形态学结构元的二次分解方法

利用数学形态学方法进行图像处理的过程中,对形态学结构元进行分解,可以达到降低计算复杂度和便于利用通用的简单形态学硬件模块实现复杂的形态学运算的目的．讨论了将复杂结构元分解为简单结构元而不降低结构元维数的传统分解方法,并提出了对结构元进行两次降维分解的结构元分解方法,以达到提高形态学运算效率的目的,将每个像素的计算时间复杂度从O(n^2)降低到O(n),n为结构元的大小．文中方法还具有利于硬件实现和并行实现的特点,为加快形态学变换运算提出了新的实现思路．     

卫星红外遥感图像条带干扰的模拟与应用

卫星红外遥感原始图像中的条带干扰影响了图像的质量.需要使用专用算法进行消除条带干扰,以改善视觉效果.但在消除干扰的同时往往会损失图象的有效信息.由于在实际环境中无法获得无干扰的理想图象,要定量评估图像处理算法的效果是很困难的.该文在对红外遥感图象中干扰条带进行分析基础上,设计了干扰强度和长度为非固定的模拟条带干扰模型.通过在理想图像中加入模拟条带干扰和建立图像差异的评判指标,实现了对消除条带算法有效性的定量分析.     

相关扩散方程在图像修补中的应用

图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前有很多图像修补算法对于灰度图像的修补已经取得了很好的修补效果,但存在着时间消耗大和应用到彩色图像修补中时修补效果不理想的缺点。将相关扩散方程引入到图像修补中,并进行改进,使得图像的修补效率和修补效果都得到了有效提高,而且可以很自然地应用到彩色图像修补中。大量的实验证明了该方法的有效性。     

利用频谱特性鉴别运动模糊方向

点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度（方向）和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。     

结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。     

图像清晰度评价方法研究

数字图像的清晰度评价一直是各类数字成像系统的一个关键问题，而在已有的一些的评价参数中，由于评价方法不同，均存在一些局限性，为此，针对图像的清晰程度提出一种新的评价方法，目的在于能够快速、准确地评价数字图像的清晰度。该评价方法评价参数可通过改进边缘锐度算法(EAV)得到，然后与机测MTF值的变化趋势一起做曲线回归分析，以便和其他传统清晰度评价参数做对比。通过上百幅各类数字图像的测试，结果表明，该评价参数与数字成像系统的MTF值变化有着很好的正相关关系，其不仅能够更准确地反应数字图像清晰度变化的趋势，而且便于简捷、快速地应用于各类数字图像的清晰度评价。     

利用视觉显著性与图割的图像分割算法

图割算法是图像分割中经典有效的算法,针对其在前景/背景颜色有重叠时容易产生分割错误、shrinking bias现象及交互实时性不佳的问题,提出一种利用视觉显著性与图割的交互式图像分割算法.首先利用Mean Shift算法将原始图像高效地预分割为基于区域的图结构,使得计算量大大下降;然后结合图像内容的显著性分析提高数据项约束的可靠性,并结合局部自适应的正则化参数,有效地改善了shrinking bias现象.实验结果表明,该算法交互快速,分割结果更加精确.     

结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法

图像匹配技术是许多计算视觉问题研究的基础,基于图像局部特征的方法是本领域研究的热点。为了解决经典的SURF算法在旋转不变性上表现欠佳的问题,提出了一种结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法。在SURF算法特征点检测的基础上,提出一种适合DAISY描述符的主方向分配方法,并按照该主方向旋转获得新的DAISY描述符。本算法在略微增加运算成本的基础上,增强了经典SURF算法在图像旋转上的匹配能力。实验结果表明,在图像模糊、光照变化、JPEG压缩比变化、视场变化等多种复杂情况下,本算法具有更强的鲁棒性。     

基于模糊证据理论分类的多源遥感信息融合

运用模糊理论和证据理论相结合的方法融合来自遥感领域中不同数据源的证据,以实现各种数据所含互补信息的融合,同时减少不同数据间的信息冗余.通过模糊理论的引入,基于模糊证据理论对多源数据的融合可以更好地处理分类中的不确定性.最后以中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)的CCD与Landsat5的TM图像进行决策层融合分析,试验结果表明该方法在多源信息融合的遥感图像小目标自动分类中具有可行性和有效性,并有很好的应用前景.     

结合有限元和非刚体运动估计的左心室应变分析

提出一种直观地分析左心室在心脏收缩期的应变情况的方法.首先利用心脏核磁共振图像数据对左心室进行三维实体建模,再进行有限元单元划分;然后,使用非刚体运动估计算法--单位法线及高斯曲率混合算法,在左心室收缩期相邻时刻的有限元模型表面上寻找最相似单元结点作为对应单元结点,计算各对应结点间的位移,并用α剪枝平均对位移过大的可疑结点进行处理;最后,利用弹塑性力学中应变与位移间的几何关系求解左心室表面各单元结点的应变,获得位移和应变的彩色云图.实验结果表明,该方法能直观、有效地反映左心室表面在整个心脏收缩期的形变情况和应变分布.