一种改进的POCS算法的超分辨率图像重建

图像超分辨率是指从一组模糊的低分辨率图像重建一帧清晰的高分辨率图像的过程.从经典的基于凸集投影POCS（projection onto convex set）的超分辨率图像重建算法出发,分析重建后高分辨率图像边缘模糊的成因,提出了一种基于保留边缘信息的POCS超分辨率图像重建算法.实验结果表明该方法能够明显地提高重建图像的质量.     

基于图像融合的深度图像修复算法

针对目前大多数深度相机采集到的深度图像中含有大量噪点以及大面积的空洞问题,提出一种基于图像融合的深度图像修复算法。采用改进分水岭算法提取彩色图像中的边缘信息,基于KD树近邻算法依据深度图像的梯度信息提取分类信息,将彩色图像的边缘信息与深度图像像素点的分类信息相结合,得到精确地图像分类结果,再对融合后的每一类进行最小二乘法算法拟合空洞,修复深度图像中出现的大面积空洞问题。实验结果表明,该方法在对物体边缘处小面积空洞进行较为准确地修复的同时,能够对深度图像中存在的大面积空洞问题进行有效修复。     

采用边缘Gibbs现象抑制的红外图像POCS重构算法

在研究和分析凸集投影(Projection Onto Convex Sets,POCS)法的基础上,提出了一种改进的图像超分辨率重构算法.该算法充分利用空域确定模型,通过平滑降噪处理,经运动估计进行配准;突出数字图像细节信息的同时,有针对性地修改点扩散函数(Point Spread Function,PSF)取值,通过有效抑制边缘Gibbs现象获得最佳质量的高分辨率重构图像.对重构后的红外图像质量进行了定量评价.结果表明,图像质量取得了预期的效果.该技术在红外目标识别与跟踪、红外侦察与反侦察、舰船红外目标特性研究、高清数字图像处理、旧视频翻录和生物信息提取与识别等方面具有重要的应用价值.     

基于Curvelet方向特征的样本块图像修复算法

能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.同时根据构造的加权颜色-方向距离寻找合适的多个匹配块,并利用多个匹配块在构造的颜色和方向空间内的邻域一致性约束下稀疏表示目标块,同时根据目标块所处区域特性自适应确定误差容限.实验结果表明提出算法较现有算法可获得更优的修复效果,尤其是在修复富含结构纹理破损类型的图像时.     

闪烁体缺陷引起的CT图像伪影修复

为了修复X射线投影图像中闪烁体缺陷引起的图像伪影,提高X射线投影图像的三维重构质量,结合X射线成像过程中闪烁体缺陷的结构特点,提出了一种改进的BSCB修复算法(IBSCB)。利用Kirsch算子对本底图像进行处理,获得标记出闪烁体缺陷像素的掩膜图像。进而对样品投影图像中相应的缺陷区域按照由外及内的顺序迭代进行修复和扩散,在对外层缺陷区域修复完成后,利用修复后的信息修复内部缺陷区域,并且根据周围缺陷像素的个数确定修复和扩散过程中的迭代系数和迭代次数;对于其中的修复过程,采用log算子滤波,并将滤波后的信息沿等照度线方向扩散实现图像修复。从主观视觉和客观数据两方面对BSCB和IBSCB修复算法进行评价。不同放大倍率下X射线投影图像的修复结果表明:IBSCB不但提高了修复质量,而且其修复速度也比BSCB算法提高了5~6倍。比较修复前后X射线投影图像的三维重构图像,进一步验证了本文算法的有效性。     

一种改善被动毫米波重建图像质量的方法

凸集投影(POCS)算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法.针对常规POCS算法收敛速度慢、存在边缘震荡效应的问题,论文结合被动毫米波图像降质模型,提出了一种用于被动毫米波图像超分辨率重建方法.该方法有效利用图像的边缘信息,根据不同的区域选择相应的松弛算子,同时建立边缘约束集来保证边缘图像的尖锐性.实验结果表明.在有效消除边缘震荡效应的同时提高了收敛速度,适用于被动毫米波图像的超分辨率处理.     

基于结构偏移映射统计和多方向特征的MRF图像修复算法

为使目标移除后的修复效果更好地满足人眼视觉要求,本文提出基于结构偏移映射统计和多方向特征的修复方法.一方面,为更好地保持修复后图像结构部分的连贯性,首先基于Curvelet变换获得的边缘特征将待修复图像划分为结构部分和非结构部分,分别统计相似块之间的偏移映射,在此基础上选择主要的偏移映射作为两部分的候选标签.另一方面,为更好地保持填充区域内相邻像素间的连续一致性,构造引入多方向特征的全局能量优化方程.实验结果表明本文所提出的图像修复算法性能优于多种现有算法.     

