一种改进亮度平滑滤波调节图像融合算法

针对基于亮度平滑滤波调节(SFIM)遥感图像融合存在的空间细节信息提高不足,光谱存在一定失真的问题,提出了一种改进SFIM算法.该算法在SFIM基础上,结合平滑滤波和加权平均等方法,对SFIM的不足进行了改进;但保持了SFIM算法简单,运算快捷的优点.实验结果表明改进算法在空间细节增加,对比度以及光谱保持方面有了明显改善.     

一种呈现清晰纹理的快速误差扩散算法

清晰地呈现图像的细节纹理结构是现代数字半色调技术研究的重要方面.提出一种简单有效、且能保持原图像纹理结构的半色调误差扩散算法.该算法以Ostromoukhov算法为基础,根据图像灰度空间的局部分布特征,通过计算误差扩散像素点的局部视觉纹理反馈信息,对原固定阈值进行调节.实验结果表明,改进后的算法生成的半色调图像再现的纹理结构清晰自然,且具有蓝噪声特性,在PSNR、UIQI和SSIM三项指标评测方面均有较好表现.     

基于空间复杂度掩盖的边缘检测算法

通常边缘检测算法仅仅考虑到图像本身信息,而未考虑人眼对规则图像的感知能力比对非规则图像更强。结合人眼的视觉特性,本文提出了一种基于空间复杂度掩盖的边缘检测算法。给出了一种空间复杂度的测度以及双门限机制,利用图像空间复杂度来体现图像的规则程度,并根据图像的纹理信息矫正图像的梯度方向,确定边缘宽度,准确定位空间复杂度的计算区域。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地检测规则图像的边缘,抑制复杂纹理区域的边缘。因此,该算法更符合人眼的视觉特性,有利于复杂情况中信息的提取。     

改进的多尺度图谱和局部谱的目标提取算法

当目标对象与背景的纹理较多或两者纹理较接近时,基于多尺度图谱和局部谱的目标提取算法不能很好地提取目标,主要由于在计算相似度度量时,金字塔多尺度图谱算法特征选取较简单。针对算法不足,提出基于改进的金字塔多尺度图谱和局部谱相结合的目标提取算法,主要通过改进多尺度图谱中干涉轮廓权重构造方法,原算法中是基于拉普拉斯边缘图和梯度图,改进后是基于多尺度边缘概率检测算子和方向分水岭算法产生的边缘强度图。多尺度边缘概率检测算子可以有效地解决纹理较复杂图像分割不佳问题,方向分水岭算法可以有效解决由于目标和背景部分边界信息较接近导致的分割不佳问题。实验结果表明改进算法有效地弥补了原算法的不足,并且具有良好的目标提取效果。     

基于多邻域空间分布的图像检索

由于灰度共生矩阵及其改进算法存在计算复杂、且对于纹理分布信息缺乏计算以及忽略了图像相关特性等缺点,导致对于图像纹理的有效信息缺乏很好的描述,为此提出了一种新的纹理特征用于图像检索.该算法首先结合图像中像素的统计信息,针对不同的邻域范围提取图像的邻域相关矩阵,然后在此基础上构造多邻域空间分布特征用于图像检索.分析表明,该算法所提取的纹理特征计算量小,复杂度低,并且由于将纹理的结构特征和统计特征有效地结合起来,所以对图像的空间纹理分布特征可以较好地描述.为了证明新算法所提取纹理特征的有效性,将其用于图像检索实验.实验结果表明,新算法在检索精度上相比其他算法具有较大的提高.     

多光谱与高分辨率图像融合方法比较研究

通过分析比较HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合四种常用融合方法的原理及其优缺点,提出了使融合后图像光谱扭曲和失真较小,同时保持高分辨率图像的空间纹理细节信息的融合方法应满足的三条规则。并依据此规则,提出了一种基于高通滤波算子的边缘增强型的融合算法,实验结果表明此算法具有很好的空间分辨率,同时又能较好地保持原有多光谱图像的光谱特性,验证了规则的合理性。     

基于颜色相关图和纹理矩的图像检索

基于内容的图像检索的关键就是准确地提取图像特征。目前常见的图像特征的分类有颜色、纹理和形状。提出了改进的图像相关图算法以及纹理矩算法,并采取有效的方法来结合这两种算法实现高效的图像检索,图像相关图不仅反映了图像的灰度统计信息,而且还反映了图像的空间特征和灰度的渐变度。纹理矩是通过计算图像局部区域的力矩来反映图像的纹理特征。二者相结合整合了图像颜色和纹理信息。实验证明,改进的图像相关图以及纹理矩算法优于传统算法,二者通过在有限的空间维度下的结合在很大程度上提高了检索精度。     

