基于Q-shift双树复数小波系数的纹理图像检索

提出了基于Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT)系数统计模型的纹理图像检索。与实数小波变换不同的是,Q-shift DT-CWT交替地使用近似1/4群延迟采样的滤波器组,提取具有平移不变性和良好方向选择性的图像特征。为了减少特征向量的维数,提出用广义高斯分布(GGD)统计模型拟合Q-shift DT-CWT系数的分布,克服了传统使用均值和方差描述图像特征缺乏分类准确性和检索精度不高的缺点,最后用KLD(Kullback-Leibler distance)测度进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较DT-CWT+GGD+KLD组合算法查准率提高3.75%,较基于Gabor+加权均值方差(WMV)组合算法查准率提高了22.56%。     

基于Landweber迭代的图像重建算法

本文尝试将一种新型的基于Landweber迭代算法用于电阻抗断层图像(EIT)重建。该算法与线性反投影算法不同,Landweber算法可以明显地改进图像质量。仿真结果表明,它不仅可以消除噪声干扰,而且能加快收敛速度。     

基于Transformer和双残差网络的图像去模糊算法研究

在单幅图像去模糊网络的设计中,已广泛采用了由“粗到精”的策略。经典的基于深度学习的多尺度网络模型通常将子网络与多尺度输入图像堆叠,并从底层子网络到顶层子网络逐渐提高图像的清晰度,将不可避免地产生图像特征信息丢失问题以及较高的时间成本。针对上述问题,构建了一种基于编解码器结构的多输入多输出U型网络。首先,在编码器结构中采用Transformer模型代替传统卷积网络模型以充分获取图像特征信息;其次为了恢复高频细节特征,在解码器结构中设计了双残差网络;最后,提出多尺度融合算法,有效融合了多尺度特征。在GoPro上的仿真实验表明,通过引入Transformer,所提算法分别在PSNR与SSIM评价指标和运行时间上均优于主流算法,PSNR与SSIM值分别为31.15 dB、0.957 7,同时从视觉上可以得到更多的图像细节。     

抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法

为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于边缘信息图像条件的盲去模糊算法

本文主要研究了基于边缘信息图像条件的盲去模糊算法,基于梯度稀疏性与局部自回归模型研究图像非盲去模糊算法的具体计算应用。     

基于双域迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究

针对在图像域将深度学习与迭代重建算法结合的深度迭代残差网络分解得到的材料图像受到噪声和伪影的影响,提出将迭代残差网络扩展到双域,即基于双域迭代残差网络的双能CT图像材料分解方法。该方法集成了两个并行交互的子网络CNN,同时在图像域和投影域进行材料分解操作,通过CNN直接向该网络提供投影数据,在不同域之间进行信息传递和融合,使用CNN丰富双域模型的数据保真度。实验结果表明,双域迭代残差网络相比于只在图像域进行材料分解能够更好地抑制噪声和伪影,提高图像质量和分解精度,做到细节保护。     

改进PSO算法在图像配准中的应用

图像配准是目前图像处理中的热点,很大程度上因为它是图像融合的前提,具有重要的研究价值.粒子群算法是一种基于群体搜索策略的自适应随机算法,由于该算法实现简单、参数较少等特点被广泛使用.针对标准PSO易陷于局部最优的问题,对标准PSO进行了改进.实验过程中,参考图像和浮动图像的相似性测度采用的是峰值信噪比(PSNR).通过实验结果对比,改进后的算法由于克服了容易陷入局部最优解的问题从而提高了配准精度.     

一种基于DCT系数重组的降参考3D视频质量评价方法

针对3D视频质量评价,提出了一种基于离散余弦变 换(DCT)系数重组的降参考质量评价方法。方法主要 包括4D数据集构造、DCT变换与重组和降参考(RR)质量评价3个阶段。在4D数据集构造阶段 ,通过联合视 频的空间域、视点域和时间域信息构造包含3D视频全部信息的4D数据集;在DCT变换与重 组阶段,首 先对数据集进行DCT变换,然后筛选复杂度较高的DCT系数进行重组,得到能够表征3D视 频质量的重 组系数集;在RR质量评价阶段,首先采用广义高斯分布(GGD)函数对重组后DCT系数集的每 个子带进行建模, 然后利用系数距离函数和频率比距离函数评估3D视频质量。实验结果表明,本文提出的方 法与主观评价结果有较好的相关性,符合人类视觉系统(HVS)。     

改进的ROMP算法及其在医学图像融合中的应用

针对正则化正交匹配追踪(ROMP)算法在压缩感知(C S)重构中需预估稀疏度导致重构精度不稳定的问题,提出一种改进的 ROMP算法。由于观测信号能够继承原始信号特征,在选择候选集原子过程中引入自适应弱 选择标准,依 据观测信号的信息量设定弱选择标准,实现稀疏度自适应调整。将改进ROMA的算法应用于CS 框架下的医学图 像融合,并提出一种结合观测信号结构相似度的融合规则,当待融合的观测信号之间结构相 似度较高时, 说明待融合的原始信号之间同样具有相似性,以两者信息量的加权作为融合规则。同理,当 待融合的观测 信号结构相似度较低时,选择信息量较大的观测信号作为融合后的观测信号。实验结果表明 ,改进ROMP 算法的重构图像质量优于OMP、ROMP、SAMP等算法,其峰值信噪比(PSNR )提高了2~3dB。应用于医学图像 融合时,得到融合图像具有较好的人类视觉特效,保留了源图像中大部分特征信息,可在较 短时间内得到优质的融合结果。     

