一种改进的2维Otsu红外图像分割法研究

为了在2维直方图上用Otsu方法更好地分割红外图像、提高抗噪能力,提出了一种改进的方法。首先分析在2维灰度-邻域均值直方图上的分割存在不准确性,采用2维灰度-梯度直方图,且改进对邻域均值的求取算法;然后对Otsu法的阈值函数进行研究,引入类内的分离信息改进阈值函数,并简化该阈值函数以降低运算复杂度,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法能更好地分割目标,运行时间较少、抗噪性更强。     

二维直方图区域斜分阈值分割及快速递推算法

指出了二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,即通过4条平行斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并采用与主对角线垂直的斜线进行阈值分割;然后导出了基于二维直方图区域斜分阈值选取的公式及其快速递推算法;最后给出了分割结果和运行时间,并与Otsu快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部均匀,边界准确,抗噪更稳健,同时其运行时间大幅减少.     

快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法

对灰度直方图呈现为双峰的图像，传统的二维直方图阈值分割方法虽然比较有效，但在灰度直方图呈现为无峰、单峰或多峰模式时，它们的分割结果较差。考虑到经过二维直方图映射得到的二维生存函数存在密度连续和形态统一等优点，本文基于图像二维生存函数提出一种快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法。该方法首先基于二维直方图构造二维生存函数，然后在二维生存函数的基础上定义计算分割阈值的二维累积剩余Tsallis熵目标函数。通过递推算法将计算目标函数的时间复杂度降为O (L²)。最后，基于递推形式的二维累积剩余Tsallis熵准则得到最优阈值向量以进行阈值分割。在26幅合成图像和76幅真实世界图像上将提出的方法与2种快速二维阈值分割方法、2种聚类分割方法以及1种活动轮廓分割方法分别在时间和误分类率(Misclassification Error,ME)2个指标下进行了比较。实验结果表明，在合成图像和真实世界图像中，相比于性能第2的方法，本文方法的时间平均缩短0.013 s,ME值平均降低0.051～0.089。提出的快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法不仅在计算效率方面优于...     

基于空间截面投影的 Otsu 图像分割算法

针对传统三维Otsu法存在抗噪性差、计算复杂度高、难以多阈值扩展等不足,提出了一种基于空间截面投影的Otsu法。该方法采用垂直于主对角线的平面截三维直方图,并将截面内的点投影到主对角线上,进而建立一维的截面投影直方图以降低计算复杂度,然后基于该一维直方图进行Otsu分割;对于分割结果,运用基于阈值的后处理策略做进一步的处理以增强算法的抗噪性。实验结果表明：与现有三维Otsu法相比,该算法计算效率高、抗噪性好,能对含不同噪声的图像进行较好的分割。     

基于小概率策略的Otsu图像分割方法

Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法,在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足,将噪声点的出现视为小概率事件,用噪声点的邻域均值代替其灰度值,将噪声点转换为目标(或背景)像素,减少了图像中的噪声点数量;继而直接采用1维Otsu法进行分割,以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明：与现有2维Otsu法相比,该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。     

二维直线型最小误差阈值分割法

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响,该文在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出二维直线型最小误差阈值法的表达式。为了提高算法的运行速度,也给出了快速递推算法。实验表明,二维直线型最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法,能够更好地适应目标和背景方差相差较大的含噪图像分割问题。     

基于Tent映射CPSO的二维斜分指数熵阈值分割

现有的二维指数熵阈值分割快速算法的计算效率或收敛精度尚不够高,为此,本文提出了基于Tent映射混沌粒子群的二维直方图斜分指数熵阈值选取方法.首先引入了直方图区域斜分方法以改善分割结果的准确性和抗噪性,然后提出利用基于Tent映射混沌粒子群算法寻找最佳分割阈值,提高搜索过程的收敛精度和计算效率.实验结果表明:与基于灰度级-平均灰度级直方图直分的快速算法相比,该方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,分割效果更佳,同时以混沌粒子群优化搜索过程,运行时间更少;与基于灰度级-梯度直方图及Logistic混沌粒子群的方法相比,本文方法的抗噪性能更稳健、收敛精度更高.     

三维直方图准分的Renyi熵图像分割

针对二维Renyi熵分割法分割结果不够准确且计算复杂高的问题,提出了一种三维Renyi熵准分法。采用三维直方图描述图像并分直方图为内点区、边界区和噪声点区,对噪声点区进行去噪处理后,将内点区和边界点区的数据带入Renyi熵公式以取得分割阈值。实验结果表明,与对比方法相比,文中方法具有更好的抗噪性且分割更准确。     

三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维,减少了处理时间和存储空间.本...     

