K-means聚类方法下的复数图像群组稀疏编码降噪算法

稀疏编码已经广泛应用于复数图像的降噪问题,其中,近些年提出的分组稀疏编码由于能够充分利用同一分组图像块的相似性,在滤除噪声和提高降噪信噪比方面具有更大的优势.研究了一种基于K-means聚类方法的复数图像分组稀疏降噪算法,通过改进聚类算法,验证了K-means算法对分组稀疏编码算法的分组有效性.采用在线复数词典训练算法快速获取编码字典,并运用分组正交匹配追踪算法,实现了分组图像块的稀疏编码.通过限制每一分组图像块中编码的相似性,有效抑制了对图像块中噪声的编码,提高了对复数图像的降噪效果.为验证算法的有效性,对模拟和真实的干涉合成孔径雷达图像的仿真噪声进行了定量分析,证明了所提算法相对于以前的分组稀疏编码算法在峰值信噪比指标上有一定的提升.最后对真实的干涉合成孔径雷达图像进行了降噪,进一步验证了所提降噪算法对于真实噪声的降噪能力.     

盲环境下稀疏编码监控视频图像降噪仿真

针对盲环境监控视频图像降噪问题,以及当前图像降噪方法中存在的运行效率较低、降噪图像失真度较高等不足之处,结合稀疏编码技术,提出盲环境下稀疏编码监控视频图像降噪方法。根据稀疏表示理论,将其扩展应用到监控视频图像中,利用正交匹配追踪算法对待处理图像进行稀疏编码;采用自适应方式从含噪图像块样本中获取字典,结合自变量分解及拉格朗日算法进行相关问题求解,并据此对图像稀疏编码系数进行优化;结合噪声模型与图像系统的观察模型,对待处理图像进行噪声估计,根据全部噪声估计均值进行图像降噪处理。仿真结果表明,所提盲环境下稀疏编码监控视频图像降噪方法的图像降噪效果优于实验对比方法,且降噪处理时间更短,具有较好的鲁棒性。     

基于多尺度稀疏表示的图像融合方法

针对目前基于稀疏表示的常用图像融合算法计算复杂度高以及忽略图像局部特征的问题,提出多尺度稀疏表示(multi-scale sparse representation,MSR)的图像融合方法.充分利用小波多尺度分析较好突出图像局部特征的特点,将其和过完备稀疏表示有效结合;待融合图像在小波解析域中进行小波多层分解,对每个尺度的特征运用K-SVD (kernel singular value decomposition)多尺度字典进行OMP (orthogonal matching pursuit)稀疏编码,并在小波域中各个尺度中进行融合.实验结果表明,与传统的小波变换、轮廓波变换、稀疏表示融合算法相比,该算法更能保证图像局部特征的完整性,实现更好的性能.     

基于变异系数的分形图像压缩稀疏编码算法

针对分形图像编码算法复杂度高、编码时间冗长的问题,提出正交稀疏编码和纹理特征提取表示图像块的方法.首先,灰度级的正交稀疏变换提高了图像的重建质量和解码时间.其次,相关系数矩阵度量范围块和域块之间的变异系数特征降低了冗余度和编码时间.仿真实验结果显示,该方法与传统的分形图像编码算法相比,图像重建质量更好,编码速度更快.     

基于梯度域的卷积稀疏编码磁共振成像重建

从欠采样数据中进行磁共振成像（简称MRI）重建一直是一项具有挑战性和吸引力的任务,因为这是一个病态问题,且伴随着压缩感知理论会具有重要的意义.基于压缩感知的多数先进稀疏表示方法是将图像分割成重叠的图像块,然后每个图像块分开处理.然而,这些方法丢失了信号的重要空间结构,且忽略了对MR图像有强大约束的像素一致性.在文章中我们提出了一种新型的重建方法,这种方法是将最近提出的卷积稀疏编码与梯度域结合起来用于解决上述所提到的问题.不同于基于图像块状的方法,本文提出的算法是直接在整个梯度域图像中获取相邻局部的相关性,利用梯度域图像的全局相关性产生更好的梯度域图像边缘,锐利特征.提出的算法也能够高效的获取暗含在梯度域图像中的局部特征.与对比算法相比,大量的实验结果表明本文算法具有更好的质量重建,且在不同采样方案,不同K-空间加速因子情况下具有更快速的收敛.     

