改进的梯度阈值图像清晰度评价算法

数字图像技术实现自动对焦的关键步骤是有效的图像清晰度评价.针对传统的灰度梯度算法抗噪性差和实时性低的问题,提出一种改进的清晰度评价算法.首先通过OSTU方法和全局方差计算出图像自适应分割阈值;然后比较自适应分割阈值和图像像素点局部方差以提取整幅图像中的边缘像素点;最后考虑人眼视觉特性,采用多方向的Tenengrad算子对图像进行评价运算,将图像中边缘像素点的评价运算值进行叠加,得到图像的清晰度量化值.为了衡量改进算法的性能,将其与传统的灰度梯度算法进行比较.实验结果表明,与传统的灰度梯度算法相比,所提算法具有实时性高、灵敏度强且抗噪能力好的优点.     

基于TSPL的图像椒盐噪声去除新算法

在提出的三子集划分的灰度图像分层表示（TSPL）算法的基础上,主要研究对常见的椒盐噪声的去除。TSPL算法是一种新型的数字图像变换方法,其核心思想是用一系列具有解析形式的灰度函数逼近不规则的原图像灰度函数。在此分别处理由TSPL算法生成的各层基函数图像,将其划分为A,B,C三个区并将每个像素点赋值为0,1,2;结合图像椒盐噪声的特点,利用投票策略处理每个像素点的8?邻域,从而达到椒盐噪声去除的目的;最终通过TSPL算法对基函数重构来恢复原图像。采用在人类视觉系统的前提下提出的基于结构相似性的方法MSSIM算法作为图像质量评价的标准,实验结果表明,在主客观方面,该方法在去除噪声和保留图像细节方面明显优于传统的中值滤波方法。     

微小零件显微检测图像的清晰度评价

根据微小零件显微检测图像纹理相似、边缘信息太少和灰度分布范围有限等特点,从算法的基本原理出发,对传统清晰度评价函数进行了分析。针对传统清晰度评价函数无法兼具高灵敏度和抗噪性的缺陷,提出了一种基于局域方差信息熵的清晰度评价算法。该算法利用局域方差对各灰度级的自信息量进行加权,一方面弥补了信息熵函数缺失的空间信息,避免清晰度误判;另一方面增加清晰区域像素参与计算信息量时的权重,同时减少背景区域和噪声区域像素计算的权重,从而提高函数灵敏度。实验结果表明,与传统清晰度评价函数相比,局域方差信息熵函数不仅灵敏度很高,而且具有较好的抗噪性,可用于实际的自动对焦系统中。     

机载光电成像系统的像清晰度函数的研究

通过对数字图像功率谱的分析，建立了一种图像清晰度评价方法。该评价方法利用了任意图像的功率谱不变性，从而可以对任意图像进行清晰度评价。该方法结合了人眼的视觉特性，从而使评价结果更加符合人眼的主观感受。该评价函数的优点在于可实现对成像质量的动态评价，为进一步建立自适应光电成像系统奠定了基础。     

基于边缘轮廓线提取的自动对焦评价函数

红外序列图像清晰度评价对热像仪测温标定至关重要。文中针对传统空域评价算法的不足,提出一种基于图像轮廓线分割的红外序列图像清晰度评价方法。此算法基于变分水平集理论以能量泛函的最小化为目标,来求解使曲线趋向于目标,从而提取出红外图像中目标物的轮廓线;通过选取目标物体轮廓线两侧灰度均值大小来描述图像的清晰程度。以红外热像仪在标定时获取的序列图像为研究对象,运用文中所提出的方法与SMD,EOG,Robert,Wavelet算法之间的对比性分析。实验表明:文中所提方法满足清晰度评价函数所具有的单调性,无偏性与良好的灵敏度。     

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

机载光电成像系统的像晴淅度函数的研究

通过对数字图像功率谱的分析，建立了一种图像清晰度评价方法。该评价方法利用了任意图像的功率谱不变性，从而可以对任意图像进行清晰度评价。该方法结合了人眼的视觉特性，从而使评价结果更加符合人眼的主观感受。该评价函数的优点在于可实现对成像质量的动态评价，为进一步建立自适应光电成像系统奠定了基础。     

基于自适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法

针对视觉背景提取算法(ViBe)对光照变化和运动 阴影敏感、提取的运动区域容易产生空洞的问题,本文提出了基于自 适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法。根据图像的局部背景亮度与色彩的空间频率对 人眼视觉的影响,自适应的确定 每个像素点的色差阈值,用于像素点与背景模型的匹配;然后,利用邻域像素点的空间一致 性原则,对检测结果进行修正; 最后,统计各连通域的面积,去除小面积的运动目标。实验结果表明,本算法可以有效的适 应光照变化、抑制运动阴影、填 补运动区域的空洞,具有比ViBe算法更好的检测效果。     