基于人眼视觉特性与自适应PCNN的医学图像融合算法

针对多尺度变换的图像特征,提出了一种基于人眼 视觉特性与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合新方法。首先,对经配准的源图 像进行非下采样Contourlet变换(NSCT), 得到低频、高频子带系数;然后,考虑到低频子带系数中保留了绝大部分源图像能量和图像 轮廓特征,提出 区域能量(RE)和梯度奇异值度量(GSVM)相结合的方法;考虑到图像全局特 征,将PCNN用于高频子带系数中,提出区域视觉对比度(SLVC )模拟人眼视觉特性作为PCNN的 外部刺激输入,设定PCNN的链接强度随视觉对比敏感度(VCS) 自适应变化,同时考虑到PCNN的迭 代次数,利用Sigmoid函数计算其点火输出幅值的显著性度量;最后,对获得的融合系数进 行逆NSCT得到融合图像。通过实验对比分析表明,本文算法不仅可以保留源图像信息的同时 ,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。     

基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准

图像配准是图像变化检测、融合、拼接等技术的 基础,在遥感图像处理领域具有广泛的应用 。利用非抽样Contourlet变换(NSCT)在图像分解上的灵活性,交叉累积剩余熵(CCRE)对遥感图像进行配准的有效性,提出一种基于CCRE和NSCT 的多模式遥感图像配准算法。首先对参考图像和待配准图像分别进行NSCT分解得到低频图像 ,然后采用CCRE作为相似性测度,利用牛顿法获得最优仿射变换模型的 参数对图像进行配准。实验 结果表明,本文方法能够较快的搜索到全局最优解,配准精度高,是一种有效的配准算法。     

基于边缘流与区域归并的彩色图像分割方法

为了克服边缘流各向异性扩散（EAD,edgeflow-dfiven anistropic diffusion）过分割和最小生成树（MST,minimum spanning tree）方法计算复杂度高的缺点,提出了结合边缘流与区域归并的彩色图像分割方法。首先利用EAD方法对图像进行预分割,然后利用MST方法依据全局最优化...     

基于高斯云改进的混沌麻雀搜索算法与应用

传统的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)在寻优过程中存在易陷入局部最优,以及搜索能力不足的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于高斯云改进的混沌改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)。首先,利用伯努利混沌映射初始化种群以提高算法初始种群质量;其次,在发现者位置更新中引入自适应高斯云变异策略来提高算法在迭代过程中的全局搜索能力;最后,利用t分布反向学习策略对最优位置进行随机反向学习,以提高算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中将本算法与其他4种基本算法利用13种基准测试函数进行对比实验,同时与其他的ISSAs进行对比。实验结果表明,本算法具有良好的收敛性以及精度,且全局探索能力相较于原算法大大提高。并将ISSA应用于Kapur熵多阈值图像分割任务中,结果表明,ISSA相较于其他4种基本算法有着更高的分割精度。     

基于EPON的公平带宽分享算法及其应用

考虑光学开放接入网（optical open access network）中的公平性,将最大最小公平算法用到双向服务等级协议（D-SLA）中,提出了一种基于以太无源光学网络（EPON）的易于实现的双向服务等级协议公平带宽分配算法。算法使用了两轮分配,通过分级管理确定首要SLA和次要SLA,对业务提供商和用户进行分级区...     

基于Contourlet域HMT似然概率的图像融合方法

传统的基于Contourlet变换的图像融合方法大都 忽略了Contourlet系数之间 的相关性,导致特征信息的丢失。本文根据隐马尔可夫树(HMT)模型的两种状态和 3组概率确定能有效捕获尺度间、尺度内的Contourlet系数特性的似然概率,设计了图像融 合规则。实验结果表明,Contourlet域HMT模型应用于图像融合领域,能充分挖掘数据之间 的相关性,为融合图像提取更全面、准确的特征纹理信息。     

基于贝叶斯检验模型的压缩感知算法及应用

针对正交匹配追踪(OMP)算法需设置冗余的支撑集,导致信号重构时运算量变大、抗噪性能和重构性能变差等问题,提出了一种基于贝叶斯模型的OMP(BOMP,bayesian orthogonal matching pursuit)算法。首先利用贝叶斯检验模型和OMP算法合理去除支撑集中的冗余部分,得到相等或略大于信号真实稀疏度的支撑集;其次构建BOMP的信号重构算法;最后将算法应用于ISAR成像。仿真和实测数据结果表明,由于本文算法可近似估计到信号的真实稀疏度,因此具有更好的抗噪性能以及重构精度,相应的运算量也明显减少。