交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法

盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像.该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法.观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解.模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像.实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果.     

变焦凸轮曲线的优化设计方法

变焦凸轮是变焦镜头中驱动各个镜组运动的关键部件,凸轮曲线的设计结果决定了变焦系统的运动性能、系统精度以及系统成像等方面的特性,因此,变焦凸轮的设计是变焦距镜头设计中重要环节之一,优良的凸轮性能是实现镜头光学设计像质目标和连续变焦过程的基本要求。为了设计出优良的曲线形态以确保凸轮具有较小的压力角,使变焦过程平滑稳定、运动流畅,既能有效减小变焦系统的驱动力矩,又可以确保变焦成像的稳定性。在凸轮设计过程中,分别构造凸轮变倍组和补偿组驱动力矩与各自压力角的函数表达式,再以它们的函数组合构造整体目标优化函数,优化计算变倍曲线压力角与补偿曲线压力角的最优值,优化计算结果表明,优化后凸轮等效驱动力矩显著减小,能够有效改善变焦凸轮的整体性能。     

基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法

数字图像的清晰度评价对于相机自动对焦而言至关重要。针对现有清晰度评价函数的不足之处,提出了一种针对彩色数字图像的空域清晰度评价算法。此算法利用像素三刺激值之间的色差相关性判定像素点的色彩,建立清晰度色差因子;运用非线性函数提高了像素点的梯度增益系数,使该评价函数对特殊条件下图像的清晰度判定更敏感。实验证明,该评价函数在评价一般自然图像清晰度时比传统评价算法更为敏感;在典型评价函数评价特殊目标图像失效时,该算法依然具有良好的鲁棒性;此算法计算量较小,执行效率高,易于硬件实现。     

基于多尺度时域矩匹配的自适应非均匀性校正算法

非制冷红外焦平面阵列的固定图案噪声具有与条带噪声相类似的特性.通过对矩匹配算法和时域高通滤波算法的研究, 提出了一种多尺度时域矩匹配非均匀性校正算法.首先利用高斯金字塔对相邻帧待校正图像进行全局运动估计, 然后对各尺度的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔分别进行时域矩匹配.对真实红外图像序列的实验结果表明, 该算法在提高收敛速度的同时可有效减少鬼影现象的出现.     

利用互带能量和小波变换进行图像融合

图像融合规则对融合的质量起着主要的作用,但目前大部分基于小波变换的融合规则中,都是在输入图像的单一分解层上独立进行的。提出了一种基于互带能量和小波变换的图像融合方法。该方法在融合输入图像的细节信息时,同时考虑了输入图像的多个分解层的小波系数。实验结果表明,无论是依据均方根误差、信噪比、灰度平均误差等客观评价标准,还是视觉的主观评价,所提出的融合方法都能取得较好的性能。     

利用数学形态学和方向窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法

基于小波的图像去噪算法是目前图像处理研究的一个热点。该文提出了一种结合椭圆型方向窗和数学形态学的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。该算法同时利用了小波域子带的方向信息和图像本身所固有的几何结构:首先使用数学形态学把图像分成纹理区域和光滑区域两部分,然后结合椭圆型方向窗去估计小波域方向子带中每一点的信号方差,最后使用双重维纳滤波器对含噪图像进行去噪。实验结果表明该算法的去噪效果优于其它的采用二维可分离实小波进行图像去噪的算法。     

采用光流估计的数字相机自动对焦算法

自动对焦技术对于数字相机至关重要，它是获取清晰图像的重要手段。针对复杂环境下多目标场景图像，提出了一种基于光流场估计的自动对焦算法。通过计算输入图像序列的光流场，对场景中的运动目标进行检测，根据目标运动属性准确判断出感兴趣目标。改进了Brenner清晰度评价方法，利用目标的二维边缘梯度信息建立评价函数，并且通过非线性增益提高评价函数的灵敏度，减小了噪声对评价值的影响。实验证明，该算法能够在主辅目标景深比达50倍的情况下分辨出感兴趣主目标，并在方差为0.02的随机噪声干扰下能有效地评价图像的清晰度；此算法将Brenner等评价函数的峰值稳定余量提高了1至4倍，对于不同图像具有良好的鲁棒性，易于硬件实现。     

基于FPGA 的大视场图像实时拼接技术的研究与实现

鉴于目前普遍采用软件方法获得大视场视频图像操作不便且实时性受限的缺陷,研究并设计了一种基于FPGA的可编程技术来实现多个摄像头视频数据实时拼接的大视场成像系统。系统通过APTINA公司的彩色CMOS图像传感器MT9M034获取原始视频图像信息,以Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA为核心完成视频数据的实时采集、缓存、拼接及传输。图像拼接部分首先对原始图像进行亮度差异自动调节的预处理以提高整体的拼接效果,然后利用相位相关法完成相对平移量信息检测,对原始图像进行配准,最后采用线性加权融合算法对相邻两幅图像的重合区域进行融合处理,使拼接之后的大视场图像达到渐进渐出平滑过渡的效果。实验结果表明,该成像系统简单可靠,有效地增大了可观测视场,经过拼接处理之后的大视场视频图像清晰度高、实时性强,具有一定的代表性和实用性。     

改进的平方根容积卡尔曼滤波及其在POS中的应用

为解决扩展卡尔曼滤波在处理复杂非线性状态估计时,存在收敛速度慢、估计精度低及数值稳定性差等问题,引入一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法(A-SRCKF)。该算法在容积卡尔曼滤波基础上引入矩阵QR分解、Cholesky分解因数更新等技术,避免了矩阵分解、求逆及求导等复杂运算,极大降低了计算复杂度;并针对系统时变及统计特性未知情况下量测噪声协方差阵难以获取问题,通过引入自适应噪声估计器并结合小波卡尔曼滤波思想,构造出加权量测噪声协方差阵,提高了数值精度及稳定性。将A-SRCKF应用于机载定姿定位系统中,仿真结果表明:该算法有效地提升了估计精度,并且运行速度较快。     

基于Tao 立体匹配框架的全局优化算法

传统的基于全局优化的立体匹配算法计算复杂度较高,在遮挡和视差不连续区域具有较差的匹配精度。提出了基于Tao 立体匹配框架的全局优化算法。首先采用高效的局部算法获取初始匹配视差;然后对得到的视差值进行可信度检测,利用可信像素点和视差平面假设使用具有鲁棒性的低复杂度算法修正不可信任像素视差值;最后改进置信度传播算法,使其能够自适应地停止收敛节点的消息传播,并对经修正的初始匹配进行优化,提高弱纹理区域匹配准确度。实验结果表明,文中算法有效地降低整体误匹配率,改善了视差不连续及遮挡区域的匹配精度;同时,降低了算法整体复杂度,兼顾了速度,具有一定的实用性。