图像处理的一种有限脊波自适应方法

有限脊波变换方法是脊波变换的一种数字化实现方法,其核心是有限Radon变换的实现.本文针对有限Radon变换中每一斜率投影的排序问题,利用Besov空间光滑模理论,在时域构造了一种光滑性判别函数,以判别函数值最小的序作为最优序,从而给出了一种新的自适应排序算法.用该算法对图像进行压缩和去噪,得到了很好的效果.     

红外图像阈值分割算法的研究

目标分割是图像处理、计算机视觉及人工智能领域中的一项基本而关键的技术,其目的是为后续的识别、分类、跟踪和检索提供依据.由于红外图像具有对比度低、噪音大,图像模糊等特点,故将遗传算法应用到红外图像阚值分割中.本文对红外图像阈值分割算法进行了综述,对遗传算法在红外图像分割中应用的研究方法,研究现状及其新技术进行了介绍.该算法被用在红外图像处理中,并取得较好效果.     

图像小波阈值去噪算法研究

图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果.     

基于轮廓波的纹理图像特征提取方法

文利用轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法。该方法首先通过方向可控滤波器（Steerable Filter）获得纹理图像的角度信息,然后进行轮廓波分解提取纹理在不同分解方向上的特征向量,最后将纹理的角度和方向分解的能量信息一起作为纹理的特征。由于轮廓波的方向和分解层次数目可以灵活地调节,因此特征值数量也是调节的,以达到最好的识别分类效果。本文利用简单的距离分类器对所提出的算法进行了验证,以Brodatz纹理库中的旋转纹理图像为标准,纹理分类的结果达到了满意的效果。      

基于曲线波变换的图像分解

将图像分解为卡通部分(有界变差部分)和震荡部分(文本部分)是近年来图像处理的一个重要问题.图像的卡通部分是由一个有界变差(BV)函数来刻画,相应的将BV罚项合并到变分泛函中需要解偏微分方程.Daubechies用B¹₁(L₁)项代替BV罚项并且用小波解变分问题.按照她的方法,我们通过设计一种数字曲线波算法和一种依赖于尺度的阈值规则,从而得到了一种有效的基于数字曲线波变换的图像分解算法.我们可以看出该算法对噪声具有很强的鲁棒性并且能使图像边缘保持稳定.     

基于遗传算法的图像阈值分割

该文将遗传算法用于Otsu法和KSW熵法两种图像阈值分割方法中,进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计,并采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割。实验结果表明分割速度快于传统阈值分割法,缩短了运算时间。     

基于颜色信息和阈值的图像修复算法

在Criminisi算法的基础上,针对该算法,加入颜色信息,改变待修复块的顺序,同时根据图片待修复区域复杂度的不同采用新的方法来调整模版窗口的大小;最后,通过阈值的设定来减少修复的时间.实验结果表明,该算法对于大的缺损块和有纹理的图像的修复效果较好,修复质量得到提高,更适合人眼的视觉效果.     

基于Gabor小波和主元分析的纹理图像分割

提出了基于Gabor小波和主元分析相结合的纹理图像分割算法.首先对纹理图像进行多通道滤波,获得了一系列滤波后的纹理图像.其次,借助于“能量测度”的概念,求解出各象素有效的纹理特征.为了进一步减少特征之间的信息冗余,降低聚类分析的计算负荷,采用主元分析（PCA）对所得的纹理特征进行降维.然后利用K-Mean算法实现纹理图像的分类.最后针对所提算法,进行了仿真试验.     

模糊阈值分割算法在具有双峰直方图图像中的应用

利用模糊阈值分割算法对具有双峰直方图的灰度图像进行阈值分割,这种分割算法具有自动寻找阈值,并且计算简单。试验结果表明：它的计算速度很快,比传统的类间方差最大法快2－3倍以上。     

三维最小误差阈值法及其快速递推算法

针对现有算法无法有效解决混合噪声图像的阈值分割的问题,该文提出3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点的灰度分布信息及像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。为了提高该算法的处理速度,给出相应的快速递推算法,其时间复杂度为O(L3)。实验结果表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对混合噪声图像,与现有方法相比,文中算法均取得了更好的分割效果。     

基于模糊语义的高分辨率SAR图像汽车检测算法

针对高分辨率SAR图像难于找到精确的背景杂波分布概率模型的问题,该文提出一种不需要背景杂波分布概率模型的高分辨率SAR图像自动检测汽车的新方法。该算法首先搜索场景中包含的亮区域和暗区域,其次采用模糊隶属度函数提取语义特征,筛选可能是汽车强散射区域的亮区域和可能是汽车遮挡区域的暗区域。再根据空间语义关系,对候选汽车强散射区域与候选汽车遮挡区域进行匹配,若匹配成功则计算它们源于同一辆汽车的隶属度。最后阈值选择高隶属度的目标进行合并输出。通过对MiniSAR图像进行汽车检测实验,表明该方法在不需要背景杂波分布概率模型的条件下仍然具有较高的检测率。     

