准分子激光治疗设备光斑能量密度的可视化分析

提出用于光斑能量密度可视化分析的方法,先通过对准分子激光光斑图像进行预处理,再对光斑波面采用泽尼克多项式进行波前拟合和重构,并利用伪彩色技术将激光光斑的256级灰度图像变换为连续变化的伪彩色图像,通过空间灰度插值运算将离散的图像数据生成光斑的彩色三维模型,实现激光光斑能量分布结构的三维可视化,反映了光斑不同区域能量分布的相对大小和位置,为准分子激光治疗设备质量评判提供重要依据。     

基于脊波变换与混沌系统的图像加密技术

提出了一种基于脊波变换以及混沌序列的快速图像加密算法．利用脊波变换的基本原理,对秘密图像以及由混沌序列生成的广义混沌图像进行脊波变换,然后把脊波变换后系数进行融合,最后利用脊波逆变换进行图像重构得到结果图像．数值试验表明该算法简单易行,抗攻击能力较强.     

基于混合编码和IWT的医学图像近无损压缩

本文对医学图像先采用DPCM预测变换后,再选择IWT(整数小波变换)对其进行分解,对分解后的低频和高频子带分别作无损Huffman编码和有损矢量量化.根据小波分解后系数的分布特征,能量大部分集中在低频部分,对低频进行无损熵编码,对高频采用量化处理,去除人眼不敏感的冗余信息.最后利用处理过的低频和高频系数进行重构获得压缩后的图像.并与传统的离散小波变换压缩编码,JPEG和JPEG2000进行比较,实验结果表明,利用该方法能得到较高的压缩比和较好的压缩效果.     

多传感器图像互调制快速融合

基于多分辨率分析的图像融合是当前主流技术,然而因其包含分解和重构变换,导致算法复杂性高,难以满足图像序列融合的实时性要求.针对此问题,提出了一种多传感器图像互调制快速融合(FMMF)算法.首先对两幅源图像分别用基于对应像素能量比值所确定的系数进行放大,然后分别加上由图像统计参数得到的偏移项,最后将两部分相乘并规范化即得...     

基于粒子群优化的多小波图像降噪

提出一种基于粒子群优化的多小波图像降噪方法.该方法首先根据图像降噪的特点,采用粒子群算法优化CL多小波的前置滤波器,实现了图像多小波变换的自适应预滤波;接着对一幅含噪声图像进行多小波分解,根据多小波分解后的能量分布特性,对小波系数进行阈值处理;后经多小波反变换,得到重构图像.实验表明,本文方法的客观性能(PSNR)和主...     

基于旋转电极的电容层析成像技术图像融合算法

针对固定电极的电容层析成像技术独立测量值较少,且由于电极位置的影响而导致重建图像失真等问题,提出了一种基于16旋转电极的电容层析成像技术系统模型及对应的图像融合方法。模型对16电极的电容层析成像技术模型进行4次旋转,得出的数据分别采用线性反投影算法和修正共轭梯度法算法进行图像重建,再将重建的5张图像进行小波变换,变换得到的低频和高频成分分别采用加权平均和主分量分析的融合准则进行图像融合。实验结果表明:提出的电容层析成像技术旋转模型通过增加测量电容数,结合图像融合方法可明显提高重构图像质量,降低成像误差。     

基于平稳小波/Contourlet域非线性扩散的印章图像去噪

在印章鉴别系统中,正确鉴别印章的前提条件是得到高质量的预处理图像.提出了分别将平稳小波变换、Contourlet变换与各向异性扩散相结合的印章图像去噪方法.首先对图像进行平稳小波/Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像.给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和...     

一种新的超分辨率图像重建算法

超分辨率重建是提高图像分辨率的一种方法.根据图像分层变换和插值处理的特点,提出了一种将分层子带变换S+P变换(序列变换加预测运算)和插值算法相结合的超分辨率重建算法.该方法首先对图像序列进行运动估计和运动补偿,然后再对配准后的图像序列进行S+P变换,并对分解得到的高频子带进行插值,最后通过S+P逆变换得到超分辨率图像....     

