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语义图像分割是进一步图像分析与理解的重要基础,本文面向语义分割,针对传统分水岭分割算法对噪声敏感、易于产生过分割等问题,研究了一种结合梯度重建和非线性处理的图像分割方案.首先提出了基于形态学的开闭二次重建获得形态梯度图像的方法,然后对其进行阈值变换,以抑制噪声引起的明暗细节,之后进行给定尺度等级的非线性划分,以降低目标和背景内部细密纹理的影响,而后,采用了一种改进的分水岭浸没标记算法进行分割.实验结果表明,与传统算法和Matlab工具箱中算法相比,本文算法获得了更为理想的分割结果. 相似文献
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压缩感知技术突破了奈奎斯特准则的局限性,在图像处理方面有着广泛的应用。提出一种改进的基于压缩感知的图像去噪方法。该方法中,对混有噪声的图像首先进行稀疏变换,然后对变换后的部分系数采用测量矩阵进行测量,最后通过全变差(TV)重建算法进行图像重建。仿真结果证实全变差重建算法在图像去噪中优于其他压缩感知重建算法,可以有效地去除图像中混有的噪声,实现图像的良好去噪。 相似文献
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针对JPEG的中低码率压缩图像即高压缩率图像存在较严重的块效应以及量化噪声,提出了一种对JPEG标准压缩图像进行优化的重建-采样方法.该方法对JPEG压缩图像采用三维块匹配算法(BM3D)进行去噪,去除图像中存在的块效应和量化噪声,进而提高超分辨率重建的映射准确性,再使用外部库对去噪后图像进行基于稀疏表示的超分辨率重建,补充一定的高频信息,最后对重建后的高分辨率图进行双三次下采样,得到与原始图像大小一致的图像作为最终优化图像.实验结果表明,该方法在中低码率情况下能够有效地提高JPEG压缩图像的质量,对高码率压缩图像也有一定效果. 相似文献
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目前业务化运行的星载散射计分辨率一般为25 km,在分辨率需求较高的应用中(如极地海冰监测、热带雨林监测、近岸风场研究等)受到了限制。散射计图像重构技术可以在不改变系统硬件的前提下,通过数据处理方法的改进,提高分辨率。现有的散射计图像重构方法(SIR)是基于图像处理领域中较早期的乘性代数重建技术(MART)。该文针对星载扇形旋转扫描散射计,将一种新的图像重构方法总变分正则化 (total variation regularization) 算法应用于散射计图像重构,并通过仿真实验说明,新算法可以在增强分辨率的同时减少噪声,提高重构图像的质量。 相似文献
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While high resolution, regularly gridded observations are generally preferred in remote sensing, actual observations are often not evenly sampled and have lower-than-desired resolution. Hence, there is an interest in resolution enhancement and image reconstruction. This paper discusses a general theory and techniques for image reconstruction and creating enhanced resolution images from irregularly sampled data. Using irregular sampling theory, we consider how the frequency content in aperture function-attenuated sidelobes can be recovered from oversampled data using reconstruction techniques, thus taking advantage of the high frequency content of measurements made with nonideal aperture filters. We show that with minor modification, the algebraic reconstruction technique (ART) is functionally equivalent to Grochenig's (1992) irregular sampling reconstruction algorithm. Using simple Monte Carlo simulations, we compare and contrast the performance of additive ART, multiplicative ART, and the scatterometer image reconstruction (SIR) (a derivative of multiplicative ART) algorithms with and without noise. The reconstruction theory and techniques have applications with a variety of sensors and can enable enhanced resolution image production from many nonimaging sensors. The technique is illustrated with ERS-2 and SeaWinds scatterometer data 相似文献
