基于牛顿迭代法的计算全息干涉图仿真

介绍了计算全息干涉图制作的基本原理,并根据实现原理设计相应的计算机仿真算法实现各类波面计算全息干涉图绘制。算法主要基于牛顿迭代法思想。在全息图面上搜索满足二元全息函数基本方程的点以获取干涉条纹的具体坐标位置,并将它们连成线或者绘制与y轴平行小线段构成计算全息干涉图。给出了MATLAB平台上球面波、锥面波及螺旋形波面的计算全息干涉图。该算法提供了制作计算全息干涉图的新手段,同时仿真结果也表明这是一种高效快捷的实现方法。     

基于灰色加权绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度,该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。     

基于曲率估计的Canny边缘检测算法

为了解决传统Canny边缘检测算法对噪声敏感的问题,针对噪声边缘弯曲度大且弯曲空间范围小的二维空间特性,构造了基于曲线曲率估计的边缘曲度算子,并利用大尺度Canny算法边缘检测结果对边缘曲度算子进行修正,使该算子能够准确地表征噪声强度在二维空间中的分布情况,在此基础上,提出了一种在边缘检测过程中加入边缘曲度算子进行噪声衰减的边缘检测算法. 实验结果表明,算法在有效抑制噪声的同时,保留了变化丰富的细节边缘及变化缓慢的轮廓边缘,检测结果较好地反映了图像的原始结构特征.     

基于虚拟光学的视觉显著目标可控放大重建

该文提出一种基于虚拟光学的视觉显著目标高分辨率可控放大重建方法。原始图像放置于虚拟光路物平面,首先通过衍射逆计算获得原始图像在虚拟衍射面的光波信号,再对虚拟衍射面光波用球面波照射后作正向衍射计算,通过改变观测平面位置可重建出不同放大率的原始图像。仿真测试结果表明,与一般的插值放大方法相比,所获得的放大后的图像特别是在显著性区域表示出良好的视觉感知效果。将包含人脸的低分辨率降质图像作为待重建信号,所重建人脸的显著性区域如眼睛、鼻子等比一般重建方法更清晰。用水平集方法结合显著图分割出原始图像中的局部显著区域并作放大重建和轮廓提取,轮廓表现出良好的光滑性。     

基于多特征扩散方法的显著性物体检测

现有的大部分基于扩散理论的显著性物体检测方法只用了图像的底层特征来构造图和扩散矩阵,并且忽视了显著性物体在图像边缘的可能性。针对此,该文提出一种基于图像的多层特征的扩散方法进行显著性物体检测。首先,采用由背景先验、颜色先验、位置先验组成的高层先验方法选取种子节点。其次,将选取的种子节点的显著性信息通过由图像的底层特征构建的扩散矩阵传播到每个节点得到初始显著图,并将其作为图像的中层特征。然后结合图像的高层特征分别构建扩散矩阵,再次运用扩散方法分别获得中层显著图、高层显著图。最后,非线性融合中层显著图和高层显著图得到最终显著图。该算法在3个数据集MSRA10K,DUT-OMRON和ECSSD上,用3种量化评价指标与现有4种流行算法进行实验结果对比,均取得最好的效果。     

用计算机模拟光学滤波过程的研究

介绍了一种用计算机模拟光学滤波过程的方法,并给出了MATLAB平台下的仿真结果.相对于传统的光学滤波过程更方便和快捷,是研究光学滤波的有效手段.