采用光流估计的数字相机自动对焦算法

自动对焦技术对于数字相机至关重要，它是获取清晰图像的重要手段。针对复杂环境下多目标场景图像，提出了一种基于光流场估计的自动对焦算法。通过计算输入图像序列的光流场，对场景中的运动目标进行检测，根据目标运动属性准确判断出感兴趣目标。改进了Brenner清晰度评价方法，利用目标的二维边缘梯度信息建立评价函数，并且通过非线性增益提高评价函数的灵敏度，减小了噪声对评价值的影响。实验证明，该算法能够在主辅目标景深比达50倍的情况下分辨出感兴趣主目标，并在方差为0.02的随机噪声干扰下能有效地评价图像的清晰度；此算法将Brenner等评价函数的峰值稳定余量提高了1至4倍，对于不同图像具有良好的鲁棒性，易于硬件实现。     

气动退化图像的改进复原算法

针对气动光学效应引起的图像模糊退化导致复原处理困难的问题,提出了一种气动退化红外图像的改进复原算法。具体做法是:在假设退化图像的点扩散函数服从高斯分布的前提下,对图像进行带参数维纳滤波,在此过程中,使用图像清晰度评价函数作为复原效果的评价实现了算法中参数的最优化。通过多组仿真实验和算法的对比分析表明,算法较好地保持了图像细节,较好地恢复了图像质量,实时性较好。     

Image extraction in DCT domain

More and more digital images are being stored in compressed formats, among which the format using discrete cosine transform (DCT) coefficients is widely adopted (JPEG, MPEG, H.263 etc). To exploit those successful image processing techniques developed in the pixel domain, the authors propose a fast image extraction algorithm to allow images to be extracted directly from compressed DCT coefficients without full decompression. In the proposed technique the extracted images retain quality comparable with that of fully decoded images. However, the computing cost and the storage expense incurred by the proposed algorithm are very much lower than the costs of full decompression. The experiments also demonstrate that the proposed algorithm has tremendous potential in that all existing image processing techniques developed in the pixel domain can be directly applied to compressed images, without involving full decompression.     

基于像素失真耦合边缘特征融合的无参考质量评价

为了适应多种类型的模糊图像进行质量评价,提高评价模型对图像模糊和振铃的洞察能力,提出了一种像素失真与边缘特征融合的无参考质量评价算法.首先,根据像素失真理论,计算图像像素的标准差和绝对差分值,提取图像的像素特征;然后,计算图像水平和垂直方向的过零率,并利用边缘保持滤波器对图像边缘信息进行测量,精确提取图像的边缘特征;最后,利用提取的像素特征和边缘特征,定义特征融合函数,并引入粒子群优化(PSO)对融合函数参数进行优化,提高对图像模糊和振铃的洞察能力,根据融合特征构建图像质量评价模型.与当前无参考质量评价算法比较,所提算法能够有效地对JPEG(Joint Photographic Experts Group)、JPEG2000(Joint Photographic Experts Group 2000)、模糊等失真图像进行质量评价,评价指标CC(Correlation Coefficient)与SROCC(Spearman Rank-order Correlation Coefficient)达0.9477和0.9153.该算法与主观评价方法具有较好的一致性,能够较好地适用于多种类型的失真图像评价.     

同轴数字全息自动聚焦与再现像的融合

由于数字全息采用相干光成像,当再现距离偏离焦点时,再现像的边缘会出现振荡现象,采用传统的清晰度评价函数不能准确实现自动聚焦。通过对再现像进行小波分析可以发现,偏离焦点时的小波变换高频系数的幅值比聚焦时要小得多。针对这一特点,对拉普拉斯算子和小波变换清晰度评价函数进行了改进,将原来利用高频系数之和改为利用聚焦窗口中高频系数的最大幅值为清晰度评价依据。为便于同时观察到数字全息三维空间内的目标,还提出了将不同层面上的再现像进行融合的算法。进行了模拟数字全息自动聚焦及再现像融合实验和用数字全息观察生物标本的实验。实验结果表明,改进后的清晰度评价函数可以准确实现数字全息的自动聚焦;提出的融合算法可以将数字全息再现后得到的一系列再现像融合到一幅图片中。     