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雷达通信一体化系统(Integrated Radar and Communication System,IRCS)可提升设备的可用性、可靠性和电磁兼容性,已成为雷达和通信交叉领域的研究热点。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)具有高信息传输性能,且其模糊函数具有低旁瓣特性,在IRCS中得到广泛关注。在OFDM-IRCS中,组网时同频干扰严重影响雷达探测性能。针对这一问题,从信干比(Signal to Interference Ratio,SIR)分析了IRCS同频干扰特性,推导了回波信号SIR的表达式。然后,结合OFDM中交织多址(Interleave Division Multiple Access,IDMA)和干扰重构的思想,提出了基于OFDM-IDMA的IRCS同频干扰抑制算法。所提算法通过不同的交织方式区分不同IRCS节点的信号,同时利用基于干扰重构的干扰消除算法实现干扰抑制。仿真结果表明,所提算法有效地抑制了IRCS同频干扰,实现了同频干扰环境下雷达目标探测性能提升。 相似文献
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迭代重建算法是一种经典的CT图像重建算法,适合于不完全投影数据的图像重建,其缺点是重建速度慢。为提高图像重建的质量和速度,文中利用压缩感知理论提出了一种改进的基于图像全变差最小的迭代重建算法。该算法在迭代的不同阶段对迭代初始值做不同处理,并在每次迭代结束后采用梯度下降法调整全变差。实验结果表明,该算法不但提高了图像重建质量,同时也加快了迭代图像的收敛速度。 相似文献
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传统的基于迭代的压缩感知(CS)图像重构算法易于集成图像先验信息,但存在性能不足、计算复杂度高等缺点。基于深度学习的图像重构算法重构性能通常优于传统的重构算法,并且具有更低的重构计算成本。因此,为了设计出一种更有效利用先验信息的深度学习图像重构算法,该文提出基于非局部先验的深度压缩感知图像重构网络。首先,将稀疏性和非局部先验相结合建立压缩感知图像重构模型,然后通过半二次方分裂法将模型分解为3个子问题,每一个子问题的求解都在深度学习的框架下展开,最后联合建立端到端的可训练的图像重构模型。仿真实验表明,在测试的采样率与数据集下该文所提算法的峰值信噪比与当前主流的重构算法SCSNet相比平均提升了0.18 dB,与CSNet算法相比平均提升了约1.59 dB,与ISTA-Net+算法相比平均提升了约2.09 dB。 相似文献
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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。 相似文献
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Multislice helical CT: image temporal resolution 总被引:7,自引:0,他引:7
A multislice helical computed tomography (CT) halfscan (HS) reconstruction algorithm is proposed for cardiac applications. The imaging performances (in terms of the temporal resolution, z-axis resolution, image noise, and image artifacts) of the HS algorithm are compared to the existing algorithms using theoretical models and clinical data. A theoretical model of the temporal resolution performance (in terms of the temporal sensitivity profile) is established for helical CT, in general, i.e., for any number of detector rows and any reconstruction algorithm used. It is concluded that the HS reconstruction results in improved image temporal resolution than the corresponding 180 degrees LI (linear interpolation) reconstruction and is more immune to the inconsistent data problem induced by cardiac motions. The temporal resolution of multislice helical CT with the HS algorithm is comparable to that of single-slice helical CT with the HS algorithm. In practice, the 180 degrees LI and HS-LI algorithms can be used in parallel to generate two image sets from the same scan acquisition, one (180 degrees LI) for improved z-resolution and noises, and the other (HS-LI) for improved image temporal resolution. 相似文献
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传统超分辨(SR)算法对配准误差、模型误差以及噪声过于敏感,这限制了其在实际中的应用。为了提高算法的鲁棒性,该文从配准和重建两方面对传统算法进行了改进。在配准阶段,通过引入概率运动场避免了算法对配准精度的依赖,同时利用Heaviside函数实现权重映射,进一步提高了算法的自适应性;在重建阶段,采用基于Huber范数的正则化估计,在提高重建鲁棒性的同时也保证了算法数值解的稳定性。实验表明该算法具有很好的鲁棒性,其重构性能优于现有的一些超分辨重建方法。 相似文献