基于积分图像的快速二维Otsu阈值法

传统的二维Otsu法采用灰度级-平均灰度级二维直方图,针对传统二维直方图区域划分存在的不足,基于灰度级-梯度二维直方图,提出了一种引入积分图像的快速二维Otsu法,利用积分图像降低搜索二维直方图最佳阈值的计算复杂度,从而减少了计算量。实验结果表明,该方法具有良好的分割效果,大大地提高了计算速度,是一种快速有效且实时性好的阈值分割算法。     

自适应稀疏约束图像超分辨力重建方法

简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法。所提算法从两个方面降低其计算复杂度:分类训练字典,对图像块归类重建,降低每个图像块所用字典的大小;对图像块的特征进行分析,自适应地选择重建方法。实验结果表明,提出的快速重建方法在重建质量与原算法相当的前提下,可以较大程度地降低重建时间。     

Image denoising based on iterative generalized cross-validation and fast translation invariant

Wavelet shrinkage is a promising method in image denoising, the key factor of which lies in the threshold selection. A fast and effective wavelet denoising method, called Iterative Generalized Cross-Validation and Fast Translation Invariant (IGCV–FTI) is proposed, which reduces the computation cost of the standard Generalized Cross-Validation (GCV) method and efficiently suppresses the Pseudo-Gibbs phenomena with an extra gain of 1–1.87 dB in PSNR compared with GCV. In the proposed approach, we establish a novel functional relation between the GCV results of two neighboring thresholds based on integer wavelet transform, and combine it with threshold-search interval optimization. As a result, the proposed IGCV reduces the time complexity of original GCV algorithm by two orders of magnitude. In addition, a recursion strategy is applied to expedite the translation invariant. The high efficiency and proficient capacity to remove noise make IGCV–FTI a good choice for image denoising.     

基于梯度场的紧致差分最小二乘面形重建算法

为快速准确根据测得的梯度场重建表面面形，针对基于最小二乘全局积分的重建技术，采用紧致差分算子建立全局最优化的代价函数以提高重建精度，将代价函数表示为Sylvester方程，利用Hessenberg-Schur算法求解，将常用最小二乘全局积分技术的空间和时间复杂度分别从O （N2）和O （N3）降低到O （N）和O （N3/2）。实验结果表明:采用四阶精度的紧致差分算子时，文中算法重建精度比高阶截断误差最小二乘积分法（HFLI）和全局最小二乘法（GLS）提高了一个数量级，采用六阶精度的紧致差分算子时重建精度比基于样条的最小二乘积分法（SLI）提高了一个数量级；鲁棒性优于GLS，弱于HFLI和SLI；重建速度显著优于HFLI和SLI，略优于GLS。     

一种具有相位噪声跟踪补偿的全数字锁相环频率合成器

为了实现频率合成器中的相位噪声跟踪补偿和降低全数字锁相环的复杂性,本文提出了一种新的基于全数字锁相环的频率合成器。它采用了一种低复杂度的数字鉴频鉴相器和非线性相位/频率判决电路以及数控振荡器,从而显著降低了硬件复杂性。同时结构中采用的非线性相位和频率判决电路能够很好地实现噪声跟踪和快速的相位/频率捕获,数控振荡器能够获得高的频率分辨率(大约6kHz)和大的线性频率调谐范围。通过采用90nm CMOS工艺制造的ADPLL实验结果表明,本文所提出的基于全数字锁相环的频率合成器能够实现从100kHz到6MHz的可控环路带宽和相当好的带内相位噪声跟踪性能。     

基于置信度的飞行时间点云去噪方法

飞行时间（Time-of-Flight,ToF）三维成像方法由于多路径干扰和混合像素等问题降低了目标物体深度测量的精度。传统的方法通过优化重构异常点云数据或滤除噪声点云数据来提高目标的准确性,但是这些方法复杂度高且容易导致过度平滑。三维点云图像中的有效点云与噪声点云之间的关系很难用数学模型来表示。针对上述问题,本文提出了一种基于置信度的飞行时间点云去噪方法。首先,分析多帧点云数据的概率相关性,以点云数据的置信度作为判别有效点云与噪声点云的依据;其次,利用多帧点云之间的矢量对偶性,提出了一种快速提取不同置信度点云的算法,其时间复杂度为O(L);最后使用该算法提取多帧三维图像中置信度高的点云数据获得目标物体的真实测量数据,并重点对4组不同场景的点云数据进行对比实验。实验结果表明,该算法能够在有效滤除噪声的同时,显著提高目标物体的距离测量精度,增强目标物体的特征,因此具有广泛的应用价值。     

