数字图像处理课程教学辅助软件的设计与实现

根据目前数字图像处理技术发展和数字图像处理课程的教学情况,为增强学生对理论知识的理解,本文介绍了基于VC++软件平台的数字图像处理课程教学辅助软件的设计和实现。该软件主要包括图像文件操作、图像变换、图像增强与复原、图像分割和数学形态学等理论知识,并提供一个良好的交互式平台,可以自由调整各种算法的参数,使学生在较短的时间内熟悉并掌握数字图像处理课程中讲述的各种算法和技术。     

SIMD技术在数字图像处理中的应用分析

SIMD技术是用于高速向量和矩阵计算,它的结构主要是由数据缓存系统和对准网络组成,基于SIMD的图像卷积是数字图像处理中的一项主要技术。本文主要对SIMD的图像卷积系统结构和速彩色图像识别方法进行分析,来探讨SIMD技术在数字图像处理中的应用。     

基于微分方程的退化图像盲复原数学模型构建

经当前方法复原后图像与实际图像之间的吻合度较低,且复原效率低.为此提出基于微分方程的退化图像盲复原数学模型构建方法.通过贝叶斯萎缩方法对阈值选择进行优化,对退化图像做二维离散小波变换,并采用高频系数进行离散Curvelet变换.在此基础上对阈值进行估计,获得最优阈值,实现退化图像的去噪.根据去噪结果在高阶微分方程中引入稀疏测度、卷积滤波器和引导图像特征,通过范数约束获得强边引导图像,在潜在图像中应用稀疏函数和卷积滤波器获得梯度下降方向,得到强边图像,通过强边图像对模糊核进行估计,实现退化图像的盲复原.仿真结果表明,所提方法的复原效率高、复原程度高,说明该方法复原效果较好,应用价值较高.     

一种混合的单图像去运动模糊方法

图像的盲恢复一直是数字图像处理领域的难点,对运动模糊图像的复原进行研究,提出了一种混合的单图像去运动模糊方法。首先估计PSF,然后利用PSF和原始模糊图像评估潜像,并对边缘恢复、模糊核估计和反卷积进行多次迭代,采用自适应非盲反卷积方法得到高质量的去模糊图像。最后,与维纳滤波、露西-理查德森这两种经典算法的实验效果进行比较。实验结果表明,本算法保持细节的能力强,去模糊效果更好。     

基于2-D公共因子提取的单幅图像盲复原研究

利用2-D公共因子（GCD）提取可以有效地实现图像盲复原,但通常需要原始图像的两幅降晰图像,这在某些条件下并不能满足,极大限制了此方法的应用。发展了一种基于2-D公共因子的单幅图像盲复原方法,利用2-D公共因子提取从一幅降晰图像中估计降晰函数,再利用经典的图像反卷积技术,从而复原原始图像,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于二阶加权差分的湍流退化图像快速复原

针对航天飞行器成像系统大气湍流扰动条件下退化图像的快速复原需求,对二维卷积理论进行了探讨,构造了移位算子。提出了基于二维卷积理论和移位算子的复杂背景图像大气湍流退化图像的相邻帧快速复原算法,该算法主要将基于二阶的加权差分极小作为空间相关性约束应用在湍流退化图像的复原校正过程中,自定义几个二阶加权差分项,推导了二阶加权差分算子矩阵快速构造的理论方法。在此基础上,将点扩展函数的非线性估计转化为基于递归迭代的线性方程快速求解,为大气湍流干扰所引起的退化图像的复原校正提供了一种快速的有效方法。实际场景大气湍流退化图像的复原校正实验结果表明,该方法对湍流退化图像的复原效果好,且算法稳定,速度较快。     

MATLAB在遥感数字图像处理试验课程中的应用

遥感数字图像处理是GIS专业和RS的一门核心课程,它是由计算机数字图像处理技术和遥感图像分析技术结合而成的一门新兴技术科学,具有起点高、难度大,理论抽象和对数学要求较高的特点,该文详细介绍了MATLAB在这门课程试验中的应用。     

