高斯滤波

摘要： 针对基于双目视觉的室外大规模地图构建计算时间长、实时性不足、设备要求高等问题,以及无人系统有限的搭载能力和计算力对设备轻便性、计算效率需求的不断提高,文中提出一种深度网络和边缘检测融合的大规模三维单目视觉建图方法。首先,针对单目深度值和位姿的计算问题,以SC-SfMLearner方法为基础,利用端对端的深度网络直接从单目中获取单目图像对应的深度值和位姿;其次,针对单目图像边缘检测中可能存在的边缘特征不明显等问题,通过高斯滤波平滑原始图,利用Canny算子对环境物体边缘特征进行提取,总和高斯加权二值化得到边缘特征图,实现边缘特征的优化;最后,融合特征的深度值和位姿信息,以八叉树为数据结构构建场景地图。实验结果表明,文中方法对KITTI数据集进行地图构建可得到可靠的八叉树地图,与未进行边缘检测相比,效率提高50%。该算法可行、有效,能够满足无人系统室外应用中对三维地图实时构建的要求。

摘要： 在经济高速发展时代背景下,机动车普及量和总数量的高速提升对公路交通事业提出了更高的要求,如何能够在复杂环境中快速识别车牌信息成为了人们需要解决的问题。为了有效解决在复杂环境下,快速定位车牌位置,以及因为受到环境或其他因素干扰而造成的车牌模糊、反光、倾斜等情况造成识别不准的问题,本文采用YOLOv5算法进行车牌定位,通过高斯滤波解决车牌因为反光造成部分区域过曝导致字符识别时可用信息受损,以及基于透视变换对于倾斜车牌进行矫正,然后采用铅直投影法进行车牌干扰信息的去除以及字符分割,最后,使用CNN对于分割好的字符进行识别。通过在现实情况的实验结果表明,本文所提方法能够快速定位车牌位置,并能够在车牌受到复杂因素干扰时准确识别车牌信息。

摘要： 针对目前人为根据经验判断汽车轮胎是否达到最终使用时间不准确造成资源浪费的问题,提出了一种基于高斯拉普拉斯算子的汽车轮胎磨损检测算法。首先,将拍摄的汽车轮胎图片进行预处理,包括图像灰度化和高斯滤波,用拉普拉斯算子对图像的边缘进行检测;然后,对处理好的图片进行像素坐标提取,通过汽车轮胎花纹深度的检测算法,得到轮胎的实际深度值;最后,将检测的花纹深度值和轮胎使用的临界深度1.6 mm进行对比,若大于这个临界深度,就判断该轮胎可以继续使用,反之,则不可继续使用。实验结果表明:该实验方法能够很好地计算出轮胎花纹的深度值,其准确率可达97.23%以上。

摘要： 在测距模型中有多种信号传播模型,经常被用到的是RSSI(Received Signal Strength Indication)测距。由于复杂的室内环境对信号的强度变化影响很大,传统的RSSI测距已经不能满足实际应用的需求,为了减小对实测信号的扰动,在RSSI基本测距算法的基础上,提出一种改进的RSSI测距算法——基于高斯滤波运动预测模型的改进RSSI测距算法,仿真结果表明改进后的算法相比传统的RSSI测距算法在精度上有了明显的提高。

摘要： LANDMARC算法是主流的室内定位算法。针对室内的环境复杂多变、多径效应和环境随机噪声的干扰较大,导致信号强度指示(RSSI)与真实值存在一定误差,使得LANDMARC算法的定位精度不高的问题,提出了一种基于优化RSSI信号的室内定位方法。该方法利用RSSI类似高斯分布的特点,先对RSSI数据进行高斯拟合,得到较为确定的RSSI值,再利用卡尔曼滤波算法对拟合后的RSSI数据进行误差修正,从而可以有效降低RSSI数据中的误差,得到更加准确的RSSI值。实验仿真结果表明,优化后的RSSI值的精度得到明显提高,从而使LANDMARC算法的精度也得以提升。

摘要： 随着移动互联网的发展,用户对室内定位的需求日益增长,从而导致对定位方法的研究也变得越来越多。基于PDR的指纹定位技术是室内定位中比较主流的方法,然而随着时间的推移,指纹信息的过期问题会影响定位的精度。为了解决这个问题,文章设计了一种基于PDR推算的指纹库更新系统,用一种投票的方式来更新过期的指纹信息。

