合成多狭缝的彩虹消色像全息术

本文提出一种合成多狭缝彩虹消色像全息术,讨论了消色条件和由于记录时二次曝光产生的像点模糊,并给出物光波面转角的容限。     

应用纵向分区彩虹全息术合成断层图像的三维消色像

报道了应用纵向分割多狭缝曝光彩虹全息术合成多幅断层图像为三维消色像的方法及其实验结果。通过将主全息图记录狭缝按纵向分割并结合使用循环分割和色散补偿光栅 ,实现了在较高的分辨率和较低色模糊的多幅断层像的白光三维消色像的合成 ,并提高了再现像的视觉亮度、视场和立体感。     

制作和重现像面彩色全息图的新方法

本文提出像面彩色全息图的制作白光重现的新方法。根据Kogelnik关于体积全息图的耦合波理论,记录时,根据角度灵敏度的要求,把三基色参考光束分别按照不同角度入射到全息干板上。用这种方法记录的彩色全息图,当用与三基色参考光束的空间频率相同的三基色普通光束照射时,将重现消除了串色干扰的原物体的三维彩色像。利用三个全息光栅从白光中选择出三个再现基色波段,并对像面彩色全息图色散补偿,这种白光重现方法没有色模糊。     

基于电子稳像技术的CCD成像空间校正方法研究

针对彩色线阵CCD应用时,出现的成像三色错位问题进行了研究,提出了基于电子稳像技术的CCD成像空间校正方法。与传统方法相比,该方法引入了电子稳像技术的思想,巧妙运用帧间运动的处理手段解决了帧内运动的问题。首先对线阵CCD得到的图像进行彩色图像分离,再通过特征点提取,特征点匹配,错位参数估计,图像补偿,彩色图像合成等过程,最终获得校正后的彩色图像。仿真实验表明,该方法能有效解决三色错位问题,改善图像质量。     

单光束逆投影全息术及其应用

提出一种利用单光束逆投影技术记录彩虹全息图的方法，应用于模压全息的制作可以提高全息像的分辨率和降低色模糊。     

基于RGB颜色空间的红外偏振人脸识别

热红外成像在人脸识别中具有重要的应用价值,但存在分辨率低、细节不清、边界模糊等不足。通过分析人脸长波红外偏振图像的特征,研究偏振探测技术对人脸热红外成像纹理细节的增强效果;基于高斯差分（DoG）边缘特征图像修正色域通道映射权重,提出一种人脸偏振热像RGB空间融合框架;利用方向梯度直方图（HOG）获取红外偏振人脸特征,提出一种基于支持向量机（SVM）的人脸识别方法。实验结果表明,偏振探测能够增强人脸红外热像的纹理和细节,RGB色域融合可以提高人脸长波红外热像的结构相似性,偏振红外人脸热像的质量指标整体优于普通红外热像;利用偏振红外人脸热像进行人脸识别时,所提框架的精度可达到75.6%。     

框幅式航测相机中像移量对直接地理定位精度影响的研究

在航空摄影测量中,载机前向飞行和姿态旋转引起的像移模糊会为同名像点的量测引入误差,使共线方程偏离共线的条件,进而导致直接地理定位的精度下降。为定量分析像移对物点直接定位的影响,从摄影测量的共线方程出发,在充分考虑前向飞行和姿态旋转的条件下,建立了框幅式相机中CCD靶面各点像移量的数学模型。根据该模型计算出像移轨迹中的质心坐标和其对应的曝光时标,并以质心确定同名像点坐标,以中心曝光时间作为曝光时标以获得对应的外方位元素。仿真结果表明,在理想条件下,以上述方法进行双像前方交会的物方定位误差最大为0.12 mm,有效降低了像移对直接地理定位的影响。文中为分析框幅式航测相机中像移量对位置精度的影响和曝光时标的确定提供了理论依据。     

基于匀速直线运动下模糊图像复原的研究

根据运动模糊图像产生的原因及特点,文中阐述了在匀速直线运动下模糊图像退化的模型,介绍了维纳滤波复原图像的原理。由于在图像获取时模糊原因的不确定性,使得点扩散函数(PSF)具有不准确性,从而使模糊图像复原的效果不佳。针对点扩散函数的确定,利用方向微分法快速判断运动模糊方向,再利用一阶差分自相关的方法鉴定运动模糊图像的模糊尺度,从而确定点扩散函数。在确定K值时,采用K值自动估计算法。通过实验仿真表明,此方法对模糊图像复原效果良好。     

一种复杂运动目标的ISAR成像算法

在对复杂运动目标进行逆合成孔径雷达成像时,由于转动矢量随时间而变化,回波信号中会引入一个与散射点位置有关的相位误差,无法用通常的相位补偿方法进行校正,应用距离-多普勒算法获得的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)像会变得模糊.本文分析了目标转动矢量变化使得ISAR像模糊的内在原因,给出了目标三维转动状态下的ISAR信号形式,并基于散射点信号的特点提出了一种复杂运动目标的ISAR成像算法.该算法不仅适用于转动矢量方向不变的非均匀转动目标,而且对于转动矢量方向缓慢变化的目标,算法仍然能够有效地提高ISAR成像的质量.仿真试验结果表明了该算法的有效性.     

