基于窗口无关均值滤波的MSR图像增强

为解决多尺度Retinex方法在运算中要多次运用高斯卷积,尤其是采用大尺度高斯核进行卷积获取图像低频信息时,运算速度将大大下降这一问题,根据大尺度高斯卷积模板具有均值模板的特性,利用量化的均值滤波近似大尺度高斯卷积,将卷积模板简化成均值模板,并提出一种与滤波窗口无关的快速均值算法.该方法引入了一个数组s用于存储窗口横向移动时每一列的数值,从而减少重复计算,大大提高滤波速度.以640×640大小的彩色图像为例,其处理速度仅为0.0867s,相比原始的MSR算法速度提高了732倍.试验分析表明,该方法即保证实现良好的图像增强效果,同时极大的提高了运算效率.     

基于模糊熵的多值图像恢复方法

提出了一种基于模糊熵的多值图像恢复方法．该方法根据熵在应用方面的局限性,对其表示的形式进行了扩展,构造了一类能够反映多值图像特点的模糊熵．仿真结果表明,用模糊熵进行图像恢复的效果明显好于另两种常用的图像恢复方法(中值滤波和均值滤波)得到的结果．另外,在医用图像和军事图像处理方面,多值图像的恢复是非常重要的．     

一种细节保持的Retinex图像增强算法

针对基于Retinex理论的Kimmel变分模型在图像增强中存在人工伪影等问题,对其模型进行了改进．改进的模型增加了保持细节信息的因子,并在模型求解过程中采用了基于金字塔的提升算法,计算复杂度明显降低,然后对求解得到的图像进行正态截取拉伸处理,取得了较好的图像增强效果．     

一种基于图像融合的红外图像增强新方法

提出了一种红外图像增强的新方法，该方法对红外图像处理过程中不同类型的噪声采用不同的方法滤波，有效地滤除了高斯噪声和脉冲噪声，同时增强了目标和背景中的边缘成分．该方法以增加检测系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像特定信息的增强，可用于地面背景下红外图像目标检测或匹配跟踪的预处理．     

一种新的测地线主动轮廓图像分割方法

测地线主动轮廓模型是一种重要的图像分割方法,它对噪声图的分割效果很大程度上依赖于图像平滑的质量.为了使图像平滑和图像分割有机的结合起来,文中首先利用方向曲率模值提出描述图像平滑度的泛函,推导出一种四阶偏微分方程(PDE)图像降噪模型,它能在有效降噪的同时,保持良好的图像特征.该方法处理结果为分段线性图像,且在目标边缘处梯度存在阶跃.利用降噪结果的这一特点作为图像特征的描述函数,文中提出一种新的测地线主动轮廓(new geodesic active contour)模型.实验表明,新模型轮廓提取能力强、收敛速度快.以文中的降噪模型进行预处理,对基于区域的主动轮廓模型分割效果也有较大的提高.     

基于多尺度Retinex理论的遥感图像增强算法

多尺度Retinex算法是近年来常用的图像增强方法之一,针对该方法在处理遥感图像时存在过增强、灰度化和色彩失真等不足,结合I阶巴特沃斯函数良好的滤波特性,提出了一种改进多尺度Retinex理论的遥感图像增强方法.首先,采用I阶巴特沃斯函数取代多尺度Retinex中的高斯环绕函数,对降质的遥感图像R、G、B三个分量分别进行滤波操作;然后对滤波后的各通道下不同尺度的亮度图像分别进行加权和归一化处理,得到增强后的R、G、B三个分量;最后将三通道分量进行合成显示,得到最终的增强图像.文中采用中巴资源卫星(CBER-02)多光谱图像和日本ALOS卫星多光谱图像进行实验,结果表明,与传统的多尺度Retinex理论增强方法相比,改进后的方法在抑制图像灰度化、增强图像空间细节和降低图像颜色失真等方面有更好的实验效果.     

图像修复问题的低秩对偶逼近算法

为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用低秩对偶逼近提取可用信息以修复缺失像素.实验表明,新算法能够准确地优先修复显著性结构,且对多种类型的缺失均具有较好的修复效果.     

一种新的碎片图像镶嵌技术

提出一种生成合成图像的碎片图像镶嵌算法．这种算法是将许多任意形状的碎片图像进行镶嵌生成最终需要的图像．首先利用图像融合技术将原始图像提取出来的边缘信息图像与一幅相同尺寸大小的沃龙诺依图像进行合成,然后采用优化近似查询中关于数据结构的“反极策略”来加速搜索过程,根据模式识别中的形状相似技术在数据库中查找与需要填充的区域形状最接近的碎片图像进行镶嵌．试验结果证明该算法在保证图像质量的前提下比JIM算法快近50倍．     

A modeling method for virtual scene based on multi-view image sequence

Through the analysis and comparison of shortcomings and advantages of existing technologies on object modeling in 3D applications,we propose a new modeling method for virtual scene based on multi-view image sequence to model irregular objects efficiently in 3D application.In 3D scene,this method can get better visual effect by tracking the viewer’s real-time perspective position and projecting the photos from different perspectives dynamically.The philosophy of design,the steps of development and some other relevant topics are discussed in details,and the validity of the algorithm is analyzed.The results demonstrate that this method represents more superiority on simulating irregular objects by applying it to the modeling of virtual museum.     