摘要： 为了对物体表面形貌进行精准的无损测量,设计了一种基于激光位移传感器的物体表面形貌测量系统,该系统由硬件部分和软件部分组成,硬件部分包括激光位移传感器、光栅位移平台、PCL833三轴正交编码计数器卡,软件部分包括数据采集软件和MATLAB数据处理程序。被测物体在光栅位移平台上按一定的轨迹移动,数据采集软件将X、Y、Z方向的离散点坐标数据进行存储,最后采用高斯滤波,由MATLAB程序对数据进行处理,并绘制被测物体的三维形貌图。

摘要： 随着互联网技术的发展和社交网络的普及,可逆信息隐藏技术因其具有无损恢复载体信息的特性而被广泛应用于医疗、军事等领域的隐蔽信息传输。传统的可逆信息隐藏方案大多聚焦于嵌入容量提升和载密图像失真率降低,并未过多关注人们对图像视觉细节的要求,难以抵抗隐藏信息检测方法。针对上述挑战,从增强图像视觉平滑度方面入手,提出了一种增强图像平滑度的可逆信息隐藏方案,在嵌入隐蔽信息的同时提升载密图像最终的视觉质量。具体来说,所提方案将目标图像分为参考区域与非参考区域,利用非参考区域的图像像素预测值与原始像素值的差值作为信息嵌入的判断依据,通过差值平移来嵌入信息;进而构造图像平滑机制,采用高斯滤波作为秘密信息嵌入时像素值修改的模板,对预测值进行滤波计算,将滤波差值无损地加入载体图像中,以达到图像平滑的效果;同时将参考区域的像素值作为边信息,用于实现信息提取方对原始载体图像和秘密信息的无损恢复和提取;并以高斯函数中的滤波系数作为预置秘密信息对嵌入信息进行加密处理以保证嵌入信息的机密性。大量经典图像数据集的测试与分析结果表明,所提方案处理过的载密图像视觉平滑度得到了显著增强,具有较低的失真率、较高的嵌入率和较高的嵌入提取效率。在典型环境下,其生成的载密图像与高斯滤波后的图像相似度可达0.996 3,且可获得37.346的峰值信噪比和0.328 9的嵌入容量。

摘要： 传统的图像复原的方法会造成图像细节的丢失,且去噪效果一般,结合二进小波变换、高斯滤波和阈值函数去噪的优点,我们提出了一种基于B-样条二进小波变换的图像恢复方法。本文利用小波变换,用新构造的B-样条二进小波滤波器将方差为0.005的高斯噪声图像分解三次,分解得到的每一层高频系数分别使用传统的软阈值模型进行阈值去噪,仅对第一层分解得到的低频系数使用二维高斯滤波器进行去噪,接着,将处理后的高频低频系数利用小波逆变换从第三层重构到第二层,从第二层重构到第一层,从第一层重构到第零层,最后得到复原图像,结果显示本文得到的去噪图像充分保留了原图像的细节,人物的边缘,物体的边缘都能很好地被人眼观察到,具有很好的实用性。

摘要： 针对数字图像相关法中亚像素匹配误差,提出一种适用于规则斑点图像的高斯滤波预处理方法来降低亚像素匹配误差,模拟了恒定、线性、二次和三次位移场,并采用不同标准差的高斯滤波器分别对图像进行处理。试验结果表明:在不同的位移场下,当采用标准差σ=0.75 px的高斯滤波器处理后,图像的亚像素匹配误差降低到最低,并且通过与随机散斑图像对比分析,证明该方法只适用于规则斑点图像,最后对焊接图像进行分析,验证了该方法的稳定性。

摘要： 颤振导数识别是桥梁颤振分析的基本途径,基于风洞试验采集信号的识别方法广泛应用于解决实际的工程问题.然而,受试验环境、测试系统以及试验方法的影响,试验采集信号不可避免地受到噪声信号的污染,往往使采集信号与真实信号之间存在较大偏差,进而影响了颤振导数的识别精度.因此,在颤振导数识别之前有必要对采集信号进行预处理以提高其信噪比.本文尝试通过高斯滤波的方法对试验采集信号进行预处理以期提高其信噪比从而提高颤振导数识别精度.

摘要： 传统图像二进制特征点矢量的提取算法,需要采集大量的随机点对,算法复杂度高、运算量大且易受噪声影响.针对这些缺陷,提出一种基于图像局部高斯滤波的矢量提取方法,在提升算法效率的同时,能得到综合性能更好的矢量特征.该方法在不同尺度下提取图像局部信息,利用高斯滤波得到特征矢量,然后按幅值排序以裁掉其中表征过明过暗区域的极值;最后,将组成的图像全局基准矢量与特征点进行二值化函数的选择,生成特征点的二进制矢量.实验结果表明,该方法提取的二进制特征矢量具有更好的表征能力和效果.

