超分辨力图像处理技术进展及在遥感中的应用

介绍了超分辨力图像复原处理技术在国内外的进展,着重介绍了基于Baves分析的单幅图像超分辨力算法——基于Poisson分布的最大似然法(PML)、基于Poisson分布的最大后验概率法(PMAP)和基于Markov约束的Poisson分布的最大后验概率法(MPMAP)以及基于多画幅MPMAP超分辨力复原算法,并给出了单幅MPMAP法以及多画幅MPMAP超分辨力复原算法处理实际遥感图像数据源的结果,表明超分辨力图像处理技术在遥感成像领域具有良好发展和应用前景,有效实现了遥感图像中高频分辨力的复原。     

基于小波变换的RL湍流退化图像复原算法

为了从湍流退化图像中准确有效地恢复出目标图像,提出一种基于小波变换的RL湍流退化图像复原算法。该算法首先对湍流退化图像进行小波分解,可得到不同分解尺度下,不同频带的子图像。根据不同方向的高频子段的小波系数,估计出各个高频子段噪声方差,进而求得适用于各频段的自适应阈值,以这些阈值为软阈值法的临界条件分别对各频段的小波系数进行收缩,最后用RL算法去迭代小波重构后的图像来实现湍流退化图像的复原。为了验证该方法的有效性,分别用这两种算法在不同噪声条件下,对同一幅退化图像进行了仿真实验。改进后的算法使得两幅图像的峰值信噪比分别提高5.894 3dB和7.108 4dB。结果表明,本文的算法相比RL算法在复原效果上有一定的提高。     

一种空间自适应小波门限去噪算法

提出了一种空间自适应小波门限去噪算法,该算法在小波域对含噪小波系数做两次自适应去噪,两次自适应门限分别基于最大似然(ML)方差估计和最大后验概率(MAP)方差估计.仿真结果表明,该算法与其它自适应门限去噪算法相比,去噪后的图象具有更高的峰值信噪比(PSNR).     

一种新的基于NIG模型的四元数小波图像去噪方法

基于正态逆高斯模型和快速双边滤波,本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法。首先将噪声图像进行四元数小波变换分解,其次应用快速双边滤波算法处理低频子带,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数,最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪。对提出的算法进行实验仿真,通过与已有优秀去噪算法比较,结果显示本文方法取得了不错的视觉效果,且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高。     

一种基于小波变换的序列图像中小目标检测与跟踪算法

该文提出了一种快速检测序列图像中低信噪比(2dB)小目标的算法。采用小波滤波器对每帧图像滤波,提高目标的信噪比,降低了低信噪比小目标检测算法的运算量;采用固定长度的假设检验算法,生成起始航迹,有效地避免航迹的漏检;采用截断序贯似然比检验,形成确认航迹。仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2dB的小目标(22)的检测与跟踪。     

基于Contourlet变换域统计模型的路面图像去噪算法

提出了一种基于Contourlet变换域统计模型的图像去噪算法,用于复杂背景下的路面病害图像,可以获得较为清晰的裂纹病害信息。利用χ2统计假设检验方法得出Contourlet变换系数近似服从拉普拉斯分布,进而应用最大后验贝叶斯估计推导出对含噪图像Contourlet系数的萎缩公式。实验结果表明,该算法能较好地实现噪声抑制和信号保留间的平衡,与小波去噪算法比较,其去噪后图像的信噪比提高4 dB。     

低剂量CT投影图像噪声分析及去噪算法研究

提高低剂量CT图像的信噪比(SNR)是使低剂量CT获得有效临床应用的关键。本文对低剂量CT投影数据噪声研究发现,在投影图像的某些区域中可能会存在一些孤立的噪声点,滤除这些孤立点后的投影数据近似服从非平稳高斯噪声分布。由此,提出一种低剂量CT图像降噪算法,包括"孤立点"检测与滤波(IDE),基于最大后验概率(MAP)的高斯噪声滤波及FBP重建过程。计算机仿真以及真实数据实验表明,本文提出的去噪算法获得的重建CT图像,SNR及视觉效果均有明显的提高。     

基于上下文和隐类属的小波域马尔可夫随机场SAR图像分割

该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori, MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。     

图像复原的小波域稀疏模型方法

介绍了一种基于小波域稀疏模型的有效图像复原算法.首先采用Student-t分布模型刻画小波系数的边缘统计特征,该分布具有尖峰重尾的特性,能很好地拟合图像小波系数的分布情况.其次,基于Student-t模型,在最大后验估计框架下复原图像,等价于一个高维非凸目标函数的最小化问题,给出了一种有效的最小化算法,将非凸目标函数最小化问题转化为迭代二次目标函数最小化求解,而二次目标函数最小化可采用共轭梯度迭代法快速求解.实验结果表明:不论根据客观改善信噪比的大小还是主观视觉效果,该算法都能获取很好的复原效果,从而验证了该方法的有效性.     

