多分辨图像融合通用开发平台

多分辨图像融合是图像融合技术的一个研究热点，具有广泛的应用前景。为方便多分辨图像融合仿真应用系统的开发和对新融合算法的比较验证，提出了一个开放的多分辨图像融合应用与开发平台。该平台使用了一个新的通用的多分辨图像融合仿真模型，进行了详细的模块结构设计，并实现了12种典型的多分辨图像融合算法。在平台之上可以构筑相关工程应用仿真系统，也可方便地集成新的算法进行融合比较实验。最后为了验证平台功能，给出了一个工程应用实例和一个新融合算法的比较验证实例。     

一种基于图像分层处理的DDE算法

提出一种基于红外图像分层处理及动态压缩的DDE算法。该算法先将原始14bits红外图像数据信息中的大动态低频背景和小动态高频细节进行分离提取,并分别对提取的细节层和背景层进行相应的灰度增强和灰度抑制处理,再调整和压缩各图层的动态范围并最终合成8bits图像。实验结果表明,该算法能较好地保留并突出原始红外图像中的边缘和细节信息,达到了预期设计的目标。     

基于Spark的CT图像FBP重建算法程序并行设计

将常用于CT图像重建的滤波反投影算法程序设计成能够运行在大数据框架Spark中的并行模式,以此来提高计算效率并实现批量图像的重建,缩短图像重建时间。基于分布式计算框架Spark,利用其图像处理工具Thunder,将滤波反投影算法在图像重建过程中设计成并行程序模式,实现图像的片间并行重建。实验结果表明,随着Spark集群规模的不断扩大,在确保重建图像质量的前提下,重建一定数量的CT图像相比单机模式下时间显著缩短,并行滤波反投影算法具有完全加速比,并行效率趋近于1。基于Spark集群实现的滤波反投影算法能够显著提升CT图像重建速度,并实现大量图像并行重建,可扩展其他的CT图像重建算法,对远程医学图像重建平台的建设具有重要参考意义。     

医学图像可视化自动编程平台的设计

为了充分利用现有的各种医学图像处理算法,避免重复开发,提高开发效率,设计并实现了一个基于OpenCV图像处理基础算法库的医学图像可视化自动编程平台。该平台在开放源代码的基础上,充分整合了OpenCV算法库,避免了算法的重复开发。通过对可视化编程技术的研究,实现了该平台中编程过程的可视化与自动化。同时利用OpenCV平台无关的特性,使用makefile文件来控制生成程序代码的编译,实现了生成的程序代码的可移植性。并讨论了平台的整体结构设计与各个模块具体实现。最后给出一个开发实例,证明了该平台在算法测试和开发方面的高效性与简洁性。     

基于FPGA的实时双目图像采集与预处理系统设计

针对目前智能交通监控系统中动态目标数据量大、噪声干扰多、实时性要求高等问题,设计了基于FPGA的实时双目图像采集与预处理系统。利用FPGA的并行特性和流水线技术,实时采集双通道图像数据,且通过DDR3 SDRAM缓存,再将其用拼接方式输出显示;采用像素排序流水线操作,实现了基于FPGA的并行中值滤波算法,提高了算法处理速度。试验结果表明,所设计的双目图像采集与预处理系统能够实现图像的实时采集与显示,并能快速地进行图像降噪处理。     

基于FPGA的二维码图像旋转系统

阐述了在图像预处理阶段将二维码图像旋转至端正的必要性。设计了一种求取QR二维码图像旋转角度的算法以及一种可将二维码图像旋转任意角度的算法。求取旋转角度算法简捷有效,能以较低的硬件代价实现。图像旋转算法利用了CORDIC算法以及双线性插值算法,采用高速流水线架构在FPGA上实现。整个设计在Altera公司的DE2平台下进行了验证。实验结果表明,这两种算法结合使用可以快速有效地将带有一定歪斜角度的二维码图像旋转端正,速度可以达到90.9 MHz,旋转后的图像细节清晰,能有效提高二维码的识别率。     

区域生长算法进行肺的CT图像分割

使用Matlab开发平台设计了一个区域生长算法以用于肺的CT图像的分割。试验结果表明．区域生长算法能较好地将肺实质区域分割出来,满足进行下一步肺结节检测的需要.     