摘要： 在地震勘探中，地层构造往往具有一定的方向性，即构造特征是沿着某个方向分布或延伸的。本文算法利用二维各向异性高斯滤波对原始地震数据进行处理，结合曲率属性的优势，使得滤波效果具有方向性，从而可着重突出某一方向上的地质构造，对于构造方向性较明显的地震资料滤波效果更为较好，弥补了传统二维高斯滤波无方向性的不足，提高了地震资料信噪比，更好地展示地质结构特征，获得更准确的地震属性。通过对实际地震资料的处理，得出结论表明快速各向异性高斯滤波能对地层信息进行选择性的识别，突出特定方向上的构造信息，达到高分辨率构造精细识别的效果。

摘要： 针对基于RSSI的最大似然估计算法在测距和定位中存在较大误差问题,本文提出了一种基于该算法的改进版.首先对接收到的RSSI信号进行高斯滤波,以滤出较大的测量误差;然后在用最小二乘法进行距离解算时引入一个权值因子矩阵,通过该矩阵的权值因子大小以减小远距离信号所带来的RSSI值测量误差;最后,利用四个通信基站、AD-FMCOMMS3-EBZ射频套件搭建实验平台,在实验楼内进行了测试.实验结果表明:本文提出的改进算法最终可以实现15m范围内平均定位误差在2m以内.和不加入权值因子矩阵的最大似然估计算法相比,改进后算法的平均误差减小了0.5m.

摘要： 针对RFID定位系统中,传统的LANDMARC定位算法定位精度不高且需要布置大量参考标签的问题,提出了一种基于牛顿插值和差分进化改进灰狼优化支持向量回归机(Newton-HGWOSVR)的定位算法.该算法采用高斯滤波对参考标签的采样数据进行预处理;通过牛顿插值法对其它位置的信号强度进行估值来扩充信号数据库;通过HGWOSVR构建物理位置和信号接收强度值之间的非线性关系来完成定位.实验结果表明,该算法提升了室内定位的精度,并且能减少布置参考标签的工作量,提高了室内定位方法的工作效率.

摘要： 本文针对胶带输送机运动中的跑偏、扭曲、撕裂等异常问题,提出一种基于视觉计算的胶带输送机智能监测与预警方法.该方法通过检测输送机上胶带的运动速度判定输送机是否异常.首先对井下胶带输送机视频图像进行预处理,采用高斯滤波建立场景模型,获取背景图像.其次应用背景减除法提取出目标图像,然后采用Shi-Tomasi算法检测目标图像中的角点,并利用金字塔LK光流法对检测到的角点进行跟踪.最后根据摄像机成像原理将角点坐标从图像坐标系转换至世界坐标系下,计算出角点的运动速度.根据角点的速度判断胶带输送机是否异常,并在必要时发出预警信息.实验结果表明该方法具有较高的准确性和实时性.

摘要： 道路交叉口是城市交通中最复杂的环节,其交通状况直接影响了城市的通畅程度.由于同时存在多个方向的多条车流,使得交叉口的交通远复杂于一般道路,交通指挥部门希望从全局角度掌握交叉口状况,而目前仅是各条车道分别采集分析、十分不直观,因此设计了一种交叉口交通流的全景视频分析算法.通过架设在高处的一台摄像机获取交叉口的全景视频,以此为基础,首先基于检测断面旋转变换和高斯滤波梳理的光流检测分离不同方向的车流,然后基于概率统计分离汽车和背景、识别不同车流中的每辆车辆.经测试,该算法可以准确检测交叉口全景视频中的交通流信息.

摘要： 对GRACE时变重力场球谐系数的高阶次项中含有的较高噪声会造成反潢结果产生误差的问题,该文采用多通道奇异谱分析和高斯滤波相结合的方案来滤除GRACE数据中的噪声,并与普遍使用的去相关滤波和高斯滤波相结合的方案进行了对比验证.首先利用这两种方法分别计算了2007年4、10月份的全球水储量变化,结果显示,这两种方法反演的结果基本相同,而多通道奇异谱分析与高斯滤波相组合的方法提高了信噪比,减弱了信号泄露误差,验证了该组合方案的可行性.然后又分别计算了亚马逊流域2004-2010年的水储量时间变化序列,并与GLDAS水文模型进行了对比验证,结果显示,这两种方法得到的水储量时间序列变化趋势基本相同,各自之间具有强相关性,进一步说明了该文方案在GRACE数据滤波中的可行性.