基于加权L1正则化的水下图像清晰化算法

水体对光能量有较强的吸收和散射作用,造成水下图像颜色失真,对比度下降。传统的图像增强方法和复原方法处理水下图像时各有不足,该文结合水下成像物理模型和基于Retinex理论的图像增强算法,提出水下图像清晰化方案。首先,基于图像统计特性给出一种简单的颜色校正方法,以去除颜色失真;在水下图像成像理论框架下,利用边界约束求得初始透射率,再使用自适应维纳滤波进行优化;在此基础上,提出加权L1正则化模型对亮度层进行增强,最后再进行自适应Gamma校正。实验结果表明,算法可以有效去除颜色失真,而且能够大幅提升图像的对比度和清晰度。     

基于准连续波体制雷达最大熵谱外推算法的选择

准连续波体制雷达数字信号处理系统的开发是进一步完善该体制雷达的关键。针对数字信号处理系统中最大熵谱外推电路的算法选择进行了研究     

基于改进局部不变特征的兴趣点匹配

该文提出了一种适用于目标跟踪的局部特征点检测与匹配方法,在尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法基础上进行了多方面的改进。在高斯差分尺度空间仅检测局部极大值,提高算法的稳定性;采用基于圆形邻域统计梯度方向直方图,来确定兴趣点的主方向和描述子,避免了图像旋转的运算代价;最后采用最近邻与次近邻之比来对96维的描述子进行匹配。所提方法在有效地提高匹配准确率的同时,大大提高了运算速度, 适用于对实时性要求较高的场合。     

基于周期Choi-Williams Hough变换的线性调频连续波信号参数估计算法

在采用联合CWH(Choi-Williams Hough)变换估计多周期线性调频连续波(LFMCW)信号的参数时,当观察时间大于一个周期时,输出信号的信噪比不再随时间的增加而增大,且时频图中会出现多个峰值干扰信号参数的估计。结合CWH对LFMCW 信号的能量聚集和相干累积思想,该文提出一种基于周期CWH变换的多周期LFMCW信号的参数估计算法,给出了多周期LFMCW信号的PCWH变换公式;分析了PCWH输出信噪比与观测时间和观测样本信噪比的关系;分析了参数估计精度。最后,数值仿真验证了该算法的有效性,证明在对多周期LFMCW信号参数估计时,PCWH更优。     

应用字典学习算法改善Bayer格式图像彩色恢复效果

利用单片探测器获取彩色图像,插值算法的优劣对结果起着决定性的作用。为了改善恢复效果,该文设计了一种基于字典学习的非线性Bayer格式图像彩色插值算法。根据图像梯度的变化,首先,在上下左右方向利用局部方向插值方法(LDI)对Bayer格式图像进行合并计算,用高斯混合模型(GMM)分类法训练字典,运用主分量分析(PCA)方法提取训练结果中的主要分量为学习提供样本,通过学习,得到R,B通道缺失的G^分量。然后,应用G^分量,插值得到另外两种缺失分量R^和B^,从而得到彩色图像。选取McMaster图像集作为字典,分别用算法对标准图像和使用DALSA公司彩色CMOS探测器开发的相机实际拍摄的图像进行插值恢复,较其它几种算法,视觉上伪彩色最少,峰值信噪比最优。整体性能优于现有的很多其它插值算法。     

采用高速DSP实现BAQ算法的应用研究

本文较为详细地介绍了最佳量化的基本方法以及块自适应量化编码的原理，同时给出了采用高速DSP芯片技术实现SAR原始数据压缩的原理和实现结果。     

融合图像块低维流形特性与解析轮廓波稀疏性的压缩成像算法

基于图像的整体稀疏表示和图像块的局部特性,融合图像块低维流形特性和整幅图像在解析轮廓波表示下的稀疏性两种先验知识,该文提出了一种高质量压缩成像算法。该算法利用迭代硬阈值法和流形投影法重构图像。为减小运算复杂度,该文用多个线性子流形的并集来近似表示包含所有图像块的非线性流形,并根据图像块的主方向进行初始分类后再用稀疏正交变换获得各线性子空间的基。实验结果表明,该文算法的重构图像在峰值信噪比和视觉效果两方面均有显著提高。