基于分形超纹理模型的数字全息图像生成方法

提出了一种基于分形超纹理模型的自然景物模拟方法，并采用改进的光线跟踪绘制算法生成自然景物图像，实验证明这种基于分形超纹理模型的自然景物模拟方法既能有效地生成具有真实感的自然景物图像，还能生成数字全息图像，这种数字全息图在激光防伪领域有着良好的应用前景。     

基于序列图像分组决策算法

针对红外运动弱小目标检测中单帧图像检测率低的问题,在分析了红外图像中运动弱小目标特性的基础上,提出了一种基于序列图像分组决策检测红外弱小目标的方法。该方法利用图像差分法进行目标信息的提取,对图像进行扩边,选取连通域质心来构建滑动邻域块,最后充分利用目标航迹的连续性和噪声的随机分布特性进行目标位置的决策。实验证明,序列图像检测方法对红外弱小目标的检测率要高于单帧图像检测率。     

立体图像视差自适应调整算法

针对不同尺寸立体显示器播放立体视频时立体视觉效果存在的差异,提出一种通过调节图像水平视差改善立体显示效果的方法。首先应用立体匹配算法得到立体图像初始视差,通过图像分割与连通性检测从中可靠地获取水平视差范围;为保证图像中全部景物在舒适立体融像区内成像,根据显示器尺寸与观看距离,调整左右眼图像在原立体视频中相对位置,形成合理的水平视差,从而在立体显示器上产生舒适的立体视觉效果。实验证明,本文提出的方法可自适应地调整立体图像的水平视差并较好地改善立体显示效果。     

对红外序列图像中小目标分割的研究

针对在云天背景下运动红外小目标的分割,对目标在图像序列表现出来的特性进行了分析.根据目标不仅在单帧图像中有自己的灰度分布特性,而且它们的灰度在相邻图像中也具有连续性,提出了一种新的分割方法.该方法把单帧图像的处理结果与相邻多帧图像滤波结果相结合,大大提高了目标的分割的精度.实验证明,该分割方法十分有效.     

基于图像分辨率增强算法的场景生成技术

针对高分辨率真实感的虚拟环境及场景浏览时变焦观察的需要,研究了基于图像的高分辨率场景生成技术。图像分辨率增强技术是指利用已采样的信息来重新构建分辨率更高的场景图像,包含单帧图像的分辨率增强和多帧图像序列的分辨率增强两种技术。对于单帧图像的分辨率增强技术,提出了一种基于熵变分的图像分辨率增强算法。该算法在贝叶斯估计和最大熵原理的基础上,将图像像素点梯度信息应用到图像分辨率增强中,从而建立起一种基于图像梯度信息的各向异性自适应分辨率增强算法。对于多帧图像序列的超分辨率复原技术,在单帧熵变分模型的基础上,将双边滤波技术引入到图像超分辨率复原中,建立了一种基于广义熵变分的图像超分辨率复原模型,提出了一种基于几何距离和梯度信息的双重加权各向异性分辨率增强算法。实验结果表明:使用本文算法得到的高分辨率复原图像具有较高的峰值信噪比和视觉质量,与传统图像分辨率增强算法相比具有一定的优势。     

单帧图像超分辨率重建的深度神经网络综述

随着硬件计算能力的显著提升,深度神经网络广泛应用于计算机视觉和图像处理的各个领域,获得了突出成果,受这种方法启发,单帧图像超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction, SR)也引入深度学习思想,并且重建效果远远超越传统算法,成为研究的热点并迅速成为主流技术。将对深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术分为两类(基于传统深度神经网络的单帧图像超分辨率重建和基于生成对抗网络的单帧图像超分辨率重建和)进行阐述,以此为基础,对单帧图像超分辨率技术的发展趋势进行展望。     

一种基于相对模糊连通度的交互式序列图像快速分割算法

在基于相对模糊连通度的交互式图像分割方法的基础上提出了一种序列图像分割的快速算法。对于单幅图像,新算法在保持分割精度的同时,运行速度提高了3倍。作为该算法的扩展,一方面将原算法中单目标分割推广到多目标分割,另一方面将单帧图像的分割推广到序列图像的分割,实现了复杂背景下多目标的图像分割和图像序列的批处理分割。并进行了分割结果的后处理,提取出目标的单像素宽度的光滑边缘。用人造图像和实际的医学图像和图像序列所做的测试实验取得了令人满意的分割结果。     

