基于频域分析的水滴运动方向识别

通过对水滴运动模糊图像的物理本质进行分析,提出了一种基于频域的水滴运动方向识别方法。通过对运动模糊图像做二维傅立叶变换得到其频谱幅值图,然后利用频谱幅值图中高亮条纹的方向与运动方向相垂直的特性完成对水滴运动方向的识别,高亮条纹的方向采用RADON变换方法加以检测。仿真实验结果表明,该方法可以准确地识别水滴运动方向。     

基于差分自相关的运动模糊图像尺度参数识别

在运动模糊图像盲复原的过程中,对点扩散函数(PSF)进行准确识别具有非常重要的意义.当识别出运动模糊方向后,二维PSF的识别问题就可以转化成一维PSF的识别,进而提出用一阶差分自相关的方法识别运动模糊尺度.给出了差分自相关方法用于尺度识别的理论分析,重点研究和推证了在该方法下噪声对模糊尺度识别的影响,提出了改进的差分自...     

数字图像运动模糊复原质量评价方法研究

本文在简要总结当前数字影像质量评价方法的基础上，结合人眼视觉感知特征模型从数学角度讨论了评价数字图像运动模糊复原质量的客观标准，并对这一评价方法进行了分析讨论。通过Madab下的仿真实验，对它们在实际运动模糊复原质量评价应用中的有效性和可靠性进行了论述和分析。     

运动模糊图像复原算法综述

图像在形成、传输、存贮、记录和显示过程中不可避免地会存在不同程度的质量退化过程,而人们总是在不断追求更加高质量的图像,因此图像恢复几乎是伴随着数字图像处理产生的,并成为图像处理领域中非常重要的一块。然而,在实际的图像复原工作中,会遇到各种各样的具体情况,针对各种不同的具体情况,需要用特定的复原方法去解决。所以,针对特定图像的复原办法是千差万别的,阐述几种经典的图像复原方法原理以及各自的适用环境,并对图像复原的今后发展方向做阐述。     

一种基于印刷图像处理技术的模糊图像复原方法

根据印刷图像处理技术的基本原理,针对印前的电子出版图像处理中存在的原稿图像运动模糊现象,介绍了约束最小二乘方滤波复原技术消除图像模糊方法.阐述了运动模糊图像的退化模型和复原模型,利用二值图的信息来估计模糊方向,通过对二值图的矩阵变换来估计模糊尺度,再利用约束最小二乘方滤波的方法复原图像.实验表明,该方法行之有效.     

基于局部运动模糊图像的测速方法

针对在静止背景中运动的目标对所拍摄图像造成的局部运动模糊,建立了运动速度与图像上运动模糊尺度、目标距离以及曝光时间等相机参数间的对应关系,提出了一种局部运动模糊点扩展函数的参数辨识算法.目标运动方向信息由傅里叶频谱和Radon变换得到.当运动模糊方向调整为水平后,经图像分割,改造的Prewitt算子进行边缘检测,二值图像与边缘图像对应区域上各行进行自相关三个步骤,运动尺度由统计信息确定,并在此基础上完成目标速度的测量.实验结果表明,本文算法对形体较为复杂目标的局部运动模糊参数辨识具有良好的效果,实验测得的运动速度与实际平均速度的误差都在7%以内,有利于自动完成,具有较好的实时性.     

基于Haar小波和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法

针对如何提取纸币图像特征的问题,提出了一种基于离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的纸币特征提取方法。该方法首先使用Haar小波对纸币图像进行分解操作,提取出图像的低频小波系数、高频小波系数。在此基础上引入模糊逻辑方法,把提取的小波系数分别作为语言变量,并构造出相应的隶属度函数,在模糊特征空间中求出每个模糊区域对应的激活强度值,将这些激活强度值进行归一化处理后构成纸币特征向量,使用神经网络分类器对纸币进行识别。此方法在资源约束的嵌入式系统(TI TMS320C6713 DSP)上实现,实验结果表明,离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的特征提取方法可以取得较高的识别率。     

基于特征重建的工业CT算法

工业CT检测系统中,散射等噪声约束条件较多,传统的CT重建方法得到的重建图像噪声大、分辨率低,不适合对一些较小的疵病进行检测.文章依赖被检测对象内部结构特征,利用小波函数在RADON变换前后的特性,通过对投影数据预滤波,直接重建图像的特征部位,在不损失太多图像背景分辨率的情况下,凸显了被检测对象内部较小的疵病特征,提高了检测分辩率.     

基于声呐历程累积图像的弱回波目标检测方法

针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法。首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰。声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采用Radon恒虚警率(Radon Constant False Alarm Rate,Radon-CFAR)检测声呐历程累积图像中的目标短时运动轨迹,能够检测到低信噪比的目标。分析了空时归一化处理和检测算法的性能,并通过海试数据验证了该算法的有效性,可以检测到低信噪比的蛙人目标回波。     

ATR-FTIR快速识别鞋底材料的方法研究

为建立鞋底材料的快速识别方法,采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)仪测试橡胶(异戊胶、丁苯胶和顺丁胶)、聚乙烯、聚氯乙烯、聚氨酯、热塑性橡胶和乙烯-乙酸乙烯酯共聚物8种常用鞋底原材料,并对采集的红外光谱图进行详细解析,分析各类鞋底材料主要的特征官能团及其对应的红外吸收峰,据此建立常用鞋底材料的ATR-FTIR标准谱图库。采用该方法实测未知鞋底样品,根据谱图解析可以对样品的材料进行分析判别,证明利用建立的标准谱图库通过软件比较检索的方法可以更加快速方便地识别鞋底材料。     

