用逐点迭代法进行模糊图象复原

根据成象的物理模型，提出用逐点迭代模糊图象复原法，对形成模糊图象的卷积方程直接求解，实现原物的复原。利用此方法，进行了模拟的模糊图象的复原。     

Holographic Image Restoration by Using an Unconstrained Single Deblurring Filter

The unconstrained single deblurring filter for coherent optical restoration of blurred image is produced in a modified Rayleigh interferometer with blurred point spread function (PSF) h(x, y) and doubly blurred PSF h(x, y)=h(x, y)?h(x, y),? denoting convolution. The linear-motion blurred images and the defocusing blurred images are corrected with the present holographic filter, and it is shown that the restored images are significantly improved.     

变量分裂机制耦合非循环模糊模型的图像复原

目的针对当前非二次正则化图像复原算法在图像边界的周期拓展难度较大,导致复原图像的边界存在振铃效应,算法的通用性削弱,且时耗严重的问题,提出变量分裂机制耦合非循环卷积模型的抗失真图像快速复原算法。方法引入掩模算子,设计非循环模糊模型,显著消除复原图像的振铃效应;改进数据保真项,构造了最小成本化函数;定义二次辅助变量,嵌入变量分裂策略,设计基于变量分裂的乘数交替方向算法,对非循环模糊模型中的循环与掩模矩阵进行解耦,降低算法复杂度;构造增广拉格朗日函数,耦合交替最小机制与成本函数,以单步封闭式更新估算图像,快速完成图像重构。结果仿真结果显示:与当前复原算法相比,提出算法的失真度最小,且收敛速度更快。结论提出算法能够快速复原多种类型的退化图像,有效消除了复原图像的振铃效应。     

基于模糊概率赋值的新型贝叶斯异常检测模型

提出了一种结合模糊决策与贝叶斯方法的异常检测模型，该模型将系统中与安全相关的事件进行分类，并以模糊隶属度函数的形式给出各类事件发生异常的实时置信度。异常检测系统综合某时刻所有实时概率取值，做出贝叶斯决策。同简单使用阈值方法的贝叶斯入侵检测模型相比，采用了模糊概率赋值的贝叶斯异常检测模型，在提高对问题描述的精确性同时，由于它对多种类型安全相关事件提供支持而具有更好的适应性，可以更全面地对更复杂的系统行为进行建模。     

基于相位差异的图像复原方法

相位差异法利用焦面和离焦通道图像存在的固定离焦相位差为先验信息,联合估计波前相位和目标.本文设计了相位差异图像复原实验,利用变形镜模拟大气湍流扰动,通过Offner反射镜搭建反射式成像系统,消除了色差影响和简化了实验光路.实验结果表明,恢复后图像的分辨率提高了12%,验证了相位差异法提高图像分辨率和解算波前相位的能力.因此该方法是大口径光电成像系统克服波前畸变较为理想的图像恢复技术.     

使用回答概率的回归插补

对于缺失数据,本文根据目标变量和辅助变量的无回答者总体总量的无偏估计,利用再抽样(复制)技术,构造了使用回答概率的回归插补;进而,利用再抽样(复制)技术,得到了该插补估计的方差估计;并进行了大量模拟,模拟结果表明使用回答概率的回归插补估计及其方差估计具有良好的性质。     

Defect-Detection Model for Underground Parking Lots Using Image Object-Detection Method

The demand for defect diagnoses is gradually gaining ground owing to the growing necessity to implement safe inspection methods to ensure the durability and quality of structures. However, conventional manpower-based inspection methods not only incur considerable cost and time, but also cause frequent disputes regarding defects owing to poor inspections. Therefore, the demand for an effective and efficient defect-diagnosis model for concrete structures is imminent, as the reduction in maintenance costs is significant from a long-term perspective. Thus, this paper proposes a deep learning-based image object-identification method to detect the defects of paint peeling, leakage peeling, and leakage traces that mostly occur in underground parking lots made of concrete structures. The deep learning-based object-detection method can replace conventional visual inspection methods. A faster region-based convolutional neural network (R-CNN) model was used with a training dataset of 6,281 images that utilized a region proposal network to objectively localize the regions of interest and detect the surface defects. The defects were classified according to their type, and the learning of each exclusive model was ensured through test sets obtained from real underground parking lots. As a result, average precision scores of 37.76%, 36.42%, and 61.29% were obtained for paint peeling, leakage peeling, and leakage trace defects, respectively. Thus, this study verified the performance of the faster RCNN-based defect-detection algorithm along with its applicability to underground parking lots.     

架构于双树轮廓波及GGD模型的纹理图像检索

提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像检索方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它保持了轮廓波灵活的方向选择性,同时克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点.根据双树轮廓波系数的统计特性,本文利用广义高斯分布对各子带进行建模,采用矩估计法提取模型参数,并用KL距离度量图像之间的相似度,实现纹理图像检索.为评价检索性能,从Brodatz图库创建了包含800幅纹理图像的数据库.实验结果表明,本文算法的平均检索率比基于小波和轮廓波的方法分别提高了10.46%和6.94%,而且保持了较高的计算效率.     

一种基于印刷图像处理技术的模糊图像复原方法

根据印刷图像处理技术的基本原理,针对印前的电子出版图像处理中存在的原稿图像运动模糊现象,介绍了约束最小二乘方滤波复原技术消除图像模糊方法.阐述了运动模糊图像的退化模型和复原模型,利用二值图的信息来估计模糊方向,通过对二值图的矩阵变换来估计模糊尺度,再利用约束最小二乘方滤波的方法复原图像.实验表明,该方法行之有效.     

