一种基于图割的全变差图像去噪算法

本文提出一种基于图割的全变差(TV)图像去噪算法.该算法将全变差去噪模型的能量函数最小化问题转化为图的最小割问题,然后采用图割技术(最大流/最小割算法)求得能量函数的全局最优解.并给出了去噪模型中,均衡系数的自适应设定方案.实验结果及分析表明,该算法能有效抑制以往最小化方法产生的阶梯效应,具有较优的复原效果.     

激光雷达主动偏振图像散斑抑制算法研究

针对激光主动偏振图像的散斑去除问题,提出了一种新的非局部正则化方法:根据激光主动偏振图像的噪声特点,在全变差模型的基础上,提出了非局部全变差正则化模型.该算法充分利用了图像的全局信息复原图像,在很好地抑制散斑的同时,保持了图像的细节信息.新模型使用轮流最小化方法进行求解,则原始图像和点扩散函数都可以在最小化框架中求解,...     

连续凸逼近加权自相关波形优化方法

针对雷达系统对距离向干扰抑制的需求，提出一种基于连续凸逼近的加权自相关恒模波形设计方法。由于原始问题的目标函数为不定二次型，无法直接求解，通过构造目标函数的上边界函数并对其最小化，获得原最小化优化问题的等效形式。同时，对非凸的恒模约束进行松弛处理，构建易于求解的凸优化模型。在此模型基础上，利用成熟优化工具对凸问题进行求解，并对最优解的幅度强制归一化得到恒模序列。通过数值仿真，将连续凸逼近算法与现有算法进行比较，验证了所提算法的可行性和快速收敛性。     

基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊

针对全变差图像去模糊问题,提出一种基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法,利用分裂Bregman方法来优化其求解问题模型.首先,利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化为一个等价的无约束优化问题;其次,基于Bregman迭代将其分解为两个子优化问题采用交替最小化方法进行求解;最后,根据子问题结构特点,采用离散傅立叶变换及收缩技术实现子优化问题的快速计算.实验结果表明,在不同尺寸模糊核条件下本文算法能获得有效、稳定的图像复原结果,相比FTVd、IRN去模糊方法,本文算法复原效果更好,计算更加快速.     

基于双树小波通用隐马尔可夫树模型的图像压缩感知

标准压缩感知图像重构仅利用图像小波系数具有稀疏性的先验知识,未能利用小波系数的结构分布特性。利用基于模型压缩感知重构思想,将能有效描述图像小波系数分布特性的隐马尔可夫树(HMT)模型引入到图像的压缩感知重构。经过理论推导,将基于HMT模型的重构转化为型如标准图像压缩感知重构的优化问题,并提出基于贝叶斯优化的凸集交替投影法进行求解。为进一步提高重构质量和速度,引入了双树小波域通用HMT (uHMT)模型及改进的uHMT (iuHMT)模型代替小波域HMT模型。实验结果表明,基于双树小波域iuHMT模型的重构图像的平均峰值信噪比(PSNR)比uHMT模型高0.97 dB.     

基于小波域改进HMT模型的图像恢复算法

针对图像恢复中的边缘模糊问题,提出了一种基于小波域改进隐马尔可夫树( IHMT) 模型的图像恢复算法。IHMT模型更多描述了相邻尺度小波系数的互相关性,能准确刻画自然图像小波系数的统计特性。本文从图像恢复的贝叶斯框架出发,将简化的IHMT模型作为图像小波域的先验模型,构造正则化约束进行图像恢复。采用近似等价的方法,将含有混合密度的恢复方程简化为单一密度求解。实验结果表明,该算法能有效再现图像的边缘信息,提高峰值信噪比。     

一种改进的毫米波图像超分辨复原方法

针对无源毫米波图像分辨率低的问题,提出了一种基于对比度金字塔变换和改进非线性频谱外推方法的图像超分辨复原算法。该算法通过采用基于高频细节局部方差的高斯函数自适应调整频谱外推系数,并用其对对比度金字塔分解的高频细节进行频谱外推,同时采用Context模型去噪,最终重构出高分辨图像。通过该方法对无源毫米波图像进行超分辨复原,其结果表明新算法能有效增强图像的轮廓,提高图像的分辨率。     

一种基于权值矩阵的序列图像超分辨率盲复原算法

 建立准确的观测模型是提高现有超分辨率复原算法性能的关键.本文提出一种基于权值矩阵的超分辨率盲复原算法:定义了一种新的基于权值矩阵和运动补偿矩阵的观测模型,在最大后验概率框架下,采用交替最小化方法对权值矩阵和高分辨率图像进行联合优化求解.静止和动态图像序列的测试结果表明,该方法能够实现对低分辨率图像降质过程的准确描述,其复原性能明显优于传统基于理想观测模型的算法,部分结果甚至超过了观测模型已知的算法.     

基于全变差的加权最小二乘法PET图像重建

传统的加权最小二乘法、惩罚项加权最小二乘法虽然能够重建得到较好质量的图像,但在欠采样的条件下不能很好的拟制噪声.全变差作为正则项已广泛用于图像重建中,利用图像稀疏的先验知识能够在欠采样的条件下很好的重建图像.本文结合加权最小二乘法和全变差的优点,构造了基于全变差正则项的加权最小二乘法目标函数,运用交替求解的方法,将目标函数分解为求解二次优化和全变差正则化的优化问题,并分别用超松弛迭代方法和梯度下降法求解这两个优化问题.采用Zubal模型对该算法与传统算法进行仿真验证比较,并用相关系数、方差、信噪比等参数描述图像重建质量.结果表明在欠采样条件下,该算法能够更好的拟制噪声,重构效果比传统的有明显地提高.     

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。