基于CEMA的视频文字提取与背景修复

本文在综合分析文字提取与图像修复算法的基础上,提出了一种新的基于CEMA的视频文字提取与背景修复算法。即应用垂直、水平、对角三个方向的彩色边缘检测算子(Color Edge)检测出相应的文字边缘信息,再运用形态学(Morphology)对每个方向的边缘图像进行处理,并运用与融合(And)提取出文字区域,最后运用纹理修复算法对文字遮挡的背景进行修复。实验证明,本文的算法具备较好的文字提取及修复效果,对图像中人工添加的倾斜文字有一定的鲁棒性。     

空间差异度量约束的图像修复

针对传统算法在图像修复时选取最佳块匹配准则的单一性和随机性的问题,提出了一种空间差异度量约束的图像修复方法。该算法利用等照度线确定待修复块的优先级,根据空间差异度量约束的最佳块匹配准则搜索与该待修复块最匹配的样本块,采用最佳匹配块的信息更新优先级最高的待修复块的信息以修复其缺失像素信息。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法能有效提高图像修复的主客观质量,对三种类型的信息缺失均取得了较好的修复效果。     

动态尺度块匹配约束下的链式优化图像修复研究

针对由块间像素值突变引起的修复质量下降问题,提出一种基于动态尺度块匹配的链式优化图像修复算法.该方法依据先验信息与结构特征确定当前修复层所有图像块的候选匹配块数量;构建多尺度块匹配搜索模型,以二次搜索定位目标候选块,形成图像修复可行解空间.在候选块集合约束下,建立基于块间关联匹配特性的链式优化修复模型,并采用动态规划法求解当前修复层的最优匹配块集合,实现对图像的由外向内修复.实验结果表明,算法对多种自然图像的修复达到了令人满意的效果.     

Concealment of damaged block transform coded images usingprojections onto convex sets

An algorithm for lost signal restoration in block-based still image and video sequence coding is presented. Problems arising from imperfect transmission of block-coded images result in lost blocks. The resulting image is flawed by the absence of square pixel regions that are notably perceived by human vision, even in real-time video sequences. Error concealment is aimed at masking the effect of missing blocks by use of temporal or spatial interpolation to create a subjectively acceptable approximation to the true error-free image. This paper presents a spatial interpolation algorithm that addresses concealment of lost image blocks using only intra-frame information. It attempts to utilize spatially correlated edge information from a large local neighborhood of surrounding pixels to restore missing blocks. The algorithm is a Gerchberg (1974) type spatial domain/spectral domain constraint-satisfying iterative process, and may be viewed as an alternating projections onto convex sets method.     

方向相关与互信息加权组合多模图像配准方法

针对可见光与红外图像的配准问题,提出了一种基于边缘方向相关和局部优选区域互信息加权的配准方法。首先进行区域划分,建立区域优选测度,选取信息量丰富的局部区域;在优选区域的基础上,引入了图像的边缘方向信息,构造边缘方向图,以增加全局空间特征;然后,通过综合局部区域灰度信息和全局边缘方向信息,将互相关测度和互信息测度加权集成,构造了一种新的相似测度。实验结果表明,边缘方向相关测度的引入,提高了基于互信息的图像配准的精度,利用局部优选区域代替整幅图像提高了算法的速度。     

Shape-VQ-based lossless hybrid ADPCM/DCT coder

The discrete cosine transform (DCT) has been shown as an optimum encoder for sharp edges in an image (Andrew and Ogunbona, 1997). A conventional lossless coder employing differential pulse code modulation (DPCM) suffers from significant deficiencies in regions of discontinuity, because the simple model cannot capture the edge information. This problem can be partially solved by partitioning the image into blocks that are supposedly statistically stationary. A hybrid lossless adaptive DPCM (ADPCM)/DCT coder is presented, in which the edge blocks are encoded with DCT, and ADPCM is used for the non-edge blocks. The proposed scheme divides each input image into small blocks and classifies them, using shape vector quantisation (VQ), as either edge or smooth. The edge blocks are further vector quantised, and the side information of the coefficient matrix is saved through the shape-VQ index. Evaluation of the compression performance of the proposed method reveals its superiority over other lossless coders     

基于最小二乘滤波器的空域视频掩盖算法

针对无线信道传输过程中可能出现的单个或连续宏块丢失现象,提出了一种有效的空-域差错掩盖算法.算法根据丢失像素点中是否含有边界,把丢失的像素点分为平稳点和非平稳点.对于不含有边缘的平稳点,采用线性插值的算法;对于含有边界的非平稳点,建立最小二乘滤波器(LS)模型,通过多方向的扫描方式得出预测值.实验结果表明,算法能够获得优秀的图像质量,在降低了复杂度的同时,适用于视频图像的实时传输.     