基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题，提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程，采用端对端的方式直接获取复原图像；通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进，有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试，证明了该方案取得了较好的结果。     

基于多分辨率盲目去卷积的气动光学效应退化图像复原算法

为了有效地恢复气动光学效应退化图像．该文提出了一种基于两帧退化图像的多分辨率盲目去卷积复原算法．该算法在大气流场的光学退化模型未知的情况下，采用两帧退化图像数据来估计点扩展函数值．为了克服噪声的干扰，该文将点扩展函数非负性和光滑性约束转化为数学上可表达的惩罚项，融合到目标函数中，建立了一个基于各向异性调整的目标函数表达式，采用约束优化原理迭代估计点扩展函数值．同时，针对复原图像的快速需求，将多分辨率技术用在点扩展函数的最优估计和图像复原过程中，提出了基于图像多分辨率的盲目去卷积复原新算法．在微机上进行了一系列的图像恢复实验和对比分析，实验结果表明该文复原算法十分有效，在抑制噪声和提高复原速度方面取得了明显的效果．     

劣质SAR图像退化模型研究

为了改善SAR图像的质童,提出了劣质SAR图像的退化模型.根据在斑点非完全发育的非平稳域,SAR图像受斑点噪声污染或线性模糊退化两种主要因素降质的特点,设计了两种具有代表性的复原流程,并采用复小波域层内层间相关性斑点抑制算法和维纳去卷积盲复原算法进行复原.实验结果表明,复原后图像的视觉效果和PSNR值均有明显的改善.     

数学形态学在作物病害图像处理中的应用研究

作为一种2维卷积运算的非线性图像处理方法,数学形态学的内容包括二值形态学、灰度形态学和彩色形态学。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算是数学形态学的基础。数学形态学可用于噪声去除、边缘检测、图像分割、特征提取等图像处理问题,在图像处理领域得到了越来越广泛的应用。结合目前的研究进展,对数学形态学的分类及其在作物病害图像处理中的应用进行综合性阐述,并对数学形态学目前存在的问题以及未来的发展方向进行了讨论。     

Recursive operations in image algebra

The image algebra, developed by Ritter et al. at the University of Florida, is an algebraic structure for image processing. The three commonly used high-level image-template operations provided by the image algebra are the generalized convolution , the additive maximum or generalized lattice convolution {ie23-1}, and the multiplicative maximum {ie23-2}. These are used to realize various nonrecursive image transformations, including morphological transformations. Along with nonrecursive transformations, a class of recursive transformations, such as IIR filters, adaptive dithering, and predictive coding, are also widely used in signal and image processing. In this paper the notions of recursive templates and recursive template operations are introduced; these allow the image algebra to express a set of linear and nonlinear recursive transformations. Algebraic properties of these recursive operations are given, providing a mathematical basis for recursive template composition and decomposition. Finally, applications of recursive template operations in specifying some image processing algorithms are presented.     

Technical note. The tutorial image processing system: A tool for remote sensing training

The Tulorial Image Processing System (TIPS) is an interactive microcomputer program designed to teach fundamental principles of digital image processing theory. It allows students to experiment with the mechanisms of convolution, ratioing, classification, etc. in an environment that preserves the essential features of an image processing system, yet allows users to trace easily the mathematical operations involved. TIPS runs on many microcomputers and requires no special graphics hardware. The program is available from the authors.     

带PCA卷积的稀疏表示图像分类算法

针对不同卷积核可以提取不同的图像特征,而卷积核的训练比较困难这一问题,提出一种带主成分分析（PCA）卷积的稀疏表示分类算法。先对训练样本集做分片去均值化处理,然后直接应用PCA算法提取所有分片的前K个特征向量作为卷积核,再用这些卷积核对原始图像进行卷积操作;并提出一种自动加权策略,对卷积处理后得到的K个特征图像进行加权叠加操作;最后对特征图像进行分块直方图统计稀疏化,并应用稀疏表示分类算法进行分类。在公共人脸数据集AR、CMU Multi-PIE、ORL以及数字手写体数据集MNIST上与常用分类算法进行对比实验,实验结果表明,带PCA卷积的稀疏表示分类算法具有更高的分类准确率。     