一种结合直方图均衡化和MSRCR的图像增强新算法

为便于集成电路(IC)真实缺陷形貌图的缺陷特征提取,提出了一种结合直方图均衡化(HE)和多尺度Retinex彩色恢复(MSRCR)算法的彩色图像增强新算法．用直方图均衡化对彩色图像进行增强,可以显著提高对比度,但会降低原图的信息熵;用Retinex算法对彩色图像进行增强,可以显著提高暗区域的细节,但会产生泛白、颜色失真和对比度低的现象．新算法根据两种算法处理结果的特点,将图像先分别进行HE增强和MSRCR增强,然后按照一定的图像融合规则进行加权融合,经过大量的测试统计,得到了一个最佳权重．实验证明,改进的算法使图像的亮度、对比度、细节等都有很大的增强,不仅改善了图像的整体视觉效果,而且得到了最大的信息熵,能更好地刻画IC缺陷细节,有利于后续的目标检测和缺陷特征提取,并验证了算法的通用性．     

基于分形的低反差图像增强方法

对于工业现场采集的一类低反差、噪声大的图像,经过非线性滤波后根据分数布朗随机场模型理论,从灰度空间变换到分形参数空间,并以归一化后的像素分形维数为加权值对图像进行分形增强.非线性滤波刻意避开对图像边缘的平滑,能在消除图像噪声的同时很好地保持图像边缘等细节信息.与直方图的灰度拉伸增强比较,分形方法增强具有突显灰度差别不大的目标边缘等重要细节信息和抗噪能力强的优点,为后续的图像识别作了很好的准备工作.     

红外图像增强方法的研究

为解决对比度差、边缘细节模糊等问题,提出了用分段增强法提高红外图像对比度.分段小波增强算法能有效地同时增强红外图像对比度及边缘细节,并抑制噪声.建立了表征图像边缘的特征向量.根据红外图像边缘的特征,准确提取红外图像的边缘.通过神经网络边缘检测法对样本集训练,使网络具有依据边缘特征向量求解场景中物理边缘的能力.实验结果表明神经网络边缘检测算法的精度优于其他算法,抗噪声能力强、边缘定位能力强、检测精度高.     

最小二乘方图像复原方法的改进

研究了一类具有约束条件的最小二乘方图像复原方法，在此基础上，提出了具有一阶微分条件的约束最小二乘方图像复原方法．仿真结果证明了该算法的有效性．     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

一种新的图像分割算法

针对一类普遍存在的图像,采用具有生物学背景的交叉视觉皮质模型进行图像分割.将交叉视觉皮质模型所具有的符合人眼对亮度响应非线性要求的指数衰减的阈值机制,改进为适合图像分割处理的线性衰减的阈值机制,提出了线性阈值-交叉视觉皮质模型.同时采用改进的二维Tsallis交叉熵作为分割准则,可自动地确定交叉视觉皮质模型神经元的分割阈值以及循环迭代次数.实验表明,这种分割算法优于经典的OSTU算法和K-m eans算法,同时基于改进的二维Tsallis交叉熵准则优于基于二维最大Shannon熵准则、传统二维Tsallis交叉熵准则和一维最小Tsallis交叉熵准则.     

一种基于图像处理的打捆钢筋计数方法

针对打捆钢筋的计数问题,提出了一种基于图像连通区域面积的打捆钢筋计数方法.通过对打捆钢筋端部图像进行灰度化、滤波和图像分割处理,使分割后图像中的连通区域分类为噪声、一根钢筋和多根钢筋,并将所有连通区域的钢筋求和,就可以得到图像中全部钢筋的数目.结果表明,新算法不仅缩短了运算时间,还能够较好地去除非均匀光照和噪声等因素的干扰,突出了图像内部的细节,有利于后续钢筋的识别和计数.     

一种用于医学图像恢复的紧小波标架算法

为更好地消除噪声,保留细节信息,根据图像和噪声的小波系数在频域呈现的不同特性,提出了一种基于区域的消噪方法.将该消噪算法插入到小波标架算法中,在消除噪声的同时恢复了部分丢失的系数.实验结果表明,在没有增加计算复杂度的情况下,无论是峰值信噪比还是视觉效果都有了明显改善.     

灰度图像超分辨方法研究和实验对比分析

介绍了图像超分辨率重建方法、图像超分辨率重建的理论和技术方法,在图像超分辨率重建算法和重建结果的评价及图像超分辨率重建技术的应用等方面进行了分析,对最大后验概率（MAP）和凸集投影（POCS）两种方法进行了实验．     

Anisotropic diffusion denoising method based on image feature enhancement

This paper presents an image feature enhancement diffusion model. Since the coherence-enhancing anisotropic diffusion model, proposed by J.Weickert, often induces false edges in slippy regions and can not preserve the detail features effectively, the new model poses two characteristic indexes and one gradient variance index to finely describe much more image information than the previous work, such as corners and isolated noises except with slippy regions and edges, and defines eigenvalues based on the classification results such that the new diffusion tensor has large eigenvalues along both the gradient direction and edge direction in the slippy regions and at isolated noises, but has small eigenvalues along the two directions at corners, and has small eigenvalue along the gradient direction and large eigenvalue along the edge direction at edges. So it can remove noises efficiently and at the same time enhance edges and detail features. Theoretical analysis and numerical experiments show the effectiveness of the proposed model.