基于图像块分类的篡改定位和恢复水印算法

针对现有方法所提取的特征值不能灵活适应图像 的纹理变化导致被篡改图像恢复质量不高的问题, 提出一种根据图像块纹理特征进行块类型划分的篡改定位和恢复水印算法。首先把宿主图像 分3×3大小的 子块,再利用方差和Canny边缘检测算子将图像子块划分为简单块、复杂块和边缘块;然后 根据图像子块 类型,自适应地生成水印信息;最后采用Torus自同构映射方式找到水印嵌入位置,并且对 篡改区域进行恢 复时根据图像子块类型自适应的恢复。当图像遭到篡改时,采用本文算法恢复图像的平均峰 值信噪比(PSNR)较现有方 法提5.60%左右。实验表明,本文算法能够对图像纹理复杂区 域生成更精确的 恢复信息,有效提高了图像篡 改区域的恢复质量,同时降低含水印图像失真。算法适用于医学、军事和卫星等领域。     

基于形状角与分块图像的车辆轮廓分割算法

为了减小对车辆进行外形超限测量时其他车辆对图像的影响,精确地将目标车辆的轮廓信息分割并测量,提出一种基于形状角、结合分块图像与边缘提取的分割算法。对获取图像进行帧差法削弱背景边缘信息的影响,再用Canny算子边缘提取,将得到的轮廓信息进行基于形状角的识别与提取。提出了一种对图像进行分块分类的图像分割法。该算法有效解决了测量中背景对前景的影响。实验结果表明该算法具有较高的鲁棒性与准确性。     

Content-based adaptive spatio-temporal methods for MPEG repair

Block loss and propagation error due to cell loss or missing packet information during the transmission over lossy networks can cause severe degradation of block and predictive-based video coding. Herein, new fast spatial and temporal methods are presented for block loss recovery. In the spatial algorithm, missing block recovery and edge extention are performed by pixel replacement based on range constraints imposed by surrounding neighborhood edge information and structure. In the temporal algorithm, an adaptive temporal correlation method is proposed for motion vector (MV) recovery. Parameters for the temporal correlation measurement are adaptively changed in accordance to surrounding edge information of a missing macroblock (MB). The temporal technique utilizes pixels in the reference frame as well as surrounding pixels of the lost block. Spatial motion compensation is applied after MV recovery when the reference frame does not have sufficient information for lost MB restoration. Simulations demonstrate that the proposed algorithms recover image information reliably using both spatial and temporal restoration. We compare the proposed algorithm with other procedures with consistently favorable results.     

基于多尺度信息融合的SAR图像建筑物提取

根据高分辨力合成孔径雷达(SAR)图像中建筑物的特性,提出了一种基于多尺度信息融合的建筑物提取方法。以非下采样轮廓波变换(NSCT)为多尺度分析框架,通过融合基于NSCT低频子带的多尺度区域分析结果提取潜在建筑物区域;同时,融合基于NSCT高频信息的边缘检测结果与均值比算子结果提取边缘结构信息;在此基础上,结合区域与边缘结构信息对虚警进行滤除,对漏检建筑物进行补充,完成建筑物提取。实验结果显示：该方法优于基于多特征融合的建筑物检测算法,在实验所用图像上的平均查全率达到94%,表明文中方法的有效性。     

Edge-based motion compensated classified DCT with quadtree for image sequence coding

The motion compensated discrete cosine transform coding (MCDCT) is an efficient image sequence coding technique. In order to further reduce the bit-rate for the quantizied DCT coefficients and keep the visual quality, we propose an adaptive edge-based quadtree motion compensated discrete cosine transform coding (EQDCT). In our proposed algorithm, the overhead moving information is encoded by a quadtree structure and the nonedge blocks will be encoded at lower bit-rate but the edge blocks will be encoded at higher bit-rate. The edge blocks will be further classified into four different classes according to the orientations and locations of the edges. Each class of edge blocks selects the different set of the DCT coefficients to be encoded. By this method, we can just preserve and encode a few DCT coefficients, but still maintain the visual quality of the images. In the proposed EQDCT image sequence coding scheme, the average bit-rate of each frame is reduced to 0.072 bit/pixel and the average PSNR value is 32.11 dB.     

基于自适应补偿的电子稳像方法

基于车载的光电系统在采集图像的过程中,载车的随机振动会导致视频序列发生抖动,需要通过稳像技术来消除。为解决传统电子稳像方法中存在帧间跳变、机械性选择参考帧,以及边缘信息丢失的问题,提出了一种基于自适应补偿的电子稳像方法。首先,自适应地更新参考帧,后续帧与更新的参考帧进行特征点的提取和匹配,并通过参数迭代方法求解相对于第1帧的全局运动参数;然后,区分不同的全局运动参数:旋转角度、水平、垂直方向的偏移量,并通过运动滤波从全局运动参数中分离出扫描运动,补偿随机抖动;最后,采用后向映射方式实现运动补偿,并运用图像镶嵌,即利用参考基准帧的信息对校正后图像的边缘信息进行补偿。实验结果表明:稳像后视频序列有很好的视觉稳定效果,且提高了峰值信噪比(PSNR)和帧间变换保真度(ITF)。本文的方法具有很好的鲁棒性,在不同的视频场景下都可以实现稳像,可以满足稳像的精度要求。