基于分形的数字图像修补算法

针对传统图像修复方法中搜索范围局限于待修复图像源区域的问题,提出了一种新的基于分形的数字图像修复算法,首次将分形理论应用于图像修复领域,利用图像的自仿射性(或自相似性)对破损图像进行修复。首先,在图像的源区域中选取定义域块,经仿射变换后建立码本;然后,从码本中查找待修复块的最佳匹配块,同时为了加快查找速度,降低计算复杂度,采用了基于方差和内积的快速搜索算法来提高修复效率;最后,用查找得到的最佳匹配块对待修复块进行填补。提出了一种改进的优先值计算方法,在计算优先值时加大置信度的比重,从而可以加强搜索匹配过程中的约束,使得修复过程总体按照"剥洋葱"的顺序进行,同时兼顾线性结构的延伸。实验结果证明,与传统修复方法相比,本算法不仅提高了修复质量,同时也提高了修复效率。     

结合颜色向量角和灰度熵的图像修复

针对现有图像修复算法效率低下的问题,提出一种结合颜色向量角和灰度熵的图像修复改进算法．根据颜色向量角能够衡量图像中不同颜色之间的差异特性,算法先构造边缘项来代替Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法中的数据项,并改进优先级计算方式;然后根据图像局部灰度均值的一维信息熵来度量图像中待修复块周围图像,进而采用局部平均灰度熵确定搜索区域的大小,以减少搜索最佳匹配块的搜索时间．实验结果表明,与Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法相比无论从速度上还是修复的质量上文中所提算法都占有优势．     

一种改进的灰度图像修复算法

针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。     

结合亮度序局部特征描述的图匹配算法

在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实验结果表明该算法匹配准确率较高。     

基于WαSH局部特征的立体影像匹配

针对传统方法对影像畸变敏感,难以用于具有较大变形的立体影像匹配的问题,提出了一种基于加权α形状(WαSH)局部区域特征的匹配方法.该方法采用WαSH特征检测算法提取图像的局部特征,并引入特征区域的二阶矩矩阵对椭圆拟合后的特征进行归一化,获得去除仿射变形的影像块;在归一化后的影像块上采用尺度不变特征变换(SIFT)描述算法提取特征描述向量,并基于最近邻与次近邻距离比率(NNDR)匹配测度进行特征匹配,确定同名特征.选用5组代表性影像进行实验.结果表明:提出的方法对发生较大视点变化、尺度+旋转变化、模糊及JPG压缩的影像均能获得正确率较高的匹配结果,与基于最大稳定极值区域(MSER)的匹配方法相比,匹配正确率及匹配效率更高.     

基于视觉阈值的结构相似度图像质量评价算法

针对空间域结构相似度测量(image measure of structural similarity,SSIM)没有考虑人类视觉系统亮度掩蔽和对比度掩蔽对视觉感知的影响,提出基于人类视觉阈值理论的结构相似度图像质量评价算法(visibility threshold SSIM,VTSSIM).通过计算局部标准方差,将图像分为平坦区域、细节区域和一般区域;基于图像视觉阈值的临界可视误差分布,确定平坦区域中的亮度掩蔽极端区域和细节区域中的对比度掩蔽极端区域;分别对这两个极端区域及其他区域进行视觉阈值加权处理,得到整幅图像的质量评价.结果表明,VTSSIM比SSIM更符合人眼视觉特性,尤其适合评价失真较小的图像.     

基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像。Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比,图像集的整体匹配误差减小了3.95%,在非遮挡区域的匹配误差减小2.17%;与传统区域滤波立体匹配算法相比,该算法在弱纹理区域可以取得更好的立体匹配效果。     

基于非抽样Contourlet域的局部特征描述子

为了得到鲁棒性较强的局部特征描述子,提出一种基于非抽样Contourlet (NSCT)域的局部特征描述子,该局部特征描述子在构造的过程中不需要估计主方向.首先,利用Hessian-Affine算子进行区域检测并进行规范化处理;其次,对规范化处理后的区域进行NSCT分解,得到不同尺度、不同分辨率的多个支持区域;然后,利用亮度序对支持区域进行划分;最后,对每个子区域进行描述并将每个区域的描述向量串联在一起,得到最终的特征描述子.大量的实验结果表明,提出的描述子在图像模糊变换、视角变换、仿射变换、线性亮度变化和JPEG压缩变换下具有良好的性能.     

封面图片说明

正封面图片来自本期论文"块核范数的RPCA分解与熵权类稀疏的壁画修复",是兰州交通大学电子与信息工程学院陈永教授课题组提出的块核范数的RPCA分解与熵权类稀疏的壁画修复字典构造过程示意图。首先,采用提出的基于块核范数的RPCA图像分解算法得到待修复壁画的结构层图像。然后,对结构层图像进行类稀疏修复时,采用提出的熵加权的k-means聚类算法,得到结构相似的各子类图像并构造生成相应的类字典。最后,通过奇异值分解和分裂Bregman迭代优化的类稀疏修复方法,     

一种基于视觉测量的大型自由曲面拼接方法

针对不规则复杂大尺寸三维面型测量的问题,提出一种基于视觉测量技术的大型自由曲面拼接方法。将大型曲面分为若干子块,采用双摄像机面结构光方式获取局部子区域密集点云,在曲面上布置若干标志点,其坐标采取近景摄影测量方法获得,对这些标志点进行局部子块坐标系到全局坐标系的转换,得到自由曲面面型。避免了一般标志点拼接方法的累积误差,解决了非编码标志点匹配及匹配奇异问题。实验表明,在1065mm×1000mm×255mm范围内,用19块子区域进行拼接,平均拼接误差为0．045mm。     