基于图像差值调制模型的红外纹理生成方法

针对红外场景仿真中纹理映射真实感欠缺,实用性和灵活性较弱的问题,考虑到实拍图像在多方面的局限性,提出了基于红外图像灰度差值调制模型的纹理生成方法。该方法以实测某时刻红外图像为基础,实施材质分类后将材质灰度与其灰度均值进行逐像素差值运算,得到主要景物材质的灰度差值分布,利用传热学理论求出景物在一天内其它时刻的均值温度,再模拟红外成像系统工作过程将其量化为对应灰度均值,并与灰度差值分布进行调制,生成仿真时刻的红外图像。实验结果表明,利用该方法生成的红外纹理图像兼具较高的真实性和可靠性,能够满足仿真应用要求。     

基于图像块先验的单帧红外自适应校正算法

红外焦平面阵列的非均匀性严重限制了红外成像系统对目标的灵敏度,降低了图像的成像质量。本文基于图像块统计特性的期望块对数似然概率(EPLL),提出了基于图像块先验的单帧红外图像非均匀性校正算法,可以完成单帧红外图像的非均匀性校正。该算法首先利用高斯混合模型完成对图像块训练分类,然后利用EPLL准则获取带有非均匀性噪声图像对应的最大似然概率对数期望图像来完成对图像的校正。仿真试验和真实红外图像实验结果表明该方法对单帧红外图像的非均匀性校正效果良好,校正速度快,可以避免鬼影的产生并且可以完成持续性工作。     

狭缝光栅自由立体显示器的立体图像串扰度

为了表征狭缝光栅自由立体显示器存在的左右眼视差图像的混叠程度,提出了立体图像串扰度C的概念。根据狭缝光栅自由立体显示器的结构和工作原理,应用几何光学知识,分析得出了立体图像串扰度C的计算公式,并给出了一个具体的狭缝光栅自由立体显示器的计算结果。通过观看实验,证明了所定义的立体图像串扰度C可以定量描述观看者在立体可视区域看到的立体图像的串扰程度。     

基于Unity3D的可变视点数立体图像合成算法

针对当前自由立体3D显示器的最佳观看距离固定和无法灵活调的等问题,本文在Unity3D平台上采用Cg语言编程,提出了可变视点数立体图像合成算法。该算法根据最佳观看距离与视点数之间的关系,调整光栅截距对应的像素点,实现了通过灵活改变视点数来改变自由立体3D显示的最佳观看距离。实验结果表明,通过此算法合成的立体图像可以调整显示的最佳观看距离,并且实验测得的视点数与计算所得的视点数误差较小。图像串扰较低、合成效率高,使观看者能在不同距离都能舒适观看立体图像。     

基于柱透镜光栅的合成图像生成及分辨率损失

根据柱透镜单元光传输原理,提出了一种非均匀宽度视差图条纹及其在合成图像中非均匀排列的方法,该方法可以减少立体图像串扰,增加各个视点接收到的对应视差图的信息量,使观看到的自由立体图像更加清晰。此外,置于LCD屏前的柱透镜光栅条纹方向与屏表面的坐标轴倾斜角度的改变会导致图像在竖直和水平方向分辨率的变化。与光线追迹测量分辨率损失的ASAP软件模拟法不同,本文以解析法分析了光栅条纹倾斜角度对竖直和水平方向分辨率损失的影响,计算结果对柱透镜光栅自由立体显示器的设计有一定的参考性。     

基于人类视觉的感知立体图像质量评价方法

为了实现对不同失真类型的立体图像进行质量评 价,提出了一种基于人类视觉的立体图像 质量客观评价方法,分别从图像清晰度与立体感两方面进行评价。图像清晰度方面,将原始 与失真立体图 像分解为5个带通图像后利用对比度敏感度函数(CSF)优化各失真带通图像,并模拟掩 盖效应,通过整合各原始 带通图像,综合感知误差,构造信噪比(SNR)作为评价图像 清晰度的性能指标;立体感方面,对绝对差值图像进 行视觉感知模拟,建立SNR指标评价立体感的优劣。实验结 果表明,对不同失真类型立体图像的评价 结果表明,Pearson线性相关系数(PLCC)与Spearman等级 相关系数(SRCC)均优于现有评价方法。     

