基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。     

快速自适应分片常数CV模型

Chan-Vese模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中。但针对含灰度不均匀性和复杂背景的图像分割效果较差。提出一种基于图割方法的自适应分片常数式的CV模型。首先通过计算距离函数和邻域相似度修正CV模型的拟合项及长度项;然后根据像素点和拟合中心的相似度控制划分拟合中心所在的区域,以备准确估计拟合中心;最后利用图割算法最小化能量函数并得到新的拟合中心以进行下一轮最小化,从而得到更准确且高效的分割结果。     

SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法

在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制中,保持图像的边缘和纹理是非常重要的。该文首先利用分数阶导数和负指数Sobolev空间对图像进行建模,建立了分数阶多尺度变分偏微分方程(PDE)模型,然后给出了模型参数自适应选择方法,并在此基础上提出了区域、尺度自适应的去噪算法。数值实验表明,新方法能在去除噪声,抑制图像的 阶梯效应,保持图像的边缘、纹理细节几个方面取得较好的效果。     

基于局部自回归模型的压缩感知视频图像递归重建算法

 结合预估和残差补偿的递归重建算法是一种有效的压缩感知视频图像重建算法.针对现有算法中'预估’精度不高的问题,本文基于视频序列中相邻图像的内容相似性和单幅图像的非局部自相似性,分析了相邻图像局部图像块的相似匹配性,并以此作为视频图像的相关性先验,提出了一种基于局部自回归模型的图像预估重建算法.预估算法中当前图像像素点的自回归参数由参考图像中相似图像块的灰度信息通过学习获得.实验结果表明,与同类算法相比,本文预估算法所对应的递归重建算法可获得更高质量的视频图像重建结果.     

水电梯级开发对生态承载力影响的研究

基于生态系统健康的生态承载力理念,提出了水电梯级开发对区域生态承载力影响的评价指标体系,建立了基于投影寻踪的评价模型.以怒江州为研究区域,对水电梯级开发对生态承载力的影响进行了深入分析.研究结果表明:怒江中下游水电梯级开发规划实施的不同阶段对怒江州生态承载力均为正面影响.梯级开发规划全面实施后,通过生态承载力的调控,将...     

基于聚类稀疏表示与图像块自适应聚合的单幅图像超分辨研究

A Single Image Super-Resolution (SISR) reconstruction method that uses clustered sparse representation and adaptive patch aggregation is proposed. First, we randomly extract image patch pairs from the training images, and divide these patch pairs into dif-ferent groups by K-means clustering. Then, we learn an over-complete sub-dictionary pair offline from corresponding group patch pairs. For a given low-resolution patch, we adap-tively select one sub-dictionary to reconstruct the high resolution patch online. In addition, non-local self-similarity and steering kernel regression constraints are integrated into patch aggregation to improve the quality of the re-covered images. Experiments show that the proposed method is able to realize state-of-the-art performance in terms of both objective evaluation and visual perception.     

基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法

约束非负矩阵分解是高光谱图像解混中常用的方法.该方法的求解通常采用投影梯度法,其收敛速度、求解精度和算法稳定性都有待提高.为此,本文针对较优的最小体积约束,提出一种基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混快速算法.首先优化原有的最小体积约束模型,然后设计了基于交替方向乘子法的非凸项约束非负矩阵分解算法,最后通过奇异值分解优化迭代步骤.模拟和实际数据实验结果验证了本文算法的有效性.     

基于均值移动确定性漂移的改进CONDENSATION人脸跟踪

针对视频序列目标跟踪粒子滤波经典CONDENSATION算法用先验转移概率,即采用一阶或二阶AR模型难以有效进行粒子传播的问题,提出了一种改进的CONDENSATION人脸跟踪算法.首先利用高效的均值移动跟踪器以低廉的计算成本初步进行人脸目标跟踪定位,并用此初步跟踪结果来确定CONDENSATION粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,然后只需加入一个较小的随机扩散噪声来完成粒子的传播.由于这样所得的粒子点能较为集中地分布在状态的真实区域附近,因而大大提高了粒子的利用效率.人脸跟踪实验表明,该改进算法的性能明显优于原CONDENSATION方法.     

基于图像内容的脊波变换域数字水印模型和算法研究

在研究人类视觉(HVS)特性的基础上提出了一种在脊波变换域基于图像内容的数字水印模型。在此模型中,嵌入数字水印的强度归结于数字图像脊波系数的视觉掩盖效应,文中建立了脊波变换域人眼临界可见误差模型。图像的水印检测被归结为Neymann-PeaLrson准则下的统计模型,该模型被用来估算水印检测的最优阈值。作为算例,将临界可见误差模型结合扩展谱技术,提出了一种新颖的图像自适应水印算法,并给出了相应的实验结果。实验表明算法性能大幅度提高。     

基于时空连续约束的4D脑图像分割模型

纵向分析脑解剖结构的变化可以预测脑组织的生长或萎缩状态,为临床治疗和科学研究提供必要的依据.但由于成像设备或模式不同以及成像时间间隔较长,3D的分割方法得到的结果无法体现脑组织在时间维上缓慢变化的特征.针对这一问题,提出一种基于时空约束的4D脑图像水平集分割模型.该模型包含了由全局以及局部信息组成的数据拟合项、空间平滑项以及时间平滑项.其中数据拟合项体现了各个时间点的图像灰度信息,空间和时间平滑项则能保证分割结果在时空维上体现其缓慢变化的特性.实验结果表明本文方法既能保证准确的分割结果又能保证空间维以及时间维上的连续性.