图像场方向导数的局部区域重建

目的 目前图像修复的研究是以人眼不能察觉为目标,注重视觉效果而不追求重建的准确性。本文提出一种能准确重建图像缺损边缘的重建算法。方法 采用稳定场作为图像局部纹理的数学物理描述,提出基于点源影响函数的图像局部区域重建模型,该模型针对每一个缺损点,计算周围各已知点对它的影响,以期较为准确地重建该点;并根据该场中的方向导数,分析各已知点与缺损点的差异性及相似性,确定一种点源影响函数的计算方法,以实现该重建模型。结果 实验结果表明所提算法与传统修复算法相比,对图像边缘及纹理细节的重建更加清晰,同时保持了较好的整体视觉效果;且重建过程无迭代计算,具有较高的效率。结论 实验结果表明,该算法在重建效率和准确重建方面均取得了较好的成果。     

电阻层析成像系统敏感场特性分析及图像重建

电阻层析成像系统敏感场受多相流介质分布的影响,敏感场分布数据作为图像重建所需的先验数据必须通过理论计算的方法得到.为了提高重建图像质量,对敏感场分布进行分析是非常必要的.在分析电阻层析成像的基本原理的基础上,采用有限元的方法建立了敏感场的数学模型,通过对敏感场场域的分析,研究了影响敏感场分布的因素及规律,完成了敏感场分布计算及可视化仿真.依据敏感场的计算结果,提出了一种基于多项式加速的ERT图像重建算法,给出了算法的数学模型,并利用谱分析对该算法的收敛性进行了证明.仿真实验结果表明,敏感场有限元模型是正确的,图像重建算法兼备成像质量高及收敛速度快等优点,为ERT图像重建算法的研究提供了一个新方法.     

电容层析成像系统传感器场域新的剖分方法及图像重建

电容层析成像传感器的敏感场受多相流介质分布的影响，软场特性给图像重建带来很大困难，为了提高重建图像质量，对敏感场分布进行分析是非常必要的。本文采用有限元法，通过对敏感场场域采用两种不同剖分形式的比较，提出一种新的场域剖分形式，对敏感场分布进行计算机及仿真，依据敏感场计算的数据及测量结果，提出了基于遗传算法的图像重建算法。实验证明有限元模型是正确的，说明利用不等间距的剖分形式可以得到较好的仿真结果，重建的图像具有较高的精度。     

基于多字典的单幅图像超分辨率重建

对于目前图像超分辨率重建算法中的问题，忽略重建图像结构性和重建过程中丢失高频信息，提出了一种基于多字典的单幅图像超分辨率重建算法。在字典学习阶段根据每个图像块的主方向角，对所有训练图像块进行聚类并训练各类的字典。利用训练得到的字典重建训练样本并计算各类的残差图像块，然后对残差图像块再进行聚类、训练残差字典。用锚定邻域回归方法重建高分辨率图像，实验结果表明，该算法在客观评价和视觉效果上均优于许多优秀的图像超分辨算法。     

单幅植物叶片图像的3维重建

目的 植物叶片形态复杂,在虚拟场景中很难真实表现。为了从信息量有限的单幅图像中恢复植物叶片的3维形状,本文基于从明暗恢复形状（shape from shading,SFS）的方法,利用亮度统计规律和植物形态特征恢复叶片的3维形状。方法 在SFS的基础上,设计基于图像骨架的距离场偏置加强表面细节;针对SFS对恢复宏观几何形状的不足,提出根据图像亮度统计分布选取控制点控制表面宏观形状变化,并利用叶片中轴的距离场约束恢复宏观几何形状,每种方法对于表面宏观几何形状恢复的权重基于恢复的反射图和输入图像间的相似度设定;将表面细节添加到宏观几何形状上得到目标对象的3维形状。结果 选取植物叶片图像进行实验,并与其他方法进行比较,实验结果表明本文方法增强了表面细节显示,并有明显的宏观几何形状变化。同时为了验证本文方法对其他物体表面细节恢复的适用性,分别对硬币和恐龙恢复表面细节,实验结果表明提出的增强表面细节的方法同样适用于其他物体。结论 针对单幅植物叶片图像的3维重建,在SFS的基础上提出了根据骨架特征加强表面细节,根据图像亮度统计分布和叶片中轴距离场约束共同恢复表面宏观几何形状的算法,实验结果验证了本文方法的可行性。     

3维图像数据场的快速重建

3维图像重建中最典型的一类算法是体绘制方法,然而由于体绘制中的重采样和插值这两类基本运算,其计算量却是很大的,这往往影响重建的速度,为此,提出了在重建过程中采用减少插值、快速插值以及快速重采样等多项措施和方法,以加速3维图像的重建.实验表明,采用该方法重建时间约缩短了1/3,可见,这些措施和方法是切实可行有效的.     