基于奇异值分解的红外弱小目标检测

鉴于传统的基于单幅图像奇异值分解红外弱小目标检测算法的不足,提出了一种新的基于图像序列奇异值分解的红外弱小目标检测算法.首先,利用图像序列构造图像矩阵并进行奇异值分解,得到对应的特征值与特征向量;其次,利用处理后的特征值和特征向量重构图像序列,得到新的特征图像序列;再次,在特征图像序列中选取合适的特征图像进行处理从而增强目标并抑制背景;然后,对新特征图像进行阈值分割,得到要检测的弱小目标;最后,对序列中的每幅图像分别进行帧间位置修正与帧内位置修正,以达到检测红外弱小目标的目的.实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性与实时性.     

基于背景图像的视频图像压缩感知重构关键技术研究

目的针对视频序列相邻帧图像之间的相关性,提出了基于帧间差分的背景图像的视频图像重构算法。方法利用前2帧的重构图像求得背景图像,作为下一帧图像重构的先验知识。结果明显提高了重构图像的质量,同时也减少了重构图像所需时间。结论将帧间差分法与压缩感知重构算法相结合得到的视频重构算法,在视频图像重构的质量和速度上都有明显优势。     

消除零级衍射和循环移位改善计算机合成全息图的再现质量

分析了影响计算机合成全息再现像质量的主要因素,提出了一种改善计算机合成全息再现像质量的方法。零级衍射严重降低了再现像的对比度,连续两次离散傅里叶变换的循环移位作用使得再现虚像最后一行和最后一列被分别循环移位到第一行和第一列。采用Burch型合成全息图再现算法消除了零级衍射,调整像素的位置消除了虚像的循环移位,使得全息图能够精确恢复原始图像,实验证明这种方法能改善再现像质量。     

双层插值NAH噪声源定位方法研究

针对近场声全息(near-fieldacousticholography,NAH)在实际测量环境下降低环境噪声的影响且保证全息面上声压重建精度的需求,基于空间面积分声压重建理论,在基于等效源法的近场声全息方法(near-field acoustic holography based on equivalent sour...     

透火焰红外数字全息图像的分辨率增强算法

近年来,高温干扰遮蔽情况下利用红外热成像与数字全息成像相结合的新技术观察火场中目标成为时下的研究重点。理论上火焰和浓烟对长波长的红外数字全息成像没有影响,但在现实火场环境中,燃烧物的大颗粒灰尘将会干扰光路,严重增加了全息图重建图像的噪声。本文提出了一种新的图像处理算法来抑制红外数字全息重建的噪声。该算法利用双边滤波器配合拉普拉斯金字塔算法将全息重建图像的细节和能量层分开,再对细节层进行滤波,然后用反向拉普拉斯金字塔算法将分离的层叠加回重建图像中,从而提高重建像的分辨率,并通过模拟火场环境验证了该算法对改善红外数字全息图重建像的分辨率具有显著效果。     

采用离散余弦变换的小波图像去噪方法

提出一种通过对小波域中噪声能量的估计来进行去噪的新方法。算法采用离散余弦变换(DCT)提取小波系数的主要特征,无需对噪声方差进行估计。对图像进行小波分解,利用 DCT对高频子带进行局部特征提取;利用部分 DCT 系数对小波系数进行重建,并以重建系数的平均能量作为局部噪声能量的估计;去除原小波系数中的噪声分量后,进行小波逆变换,得到去噪后的图像。实验证明,其峰值信噪比(PSNR)比通常的阈值萎缩法提高了 2-4dB。     