数字图像处理课程的多视图模型

工科教学的一个难题是激发学生兴趣,提高其独立学习和设计能力。以数字图像处理这一课程为实施对象,提出了以理论模型为主线、以编程模型和图像处理效果可视化模型为副线的多视图教学模型,以解决该课程原有教学模式方法单一、过程枯燥等问题。采用该模型取得了较好的教学效果,实现数学理论模型和编程技术的一体化建模:学生不仅能够理解如何采用数字图像处理的基本理论进行工程应用,而且能够掌握图像处理基本编程能力。     

一种基于MDARNet的低照度图像增强方法

由于低照度环境下所采集的图像存在亮度低、对比度差、出现噪声和色彩失衡等低质问题,严重影响其在图像处理应用中的性能.为了提升低照度图像质量,以获得具有完整结构和细节且自然清晰的图像,结合Retinex理论与卷积神经网络,提出了一种基于MDARNet的低照度图像增强方法,并引入Attention机制模块和密集卷积模块以提升性能.首先,MDARNet利用同时包含二维和一维的3个不同尺度卷积核对图像进行初步特征提取,并用像素注意模块对多尺度特征图进行针对性学习;其次,设计跳跃连接结构对图像进行特征提取,使图像特征被最大限度地利用;最后,用通道注意模块和像素注意模块同时对提取到的特征图进行权重学习和照度估计.实验结果表明：MDARNet能够有效提升低照度图像的亮度、对比度、色彩等;且相较于一些经典算法,该方法在视觉效果及客观评价指标（PSNR,SSIM,MS-SSIM,MSE）能够得到更好的效果.     

多级特征引导网络的红外与可见光图像融合

目的 以卷积神经网络为基础的深度学习技术在图像融合方面表现出优越的性能。在各类图像融合领域,红外与可见光的图像融合应用十分广泛,这两种图像各自的特性十分鲜明,二者信息交互融合得到的融合图像具有显著的价值和意义。为了提高红外与可见光图像的融合质量,本文提出了一种多级特征引导网络的融合框架。方法 本文框架中编码器用于提取源图像的特征,并将多级特征引导至解码器中对融合结果进行重建。为了有效地训练网络,设计了一种混合损失函数。其中,加权保真项约束融合结果与源图像的像素相似度,而结构张量损失鼓励融合图像从源图像中提取更多的结构特征,为了有效进行多尺度信息交互,不同于普通的编解码结构,本文方法在编码器每一层的每一部分均进行特征引导,在编码部分采用池化对尺寸进行缩小,解码采用上采样将尺寸放大,实现多尺度融合与重建,有效弥补了训练过程中卷积层数的堆叠导致的信息的丢失,在编码部分适时地对特征进行引导,及时地与解码层进行融合,在网络结构构建完成后,提出一种损失融合算法,从红外图像和可见光图像各自特点出发,分别设计基于视觉显著性权值估计的2范数损失和基于结构张量的F范数损失。结果 为了说明融合方法的可行性,...     

彩色图像的亮度-色度非线性重组

灰度变换技术直接用于彩色图像的RGB各分量可以提高其对比度,但却会引起彩色失真;而基于Retinex理论的多尺度彩色复原算法（MSRCR）可以改善彩色图像的视觉效果,也不会引起彩色失真,但存在控制参数的取值问题,自适应性不是很好,更大的缺陷在于卷积运算巨大的运算量导致处理时间偏长。提出了一种基于灰度变换的自适应彩色图像增强算法,将原始RGB图像和RGB三分量灰度变换后的图像转换到非线性亮度/色度彩色空间,重组两者的色度分量和亮度分量,从而保持了原始图像的色彩。在继承灰度变换算法优点的基础上,扩展了原始图像的有效灰度范围,提高了整体对比度,增强了细节。此外,算法的计算量极小,不需要设定任何参数,可用于自适应实时彩色图像处理。