一种改进的EMD图像分解算法

根据图像系统所固有的自相似性以及经验模式分解(EMD)算法的完备性和稳定性,给出了一种完整、快速、高效的EMD图像分解算法.该算法主要改进了EMD图像分解的曲面插值方法以及提取固有模式图像的结束条件,解决了一般EMD图像分解算法存在的图像分解算法速度慢、三角剖分导致漏点现象、图像分解算法的结束条件不明确的问题.最后,利用Madab进行的仿真实验验证了该算法的有效性.     

模糊核估计不准确下的振铃效应修正

在图像恢复过程中,总会引入一定程度的振铃效应,严重的影响了图像恢复的质量 .本文分析了图像的梯度分布直方图,通过分析它们在图像处理过程中的变化,论述了将自然图像梯度分布添加到图像恢复中的必要性.采用参数替代算法处理添加约束后的图像恢复表达式,使得恢复过程简单迅速.本文分别采用模拟图像和实拍图像论证了该算法,从恢复的两组图像中看到,不管是针对模拟图像还是实拍图像,该算法对图像中的振铃效应的消除作用都是比较明显的,恢复后得到的梯度分布图也相较于RL算法的恢复图更接近原图的梯度分布图.即该算法即使在模糊核估计不准确的情况下,也能得到比较好的恢复图像.     

自适应红外图像直方图均衡增强算法

针对红外图像的特点,本文提出了一种自适应红外图像直方图均衡增强算法.该方法根据原始图像的直方图,自适应地构造出一个加权函数对原始图像的直方图进行加权处理,然后采用加权后的直方图对原始图像进行直方图均衡化.算法不需要人为指定阈值,而且克服了传统直方图均衡提升红外图像背景的缺点.实验结果表明,该算法对红外图像具有较好的增强效果,能够有效地抑制图像的背景,突出目标.     

基于SLIC超像素分割的图分割算法

图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤,是计算机视觉的基本技术之一.计算复杂度是评判一个图像分割算法好坏的重要标准,因此降低算法的计算复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一.本文提出了一种基于SLIC超像素分割的图像分割方法.该方法利用SLIC算法生成超像素,通过构造相应的相似性矩阵,有效降低了Ncut分割算法的计算复杂度,大幅度缩短了Ncut算法的运行时间.由于SLIC超像素分割算法的准确性与高效性,在进行三类自然图像分割实验时,本文提出的方法无论在分割效果,还是在运行时间上,都要明显优于Ncut分割方法及它的改良算法.     

基于直觉模糊散度的自适应非局部均值去噪算法

针对传统的非局部均值(NLM)算法在图像去噪时会出现边缘会模糊的问题,提出了一种基于直觉模糊散度的自适应非局部均值(IFD-NLM)去噪算法.该算法利用图像块之间的直觉模糊散度度量非局部图像块的相似性,修正NLM算法的相似性权重,降低不相似图像块之间的干扰,提高了NLM算法相似性权重的准确性.此外,根据图像块内容和直觉模糊散度特征图像,设定相关阈值,自适应地选择滤波参数.实验结果表明,所提算法相对于传统NLM算法能更有效地去除噪声,同时可以保留更多的纹理细节特征和几何结构特征,图像细节信息更为丰富.     

一种基于分块压缩感知和迂回匹配追踪算法的图像重构方法

在使用离散余弦变换下的正交匹配追踪算法重构图像时,存在计算复杂度高,精确率低,对传感矩阵要求较为苛刻等问题.因此,利用迂回式匹配追踪算法(Detouring Matching Pursuit,DMP)的计算复杂度优势和分块压缩感知技术(Block Compressed Sensing,BCS),提出了一种基于BCS-DMP的图像重构方法.首先,对图像信号均匀分块并进行离散余弦变换,其次,采用DMP算法重构信号,对重构信号进行离散余弦逆变换重构图像,最后,采用均值滤波算法作平滑处理,减少图像块效应.3种不同类型的图像重构实验结果表明,当压缩比取0.2,0.3,0.4,0.5时,采用BCS-DMP算法重构图像的峰值信噪比高于基追踪、正交匹配追踪等算法,且在重构时间上有较大优势,说明BCS-DMP算法适用于图像重构.     