基于HMRF的自适应超分辨率图像重建算法

在MAP超分辨率图像重建算法中,用Huber-Markov随机场(HMRF)作为图像的先验模型相比于Gaussian-Markov随机场(GMRF)能够更好地保护图像的边缘和细节.在以往的研究中,对于如何选取Huber函数的阈值参数T并没有一个很好的方法.本文提出了一种自适应的MAP超分辨率重建算法,该算法可以自动确定参数T,并根据重建的中间结果,不断对其进行更新,通过迭带最终得到重建图像.实验结果表明,该方法实现了参数的自动选取,在得到期望的高分辨率图像的同时,有效地保护了图像的边缘信息和细节.     

多尺度稳定场GAN的图像修复模型

近年来生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)已经展示了它在图像修复任务中修复大面积缺失区域并生成合理语义结果的潜力,但现有方法经常忽略缺失区域的语义一致性和特征连续性,并对不同尺度特征的感知能力不足,因此提出一种基于多尺度稳定场GAN的图像修复模型.该模型的生成单元汲取了U-Net的特点,将稳定场算子嵌入到跳跃连接中以填充编码器特征图中的缺失区域,保持了缺失区域的语义一致性和特征连续性;然后通过多尺度融合计算逐步加强经稳定场算子填充缺失区域的特征图的传递,使得跳跃连接传递的信息不再来自单一的特征图,让模型能够感知高层特征的语义信息.在人脸和自然场景等数据集上的实验结果表明,该模型优于其他的经典图像修复方法.     

加标记的左心室核磁共振图像位移场的运动重建

利用改进的左心室数字模拟器提供的加标记的核磁共振图像(MRI),文章研究左心室位移场的运动重建方法。先以双三次B样条曲面技术拟合短轴和长轴影像层三个方向的标记面,然后采用最小二乘原理确定短轴和长轴影像层标记点1D逆向位移场的最优控制顶点,在此基础上拟合的短轴影像层上标记点的3D逆向位移场达到亚像素精度。这对于跟踪心肌点几何位置,分析左心室的运动变形具有重要意义。     

单帧红外图像超分辨率重建算法研究

针对目前基于插值的红外图像超分辨率重建算法主要把重心置于原始图像的像素上的问题,提出了一种将原始图像像素和插值像素相结合的红外图像超分辨率重建算法。该算法在最近邻插值算法的基础上,将其与自适应高斯滤波相结合,采用边插值边滤波的方式对红外图像进行超分辨率重建处理。由红外数据集的大量对比试验结果可知,该算法能够在不以时间消耗为代价的前提下使重建结果得到有效提升。具体表现为其重建结果的客观评价指标与经典的图像插值算法相比提高了约2.8%～3.2%,并且能够有效减少噪声、锯齿和模糊现象。该算法有助于推动红外图像超分辨率重建在军事、医疗等领域的发展。     

Comparison of image reconstruction by using near‐field and far‐field data for an imperfect conductor

Image reconstruction by using near‐field and far‐field data for an imperfectly conducting cylinder is investigated. A conducting cylinder of unknown shape and conductivity scatters the incident wave in free space and the scattered near and far fields are measured. By using measured fields, the imaging problem is reformulated into an optimization problem and solved by the genetic algorithm. Numerical results show that the convergence speed and final reconstructed results by using near‐field data are better than those obtained by using far‐field data. This work provides both comparative and quantitative information. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Int J RF and Microwave CAE 11: 69–73, 2001.     

复杂性算法在图像景深扩展中的应用研究

由于光学系统受景深小的物理性能限制,对纵向变化范围较大的物体,所拍图片为局部清晰。利用Kolmogorov复杂性测度来度量不同聚焦层面形成的序列图像中对象的局部清晰程度,将序列图像聚焦清晰的部分提取并合并出一幅全清晰图像,实现景深扩展,得到清晰的全景深图像。实验证明,将复杂性测度应用于景深扩展,具有广泛的应用前景。     

基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建

针对红外线CCD摄像头采集指静脉图像较为模糊造成指静脉识别误检率高的问题,提出了基于分频和多感受野残差密集的指静脉图像超分辨率重建方法。该方法构建了图像高低频信息处理子网络,并将RRFDB结构集成到高频子网络中,以RFB为核心的残差密集块设计提升了感受野并降低计算复杂度,更好地保留了原始指静脉图像的线状纹理特征。实验结果表明,该方法能有效改善指静脉图像质量,与SRCNN、VDSR,DRRN等超分辨率重建方法在FV-USM和MMCBNU-6000数据集上进行对比实验,该方法对指静脉特征提取效果好,重建的图像质量高,PSNR与SSIM均优于其他方法。     

多变量频域设计方法中预期开环传递函数矩阵的选择

在控制系统的频率域设计方法中，最为关键的一步是预期开环特征函数（矩阵）Ｑ（ｓ）的选择，这是一个极为重要但又通常被忽略的问题。本文讨论Ｑ（ｓ）选择对控制系统的静动态性能，鲁棒性及所得控制器的可实现笥和简单性等影响。