基于差分算子边缘约束先验的图像盲复原算法

为了有效克服图像在复原过程的边缘退化、振铃效应等影响,使空间域的边缘先验信息能够灵活的添加到图像复原算法中,依据差分算子描述检测边缘的特性,将数字摄影测量学中的拉普拉斯算子、Robert梯度算子、方向差分算子作为一种新的边缘约束先验引入到图像复原过程中,同时使用Toeplitz矩阵实现图像在空间域解卷积的过程,提出了一种以差分算子为边缘约束先验的空域图像复原算法。模拟数据的实验结果体现了更多的细节信息,相关评价指标表明了该算法的有效性。     

基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法

传统的图像复原算法仅针对高斯噪声进行处理,没有考虑高斯及泊松混合噪声污染。为此,引入泊松-高斯混合分布的成像模型,对基于混合模型的最大似然算法进行有效近似,在此基础上提出基于泊松-高斯混合噪声的最大似然改进算法,避免对噪声敏感性和PSF初始估计的依赖。实验结果表明,与原有算法相比,改进算法复原效果明显,且稳健性较好。     

基于GPU的SIFT特征匹配算法并行处理研究

SIFT算法因具有旋转、缩放以及平移不变性而在影像配准和基于影像的三维重建领域得到广泛应用。但该算法复杂度较高,在CPU上执行的效率不高,难以满足对实时性要求较高的应用。在深入分析SIFT算法原理的基础上,针对该算法提取特征的多量性和特征向量的高维性,将该算法进行了并行化改造以利用GPU强大的并行计算能力,并与CPU上实现的SIFT算法进行了比较。实验证明,基于GPU的SIFT算法执行效率大幅提升,平均可以达到10倍以上的加速比。     

利用不规则线段组合的压缩链码

针对目前的压缩链码方法对边界的不规则特征利用不充分问题,提出一种对不规则线段进行压缩并以组合码表达的无损组合压缩链码.首先删除方向差为135°以及90°正直角的冗余边界网格,使其分布更为集中;其次对不同斜率的线段进行统一的行程编码,用3个参数实现不规则线段的重复模式表达,进一步提高压缩率;最后通过衡量不同组合的出现频率与压缩率,设计一套"标志码+区分码+长度码"的组合链码结构.利用8个省级行政区划栅格边界数据进行实验,结果表明,文中提出的组合压缩链码压缩率平均可达35.39%,与原始的方向差链码相比提高20%以上.     

光学合成孔径一维旋转阵列多帧成像优化方法

为提高一维合成孔径阵列的成像分辨率,研究 利用旋转基 线的方式实现含相位误差情况下的一维阵列多帧成像与复原。首先比较不同子孔径数及排列 方式的优劣,确定合适的阵列结 构;然后通过旋转基线进行多帧成像,实现频谱在各方向上的覆盖;利用多帧维纳滤波进行 复原,以相关系数为评价准则, 并结合成像性能与效率在3种备选方案中确定理想的旋转方式;最后通过增加旋转次数,实 现频谱的重复覆盖,以消除考虑相 位误差对成像质量的影响。实验表明,以60°旋转5次成像时,一维三孔径阵列的活塞误差 容限为0.07,倾斜误差容限为 40μrad。本文提出的一维旋转阵列多帧成像方法可以在消除一 定相位误差影响的同时实现高清晰复原,具有较强的实用价值。     

基于旋转阵列的多帧合成孔径图像复原

针对光学合成孔径成像系统的调制传递函数 (MTF)在中-低频段的衰减以及造成的合成图像降质问题,以6孔径Y型 阵列 为例,提出子孔径阵列旋转成像以获取包含互补信息的多帧图像;通过截止频率与中频能量 比确定旋转角度,并 利用多帧迭代盲解卷积算法进行图像复原。实验表明,与现有的代表性工作相比,本文方法 对于Y型阵列的合成孔径图像有较好的复原效果和重建的准确性。     

基于独立边数的链码方法

提出一种适用于表达不同类型边界网格的链码方法.该链码可通过记录各边界网格的独立边数得到,称之为边链码.其中,六边形网格边链码即各边界网格的独立边数集合;四边形网格的边链码在记录独立边数的同时,可区分2种不同轮廓行进方向;三角形网格的边链码则由“0”~“3”和“4”~“7”分别表示独立边数为1或2时的4种情况;对于边界上的特殊情况,边链码分别利用无意义的编码组合对原码值进行替换,有效减少编码冗余.边链码与起始位置无关,具有旋转与翻转不变性,并能够检测直线段以及计算边界周长.将边链码与4种经典的链码方法进行编码效率对比实验,结果表明,边链码能够应用于各类网格边界表达,六边形与三角形的边链码总码数分别为VCC的50%和78%左右,四边形边链码的压缩率可达0.827 5.     

基于尺度不变特征的影像自动拼接

影像拼接主要存在拼接错位和拼接缝的问题.本文首先采用RANSAC算法剔除SIFT特征匹配的误匹配点并进行初始单应矩阵估计;其次引入光束法平差消除误差的累积,实现精确的全局对准从而避免拼接错位;最后采用多波段融合消除拼接缝效应.试验证明,本文实现的影像自动拼接算法很好地克服了以上问题,得到视觉效果较好的拼接影像.     

光学合成孔径复原图像的振铃探测与消除

针对相位平移误差使光学合成孔径图像的复原出现的振铃效应,提出了一种结合视觉感知的振铃探测与消除方法。首先,提出并利用梯度方向随机度和局部方差值两项指标计算得到图像纹理区;然后,根据不同阈值的Canny算子检测出全边缘与主边缘,并将主边缘邻域内的全边缘作为待筛选的边缘振铃;最后,结合人类视觉系统的纹理掩盖效应分别得到振铃区与平坦区。此外,在图像分区基础上,选择亮度相似度因子作为自适应参数,利用双边滤波进行图像处理。实验显示:处理后Lena图像的峰值信噪比提高了10.8%,分辨率板的结构相似度提高了0.057。结果表明:该方法能够对图像以像素精度分区,可以在保持边缘与纹理的同时,有效消除振铃效应,提高图像复原质量。