基于区域特性的Curvelet变换图像融合算法

为克服小波变换在二维或更高维度空间分析中的缺陷,提高图像融合质量,提出基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。引入可以有效分析图像中的曲线奇异性,能更加合理处理图像边缘信息的Curvelet变换对图像进行分解,对图像分解后的低频部分采用自适应阈值的区域方差高斯加权融合方法,增加图像像素之间的关联,并有效保留细节和边缘。对高频部分采用区域能量融合方法来降低噪声,增强图像的细节。采用该算法对多组不同图像进行融合实验,并用信息熵、交叉熵、相关系数、空间频率等对融合图像进行客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合规则和算法,能在保持更好清晰度的同时获得更丰富的图像内容。     

基于低秩分解的鲁棒典型相关分析

典型相关分析（CCA）是一种经典的多特征提取算法,它能够有效地抽取两组特征之间的相关性,现已被广泛应用于模式识别。在含噪声数据情况下,CCA的特征表示性能受到限制。为了使CCA更好地处理含噪声数据,提出一种基于低秩分解的典型相关分析算法——鲁棒典型相关分析（robust canonical correlation analysis,RbCCA）。RbCCA首先对特征集进行低秩分解,得到低秩分量和噪声分量,以此分别构建对应的协方差矩阵。通过最大化低秩分量的相关性,同时最小化噪声分量的相关性来建立判别准则函数,进而求取鉴别投影矢量。在MFEAT手写体数据库、ORL和Yale人脸数据中的实验结果表明,在包含噪声的情况下,RbCCA的识别效果优于现有的典型相关分析方法。     

结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建

针对现有的超分辨率重建算法只考虑图像块的灰度信息,而忽略了纹理信息,并且大多数非局部方法在强调非局部信息的同时,没有考虑局部信息的问题,提出一种结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建算法。首先,根据图像块的结构特征计算像素之间的相似性,同时考虑了图像块的灰度信息和纹理信息;然后,合并图像的局部和非局部信息来估计相似像素的权重,构造结合局部和非局部信息的正则项;最后,将图像的非局部信息引入到压缩感知框架中,通过迭代收缩算法求解稀疏表示系数。实验结果表明,所提算法与现有的基于学习的超分辨率算法相比,重建图像的峰值信噪比和结构相似度取值更高,并且在恢复图像纹理细节的同时有效抑制了噪声。     

基于结构特征的图像质量评价模型

由于图像的结构特征与人类视觉系统的特性密切相关,为了提高评价结果与主观视觉的一致性,提出了一种基于结构特征的图像质量综合评价模型。该模型首先提取了与图像结构密切相关的特征,然后模拟人眼对图像区域敏感程度不同,对不同的结构成分赋予不同的权值,最后结合线性回归的思想提出了一种综合评价方法。分析了不同失真图像的实验结果,表明该评价方法的正确性,同时与峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和均方根误差(root mean squared error, RMSE)方法进行了比较,表明本模型更准确和符合主观视觉效果。     

二维共轭正交偏最小二乘分析及图像识别应用

偏最小二乘（PLS）是一种有效的图像特征抽取方法。不同于其他的多元数据分析方法,PLS综合了PCA与CCA的优点,抽取对样本具有最佳解释能力的成分。讨论了偏最小二乘法建模思想及非迭代算法、共轭正交算法和基于2D特征抽取时的算法原理和特点,以及PLS用于图像识别时类隶属矩阵的构造。在ORL与Yale人脸库上的实验结果表明用2DCOPLS抽取的特征进行图像识别的效果更好,更稳定。     

基于MultiLayer水平集的脑MRI图像分割框架

提出了一种新的自动初始化水平集的方法和基于MultiLayer水平集的活动轮廓模型。该模型同时进行偏移场去除和图像分割,因此可以有效地克服灰度不均匀性的影响。最后利用了大脑皮层的距离信息,在框架中增加了厚度约束项。实验结果显示,相比著名的LBF模型,该框架不但可以获得更高的分割精度,而且分割时间也大大减少。     

压缩感知重构算法的并行化及GPU加速

针对压缩感知重构算法计算实时性太差的问题,提出压缩采样追踪匹配(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法的并行化加速算法。 基于多线程技术实现重构算法的粗粒度并行化,分析CoSaMP算法的计算热点,将其中耗时较多的矩阵操作移植在图形处理器(graphics processing unit, GPU)上,实现算法的细粒度并行化。在测试图像上进行试验,结果表明:并行化加速算法取得50倍的加速效果,有效地降低重构算法的计算时间开销。     

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。     

基于PCA和总变差模型的图像融合框架

为了能够抑制融合图像中的噪声且提升融合效果,提出一种在进行融合时去噪的新框架,并在此基础上提出一种基于主成分分析(PCA)的融合框架.首先将源图像进行PCA操作,依据前几个主成分重建图像,再经下采样过程得到近似图像;然后通过上采样得到与上层图像的差异图像,即细节图像;最后将最底层近似图像与各层细节图像累加,完成图像的重构.将该框架纳入总变差模型后形成一种新的具有融合和去噪效果的框架.实验结果表明,该方法不仅能对同分辨率图像融合,获得较好的融合效果,而且在全色图像和多光谱图像的融合中可较好地保持光谱信息和空间信息,并能够抑制图像中存在的噪声.     

基于特征点的多光谱遥感图像配准

提出一种基于特征点的多光谱遥感图像配准算法。首先在图像上建立二级规则网格,根据信息嫡值及特征分布均匀性准则选取特征网格;然后利用Forstner算子在特征网格中提取特征点,针对多光谱图像的特点,利用基于相关性原理的粗匹配和改进的基于空间距离约束的精匹配确立特征点的对应关系;最后通过仿射变换得到配准后的图像,并用均方根误差评价配准效果。实验结果表明,该方法计算速度快,且能够达到亚像素级配准精度。