基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

基于PSVM的主动学习肿块检测方法

肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了一种基于PSVM 的主动学习机制.其中,由系统根据样本的不确定性和相互之间的特征匹配距离,主动选择应该反馈给训练集的成对样本.实验结果表明,这种基于PSVM的主动学习方法,能够充分利用样本所包含的信息,使得检测方法具有更好的推广能力和检测性能.     

基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合，是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率，提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值（FCM）聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制；然后通过塔形分解来缩减聚类样本集；最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明，该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外，为确定分割的最优类别数c，还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度，实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。     

基于H．264的多模式自适应环路滤波算法

传统基于块的视频编码系统在码率相对较低的视频编码时总会产生块效应现象.本文在详细分析了H.264环路滤波的基础之上,提出了一种基于多模式的快速环路滤波算法.该算法根据H.264中特有的编码信息,将图像块边界分为五种不同的滤波模式,针对每种模式的特点采用相应的滤波技术,并且利用图像的空间相关性提出了一种快速的边缘强度判别方法.实验结果表明,该算法降低了滤波过程的复杂度,在保持图像客观质量不变或略有降低的同时更好地降低了块效应,大大提高了图像的主观质量.     

MVFAST运动估计算法改进及其VLSI体系结构

文中在分析MVFAST算法的基础上,提出了对MVFAST算法搜索窗的改进.通过对搜索窗的改进,在不影响图像质量的前提下,提高了算法的搜索速度.设计了支持该算法的体系结构和处理单元.给出了灵活的数据流结构和搜索策略.对大量不同的视频序列、分辨率不同的视频序列、运动剧烈程度不同的视频序列进行了实验.大量的实验结果表明,设计的体系结构的处理速度得到了明显的提高,内存访问带宽大大减小,获得了与全搜索算法可比的图像质量.     

传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法

提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法

该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding, AMPT)去噪方法。     

双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法

提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法假设系统过程噪声方差和量测噪声方差之间存在的函数关系已知,两种噪声方差随着时间变化且均未知。先令当前时刻的过程噪声方差等于前一时刻的过程噪声方差,通过变分贝叶斯近似的方法,在卡尔曼滤波框架下迭代求解当前时刻的量测噪声方差和状态估计,再利用假设中的函数关系获得新的过程噪声方差。对上述过程多次迭代,最终获得状态估计及协方差。仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度;在假设条件不确知的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

远程交易系统的安全模型设计

随着远程交易系统的不断发展,信息安全在系统起着越来越重要的作用,文章针对远程交易系统安全模型中几个关键问题提出了的解决方法,并将其应用于远程交易系统的具体环节,为建立远程交易系统安全模型提供了一种解决方案。