统计先验指导的非下采样Contourlet变换域SAR图像降斑

提出了一种合成孔径雷达(SAR)图像降斑方案．首先利用Gamma分布和指数分布给出了NSCT域信号系数和噪声系数分布的有效逼近形式,使缩减因子对NSCT域图像子带的冗余特性具有自适应性．然后,利用方向邻域模型给出了缩减因子先验比的计算表达式, 使缩减因子对NSCT域图像子带的方向特性具有自适应性,从而提高了NSCT系数缩减的有效性．实测SAR图像的降斑结果表明该降斑方案在减少斑点噪声的同时很好地保持了图像的细节特征．与多种降斑方法相比,该方案具有更好的边缘保持和后向散射系数保持性能．     

一种基于小波和尺度型扩散的带噪图像放大方法

将小波多分辨分析和尺度型扩散的离散迭代相结合,利用原图像作为放大图像的小波低频子带,估计高频,重构后的放大图像用前向-后向扩散方程离散一步迭代,得到了一种新的带噪图像放大方法．由于小波系数阈值和该扩散方程在图像梯度小的区域具有正扩散性,使得放大图像的同时去除了噪声,该扩散方程在梯度大的区域具有逆扩散性,又有效地保持了边缘．仿真实验结果证实此方法在放大图像的同时也增强了图像的清晰度和对比度．     

一种线性与非线性的混合滤波算法

提出了一种线性与非线性混合滤波算法。该算法充分结合了线性滤波器和非线性滤波器的优点,比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力,能较好的保持图像的边缘和几何结构细节。     

一种高分辨的稀疏孔径ISAR成像方法

逆合成孔径雷达回波缺失程度较大时,传统的线性插值方法会带来较大的误差．针对这一情况,提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径高分辨成像算法．通过构造一组时域稀疏的基空间和线性测量矩阵,结合范数1稀疏约束,利用凸优化进行基匹配搜索,直接提取目标的散射特性及多普勒频率信息,最终得到距离多普勒像．该方法无需对稀疏孔径进行插值,并且成像结果不存在旁瓣,对目标分辨特性较好．点目标模型仿真和实测数据处理的结果验证了该算法的有效性和优越性．     

基于Retinex理论图像增强的边缘检测

分析了基于Retinex理论图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法,提出将2种方法有效结合起来,应用于曝光不均匀、图像模糊不清或者对比度低图像的边缘检测中。实验表明该方法能准确检测图像中的目标边缘,比单一应用Canny算法检测到的边缘细节更丰富,且能较好地保持目标边缘的连通性。     

基于广义模糊算子的射线检测焊接图像增强

针对射线检测焊接图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度同时较好保持边缘的问题,在分析传统模糊增强算法的基础上,引入广义模糊集合的概念．利用广义模糊变换范围大的特点,将图像映射到广义模糊空间,选用分段正弦函数作为模糊隶属度,提出一种适用于射线检测焊接图像的广义模糊增强算法．通过对焊缝图像进行广义模糊增强处理表明,该算法在增强对比度同时又可较好保持边缘．引入了模糊熵的方法来评价图像的增强效果,并对提出的正弦隶属度函数及广义模糊增强算子的特性进行了分析．     

基于形态学算子的各向异性扩散方程

针对Perona和Malik各向异性扩散方程不能保留细节边缘的缺点,提出了一个基于形态学算子的各向异性扩散方程．新的各向异性扩散方程在计算扩散系数时,不只是考虑了图像的梯度,还考虑了二阶导数,并在作用形态学闭开算子后的图像上估计各阶导数．这样,该算子不但能够有效地去除噪声,还能保持图像中的尖峰和窄边缘,从而更好地保持边缘位置．实验结果表明用该算子处理后的图像具有较高的清晰度和对比度．而且该算子对于高斯白噪声图像的处理效果也相当理想．     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

Shearlet域变换与复扩散方程结合的SAR图像降斑

针对大多数降斑算法不能很好地在实现区域平滑的同时保持图像细节边缘这一问题,提出了一种新的复扩散方程,结合Shearlet变换给出了一种模极大值边缘检测方法.将获得图像边缘与降斑平滑的结果相结合,在有效实现降斑平滑的同时保持了图像的边缘.实验结果表明,该方法对SAR图像中的点目标、边缘和纹理具有较好的保持能力,在有效降斑的同时,更多地保留了图像的边缘和细节.     

基于小波变换的屋脊边缘亚像素检测

工业图像检测中,许多待检目标边缘是屋脊边缘,而现有亚像素边缘检测算法都是假设边缘模型为阶跃边缘,并且现有算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面还不尽人意．针对上述问题,提出一种使用小波变换系数的屋脊边缘亚像素检测算法,将小波分析和概率统计理论引入到亚像素边缘检测问题中,该方法具有较好的定位精确度、抗噪能力和较快的计算速度．实验证明该方法可达到1／60像素的精确度。     

Super-Resolution Image Reconstruction Based on an Improved Maximum a Posteriori Algorithm

A maximum a posteriori (MAP) algorithm is proposed to improve the accuracy of super resolution (SR) reconstruction in traditional methods.The algorithm applies both joints image registration and SR reconstruction in the framework,but separates them in the process of iteratiion.Firstly,we estimate the shifting parameters through two low resolution (LR) images and use the parameters to reconstruct initial HR images.Then,we update the shifting parameters using HR images.The aforementioned steps are repeated until the ideal HR images are obtained.The metrics such as PSNR and SSIM are used to fully evaluate the quality of the reconstructed image.Experimental results indicate that the proposed method can enhance image resolution efficiently.     