基于柱面光栅的液晶三维自由立体显示

根据双目视差原理和柱面光栅的分光特性研制了液晶三维自由立体显示器.该立体显示器由二维平板液晶显示器和柱面光栅有机耦合而成.采用九个视差图实现了三维静态、动态和视频的显示效果.一个19英寸的立体显示器具有相对应的平面显示器相同的亮度、对比度和色彩,其分辨率在垂直和水平方向都有合理的下降.该立体显示器的观看距离是(1000±500)mm,视角为 90°,可供多人不戴立体眼镜就能自由观看立体图像.     

彩色立体图像匹配算法研究

立体图像匹配对于自由立体重建、三维测量以及立体显示中图像压缩来说是非常重要的。针对区域灰度互相关图像匹配的计算量大、速度慢的情况,运用了一组快速灰度互相关计算公式,提出了用视差限制搜索空间。同时,针对彩色图像的特点,将彩色图像的色彩信息考虑进图像的匹配过程中,将彩色图像的R、G、B三单色图像分别进行灰度相关匹配,定义并采用了颜色分量权重系数来抑制误匹配点。实验表明,该方法有效地减少了计算量,加快了计算速度,提高了图像匹配精度,具有较好的实时性。该方法将应用于三维立体显示中基于视差图的视差进行图像压缩。     

基于分数阶Retinex的低照度图像增强方法

低照度彩色图像增强在生活中起着重要作用,传统的低照度彩色图像增强算法往往会引起图像的不同程度失真。为了增强低照度彩色图像而又不引起图像失真,本文提出了一种新的低照度图像自适应对比度增强算法。将分数阶微积分、传统Retinex变分法与分段对数变换饱和度增强法相结合,构造一种新的分数阶Retinex图像增强算法。实验结果表明,该方法具有增强图像对比度的同时又能保持边缘和纹理细节的能力。与传统低照度图像增强算法相比,能突出图像的细节纹理信息,同时图像色度和亮度也有明显改善。     

A mesh-based disparity representation method for view interpolation and stereo image compression.

This paper proposes a mesh-based representation method for the disparity map of stereo images. The proposed method is designed to concentrate mainly on applications of view interpolation and stereo image compression. To obtain high image quality in the view interpolation and compression of stereo images, we formulate the view-interpolation error and prediction error. In the formulation, the view-interpolation and prediction errors depend not only on the accuracy of the disparity map, but also on the gradient of the stereo images. The proposed representation method for the disparity map is based on a triangular mesh structure, which minimizes the formulated interpolation and prediction errors. The experimental results show that the proposed method yields higher quality view-interpolated images and also has better performance in stereo image compression than the conventional methods.     

彩色立体像对的自适应匹配

提出了一种自适应权值的色彩相似性度量方法,有效地抑制了噪声对立体匹配的影响,提出以立体像对左、右图像间的颜色直方图相关系数为标准来调整权值的方法,并通过实验推导出具体的计算公式.对以灰度变化为基准的自适应窗选择方法进行改进,在边界提取过程中加入了彩色信息,使得提取的物体轮廓更为完整;用"米"字型窗口来代替原来的矩形窗口也使得窗口增长更为灵活,获得的匹配更为准确.实验结果表明,本文算法能够生成精确度较高的视差图,是一种较好的立体匹配算法.     

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。     

一种像素级多传感器图像融合算法的研究

该文给出了一种像素级多传感器图像融合算法,并将其应用于不同波段SAR图像的融合。该算法先用基于卡尔曼滤波的图像融合技术得到一幅灰度融合图像,再用不同的RGB颜色通道分别表示灰度融合图像以及原图像中增强后的细节,最终得到一幅彩色融合图像。仿真结果表明,用此算法得到的彩色融合图像包含更多的细节,可辨识性强。