基于Retinex的弱可见光和红外图像融合算法

目的 针对目前弱可见光与红外图像融合后的图像仍存在细节大量丢失、目标模糊不清的问题,提出一种基于Retinex对弱可见光图像进行增强预处理后,再基于NSST和SWT变换进行图像融合的算法。方法 首先用SSR对弱可见光图像进行增强处理,增强后的可见光和红外图像进行NSST分解得到第1次的高低频系数,高频系数采用基于局部能量特征的方法进行融合;低频系数经过SWT分解得到第2次高低频系数,第2次的高频系数采用同样的方法融合,低频系数采用线性加权方法融合,然后将第2次高低频的融合结果经过SWT逆变换得到新的低频系数。最后把第1次高频系数融合结果和新的低频系数进行NSST逆变换得到融合图像。结果 通过仿真实验,将文中算法与NSST,NSCT以及文献[5]算法进行对比,结果表明主观视觉上融合图像细节更加清晰,客观评价上,平均梯度、空间频率（SF）、标准差、信息熵、边缘信息保留量等指标分别提高了35.63%,26.73%,16.89%,7.2%,4.6%。结论 文中算法对图像融合有较好的改善作用,融合图像的可视性和图像质量都得到显著提高。     

基于APEX方法的湍流退化图像复原算法

在目标探测过程中,为了消除大气湍流带来的影响,提出了一种基于APEX方法的盲去卷积图像复原算法.该算法是一种非迭代的盲图像复原算法,以湍流退化系统具有G类点扩展函数为假设前提,通过模糊图像的频谱信息直接估计点扩展函数,并采用SECB方法实现目标图像的重建.本文对该算法的原理及其对湍流退化图像复原的可行性进行了深入研究,进行了真实的湍流退化图像的复原实验,其结果表明,该算法能够快速实现对湍流退化图像的重建,并具有一定的稳定性,能满足目标探测过程中的实时性要求.     

基于小波变换的CT/ECT图像融合方法

在基于工业CT及ECT的多相流参数测量中,CT所得重建图像分辨率较高,但由于其投影角度较少,重建图像边缘出现失真;对于ECT 系统,由于其敏感场软场特性,其重建图像分辨率较低,但图像边缘保真度高。基于二者的互补特性,研究了CT/ECT图像融和方法,提出了改进的逻辑滤波器算法应用于小波变换的低频系数融合规则,结果表明该方法可提高融合后的重建图像质量。     

Optical and thermal band gap energy of chemically deposited bismuth(III) selenide thin films

The band gap energy of bismuth(III) selenide in thin-film form was determined using the optical and thermal methods. The optical band gap energy of 0.35 eV was calculated on the basis of the recorded optical spectra in the near-infrared region, within the framework of a parabolic approximation for the dispersion relation, using the equations which arise from Fermi’s golden rule for electronic transitions from valence to conduction band. From the temperature dependence of the dark electrical resistance of the bismuth(III) selenide thin films in the region of intrinsic and extrinsic conduction, a thermal band gap energy of 0.37 eV and an ionization energy of the donor impurity level of 0.13 eV were calculated. The thermal, as well as the optical band gap energy are in excellent agreement with a literature value for bulk bismuth(III) selenide. On the basis of these data, several conclusions on the film microstructure (nanocrystalline versus glassy) are derived and also an estimation of the higher bound to the Bohr’s excitonic radius for bulk Bi₂Se₃ is given.     

基于小波系数邻域特征的CT与MR图像融合方法

提出一种基于小波变换的像素级CT,MR医学图像融合方法,利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数邻域特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合,低频分量采用邻域方差指导,高频分量采用邻域能量指导,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明:不论从主观感受,还是采用信息熵和平均梯度两项指标作为客观定量评价标准,该方法都优于传统的融合方法,获得的融合图像有效地综合了CT与MR图像信息,能够同时清晰地显示脑部骨组织和软组织.     

一种基于小波子带熵的遥感图像压缩算法

提出了一种使用小波子带熵进行比特分配的遥感图像压缩算法.对遥感图像进行小波提升分解后,分析了各高频子带能量百分比及其熵的变化趋势,在此基础上提出了一种新的快速比特分配方法-使用子带熵进行比特分配.然后对各个高频子带进行均匀量化,量化后的数据采用比特平面编码.对最高比特平面只记录该比特平面中非零系数的坐标,其它比特平面采用行程编码和Huffman编码方法进行压缩.实验结果表明,纹理复杂以及相对平坦的遥感图像使用该算法压缩后都可以获得很好的重构图像质量,峰值信噪比均大于34dB,而压缩比则与图像的复杂程度有关.