基于局部保边函数的低信噪比图像去噪

传统的去噪算法要求含噪图像信噪比较高,并且去噪后图像边缘及纹理信息受到不同程度地损失。本文针对传统算法的不足,提出了基于局部保边函数的低信噪比图像去噪算法,首先对低信噪比图像运用自适应中值滤波器减少椒盐噪声对图像的影响同时保留图像边缘和纹理等细节信息;其次分析处理后的图像局部邻域内像素之间的关系,设计图像局部保边映射函数,最后利用Poly-Ribière-Polak(PRP)算法求出目标函数的最值进而实现低信噪比图像的去噪处理,去除高斯噪声和残余的椒盐噪声。 与传统算法相比,本文去噪效果较好,尤其是对PSNR为5.4db的低信噪比图像去噪后图像PSNR 达到24.3dB。     

基于Gabor变换的图像邻域嵌入超分辨率放大

为了改善图像超分辨率放大的效果,提出一种基于Gabor变换的超分辨率放大算法。通过将图像块与多方向、多尺度的Gabor滤波器求卷积,来提取图像块的局部特征;利用欧几里得距离度量标准,为提取了Gabor特征的测试图像块寻找准确的近邻图像块,并通过联合学习高、低分辨率图像块对的方法,求出图像块对之间的关系;将寻找到的近邻图像块进行线性组合,求得所需的高分辨率图像块。实验结果显示,图像的Gabor特征能够帮助测试图像块找到更准确的近邻图像块,从而提高超分辨率算法的性能。     

基于灰色预测模型的图像边缘检测

简要地介绍了灰色系统理论和灰色预测模型GM(1，1)，并将该模型和图像边缘检测有机地结合在一起，提出了一种新的图像边缘检测算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验。仿真结果表明，该算法能有效地检测出图像的边缘，尤其在检测细密的条纹方面有明显优势。     

基于灰预测模型的图像边缘检测新方法研究

图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果。为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了一种基于灰色预测模型的图像边缘检测新方法。该方法向GM(1,1)求解模型的指数中加入了一个调整参数p,通过选择象素周围不同方向的象素数据点以及2次调整参数p的取值对图像进行预测处理,从而得到1幅轮廓增强和1幅未增强的预测图像,将这2幅图像做差,便获得了1幅图像的边缘位置信息。使用改进后的方法对1组图像进行了预测处理,其结果表明,该算法能够有效地检测出图像的边缘信息,并且图像的细节部分也能够清楚地获得,说明是一种有效的图像边缘检测新算法,同时为灰色理论应用于图像边缘检测进行了尝试与探讨。     

基于Riesz变换的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题,提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理,通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间,根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像;使用非极大值抑制检测出图像边缘信息;与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明,该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取,相比在Hilbert变换空间下的相位一致特征提取方法运算速度快,算法可行有效。     

基于图像处理和支持向量机的微型齿轮缺陷检测

针对微型齿轮缺陷传统检测手段落后、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响等问题,提出了以电荷耦合器件为图像传感器,采用图像处理技术和支持向量机对齿轮缺陷进行检测的方法。首先,系统采用发光二极管照明光源提供高强度背光照明,使用A102FCCD数字摄像头采集齿轮的图像,经过图像采集卡传输到计算机。其次,采用边缘保持滤波器对含有噪声的原始数字图像进行降噪处理,采用迭代阈值法和Otsu双阈值法对齿轮图像进行分割,形成二值化图像。然后获取齿轮样本,提取样本特征。最后用支持向量机来构造齿轮缺陷识别模型。该方法识别正确率达97.8%。理论分析及实验结果表明,该方法检测成本低廉、可靠性高、推广性强、容易在线实施。     

一种新的自适应边缘保持滤波算法

在进行图像去噪时,为解决兼顾降低噪声和保留细节的难题,提出了一种新的自适应边缘保持滤波算法——区域灰度值最小方差的均值滤波算法．算法在图像去噪过程中利用邻域区间中各像素点之间的相互关联性,在8个方向上对像素点进行处理,具有较强的相关性和自适应性．利用该算法对随机噪声和椒盐噪声进行仿真去噪试验,结果表明,与已有的去噪算法相比,所提算法在去除噪声的同时较好地保持了图像的边缘、细节信息．     

图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用

提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。     

引入边缘信息度量的自由形变图像配准

为了分析空心旋转圆盘的弹塑性应力分布机理,采用双剪应力屈服准则对理想弹塑性材料、等厚度空心旋转圆盘进行了弹塑性应力分析.结果表明,空心旋转圆盘的径向应力随着弹塑性转速的增大而增加,随后却随着转速的进一步增大而减小;而环向应力随着弹塑性转速的增大一直趋于增加;塑性极限转速随着空心旋转圆盘的内外径比值的增大而减小.由于双剪应力屈服准则与Tresca屈服准则的屈服轨迹分别对应屈服轨迹的上限和下限,在结构设计中,基于双剪应力屈服准则的设计,能够充分发挥材料的潜能,而基于Tresca准则的设计则趋向于保守.