色阻对残像影响的研究

本文通过色阻是否有离子析出,进而产生残像的验证,得出了色阻有离子的析出,从而对残像造成影响的结论。通过引入电压保持率VHR评价色阻材料,验证不同VHR色阻残像的表现,得出了电压保持率VHR越高,产品残像表现越好的结论。为实际生产应用色阻材料的选用提供了参考。     

薄雾模糊图像的恢复算法研究

成像光波受到大气中薄雾干扰,形成模糊图像。文章基于最大熵算法,分析了成像系统点扩展函数畸变导致图像模糊的机理,提出了一种有效的薄雾模糊图像的恢复算法。     

基于运动模糊效应的图像测速方法

通过分析影像与成像平面以及地面景物之间相对运动关系,建立了航拍图像运动模糊模型,分析了模糊带宽度和相机运动及曝光时间之间的关系,设计了基于模糊带边缘增强和自相关分析的模糊带宽度测量算法,在此基础上提出了基于运动模糊效应的图像测速方法.给出了实用的测速算法,并分析了像素尺寸、模糊带宽度、相机姿态等对测速精度的影响.与传统的基于多普勒、地形匹配等测速算法相比,此方法无需增加额外设备和保障数据,实现更为简单.算例分析表明,此算法对于速度无剧烈变化的准匀速运动具有较好的测速效果,为飞行器实时飞行速度的测量提供了一种新的解决手段.     

运动模糊图像点扩展函数的自动识别方法

在获取图像的过程中,传感器和场景的相对运动所造成的图像模糊是一类常见的图像退化模式。为对模糊图像进行恢复,首先要给出精确的点扩展函数估计。针对匀速运动降晰的情况,提出了一种新的误差-参数曲线法,并依据这种曲线提出了一种点扩展函数的自动估计算法。通过引入奇异因子、光滑因子以及平坦因子来实现点扩展函数的估计。实验结果表明,该方法可以取得较为精确的估计效果。     

获得去离焦模糊的显微镜焦平面图像的一种方法

为了获得准确的显微镜的焦平面图像信息,去除焦平面外的干扰信息,本文根据光学切片显微技术的原理,在计算出点扩散函数H矩阵后,通过VC 程序,采用位图相减方式获取图像纯焦平面的信息。实验证明效果较好,速度较快。     

改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法

红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性,会严重影响红外成像系统成像的质量,实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题,影响人们对于目标的观察。在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上,提出了有效的改进算法:用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。算法改进之后所得到的校正图像,不仅在清晰度方面有明显的改善,而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。     

Automatic correction of motion artifacts in magnetic resonanceimages using an entropy focus criterion

Presents the use of an entropy focus criterion to enable automatic focusing of motion corrupted magnetic resonance images. The authors demonstrate the principle using illustrative examples from cooperative volunteers. Their technique can determine unknown patient motion or use knowledge of motion from other measures as a starting estimate. The motion estimate is used to compensate the acquired data and is iteratively refined using the image entropy. Entropy focuses the whole image principally by favoring the removal of motion induced ghosts and blurring from otherwise dark regions of the image. Using only the image data, and no special hardware or pulse sequences, the authors demonstrate correction for arbitrary rigid-body translational motion in the imaging plane and for a single rotation. Extension to three-dimensional (3-D) and more general motion should be possible. The algorithm is able to determine volunteer motion well. The mean absolute deviation between algorithm and navigator-echo-determined motion is comparable to the displacement step size used in the algorithm. Local deviations from the recorded motion or navigator-determined motion are explained and the authors indicate how enhanced focus criteria may be derived. In all cases they were able to compensate images for patient motion, reducing blurring and ghosting     

Combining self-learning based super-resolution with denoising for noisy images

In this paper, we propose a new learning based joint Super-Resolution (SR) and denoising algorithm for noisy images. The individual processing of denoising and SR when super-resolving a noisy image has drawbacks such as noise amplification, blurring and SR performance reduction. In the proposed joint method, principal component analysis (PCA) based denoising is closely combined with a self-learning SR framework in order to minimize the SR visual quality degradation caused by noise. Experimental results show that the joint method achieves an SR image quality improvement in terms of noise and blurring, when compared with the state-of-the-art joint method and sequential combinations of individual denoising and SR.     

基于小波分解的不同聚焦点图像融合方法

本文提出了一种基于小波分解的多聚焦图像融合方法.该方法首先建立一个PSF模型来描述目标聚焦的情况,然后利用小波分解分析不同聚焦图像在高斯平滑前后其高频分量的差异,进而判断图像中聚焦清晰的目标,并进行融合.实验结果表明,本文提出的方法可以得到目标都清晰的融合图像,其融合结果优于小波变换法和Laplacian塔型方法.     

任意方向匀速直线运动模糊的点扩展函数估计

在运动图像复原中,建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向,利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算,通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度,来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验,演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数,将图像复原结果与现有算法进行对比,验证了所提出方法的有效性。     

Blind deblurring of spiral CT images

To discriminate fine anatomical features in the inner ear, it has been desirable that spiral computed tomography (CT) may perform beyond their current resolution limits with the aid of digital image processing techniques. In this paper, we develop a blind deblurring approach to enhance image resolution retrospectively without complete knowledge of the underlying point spread function (PSF). An oblique CT image can be approximated as the convolution of an isotropic Gaussian PSF and the actual cross section. Practically, the parameter of the PSF is often unavailable. Hence, estimation of the parameter for the underlying PSF is crucially important for blind image deblurring. Based on the iterative deblurring theory, we formulate an edge-to-noise ratio (ENR) to characterize the image quality change due to deblurring. Our blind deblurring algorithm estimates the parameter of the PSF by maximizing the ENR, and deblurs images. In the phantom studies, the blind deblurring algorithm reduces image blurring by about 24%, according to our blurring residual measure. Also, the blind deblurring algorithm works well in patient studies. After fully automatic blind deblurring, the conspicuity of the submillimeter features of the cochlea is substantially improved.