基于Poisson-Markov场的超分辨力图像复原算法

图像的超分辨力复原和信噪比的提高是图像复原追求的目标.Poisson-ML图像复原方法(PML)具有很强的超分辨力复原能力,但在复原过程中会产生振荡条纹且对带噪较大的图像不能取得理想的复原效果.在Poisson和Markov分布假设的基础上,提出基于Poisson-Markov场的超分辨力图像复原算法及其正则化参数的自适应选择方法(MPML).实验表明,MPML算法不但具有很好的超分辨力复原能力,而且能有效减少和去除复原图像中的振荡条纹,对于带噪较大的图像也能取得理想的复原效果,因此其图像复原质量明显好于PML算法.正则化参数能被自动优化地选择且与图像复原的迭代运算同步进行.     

基于超分辨力图像复原算法的模糊系统辨识

由于利用已有的知识和经验得到的点扩散函数(PSF)估计值与真实值之间的偏差会直接影响图像复原质量。为准确地估计PSF,使其向真实的点扩散函数类型和参量逼近,采用超分辨力图像复原MPML算法同几种常用的数字图像去模糊处理进行比较分析,通过实验表明：MPML算法具有其他几种算法的优势,同时减少了对原有信息的丢失;在此基础的同时,按照点扩散函数的分类,分析了点扩散函数的不同估计值及其对图像复原的影响,提出基于超分辨力图像复原算法的图像细节评价参数D,保证了复原图像主观效果和评价参数的一致性。对于模糊图像的系统辨识及其图像复原问题的解决具有实际意义,但对于附加较大噪声条件下的图像复原仍是需要进一步研究的问题。     

遥感图像的MAP超分辨重建

遥感根本目的就是获得清晰的高空间分辨率的图像,从而可以进一步地分析处理。为了在遥感测量中获得更高空间分辨率、更高信噪比、更清晰的图像,本文对图像处理领域超分辨算法进行了研究。建立了一套拟合模拟现实的成像系统模型,在这种模型的基础之上,利用最大后验概率系统理论,讨论了现实情况中的运动模糊,噪声等情况,改进了MAP超分辨算法。实验结果表明:使用本文改进的基于MAP理论的Markov随机场约束的多帧超分辨重建算法,可以较好提高超分辨效果,与三次立方插值方法相比,PSNR至少提高约5.1dB左右,与未改进的MAP方法相比,PSNR提高约0.2dB左右。本文提出了动态的先验约束方法,给约束函数添加与迭代次数相关的约束项,该改进创新可以加快收敛并且更加逼近真实图像,实验表明该方法收敛速度更快,约束效果良好,更适合实际应用。     

基于小波域改进HMT模型的图像恢复算法

针对图像恢复中的边缘模糊问题,提出了一种基于小波域改进隐马尔可夫树( IHMT) 模型的图像恢复算法。IHMT模型更多描述了相邻尺度小波系数的互相关性,能准确刻画自然图像小波系数的统计特性。本文从图像恢复的贝叶斯框架出发,将简化的IHMT模型作为图像小波域的先验模型,构造正则化约束进行图像恢复。采用近似等价的方法,将含有混合密度的恢复方程简化为单一密度求解。实验结果表明,该算法能有效再现图像的边缘信息,提高峰值信噪比。     

一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割方法

分析了传统的基于马尔可夫随机场图像分割算法收敛速度慢和固定加权等缺点,提出了一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割算法。该算法首先对红外图像极大似然初始分割,并利用简化马尔可夫随机场对图像进行建模。在此基础上采用自适应的加权变化形式进行迭代,不但加速了分割算法的收敛速度,而且使得分割效果都大为改善。在真实的飞机和舰艇红外图像上,该算法都取得了较好的分割效果。     

一种基于对象的动态视频超分辨率复原算法

从视频序列中复原高分辨率的运动对象在众多研究领域具有重要的应用意义.本文针对动态视频中整体运动的刚性或准刚性对象,提出一种基于对象的超分辨率复原方案,首先引入基于6参数仿射模型的对象跟踪和匹配算法,用于视频中运动对象的自动跟踪和匹配.进而将该运动模型与最大后验概率(MAP)算法相结合实现了所跟踪对象的超分辨率复原.对仿真和实测序列的实验结果表明,这种基于对象的处理方法能够实现更为准确的运动估计,因而收到了更好的复原效果.     

一种基于权值矩阵的序列图像超分辨率盲复原算法

 建立准确的观测模型是提高现有超分辨率复原算法性能的关键.本文提出一种基于权值矩阵的超分辨率盲复原算法:定义了一种新的基于权值矩阵和运动补偿矩阵的观测模型,在最大后验概率框架下,采用交替最小化方法对权值矩阵和高分辨率图像进行联合优化求解.静止和动态图像序列的测试结果表明,该方法能够实现对低分辨率图像降质过程的准确描述,其复原性能明显优于传统基于理想观测模型的算法,部分结果甚至超过了观测模型已知的算法.     