基于稀疏表示的频域OCT图像降噪技术研究

在压缩感知理论的基础上提出了一种非规则采样层析数据的重建方法, 主要研究了频域光学相关层析(SDOCT)数据的降噪问题。采用传统的B-scans扫描模式得到一系列具有高SNR的图像, 对每一幅高SNR图像训练得到一个稀疏表示字典, 然后由所得到的稀疏表示字典对低SNR的B-scans图像进行降噪, 称这种方法为多层稀疏层析降噪算法(MSBTD)。其基本原理是在通常的SDOCT数据中, 相邻的B-scans数据具有相同的结构和噪声类型。其优点在于其不需要在大多数方位向获取超过一个B-scans数据, 因此会明显降低扫描时间。尽管稀疏表示方法在图像处理领域得到了广泛的应用, 但是MSBTD算法的最大创新点在于其结合了一种常用的扫描算法, 使其适用于医学上的SDOCT处理。仿真表明MSBTD算法能够取得优于传统降噪方法的结果。     

基于稀疏编码的人脸识别算法

介绍了一种基于稀疏编码的人脸识别算法。先对10副自然图像应用稀疏编码,学习到基函数和图像稀疏表示的拟合分布的参数。在人脸识别中,用稀疏编码和已得到的基函数表示图像的稀疏,再经过拟合分布函数得到人脸图像的最终表示,然后应用多分类线性支持向量机（SVM）来完成识别算法。通过在人脸数据库上的实验表明,该算法具有很高的识别正确率。     

基于稀疏编码收缩和Contourlet变换的红外图像去噪

针对稀疏收缩编码法和Contourlet变换的不足,提出了一种新的图像去噪算法。算法可以很好地解决含有加性未知噪声方差的红外图像去噪问题。实验表明,与传统方法、稀疏编码收缩法和Contourlet域降噪方法相比,该算法进一步提高了SNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量。     

一种进行稀疏编码的复数数据词典快速训练方法

稀疏编码理论应用于信号处理的各个领域,为了获取优化的稀疏编码,需要通过训练获取数据词典.提出了一种复数域数据词典的快速训练方法,将词典训练问题转化为最优化问题并交替地对词典原子和编码进行最优化而得到最终训练词典.在对词典原子的最优化过程中,采用具有记忆性的在线训练算法;而在对编码进行最优化的过程中,采用交换乘子方向方法进行实现.通过实验得出:所提出的算法能够有效地提高数据词典的训练效率,在保证收敛值的同时缩短训练时间,并且对于训练样本中的噪声具有鲁棒性.     

自适应超完备字典学习的SAR图像降噪

提出一种基于自适应超完备字典学习的SAR图像降噪。该算法建立在超完备字典稀疏表示基础上,具有较强的数据稀疏性和稳健的建模假设。算法依据相干斑噪声统计特性,通过分步优化字典原子和变换系数自适应构造超完备字典,利用获得的超完备字典将图像局部信息投影到高维空间中,实现图像的稀疏表示,运用正则化方法建立多目标优化模型。最后通过对优化问题的求解重建SAR图像场景分辨单元的平均强度,实现SAR图像的降噪。实验结果表明,该算法对相干斑噪声有很好的抑制效果,并且具有保持图像细节信息的优点。     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

汉字意象思维在插画中的应用

汉字从创始至今走过了漫长的历史,它是目前世界上仅存的表意形文字。汉字在造字思维上注重形意结合——以意造形、以形表意,这种思维贯穿了我们的历史和文化。文章以汉字的造字思维为切入点,重点分析了汉字中的意象思维及其在插画中的应用,这种意象思维为我们提供了极为广阔的创作空间。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

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。     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

红外与可见光序列图像融合方法的研究

本文简述了红外与可见光图像融合的意义及其应用,介绍了多种红外与可见光序列图像融合方法。在对这些融合方法进行比较分析的基础上,总结了红外与可见光序列图像融合的研究现状、当前研究热点及未来的发展趋势。     

车辆运动模糊图像的快速恢复

论文针对运动造成的模糊图像,根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上提出了一种运动模糊图像的快速恢复算法,并用于车辆运动模糊车牌图像恢复中。实验结果验证了该方法的有效性。