基于EM算法的低剂量CT图像去噪

提高低剂量CT图像的信噪比是使其获得有效临床应用的关键.文中针对低剂量CT投影数据极低信噪比特性以及投影数据噪声所特有的非平稳高斯特性,提出采用EM(Expectation-Maximization)算法通过求解图像后验概率的条件期望值最大的方法达到图像复原目的,同时在算法中实现了图像模型参数的估计,并且引入Gibbs采样技术,很好的解决了算法计算问题.计算机仿真及真实投影数据的实验表明,本文算法无论从复原图像的可视化效果上还是从噪声-分辨率关系的定量分析上,都具有一定优势.     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。     

基于MPMAP序列红外图像高分辨力重建和非均匀性校正

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正是获得高性能热成像的基本保证,非均匀性校正(NUC)算法是当前国内外研究的重要方向.鉴于序列图像的超分辨力复原方法和基于场景的NUC算法都需要存在微位移的多帧序列目标场景图像,本文在Poisson和Markov分布假设的基础上,将超分辨力复原与NUC结合,针对存在非均匀性的红外...     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。     

基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法

现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题。针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法。首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像。综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵（IE）,熵增强（EME）和平均梯度（AG）3个指标都有较优的计算结果。基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求。     

基于离散正交小波变换的红外图像去噪方法

提出红外图像去噪方法，将小波变换与广义交叉确认原理相结合，在噪声方差未知的前提下，只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散正交小波变换后，分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪，使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明，该方法在有效地去除噪声的同时，能较好地保持红外图像的细节信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho提出的小波阈值去噪方法、Johnstone提出经过调整的小波阈值法和传统的中值滤波法。     

基于红外视景仿真技术的导向滤波算法

为了实现红外图像去噪声、去模糊的目的,采用综合红外仿真建模技术、导向滤波和盲卷积去模糊的方法,分析了导向滤波算法在视觉图像中的原理,并提出了导向滤波算法的核心——导向图像;采用红外视景仿真技术生成导向图像,解决了导向图像来源问题,并综合导向滤波和盲卷积去模糊算法,有效去除了红外图像噪声和模糊.对综合算法进行了理论分析和...     

Combining spatial and scale-space techniques for edge detection to provide a spatially adaptive wavelet-based noise filtering algorithm

New methods for detecting edges in an image using spatial and scale-space domains are proposed. A priori knowledge about geometrical characteristics of edges is used to assign a probability factor to the chance of any pixel being on an edge. An improved double thresholding technique is introduced for spatial domain filtering. Probabilities that pixels belong to a given edge are assigned based on pixel similarity across gradient amplitudes, gradient phases and edge connectivity. The scale-space approach uses dynamic range compression to allow wavelet correlation over a wider range of scales. A probabilistic formulation is used to combine the results obtained from filtering in each domain to provide a final edge probability image which has the advantages of both spatial and scale-space domain methods. Decomposing this edge probability image with the same wavelet as the original image permits the generation of adaptive filters that can recognize the characteristics of the edges in all wavelet detail and approximation images regardless of scale. These matched filters permit significant reduction in image noise without contributing to edge distortion. The spatially adaptive wavelet noise-filtering algorithm is qualitatively and quantitatively compared to a frequency domain and two wavelet based noise suppression algorithms using both natural and computer generated noisy images.     

医学图像增强系统设计

为了改善医学图像的视觉效果,提高图像的清晰度,使之更适合于机器的分析处理以及人的视觉特性,并突出病灶点,为病理学诊断和临床诊断提供可靠依据。设计了一个对医学图像十分具有针对性的图像增强系统。针对CT图像的电子噪声提出了基于修正维纳滤波的小波包去噪算法;针对B型超声图像的散斑噪声提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法;针对医学图像对比度低,边缘信息模糊等特点,提出了基于小波变换的医学图像增强算法。当噪声方差为0.01时,基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法获得的PSNR比经Wiener滤波方法获得的PSNR高出9 dB。系统能快速找到噪声点进行定点去噪,能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,从而达到较好的处理效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据。     

去块效应方法的研究

主要陈述了视频压缩中的去块效应方法,着重介绍了作为后处理模块的去块效应算法,主要包括空域滤波、凸集映射迭代、基于小波变换的频域滤波以及最大后验概率等方法,最后从图像质量、PSNR性能和复杂度等方面分析了算法的优缺点以及适用场合.     

对称Alpha稳定分布噪声下单天线干扰消除算法

蜂窝移动通信系统性能受限于码间干扰、同频干扰和脉冲噪声等因素。本文提出一种基于粒子滤波的单天线干扰消除算法。首先,对脉冲噪声采用Alpha稳定分布进行建模,并对该模型进行高斯近似,递推得到多个未知信道参数的联合后验概率。其次,提出基于延迟粒子滤波的同信道传输码元最大后验估计方法。理论推导和仿真实验结果表明本文算法能够消除码间干扰和同频干扰对码元检测的影响,与其他干扰消除算法相比,特别是在强脉冲噪声和未知信道参数情况下,具有一定的优势。