加快分形图像编码速度的若干措施

针对分形图像编码速度慢的缺点,提出若干加快编码速度的措施按照图像局部的统计特性和人眼的视觉特性,限定定义域块的搜索范围,优化定义域块及其几何变换的搜索顺序,并结合去除搜索匹配过程中的重复运算等措施,在保证恢复图像的主客观质量变化不大的前提下,使编码速度得到明显提高,对于若干标准图像的实际编码实验结果证明了算法的正确性     

基于连续淘汰的快速自相似错误隐藏算法

为了减少自相似错误隐藏算法中搜索过程的计算复杂度，提出了一种基于连续淘汰的快速自相似错
误隐藏算法。该方法在已有自相似错误隐藏算法的基础上，利用域块和值块相邻像素之间的关系，对域块
的运动纹理特征进行分析以实现搜索过程中窗口尺寸的自动伸缩。利用连续淘汰方法，通过计算值块和域
块各自像素和的差与像素差的和，得到自相似块搜索过程中域块的最佳匹配值块间需要具备的必要条件，
通过比较直接淘汰掉搜索过程中不满足条件的值块。实验结果表明，该算法有效降低了自相似错误隐藏算
法的计算复杂度，恢复后的图像质量优于各种插值算法，并有效消除了错误传递现象。     

反射面天线单孔战损补片修复方法研究

针对雷达对抗装备反射面天线战损模式,基于高频电磁场分析方法,运用现有战场抢修手段,通过FEKO软件模拟修复,探讨了反射面天线单孔损伤补片修复方法.仿真结果表明:对反射面破孔,不考虑补片物理尺寸的情况下,采用方法三修复效果最佳;在考虑补片物理尺寸的影响下,采用方法一修复效果最好;当反射面破孔半径大于3λ时,采用换件修复.这对战时反射面修复提供了一定的理论依据,具有一定的参考价值.     

一种应用遗传算法的块编码图像重建方法

为解决使用块编码进行压缩传输时,由于传输信道误码率的存在而导致图像块数据丢失的问题,使用遗传算法,找到丢失块在该图像中的最佳匹配块,利用该匹配块取代丢失块,从而实现图像的误差掩蔽.对矩形和三角形块编码图像的仿真结果表明,使用遗传算法,可以在较大程度上减少块搜索次数,且得到了较好的误差掩蔽效果,处理后图像的峰值信噪比有较大改善.     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想。为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法。首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;然后对破损图像和相似图像进行配准,利用单应性变换实现图像空间位置的自动粗纠正;最后使用改进的最佳匹配块搜索方法和匹配准则来改善纹理合成效果,实现图像的最终修复。仿真实验结果表明,该方法可以获得较多的有用信息,产生良好的纹理合成效果,克服了传统算法和深度学习方法的缺点,即使对于具有复杂纹理信息和结构的破损图像,也能够得到良好的修复效果。     

提高海量遥感影像重采样效率的策略

搜索源数据及将源数据块读入内存，是影响海量遥感影像重采样效率的2个主要因素。建立了海量遥感影像源文件索引；根据重采样结果影像的地理范围，建立了搜索区源文件索引；根据子采样块地理范围，读入源数据块并建立链表。这些方法的系统应用，保证了源数据的快速搜索和高效读取，因而较好地实现了海量遥感影像的重采样操作。     

双场景类型遥感图像的配准拼接优化

为了提升包含2种场景类型的遥感图像的配准拼接质量,提出基于误差权重再分配的遥感图像配准拼接优化方法. 使用尺度不变特征变换（SIFT）特征检测算子,提取2幅具有重叠区域的遥感图像的特征点,计算得到初始的单应性矩阵. 针对遥感图像细节丰富,但在某些特定区域分布不均匀的特点,将图像按照网格分割成若干小子块,进行信息熵聚类. 图像熵反映的是灰度分布的分散程度,较大的熵意味着更大的信息量和纹理细节. 按照信息量分布,将图像分隔为2个大的图像区域,每一区域近似代表一种场景类型. 以特征点匹配的残余误差为目标函数,对不同场景区域的特征点分配不同的优化权重,权重来源于各图像子块的信息熵,反映了图像各场景信息量的多少,从而改善拼接效果,使之符合人眼视觉要求. 实验表明,采用该方法可以再分配特征点匹配残余误差,细节丰富区域的匹配残差降低14%,提升细节丰富区域的配准拼接质量,降低随机性,提高了配准过程的稳定度.     

复杂图像特征点提取与匹配方法

采用改进的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法对自然环境下获取的复杂场景图像进行特征量提取;通过添加存入最小优先级队列的限制条件,对现有的BBF（Best Bin First）匹算法进行改进以提高算法的搜索效率;针对复杂图像误匹配较为严重的现象,设置匹配判定准则和几何约束条件,对匹配结果中可能的误匹配加以剔除。实验结果表明,新方法在匹配效率和匹配准确率的提高上效果明显。     

Accelerated time domain imaging algorithm and its autofocus approach

The measurement accuracy of a navigation system is inadequate for airborne synthetic aperture radar (SAR). This may seriously degrade the image quality. In this paper, we propose an accelerated time domain (ATD) imaging algorithm combined with the autofocus method. By introducing the global pseudo polar coordinate (GPPC), we construct the Fourier transform pair (FTP) relationship. Then, the weighted least square phase gradient autofocus (WLS-PGA) algorithm is adopted to implement accurate phase error compensation. This method uses fast Fourier transform to implement sub-image fusions instead of time-consuming two-dimensional interpolation. Also, it has good compatibility with the high-accuracy autofocus algorithm to estimate the residual motion errors within the radar echoes and to obtain a well-focused image.