关键词：
车底图像
傅里叶变换
截断奇异值分解
Perona-Malik微分方程
动态不变量检测
摘要：
我国已经成为全球第二大贸易国,尽管在总贸易额上仍然居美国之后,但在货物贸易量上已经超越美国。海关在对外贸易中扮演着关键性的重要角色。对来往车辆进行安全性与合法性的监管,是海关日常执法监管工作的重要内容。不法分子进行非法交易时,将违禁物品藏匿于车底试图通过边境口岸,是一种常见的手段。因此,车底检测成为对过境车辆合法性查验的重要环节。不仅如此,车底检查还可用于各种大型会议活动、重要国家机关出入口、高速路收费站及安检站、监狱出入口、机场车辆出入口以及重要场所周边的安检工作。车底检测技术,可以通过直观的图像查验,快速地发现藏匿于汽车底盘上的毒品、武器、走私品、危险爆炸物以及可疑违禁物品。这对于边境安全、社会安全乃至国家安全,都具有十分重要的意义。传统车底检测工作,是检查人员通过车底检查杆窥镜和摄像头来获取车底信息,操作员通过视频或者镜面反射直接观察车底状态。但因为检查手段的局限性,不仅操作不便,也难以提供高质量的检测结果。目前,基于扫描成像技术的车底检测设备,可以更好地为车底检测提供便利。车底扫描成像设备包含固定式或移动式车辆底盘拍照系统,可以拍摄出完整的车辆底部图像,为检查人员提供高清车底大图和高清车底视频。这种设备和技术,一方面便于检测操作,另一方面可以形成高质量的检测图像。同传统车底检测技术相比,基于扫描成像的车底检测技术具有很大的优势。但是,这种检测技术也会受到环境光、部件遮光、补光灯功率不足、线阵相机曝光时间不合适等因素的影响,结果导致生成的车底图像在亮度、对比度和完整性等方面存在不足,这就需要通过图像去噪、图像恢复和图像增强等关键技术获取更高质量的车底图像。鉴于基于扫描成像的车底检测技术存在的问题,本文针对车底图像去噪、恢复和对比度增强算法展开深入研究,并对基于相关算法设计出的软件进行稳定性测试,进而在通用图像集和车底线阵图像上进行实验验证,本文开展的主要研究工作如下:1.针对因补光灯功率不足和曝光参数配置不合理造成的车底扫描图像偏暗、噪声大和对比度低的问题,提出一种具有初始边界条件的各向异性的非线性Perona-Malik微分方程图像增强算法。Perona-Malik微分方程图像增强算法,采用非线性最小化技术,多次优化去除图像噪声,可以有效地增强图像对比度和保留图像上的边缘细节。本文算法可以更好地完成Perona-Malik 微分方程的数值求解,并使图像增强过程具有更好的稳定性和收敛性。实验结果表明,本文提出的具有初始边界条件的各向异性非线性Perona-Malik微分方程增强算法,无论在通用图像数据集,还是在车底扫描图像的去噪和对比度增强处理中,都可以获得比传统的图像增强算法更好的效果。2.针对因成像环境、成像方式和编码传输等方面问题造成的车底图像噪声、模糊和缺失,提出了一种基于傅里叶变换域的半监督特征图像复原算法,用于在傅立叶变换域中复原车底图像。为了实现非奇异系统的求解,提出了一种截断奇异值分解算法;为了减小辅助点的影响,提出了一种利用辅助点强度等信息的半监督特征选择方法。理论分析证明了所提算法具有收敛性,实验结果验证了所提算法对于通用图像数据集与车底扫描图像在包含模糊与噪声图像复原的有效性。3.针对车底检查系统软件性测试存在效率低的问题,提出了一种基于跟踪文件最优重排序的Daikon软件测试改进方法。借助程序不变量检测工具Daikon,通过引入变量属性来减少不变量数量,通过采用非确定性的启发式方法进行数据跟踪文件的重排序来提高测试速度。车底图像软件测试实验表明,所提方法减少了测试时间、提升了测试效率,软件文件数量越多、其测试效率提升越明显。本文研究获得了一种采用Grunwald-Letnikov导数实现基于分数阶非线性各向异性扩散方程的数值求解方法、一种基于傅里叶变换的半监督图像复原算法和一种基于跟踪文件最优重排序的Daikon软件测试改进方法三项创新性成果,取得了显著的图像去噪增强和复原增强的效果,明显提高了Daikon软件测试的效率。这促进了图像增强处理技术的发展,提升了车底检查系统的技术水平,对监管车辆安全和保障社会安全具有重要意义。
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