_lm = cvCreateMat(dft_H,dft_W, CV_64FC1); //Imagin ary partCvMat *sum_dst =cvCreateMat(dft_H,dft_W, CV_64FC2); //2 chann els (dst_Re, dst_lm) CvMat *sum_src = cvCreateMat(dft_H,dft_W, CV_64FC2 );cvCon vert(fourier, sum_src);cvDFT(sum_src,sum_dst,CV_DXT_INV_SCALE,O);cvSplit(sum_dst,dst_Re,dst_lm,O,O);cvCo nvert(dst_Re, dst);cvReleaseMat( &dst_Re);cvReleaseMat (& dst_lm);cvReleaseMat (& sum_src);cvReleaseMat (& sum_dst);return dst;}//归一化，将灰度映射到0~255之间，并将能量最高的四角移到中心，生成图片频域能量图void BuildDFTImage(IplImage *fourier, Ipllmage *dst){Ipllmage *image_Re = 0, *image_lm = 0;image_Re = cvCreatelmage(cvGetSize(fourier), IPL_DEPTH_64F, 1);image_lm = cvCreatelmage(cvGetSize(fourier), IPL_DEPTH_64F, 1); //Imagi nary part cvSplit(fourier, image_Re, image_lm, 0, 0 );// Compute the magn itude of the spectrum Mag = sqrt(Re A2 + Im A2)cvPow( image_Re, image_Re, 2.0);cvPow( image_lm, image_lm, 2.0);cvAdd( image_Re, image_lm, image_Re);cvPow( image_Re, image_Re, 0.5 );cvReleaseImage(&im age」m);cvAddS(image_Re, cvScalar(1.0), image_Re); // 1 + MagcvLog(image_Re, image_Re ); // log(1 + Mag)〃重新安排傅里叶图像中心// Rearrange the quadrants of Fourier image so that the origin is at// the image cen terdouble minVal = 0, maxVal = 0;H_mat = cvCreateMat(fourier->height,fourier->width, CV_64FC2);for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0; j < width; j++){ if(i > y &&j > x){ state = 3;}else if(i > y){state = 1;}else if(j > x){state = 2;}else{state = 0;} switch(state){ case 0:tempD = (double)sqrt(1.0*i * i + j * j);break;case 1:tempD = (double)sqrt(1.0*(height - i) * (height - i) + j * j);break;case 2:tempD = (double)sqrt(1.0*i * i + (width - j) * (width - j));break;case 3:tempD = (double)sqrt(1.0*(height - i) * (height - i) + (width - j) * (width - j));break; default:break;} switch(FLAG){case IDEAL_LOW: if(tempD <= D0){((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = 1.0; ((double*)(H_mat->data.ptr+ H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;}else{((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = 0.0; ((double*)(H_mat->data.ptr+ H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;} break;case IDEAL_HIGH: if(tempD <= D0){ ((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = 0.0;((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;}else{((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = 1.0; ((double*)(H_mat->data.ptr+ H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0;} break;case BW_LOW:tempD = 1 / (1 + pow(tempD / D0, 2 * n));((double*)(H_mat->data.ptr + H_mat->step * i))[j * 2] = tempD; ((double*)(H_mat->data.ptr +H_mat->step * i))[j * 2 + 1] = 0.0; break;问题：DFT 变换后图像全为黑色。
基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测
基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测 基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测 随着机场运行的日益繁忙，天气条件对航班的安全性和准时性产生了重要影响。其中，能见度作为一项重要的气象指标，对于机场的正常运营至关重要。因此，准确地检测和预测机场的能见度成为空中交通管理领域的一个重要课题。本文将介绍一种基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测方法，以提高机场运行的安全性和准时性。 一、引言 能见度是指在大气中，可见的物体的清晰程度，通常以能看到多远为单位进行衡量。能见度较好时，飞行员可以更清楚地看到跑道和其他飞行器，从而进行更安全的飞行操作。然而，当能见度较差时，飞行员的视野受限，可能会导致延误和事故的发生。