敦煌壁画数字图像拼接评价模型研究

针对敦煌壁画数字图像拼接后存在的评价问题,系统地分析了图像拼接质量客观定量评价的各种参数和方法,结合敦煌壁画数字图像的特点,提出了一种较完善的图像拼接结果评价标准模型。进而分别用Harris算法、SURF算法对数字图像进行拼接,并对拼接后的图像采用评价标准模型进行评价。通过大量实验证明,这一模型能更准确地反映人眼的主观感受。由于针对不同的场景,图像的各个指标都不尽相同,所以很难指定一个统一的指标标准,针对这一难题,实验中还添加了＂自定义设置＂,可以对各个指标进行调节,以适应不同的场合。     

基于非局部先验的雾线优化图像去雾算法

针对非局部先验去雾算法中雾线端点像素位置精确度不足的问题,提出了雾线优化的非局部先验图像去雾算法。首先分析雾线理论,结合暗通道理论确定最大聚类雾线真实端点,以其为已知条件补偿小聚类雾线端点与大气光之间的距离,根据类内不同像素与雾线对应夹角预估单个像素雾线端点进而求得像素级优化后的透射率,最后根据图像局部灰度值差异融合暗通道先验(dark channel prior, DCP)和非局部先验透射率得最终透射率图。将本文算法与其余3种去雾算法在多幅户外雾图下通过主观及客观两方面分析比较,实验结果表明该算法能取得更好的去雾效果,尤其在天空区域图像复原效果较为突出。     

A multiplicative iterative algorithm for box-constrained penalized likelihood image restoration

Image restoration is a computationally intensive problem as a large number of pixel values have to be determined. Since the pixel values of digital images can attain only a finite number of values (e.g., 8-bit images can have only 256 gray levels), one would like to recover an image within some dynamic range. This leads to the imposition of box constraints on the pixel values. The traditional gradient projection methods for constrained optimization can be used to impose box constraints, but they may suffer from either slow convergence or repeated searching for active sets in each iteration. In this paper, we develop a new box-constrained multiplicative iterative (BCMI) algorithm for box-constrained image restoration. The BCMI algorithm just requires pixelwise updates in each iteration, and there is no need to invert any matrices. We give the convergence proof of this algorithm and apply it to total variation image restoration problems, where the observed blurry images contain Poisson, Gaussian, or salt-and-pepper noises.     

一种基于新超混沌Chen系统的置乱替代相结合的加密算法

随着多元化媒介和数字化信息网络的急速发展,数码形象加密技术在图形形象的安全保存、传达输送、著作权保护和秘密通信等领域被普遍推广应用。针对现有基于超级混沌的图像加密算法的缺点,提出了一种改进算法,该算法对像素加扰进行优化配置,通过像素置换和加密文本扩散过程,进一步混乱明文图像与加密文本图像的关联效应,从而能缩短超级混沌系统的迭代时间。研究结果表明加密后直方图的像素值分布均匀;密文之间的NPCR值和UACI值分别为99.6521%和33.4321%,表明算法对加密密钥的微小改变具有极强的敏感性;在新超混沌序列量化模式中引入该方法可有效提高操作效率,且该算法无论在安全方面还是有效运用方面都具备良好性能,可在图像安全通信和其他领域广泛使用。     

数字遥感图像清晰度评价研究

清晰度作为衡量数字图像质量的重要指标,现有的评价方法仍不够成熟。经对当前主要的图像清晰度评价方法分析研究,提出一种基于边缘对比度的遥感图像清晰度评价方法,并进行了实验数据分析。结果表明,该评价方法客观、高效,既能够对不同模糊程度的同一图像内容进行清晰度评价,也能在一定程度上对不同内容的遥感图像进行评价,具有很高的实用性。     

基于颜色色差的彩色图像压缩技术研究

根据图像DCT变换域系数特征和结合人眼辨别颜色色差的阈值,提出了一种基于颜色色差的彩色图像压缩技术方案。方案首先将彩色图像转化到与设备无关的CIELAB颜色空间,并进行DCT变换和色差计算;再通过人眼辨别颜色色差的阈值进行有选择的量化,并通过Huffman算法进行编码、压缩;最后利用其逆过程进行解压。通过仿真实验,结果表明,重建的彩色解压缩图像与源图像几乎一样,各分量亮度图的解压缩图像的PSNR均超过30dB,人眼几乎不能分辨其差异;衡量编码质量优劣的5个参数值均达到较好效果,且在保证解压缩图像质量的情况下,彩色图像的压缩比能够达到107.167 8,完全可以满足彩色图像压缩的需求。结果表明,提出的基于颜色色差的图像压缩技术方案是一种可行的、较好的彩色图像压缩技术。