A novel blind super‐resolution technique based on the improved Poisson maximum a posteriori algorithm

Image restoration has received considerable attention. In many practical situations, unfortunately, the blur is often unknown, and little information is available about the true image. Therefore, the true image is identified directly from the corrupted image by using partial or no information about the blurring process and the true image. In addition, noise will be amplified to induce severely ringing artifacts in the process of restoration. This article proposes a novel technique for the blind super‐resolution, whose mechanism alternates between de‐convolution of the image and the point spread function based on the improved Poisson maximum a posteriori super‐resolution algorithm. This improved Poisson MAP super‐resolution algorithm incorporates the functional form of a Wiener filter into the Poisson MAP algorithm operating on the edge image further to reduce noise effects and speed restoration. Compared with that based on the Poisson MAP, the novel blind super‐resolution technique presents experimental results from 1‐D signals and 2‐D images corrupted by Gaussian point spread functions and additive noise with significant improvements in quality. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 12, 239–246, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/ima.10032     

用Gabor滤波实现虹膜图像纹理编码

针对虹膜纹理的幅度和相位信息特征,利用二维Gabor滤波器族可以很好地模拟皮层简单细胞的二维感受野轮廓,能够最大限度的提供图像局部方向和频率信息的特点,提出一种基于二维Gabor函数族对虹膜图像进行子块分解滤波的改进编码算法。实验结果表明,该方法能有效的提取虹膜纹理特征,从而达到虹膜识别的目的。     

基于改进双流卷积递归神经网络的RGB-D物体识别方法

为了提高基于图像的物体识别准确率,提出一种改进双流卷积递归神经网络的RGB-D物体识别算法(Re-CRNN).将RGB图像与深度光学信息结合,基于残差学习对双流卷积神经网络(CNN)进行改进:增加顶层特征融合单元,在RGB图像和深度图像中学习联合特征,将提取的RGB和深度图像的高层次特征进行跨通道信息融合,继而使用So...     

关于图像恢复算法的一点注记

讨论了国内外众多图像处理著作中关于图像恢复算法推导中存在的错误.用变分法的理论重新证明了无约束图像恢复算法的结果.     

基于DEMON谱信息提取算法的目标识别方法研究

宽带噪声解调(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱中的轴频叶频,对应螺旋桨转速和叶片数等舰船自身相对特征,这些特征可以作为目标识别的依据。综合运用改进的最大公约数算法和余数门限算法提取DEMON谱中的轴频和叶频,解决了传统最大公约数算法提取轴频叶频误差较大的问题。仿真数据与实测数据的实验结果均验证了DEMON谱信息提取算法的有效性。     

基于BPSO-KNN算法的被动声呐目标分类识别技术研究

以提取得到的被动声呐目标功率谱特征为基础,采用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)优化算法和k最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法相结合的BPSO-KNN算法进行特征选择和参数优化,分别用KNN分类算法和BPSO-KNN分类算法对实际得到的四类海上被动声呐目标进行分类识别。结果表明,BPSO-KNN算法可对提取的功率谱特征进行特征优化选择,并对KNN分类器进行参数优化,提高了对四类目标的分类精度。该算法在被动声呐目标分类识别方面有参考价值。     

Data hiding based on generalised exploiting modification direction method

Abstract

Two schemes using the exploiting modification direction (EMD) method to obtain good stego image quality and increase embedding capacity were respectfully introduced by Zhang and Wang and Lee et al. This study proposes a data-hiding scheme based on an improved EMD method. According to experimental results, the proposed scheme retains high embedding capacity and good stego image quality.     

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点，进而确定两者的匹配位置，通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理，实现了待拼接图像的无缝拼接。实验结果表明，文中所提算法合理，取得了良好的效果。     

多区域参数估计实时图像盲复原

APEX图像盲复原技术(BIR)往往因算法速度过慢,不稳定或者输入参数过多而难以实时应用。针对这些限制,基于一般BIR过程中有一个非常重要的属性:降质图像与降质点扩散函数PSF尺度大小存在强不对称性,提出了多区域参数估计的方法,通过MAP理论证明了多次参数估计的合理性,并且通过实验说明了多次参数估计方法的可行性。通过多区域参数估计方法,提高了APEX算法估计参数的精度,进而提高其可用性。通过对仿真图像和实际的图像进行复原处理验证了算法的有效性。该算法速度快、稳定,可用于低噪声高斯类模糊图像实时图像盲复原。     

基于规正参数调节的多视点图像规正算法

针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于规正参数调节的多视点图像规正算法.基于像素均值和直方图均值对图像的动态范围进行分割,在参考图像和需规正图像的动态区间内建立映射关系,并扩展到lαβ去相关颜色空间来求取规正系数,最后进行规正操作和全局亮度恢复.与传统的单视点颜色校正算法相比,本文的规正算法在保持图像视觉效果的同时,能将图像规正到与参考图像颜色基本一致的水平,并且校正图像的均方根误差明显小于无校正图像.