二、相关工作 在过去的几十年里，许多研究人员致力于通过使用气象雷达、激光雷达和红外摄像机等传感器来测量和预测能见度。然而，这些方法通常具有高昂的成本和复杂的操作，不适用于大规模的机场应用。因此，基于视频图像的能见度检测方法成为研究人员关注的焦点。 三、方法介绍 本文提出的方法基于U-ResNet深度卷积神经网络，通过对机场视频图像进行学习和预测，实现能见度的准确检测。具体步骤如下：
1. 数据收集与预处理：从机场附近的监控摄像头中采集视频图像，并进行预处理，包括去噪、去除背景和图像增强等操作，以提高模型的输入质量。
2. 数据标注：手动标注收集到的视频图像，将其与人工测量的真实能见度进行对应，生成训练样本和测试样本。
3. U-ResNet网络设计：搭建基于U-ResNet的深度卷积神经网络。U-ResNet是对ResNet网络的改进，通过引入跳跃连接和上采样操作，可以在保留更多空间信息的同时，降低网络的参数和计算复杂度。
4. 模型训练与优化：使用训练样本对U-ResNet网络进行训练，并通过迭代优化方法不断改进模型的性能。常用的损失函数可以是均方误差或交叉熵。
fft的应用实例
fft的应用实例FFT（Fast Fourier Transform）是一种重要的数学算法，广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。
本文将介绍FFT的应用实例，包括音频处理、图像处理和通信系统等方面。
一、音频处理FFT在音频处理中有着重要的应用。
以音频频谱分析为例，通过FFT算法可以将时域上的音频信号转换为频域上的频谱图。
这样可以方便地观察音频信号的频率分布情况，进而进行音频特征提取、音频识别等操作。
例如，可以通过FFT算法提取音频信号中的频率成分，从而实现音调识别、音乐合成等功能。
二、图像处理FFT在图像处理中也有着广泛的应用。
以图像滤波为例，通过对图像进行二维FFT变换，可以将图像从时域转换到频域。
在频域中，可以对图像进行滤波操作，然后再通过逆FFT变换将图像转回时域。
这样可以实现图像的频域滤波，例如去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
此外，FFT还可以用于图像压缩、图像识别等方面。
三、通信系统FFT在通信系统中也有着重要的应用。
以OFDM（正交频分复用）为例，FFT被用于将多个子载波信号调制到不同的频率上，实现频谱的高效利用。
在接收端，通过FFT算法可以将接收到的OFDM信号从频域转换到时域，然后进行信号解调、信号检测等操作。
另外，FFT还被广泛应用于通信信道的估计和均衡，用于提高通信系统的性能。
四、其他领域的应用除了上述领域，FFT还有着许多其他的应用。
例如，在医学领域，FFT可以用于心电图信号的分析和诊断；在地震学领域，FFT可以用于地震信号的处理和分析；在金融领域，FFT可以用于股票价格的预测和分析等。
可以说，FFT已经成为了许多领域中不可或缺的工具。
FFT作为一种重要的数学算法，被广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。
通过FFT算法，可以方便地将时域上的信号转换到频域，从而进行频谱分析、滤波操作、频谱合成等。
无论是在音频处理、图像处理还是通信系统等方面，FFT都发挥着重要的作用，为相关领域的研究和应用提供了强大的支持。
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一种基于图像FFT的能见度检测算法
一、引言
能见度是天气的一个重要指标，特别是在航空领域和交通运输领域。
能见度的准确测
量对于飞行安全和交通管制至关重要。
传统的能见度测量方法通常依赖于气象观测站或者
气象雷达，但是这些方法存在着一定的局限性，比如在某些地区无法进行准确的观测或者
监测。
基于图像处理技术的能见度检测算法备受关注。
本文提出了一种基于图像FFT的能
见度检测算法，通过对图像的频域信息进行分析，实现对能见度的快速检测和估计。
二、相关工作
在过去的研究中，有许多利用图像处理技术进行能见度检测的方法。
一种常见的方法
是利用图像的模糊程度来估计能见度。
通过分析图像的梯度信息或者对图像进行滤波处理，可以得到图像的模糊程度，进而估计能见度。
这些方法往往需要大量的计算资源，并且对
图像的处理效果依赖于很多参数的选择，因此不够稳定和鲁棒。
另一种常见的方法是利用图像的纹理信息来进行能见度检测。
通过分析图像的纹理特征，可以得到图像内部的结构和变化情况，从而估计出能见度的情况。
这种方法在图像的
纹理信息不够丰富或者存在复杂的光照情况下，效果不佳。
本文提出的基于图像FFT的能见度检测算法，通过对图像的频域信息进行分析，可以
在不同的光照条件和天气情况下有效地估计能见度。
1. 数据预处理
将获取的图像进行预处理，包括去除可能的噪声和对图像进行灰度化处理，以便后续
的FFT分析。
2. 图像FFT变换
利用快速傅里叶变换（FFT）技术对预处理后的图像进行频域分析。
通过对图像的FFT 变换，可以得到图像在频域上的频谱信息，包括图像的幅度和相位信息。
3. 能见度估计
根据图像在频域中的能量分布情况，可以对能见度进行估计。
在光照条件良好的情况下，图像的高频分量会受到抑制，从而频域图像的主要能量集中在低频部分；而在光照条
件较差或者存在雾霾的情况下，高频分量会呈现出明显的增加。
通过对频域图像的分析，
可以估计出图像受到的光照条件和能见度情况。
四、实验结果与分析
为了验证提出的基于图像FFT的能见度检测算法的有效性，我们进行了一系列的实验。
我们在不同的光照条件下采集了一系列图像，并对这些图像进行了能见度估计。
实验结果
表明，基于图像FFT的能见度检测算法可以在不同的光照条件下，准确地估计出图像的能
见度情况。
与传统的方法相比，基于图像FFT的能见度检测算法具有更好的稳定性和鲁棒性，对于光照条件的变化和不同天气情况具有更好的适应性。
五、结论与展望
未来的工作可以进一步优化算法，提高其计算效率和稳定性，并且可以考虑将算法应
用到实际的航空领域和交通运输领域，为实际的能见度监测和测量提供更好的技术支持。
也可以探索将该算法应用到其他领域，比如环境监测和遥感领域，扩大该算法的应用范围。
通过不断的研究和实践，相信基于图像FFT的能见度检测算法将会得到更加广泛的应用和
推广。