基于运动检测的远程图像采集系统的设计与实现

文章设计了一种基于运动检测的FPGA远程图像采集与存储系统,并给出了系统整体设计方案和核心的运动检测模块的具体实现方法。该系统主要由图像采集模块,运动检测模块,图像存储模块以及网络接入模块组成。该设计在FPGA多媒体开发平台EP2C70的基础上添加基于LAN91C111的网络接入模块来实现,利用Verilog语言在该平台上具体实现运动检测算法。试验证明该系统可以快速并智能化采集图像信息,快速的检测异常运动物体,采集的图像信息被实时存储或者通过网络接入模块实现远程传输。     

一种基于模糊径向基神经网络的图像融合方法

传统的基于区域特征图像融合方法的一个难点是各源图像最佳权值的分配问题。该文利用径向基神经网络与T-S模糊推理模型具有函数等价性的特点,设计了一种模糊推理神经网络实现基于区域特征的图像融合,并用遗传算法优化网络参数。该网络能够自适应地动态获取优化的图像融合权值参数。仿真实验表明该算法有效可行,通过与传统的基于区域特征的图像融合算法相比,融合性能得到明显改善。     

基于Harris算法的图像处理软件的设计

Harris算法是一种有效的基于点特征提取的角点检测算法。该算法能应用于图像配准、全景图像的拼接、运动目标的跟踪、物体识别、三维重建等应用中。在图像的角点检测中,Harris算法相对于其他算法的误检率低,并且检测的效率高,便于MATLAB软件编程实现相关功能。此外,Harris算法在图像处理技术中具有较高的稳定性和较强的抗干扰能力。该文以Harris算法为核心,以MATLAB软件为开发平台,设计了一款基于Harris算法的图像处理软件,实现了图像配准、图像拼接和图像识别等图像处理功能,该软件界面友好,可操作性较强。     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

遥感图像的图像镶嵌方法

图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。     

全景鸟瞰拼接图像的质量评价方法

针对全景拼接图像尚无有效的全参考质量评价方法,无法有效地选择最佳拼接方案以及优化系统参数的问题,创新性地提出一种基于图像信息采样的质量评价方法,即通过统计俯视图像素在原始图像中的对应分布,对原始图像素的重采样率和均值方差等统计信息进行分析评估。首先介绍一种车载环视摄像头下4个不同角度的视频图像拼接的方法,然后提出像素采样率性能指标,最后通过仿真实验与实际测试,对比图像方差、熵值和平均梯度等指标,证明了提出的评价方法能够有效地评价拼接图像质量和优化摄像头安装参数。     

大规模图像集中的代表性图像选取

针对传统图像检索系统通过关键字搜索图像时缺乏语义主题多样性的问题,提出了一种基于互近邻一致性和近邻传播的代表性图像选取算法,为每个查询选取与其相关的不同语义主题的图像集合. 该算法利用互近邻一致性调整图像间的相似度,再进行近邻传播（AP）聚类将图像集分为若干簇,最后通过簇排序选取代表性图像簇并从中选取中心图像为代表性图像. 实验表明,本文方法的性能超过基于K-means的方法和基于Greedy K-means的方法,所选图像能直观有效地概括源图像集的内容,并且在语义上多样化.     

Image

Abstract

In a few short years, Google has become one of the world's best known brands. Its strategies to preserve the brand image pose a challenge for information professionals who attempt to present Google's capabilities in a factual manner.     

基于图像匹配的CBERS-02B卫星HR相机图像拼接方法

中巴地球资源卫星(CBERS)02B星HR相机所获得的高分辨率遥感图像,是由3片TDICCD影像组成,由于TDICCD空间结构关系,导致3片TDICCD的原始影像间存在偏移现象。为此,在充分考虑TDICCD图像的空间几何特征和图像像元间相关性的基础上,利用基于灰度的匹配算法,并结合TDICCD成像原理的特点,提出了一种新的高分辨率遥感CBERS\|02B星HR相机的影像拼接方法,整景拼接精度达到亚像元级。     

基于内容检索的图像自动标注方法研究

图像标注技术是近年来的研究热点。为了更好地解决图像自动标注问题,提出了一个基于检索和重排序的标注方法。在检索阶段,通过使用基于MSF的全局特征对待标注图像进行基于内容的检索,从而在图像数据库中得到一系列的相似图像数据集;在重排序阶段,利用随机漫步方法对相似图像数据集的标注信息进行重排序,最终排序后的关键词则为待标注图像的标注信息。该方法不仅跳过了漫长的训练阶段,而且充分利用了网络上那些已经具有标注信息的图像,具有较好的稳定性和可扩展性。实验结果显示了该方法的有效性。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

图像的语义关联与图像索引

基于内容图像检索的主要挑战在于不断变化的图像检索要求、难于表达的图像内容以及图像表达的数字阵列与通常可以被人类所接受的概念化内容之间的语义鸿沟.提出了一个基于语义关联的图像检索方法,在语义关联的基础上形成一个场景类别的语义表达,以便用户可以将感知上相似的图像组织在一起,形成概念上下文,使得用户可以解释和标记图像而无需给...     

基于图像分解的图像修复技术

针对整体变分(TV)图像修复模型缺点,提出基于图像分解的修复模型。采用图像分解技术,提取图像的结构信息和纹理信息。将图像结构部分用基于TV的改进模型进行修复,避免TV模型在平滑区域产生阶梯效应。在迭代过程中,对图像的特征点与非特征点分别考虑,确保在修复过程中特征点不被模糊化,图像纹理部分采用改进的基于样本修复技术。Matlab仿真实验结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比计算结果优于原始算法。