Coefficient of Variation Based Image Selective Segmentation Model Using Active Contours

Most image segmentation techniques efficiently segment images with prominent edges, but are less efficient for some images with low frequencies and overlapping regions of homogeneous intensities. A recently proposed selective segmentation model often works well, but not for such challenging images. In this paper, we introduce a new model using the coefficient of variation as a fidelity term, and our test results show it performs much better in these challenging cases.     

一种新的最小二乘法图像复原算法的研究

针对模糊图像的复原问题,研究了一类具有约束条件的最小二乘法图像复原算法.在此基础上,提出了具有自适应性质的约束最小二乘法图像复原算法,并通过空域迭代求解,仿真结果表明,该方法很好的再现了原始图像的重要信息,复原图像的峰值信噪比和主观视觉效果等方面都有显著的提高.     

基于改进K均值聚类的图像修复方法

目的 解决特定工艺条件下灰平衡数据的再现问题。方法 通过在一定工艺条件下,获得青、品、黄、黑等4色阶调复制曲线,并拟合曲线方程,根据方程求取同一密度(理论密度)条件下青、品和黄色的网点面积率,据所得青、品、黄网点面积率设计样本色,检测其色度和密度值(实际密度)。结果 经验证,样本色色度值趋近于0,即证明样本色块趋于中性灰。建立了理论密度值与实际密度值之间的数学模型,再通过该模型和阶调复制曲线方程,获得了该工艺条件下灰平衡数据参数。结论 该方法可以准确获得特定条件下的灰平衡数据参数,为特定工艺条件下灰平衡数据的数字化建模提供了理论依据。     

一种基于空间自适应的盲图像复原算法

针对非负有限支持域约束递归逆滤波（NAS-RIF）图像盲复原算法对噪声敏感问题，提出一种基于空间自适应的改进算法。利用最优阈值估计图像支持域，在代价函数中引入空间自适应加权因子和尺度因子，结合正则化技术对图像复原进行局部控制，并对不同信噪比和背景的图像进行了实验。结果表明，在较低信噪比情况下，改进NAS—RIF算法仍具有较好的复原效果，有效地达到了保存图像细节并抑制噪声的目的。     

基于模糊非线性回归算法的图像复原

为了利用多幅具有相似降质特性的退化图像信息恢复出原图像,提出了一种新的基于模糊参量非线性回归估计的图像盲复原算法。 该算法充分利用多幅图像具有的相似降质特征,首先给出一种非理想光照分布参数的模糊非线性回归估计方法,然后通过估计出的参数得到与原图同样大小的非理想光照分布图,最后通过观测图像与非理想光照分布图相消的方法,对退化图像进行复原。 实验结果表明,该算法运算快速,对边缘细节及平滑区域均有良好的修复能力,在修复效果上明显优于一般图像修复算法。     

Coons型分形曲面片在静止图像恢复中的应用

图像在保存、传输过程中因各种原因会引起局部信息缺损。这些缺损信息所形成的区域大小不一、形状各异，有的区域内部还残留着个别原有的信息。对此，引入Coons型分形曲面片，对缺损区域的数据进行恢复。模拟实验表明，该方法快速、有效。同时，对缺损区域残留的信息不同，采用不同的Coons曲面生成方法进行了讨论。     

改进优先级的分步匹配图像修复算法

首先对Criminisi算法的优先级进行了改进,将图像的局部亮度方差作为优先级的一个度量因子,使图像的修复顺序更加合理;然后对Criminisi算法最佳匹配块的获取过程进行了改进,先后使用1范数和最小二乘法,改进了相似性度量函数,进行分步筛选,获取最佳匹配块,使得匹配更为准确,修复效果更加理想。     

一类马氏调制风险模型的破产概率

本文研究一类马氏调制风险模型的破产概率,在此模型中索赔到达间隔和索赔额都受一外在马氏过程的影响,保费收入则受该外在的马氏过程和公司的储备金水平的影响.本文不仅考虑了随机环境对保险公司的影响,而且考虑了保险公司为了吸引新的顾客,会根据储备金的水平来调整保费收入.因此所考虑的保险模型更加贴近现实,更加易于应用.通过向后微分讨论,根据外在过程的马氏性,严格推导出破产概率所满足的积分方程.进一步,通过拉普拉斯变换的方法,给出了积分方程的解.最后,给出一个例子来展示所得结果的可行性和有效性.     

Image Averaging Using a Modified LMS Adaptive Algorithm

Abstract

In a previous paper [5], a new two-dimensional LMS(TDLMS) algorithm has been proposed for image averaging. The algorithm improved results over direct averaging without the need for any image alignment or any correlation operation. In this paper, we propose a more simplified adaptive LMS algorithm for image averaging, where the averaging process results in fewer computations. Also, the increase in computations, as a result of the increase in relative shift between input images, is now proportional to N where previously it was proportional to N ², N being the filter window dimension. The results presented in this paper compare the two methods as well as the direct averaging method. The results show that the simplification does not affect the output result greatly and that the adaptive averager compensates for the relative shift between images in the same way as the TDLMS adaptive averager.     

Restoration of Linear-motion Blurred Pictures by Image Scanning Method

The restoration of linear-motion blurring by the convolution method, realized by scanning a picture to be processed with an aperture of special form, is considered. Effects of the operation range of convolution and of the width of a segment in the aperture upon the restoration are discussed. The influence of noise in restoration processing with typical apertures is also discussed.