基于多分支网络的深度图帧内编码单元快速划分算法

3维高效视频编码(3D-HEVC)标准是最新的3维(3D)视频编码标准,但由于其引入深度图编码技术导致编码复杂度大幅增加。其中,深度图帧内编码单元(CU)的四叉树划分占3D-HEVC编码复杂度的90%以上。对此,在3D-HEVC深度图帧内编码模式下,针对CU四叉树划分复杂度高的问题,该文提出一种基于深度学习的CU划分结构快速预测方案。首先,构建学习深度图CU划分结构信息的数据集;其次,搭建预测CU划分结构的多分支卷积神经网络(MB-CNN)模型,并利用构建的数据集训练MB-CNN模型;最后,将MB-CNN模型嵌入3D-HEVC的测试平台,通过直接预测深度图帧内编码模式下CU的划分结构来降低CU划分复杂度。与标准算法相比,编码复杂度平均降低了37.4%。实验结果表明,在不影响合成视点质量的前提下,该文所提算法有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。     

SαS分布噪声环境下高分辨率二维DOA估计算法及快速实现

本文设计出一种针对脉冲噪声的二维鲁棒高分辨率波达方向（DOA,Direction of Arrival）估计算法,以解决雷达、声纳等无线通信领域中脉冲噪声环境下IAA（Iterative Adaptive Approach）无法准确估计出DOA的问题.该算法中,用最小p阶范数代替WLS（Weighted Least Squares）作为最优化求解的代价函数.此外,根据Toeplitz-Block-Toeplitz（TBT）矩阵性质和FFT简化计算过程,提出该算法的快速实现方法,提高算法的计算效率.该算法在对称α-稳定（SαS,Symmetric Alpha-Stable）分布噪声环境下建模,仿真结果表明：与CRCO-MUSIC（CoRrentropy based COrrelation-MUltiple Signal Classification）算法和MUSIC-FLOM（MUltiple Signal Classification-Fractional Lower-Order Moment）算法相比,二维lp-IAA算法可以在低信噪比、单快拍条件下有效分辨出相邻多目标信号;快速算法可以在保证高分辨率的前提下,算法平均运算时间降低至原来的约1/40.     

低信噪比下二维联合快速超分辨B-ISAR成像方法

双基地ISAR成像分辨率受限于信号带宽和方位积累时间,且成像质量受噪声影响严重.本文在充分考虑回波的二维联合稀疏特征基础上,提出二维联合字典下的矩阵复数近似消息传递超分辨快速成像算法.在构建双基地ISAR的二维联合超分辨成像模型基础上,首先通过向量化处理,将二维超分辨成像问题转换为复数基追踪去噪问题;其次通过两种策略实现复数基追踪去噪问题的快速求解,一是利用向量化与Kronecker积的关系,推导出矩阵形式复数近似消息传递算法,从而避免向量化处理带来的大矩阵运算量和大存储量问题;二是为进一步减少单次迭代的运算量,将矩阵乘法等效为二维快速傅里叶变换.最后,利用本文算法在迭代过程中对噪声阈值不断精确逼近,提高算法在低信噪比下的成像能力.仿真数据成像结果验证了本文算法的有效性.     

基于粒子群优化的岩石薄片三维图像重建

基于2维图像的砂岩3维结构重建中,确定3维结构的自相关函数分布是一个难题。基于傅里叶变换的重建方法利用经验公式确定重建3维结构的自相关函数,但重建结果的误差较大。该文提出以3维结构的自相关分布作为粒子的位置,以3维结构与2维图像统计特征的误差作为粒子的适应度,用粒子群优化确定重建问题的最优解。与基于傅里叶变换重建算法相比,该方法得到的重建结果统计特征与2维图像的相似度明显提高。与经典的模拟退火重建算法相比,达到相同的重建效果,基于粒子群优化的重建方法具有更高的效率,具有良好的实际应用价值。     

Structured Parallel Architecture for Displacement MIMO Kalman Equalizer in CDMA Systems

A reduced complexity MIMO Kalman equalizer architecture is proposed in this brief by jointly considering the displacement structure and the block-Toeplitz structure. Numerical matrix-matrix multiplications with O(F³) complexity are eliminated by simple data loading process, where F is the spreading factor. Finally, an iterative Conjugate-Gradient based algorithm is proposed to avoid the inverse of the Hermitian symmetric innovation covariance matrix in Kalman gain processor. The proposed architecture not only reduces the numerical complexity from O(F²) to O(Flog₂F) per chip, but also facilitates the parallel and pipelined VLSI implementation in real-time processing