一种基于MAP的图像超分辨率重建算法

引入一种基于关键点滤波(Critical-Point Filters,CPF)的图像配准方法,并在最大后验概率(Maximum a Posteriori,MAP)框架下提出一种改进的集投影法(Projections onto ConvexSets,MAP/POCS)混合算法。算法把POCS的残差约束集合加入到基于CPF图像配准的MAP正则算法中,在每次迭代重建中对重建图像的像素点进行约束,充分利用这三种算法的优点。实验结果表明,相比于传统的重建方法,该算法能够更有效地表达视频中的非平移运动,超分辨图像主观质量有明显改善。     

一种改进的超分辨率算法

利用多帧低分辨率图像重建一幅高分辨率图像成为迫切需要解决的难题,传统基于插值的超分辨率算法的发展受到了限制。本文基于重建方法,根据低分辨率图像帧间运动参数,提出了合理的权重分配算法。实验结果表明,图像超分辨率重建取得了良好效果。     

基于小波域统计混合模型的图像降噪方法

该文提出了一种基于小波域统计混合模型的图像降噪方法。该方法首先利用尺度间模型,将小波系数分成两类：有意义系数和无意义系数;然后在小波域同层模型中运用最大后验概率估计方法,从有意义系数中恢复出原始系数。文章给出了算法的完整步骤。实验结果及分析表明了该方法的有效性。     

Super-resolution reconstruction based on linear interpolation of wavelet coefficients

High resolution image reconstruction is an image process to reconstruct a high resolution image from a set of blurred, degraded and shifted low resolution images. In this paper, the reconstruction problem is treated as a function approximation. We use linear interpolation to build up an algorithm to obtain the relationship between the detail coefficients in wavelet subbands and the set of low resolution images. We use Haar wavelet as an example and establish the connection between the Haar wavelet subband and the low resolution images. Experiments show that we can use just 3 low resolution images to obtain a high resolution image which has better quality than Tikhonov least-squares approach and Chan et al. Algorithm 3 in low noise cases. We also propose an error correction extension for our method which can lead to very good results even in noisy cases. Moreover, our approach is very simple to implement and very efficient.     

Adaptive multiresolution speech enhancement algorithm based on wavelet transform

In this paper, an adaptive multiresolution speech enhancement algorithm based on wavelet transform is put forward. It can make adaptive filtering to noise speech both at scales and among scales. So that the noise parts during the frequency intervals which decrease hearing quality mostly are reduced efficiently. Both the SNR and subject hearing quality of denoised speech are high and good.     

基于改进相容函数的超分辨率图像重建

提出了一种基于机器学习的超分辨率(SR)改进算法。首先建立一个包括低分辨率(LR)图像及其相应的高分辨率(HR)图像的训练样本集,为LR图像提供了HR的图像解释。把训练集中的每一幅图像分成若干个图像块,每一个图像块作为马尔可夫随机场(MRF)模型的结点,MRF模型参数从这些训练样本中学习得到,通过对训练样本中的LR图像块进行k-均值聚类减少计算开销,并用k-均值的聚类结果提出了一种新的相容函数形式。实验结果表明,该算法是可行的,并与同类算法相比能取得较好的结果,使得SR后的图像更平滑自然。     

基于小波变换的双色红外图像融合检测方法

针对复杂背景中/长波红外图像的特点,提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先,对原始中/长波红外图像分别进行小波变换,提取出两幅图像的低频和高频信息;然后,分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合,并用小波逆变换重建成融合图像,自适应选取阈值,获得最终的目标检测结果。在实验中,采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测,实验结果证明,用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。     

基于小波变换的红外图像融合技术研究

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知。文中介绍了小波变换及其Mallat快速算法,提出了基于小波变换的图像融合方法,并分析了可见光与红外图像的融合结果,结果表明,小波变换融合图像包含了所有传感器的相关信息,其性能优于高斯－拉普拉斯金字塔结构算法,这一原理也可以应用到两幅以上的图像上,无论这些旬否在同一光谱波段内。     

基于小波变换的多尺度图像匹配算法

文中针对基于梯度算子的图像匹配方法通常存在的问题———收敛速度较慢、迭代易落入局部最优点,提出了一种基于小波变换的多尺度图像匹配算法。这一算法利用小波的良好的多尺度特征,先对低分辨率的子图像做匹配,将得到的结果作为初始值用于高分辨率图像的匹配运算,匹配运算都在位移矢量场上进行。实验表明该方法可节省计算时间,且减小迭代落入局部最优点的概率,算法鲁棒性得以提高。     

Fast and accuracy extraction of infrared target based on Markov random field

Infrared images are characterized by small signal-to-noise ratio (SNR) and low contrast thus making it much difficult to achieve accurate infrared target extraction. This paper proposes a fast and accurate segmentation approach to extract targets from an infrared image. First, the regions of interests (ROIs) which contain the entire targets region and a little background region are detected based on the variance weighted information entropy feature. Second, the infrared image is modeled by Gaussian Markov random field (MRF), and the ROIs are used as the target regions while the remaining region as the background to perform the initial segmentation. Finally, by searching solution space within the ROIs, the targets are accurately extracted by the energy minimization using the iterated condition mode (ICM) based on the fact that targets can only exist in ROIs. Because the iterated segmentation results are updated within the ROIs only, this coarse-to-fine extraction method can greatly accelerate the convergence speed and efficiently reduce the interference of the background clutter and noise. Experimental results of the real infrared images demonstrate that the proposed method can extract single and multiple infrared targets accurately and rapidly.     

基于小波变换的红外图像弱小目标检测研究

针对红外图像弱小点目标检测中遇到的难点,即信噪比低、帧间相对运动和强噪声干扰等问题,给出了一种帧间膨胀累积提高信噪比的方法,并且提出将l/f噪声白化和白噪声去除同步处理的新思路,大量的仿真实验证明,该方法能够很好地抑制噪声对图像的影响,大大提高信噪比,降低误检率。     

一种具有鲁棒性的基于小波变换的滤波方法

该文研究了空间分布不均匀信号及不同噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种基于小波变换与排序统计滤波相结合的噪声消除方法。该方法利用了不同尺度下小波变换之间的相关特性及不同噪声小波变换的特性并结合排序统计原理自适应地选择小波域局部门限进行降噪滤波。实验证明,该滤波方法对于不同性质噪声都有很好的滤波性能。