摘要： 本文提出了用6个参考节点进行定位,并利用卡尔曼滤波和高斯滤波的ZigBee指纹库定位算法,在基本的ZigBee指纹库定位算法的基础上增加了卡尔曼滤波和高斯滤波.通过基本的ZigBee指纹库定位算法、卡尔曼滤波指纹库定位算法、高斯滤波指纹库定位算法的试验结果对比,表明进行了卡尔曼滤波和高斯滤波之后,在短距离范围内定位精度有所提高.

摘要： 针对现有海上溢油可视化方法的缺点,文章提出了一种基于纹理投影方法的海面溢油可视化方法,并针对纹理投影方法边缘锯齿现象进行高斯平滑滤波处理,实现了纹理边缘的平滑过渡,取得了良好的动态可视化效果.该方法已成功应用于“海上溢油应急三维演练系统”中,证明了该方法的有效性和可靠性.

摘要： 本发明提供一种基于多层重要性采样的高斯滤波方法和滤波器，属于非线性滤波技术领域，包括步骤一：根据实际工程应用，建立非线性系统的状态方程和测量方程；步骤二：初始状态：确定系统初始状态，即初始状态的随机分布特征，包括其均值、协方差以及高阶矩，噪声的分布特征，以及初始测量值；步骤三：根据计算复杂度、滤波精度以及稳定性的要求，初始化样本层数和样本类别数，计算每层样本点的权重和矩匹配参数；接着再进行一步状态预测和一步量测预测，最后进行状态滤波更新，使用卡曼增益融合状态预测以及测量数据计算最优状态的分布特征，完成非线性系统一步估计任务，并迭代回到步骤四，进行下一时刻估计任务，本发明具有更好的性能和实用性。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法，采用高斯滤波器对采集的带钢图像多分辨率滤波，获得不同分辨率带钢图像；在不同分辨率带钢图像之间，采用中央周边操作获得不同分辨率带钢差分图像；对带钢差分图像融合；最后通过带钢融合图像的各行极大值的均值和各列极大值的均值中的较小均值作为分割阈值，将缺陷从带钢背景纹理中分割出来。本发明一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法，解决了现有方法检测不准确，算法复杂，不能适应冷、热轧带钢中缺陷检测的问题，能够满足冷轧、热轧带钢缺陷在线检测的准确率需要，对各类疵点检测具有较强的普适性，为带钢缺陷在线检测提供了一种新的方法。

摘要： 本发明涉及一种基于高斯滤波的建筑防火木材缺陷检测方法，该方法包括：获取木材的灰度图像，确定灰度图像内每个像素点的三维向量，三维向量包括所述像素点的横坐标值、纵坐标值以及灰度值；在灰度图像中构建圆形窗口，根据圆形窗口中心点的三维向量和圆形窗口内其余像素点的三维向量确定偏移量；根据偏移量按照均值漂移算法聚类获取待确定缺陷区域，对待确定缺陷区域进行扩充得到扩充区域；采用预设高斯混合模型对扩充区域进行拟合得到扩充区域的缺陷程度，根据缺陷区域确定木材的缺陷边缘；本发明能提高防火木材的缺陷检测精度，保证木材在进行缺陷切割时，能够将缺陷完整切割。