全景图像实时校正系统的设计与实现

利用FPGA作为可见光全景图像处理器,使用硬件畸变校正系统,以达到对全景图像畸变场景的实时校正.全景图像畸变校正核心问题是像素空间位置校正,以CORDIC算法为基础,设计了全景环形图像展开算法,实现了全景环形图像的展开.设计采用ITU-656标准数字视频格式,用VHDL硬件描述语言实现整个校正算法的FPGA设计,试验结果表明,能实现全景环形图像的360.实时展开.     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种新的基于颜色和形状的图像检索方法.将彩色图像转换到HSV空间将彩色图像转换到HSV空间,同时将检索图像分块,分别计算每个子块图像的颜色信息熵和中心矩;同时利用Harris算法提取检索图像的兴趣点,计算兴趣点环形空间分布的颜色信息熵和中心矩,以此表征图像的形状特征.针对颜色和形状特征进行高斯归一化,分别计算图像颜色和形状的相似度.最后,利用颜色和形状相似度的加权和进行图像检索.试验结果表明本文算法比CCSI算法和SCH算法具有较高的检索率.     

FPGA在空中红外小目标检出技术中的应用

针对空中红外图像中小目标的检测问题,为了提高检出的实时性,本文提出了一种通过FPGA来实现图像预处理的算法.FPGA完成对输入红外图像进行形态学滤波、图像分割、行程编码等预处理操作.实验结果表明该算法具有很高的实时性,是一种有效的红外小目标检测预处理算法.     

基于共轭梯度法的快速Mean Shift图像分割

针对均值漂移算法收敛速度较慢的问题,本文出了基于共轭梯度的快速均值漂移算法,并将其用于图像分割.该算法利用共轭梯度法简便,存储需求小,收敛速度介于最速下降法和牛顿法之间, 具有较好的全局收敛性和较快的收敛速度的特点,通过交替执行均值漂移算法和共轭梯度算法提高经典均值漂移算法的收敛速度.对合成图像和真实图像的实验结果表明了新算法不但提高了经典均值漂移算法的速度,而且在进行图像分割时保持了良好的分割结果.     

CCD高分辨成像的梯度解析法

基于序列图像重建的高分辨成像技术需要获取互有位移的序列图像,并需利用图像重建算法进行高分辨率图像重建。为此,设计了一种利用压电陶瓷体控制CCD位移来获取互有微小位移的序列图像的装置,在此基础上提出了一种基于梯度理论从序列图像重建高分辨率图像的算法——梯度解析法。该解析法根据图像灰度场梯度理论,同时考虑了图像的更高频成分,提高了重建图像分辨率。仿真实验显示,该算法与已有算法相比,重建图像的失真度降低40％以上。     

小波多辨率CT成像及处理算法

分析了小波变换进行低分辨率快速图像轮廓重构和局部区域精确重构的算法。在这种算法中，滤波器与小波有关，从而可由反投影得到各种小波图像。通过小波多尺度分析和小波系数控制，提出一种简单算法进行图像增强和噪声去除。与标准的算法相比，该算法提高了重建速度和图像精度。     

应用统计信号处理和模糊数学的图像融合算法

针对多传感器图像在像素级上的融合问题,将模糊数学理论引入到图像融合模型。该模型假定理想的融合后的图像包含场景所有的信息;将它乘上一个模糊因子,再加上随机噪声,可用来描述某一个成像传感器中获得的场景图像;不同的传感器对应不同的模糊因子和噪声。在此基础上,提出了建立在非多尺度分解框架下的图像融合算法。它以各传感器获取的图像作为输入条件,应用统计信号处理中的EM算法,求出针对不同传感器的噪声参数和模糊因子,通过迭代估计出融合的图像。实验结果显示,该算法获得的融合图像的互信息和联合熵分别达到3．5079和24．732,均优于加权平均融合法、小波融合算法和Laplacian融合算法的融合质量。     

基于数字图像处理的印刷品图像清晰度检测算法研究

在图像纹理特征分析基础上,提出了基于数字图象处理的印刷品图像清晰度检测算法,并进行了探讨,给出了算法工作流程并建立了模型.最后通过实验对算法进行了初步验证.     

一种小波域的图像增强算法

微弱图像具有对比度低、噪声高、质量差等特点,一定程度上影响了图像的观察和使用。因此,提出一种小波域的图像增强算法,通过对微弱图像多尺度、多分辨率的小波变换分离各维度小波系数,对低频小波系数进行直方图均衡化,高频小波系数进行Canny算法提取边缘,最后将处理后的各维度小波系数进行图像重构以实现图像增强。并选取了3幅微弱图像,将其经所提出的算法及几种传统经典图像增强算法增强后的图像进行实验仿真对比。仿真结果表明,在主观评价上,所提算法增强后的图像的细节更加丰富,视觉感受更加平滑自然;客观评价指标中信息熵的值也都是最大的,分别是4.989 3,3.741 5,4.796 1,信息丰富度最高;而峰值信噪比和图像质量测量函数的数据表明所提算法增强图像的强度适中,整体性较好。可见,所提出的针对微弱图像的增强算法能够在视觉效果上和图像信息上进行有效的图像增强。     

Relaxed ordered-subset algorithm for penalized-likelihood image restoration

The expectation-maximization (EM) algorithm for maximum-likelihood image recovery is guaranteed to converge, but it converges slowly. Its ordered-subset version (OS-EM) is used widely in tomographic image reconstruction because of its order-of-magnitude acceleration compared with the EM algorithm, but it does not guarantee convergence. Recently the ordered-subset, separable-paraboloidal-surrogate (OS-SPS) algorithm with relaxation has been shown to converge to the optimal point while providing fast convergence. We adapt the relaxed OS-SPS algorithm to the problem of image restoration. Because data acquisition in image restoration is different from that in tomography, we employ a different strategy for choosing subsets, using pixel locations rather than projection angles. Simulation results show that the relaxed OS-SPS algorithm can provide an order-of-magnitude acceleration over the EM algorithm for image restoration. This new algorithm now provides the speed and guaranteed convergence necessary for efficient image restoration.     

改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割

目的 针对樽海鞘群算法寻优精度低、易陷入到局部最优,以及K-means算法进行图像分割容易被初始聚类中心干扰等缺点,提出改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割。方法 首先利用Circle映射来对樽海鞘种群进行初始化;其次引入莱维飞行到领导者和追随者位置更新公式中,使得樽海鞘种群的多样性得到提高,克服算法陷入到局部最优。最后,对改进樽海鞘群算法先采用8个基准函数进行性能测试;再将改进樽海鞘群算法优化K-means进行图像分割。结果 改进算法在寻优精度、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的本领得到了提高。同时,改进樽海鞘群优化K-means算法进行图像分割,有效地提高了图像分割质量。结论 改进算法改善了原始樽海鞘群算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点,很好地优化了K-means算法对图像进行准确分割,在图像分割领域具有一定的参考意义。     

基于码书的雾天图像质量评价方法研究

近年来,无参考图像质量评价发展迅速,但是对雾天图像质量进行评价的无参考算法还鲜有报道。该文提出了一种基于码书的无参考雾天图像质量评价算法。目的是使该方法评价雾天图像质量的结果与人类主观感知相一致。寻找能反映雾天图像质量的特征,运用这些特征构建码书,然后用码书对训练图像进行编码得到训练图像的特征向量,最后用这些向量与训练图像的主观评分进行回归得到雾天图像质量评价模型。该方法在仿真的雾天图像库中进行了测试,结果表明：Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数值都在0.99以上。并与经典的无参考算法NIQE和CONIA方法进行了比较,优于这些算法,能够很好地预测人对雾天图像的主观感知。     

分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法

为了提高图像水印算法的鲁棒性,提出了一种分形与小波相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法按密钥把水印信息转化为自相似分形图;对宿主图像进行离散Haar小波变换,然后将分形后的二值水印图像嵌入到Haar小波低频子带。仿真实验证明,该算法对噪声J、PEG压缩、剪切、平滑滤波等图像失真处理,均具有很好的鲁棒性。     

无人机电子稳像技术中角点检测算法的改进

无人机航空遥感电子稳像系统中,稳像的关键技术之一是影像特征点的选取,其中图像角点是遥感影像中重要的特征信息,准确地选取角点可提高图像处理的精度。然而现有的图像角点检测算法多因计算速度慢不能满足视频图像数字稳像的实时性。因此提出了一种基TSUSAN角点检测算法的改进算法。新算法分析了影像中角点所在区域的灰度变化特征,改进了SUSAN角点检测算法中的判断准则,提高了算法的精度和速度。实验结果表明,改进的算法可较大幅度的提高运算速度,满足稳像技术对视频图像实时处理的要求。