摘要： 本发明提供一种基于多层重要性采样的高斯滤波方法和滤波器，属于非线性滤波技术领域，包括步骤一：根据实际工程应用，建立非线性系统的状态方程和测量方程；步骤二：初始状态：确定系统初始状态，即初始状态的随机分布特征，包括其均值、协方差以及高阶矩，噪声的分布特征，以及初始测量值；步骤三：根据计算复杂度、滤波精度以及稳定性的要求，初始化样本层数和样本类别数，计算每层样本点的权重和矩匹配参数；接着再进行一步状态预测和一步量测预测，最后进行状态滤波更新，使用卡曼增益融合状态预测以及测量数据计算最优状态的分布特征，完成非线性系统一步估计任务，并迭代回到步骤四，进行下一时刻估计任务，本发明具有更好的性能和实用性。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯滤波与均值滤波的SAR图像边缘检测方法，主要解决现有技术漏检、错检，且检测的时间成本较高问题。包括：1)生成多向双高斯滤波核模型和多向双均值滤波核模型；2)利用多向双高斯滤波核模型求SAR图像梯度，获取阈值化高斯边缘强度图与边缘梯度图；3)生成阈值化均值边缘强度图；4)使用阈值化均值边缘强度图修正阈值化高斯边缘强度图，得到阈值化边缘强度图；5)对阈值化边缘强度图进行非极大抑制操作，对操作结果再进行滞后阈值操作，得到边缘检测结果。本发明有效提高了SAR图像边缘检测结果的准确性，且通过使用简单的比值运算与减法运算代替巴氏系数运算，明显降低了计算复杂度，减少消耗的时间。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法，采用高斯滤波器对采集的带钢图像多分辨率滤波，获得不同分辨率带钢图像；在不同分辨率带钢图像之间，采用中央周边操作获得不同分辨率带钢差分图像；对带钢差分图像融合；最后通过带钢融合图像的各行极大值的均值和各列极大值的均值中的较小均值作为分割阈值，将缺陷从带钢背景纹理中分割出来。本发明一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法，解决了现有方法检测不准确，算法复杂，不能适应冷、热轧带钢中缺陷检测的问题，能够满足冷轧、热轧带钢缺陷在线检测的准确率需要，对各类疵点检测具有较强的普适性，为带钢缺陷在线检测提供了一种新的方法。

摘要： 本发明公开了一种基于高斯滤波利用芯片关键点的定位方法与装置，是为了解决现有贴片机定位算法因芯片引脚形变、残缺、密集而导致定位误差大，鲁棒性弱，效率低等问题。本方法通过关键点制作理想模板，利用高斯算法对在线获取的图像进行滤波处理后进行角点提取，接着进行亚像素处理，最后利用理想模板与图像亚像素角点建立函数，利用距离最小法使函数收敛，得到旋转角度与偏移量。该方法对存在形变、残缺、密集的不同封装类型的芯片定位具有很高的鲁棒性，同时该方法选取关键顶点进行定位，相较于传统的全图点集配准计算量小，效率高。

摘要： 本发明涉及一种基于线高斯滤波的太阳暗条精细结构增强方法，属于图像增强领域。为克服当前H‑alpha图像中的太阳暗条纤维因为对比度低，导致人工标记困难、提取纤维属性信息不够精确的问题，本发明提出一种以线高斯卷积为核心的图像增强方法。首先对H‑alpha图像归一化以初步拉伸图像对比度，利用拉普拉斯‑高斯算子增强边缘的同时抑制噪声，然后利用线高斯滤波器增强太阳暗条纤维的对比度。在后处理阶段使用限制对比度的自适应直方图均衡化和顶帽、底帽变换方法改善线高斯滤波增强效果不均匀问题。最后再次使用线高斯滤波进一步提升太阳暗条纤维对比度。经过本方法增强，太阳暗条纤维丝状结构清晰可见，使客观、准确测量太阳暗条丝状结构属性信息成为可能。

摘要： 本发明提出了一种基于高斯滤波优化的量子成像方法，对符合计数值进行高斯滤波来提高量子成像质量。首先，利用激光器产生泵浦光，通过透镜扩束以及半波片和四分之一波片调制，使泵浦光照射周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体，通过PPKTP的自发参量下转换过程产生具有纠缠特性的参考光子和信号光子；然后，利用面探测器探测参考光子，而信号光子则照射至待成像目标，并利用桶探测器探测信号光子；其次，对两路探测器记录的时间序列进行符合计数，得到对应图像像素位置处的符合计数值；再次，通过高斯滤波和小波变换，对符合计数值进行滤波优化处理；最后，根据处理后的符合计数值得到量子图像。

摘要： 本发明涉及一种基于高斯滤波的建筑防火木材缺陷检测方法，该方法包括：获取木材的灰度图像，确定灰度图像内每个像素点的三维向量，三维向量包括所述像素点的横坐标值、纵坐标值以及灰度值；在灰度图像中构建圆形窗口，根据圆形窗口中心点的三维向量和圆形窗口内其余像素点的三维向量确定偏移量；根据偏移量按照均值漂移算法聚类获取待确定缺陷区域，对待确定缺陷区域进行扩充得到扩充区域；采用预设高斯混合模型对扩充区域进行拟合得到扩充区域的缺陷程度，根据缺陷区域确定木材的缺陷边缘；本发明能提高防火木材的缺陷检测精度，保证木材在进行缺陷切割时，能够将缺陷完整切割。