基于人工鱼群微细分解的先验未知像素点修复算法

由于未知像素点先验信息缺失,因此模块匹配和边缘结构信息未知,全息修复困难。传统方法采用子空间特征信息多维搜索方法未能实现对图像纹理的微细结构信息的模板匹配,效果不好。引入人工鱼群算法,提出一种基于人工鱼群微细分解和亮度补偿的先验未知像素点全息修复算法,即采用子空间特征信息多维搜索方法进行先验未知像素点置信度的更新,以保持被修复的图像破损区域的连续性。构建人工鱼群算法的图像微细分解模型,结合边缘特征点亮度补偿策略,来实现对先验未知像素点的图像信息修复改进。实验结果表明,改进的图像修复算法具有良好的视觉效果,修复时间和计算开销较少,提高了稳定性和收敛性,图像修复后的信噪比误差较小,保持在6%以内,因此该算法的性能优越。     

结合分水岭的纹理梯度各向异性图像分割

目的 目前,许多图像分割算法对含有丰富纹理信息的图像的分割效果并不理想,尤其是在不同纹理的边缘信息的保持方面。为了解决这一问题,提出一种基于连续纹理梯度信息的各向异性图像分割算法。方法 在分水岭算法的基础上,引入纹理梯度各向异性算法,能够在避免纹理信息影响分割效果的前提下,最大限度地保证纹理边缘信息的完整。针对纹理特征数据敏感的特性,本文将离散的图像高度信息映射到连续的纹理梯度空间,能够有效减少由细小差异造成的过分割现象。结果 本文方法在BSD500 Dataset和Stanford Background Dataset中选择了大量的纹理信息丰富的图片与最新的分割算法进行了实验与对比。本文方法在分割效果（降低过分割现象）、保持边缘信息和分割准确率等方面均获得明显改进,并在图像分割的平均准确率方面与最新算法进行比较发现,本文算法的平均分割准确率达到90.9%,明显超过了其他最新算法,验证了本文方法的有效性。结论 本文提出的基于分水岭的纹理梯度各向异性算法对纹理图像的分割具有保边和准确的特点,采用连续梯度空间的方法能够有效地减少传统分水岭算法的过分割现象。本文方法主要适用于纹理信息丰富（自然纹理和人工纹理）的图片。     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

基于多尺度特征融合的红外单目测距算法

由于MonoDepth2的提出,无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展;然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境,可见光并不适用,而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像,因此对于红外图像的深度估计显得尤为必要.由于可见光和红外图像的特性不同,直接将现有可见光单目深度估计算法迁移到红外图像是不合理...     

基于紧框架的二阶总广义变分图像修复模型

针对传统总广义变分（TGV）小波修复模型采用单一小波基变换,仅对纹理细节信息较少且结构简单的图像有很好修复能力的缺点,提出一种紧框架域下的总广义变分正则化修复模型。不同于经典小波变换,紧框架系统具有冗余、时移不变和线性相位等图像处理过程中较为重要的特性。新模型通过引入多层紧框架分解系数的低阶与高阶导数项建立正则化项,获取图像不同尺度多方向上的特征信息来对图像进行约束。模型的数值实现采用分裂技术与原始-对偶方法相结合的优化算法（PDSBA）,交替迭代求解两个易于处理的子问题,提高了图像修复过程的处理效率。相比于传统模型,所提模型不仅具有保边性能,而且对含有较多细节或纹理信息的图像也有较好的修复效果。实验结果显示,三个修复性能指标：峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）和结构相似测度（SSIM）均获得显著提升。     

联合自适应梯度稀疏和通道相关性的简单透镜成像去模糊

成像过程中的光学像差,使得简单透镜成像系统只能获得低质量的模糊图像。针对这类模糊问题,提出一种联合自适应梯度稀疏和通道间相关性的去模糊算法。该算法对模糊图像3个颜色通道的平滑区域点和边缘点采用不同的稀疏约束,同时利用3个通道间的相关性,借助某个通道保留的边缘信息来复原其他通道的边缘信息。仿真实验结果表明,该方法对简单透镜获得的模糊图像复原质量较高,能取得较好的视觉效果。     

Smoothing Filter-based Intensity Modulation: A spectral preserve image fusion technique for improving spatial details

Image fusion techniques are widely used to integrate a lower spatial resolution multispectral image with a higher spatial resolution panchromatic image, such as Thematic Mapper (TM) multispectral band and SPOT Panchromatic images. However, the existing techniques either cannot avoid distorting the image spectral properties or involve complicated and time-consuming frequency decomposition and re-construction processing. A simple spectral preserve fusion technique: the Smoothing Filter-based Intensity Modulation (SFIM) has thus been developed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. By using a ratio between a higher resolution image and its low pass filtered (with a smoothing filter) image, spatial details can be modulated to a co-registered lower resolution multispectral image without altering its spectral properties and contrast. The technique can be applied to improve spatial resolution for either colour composites or individual bands. The fidelity to spectral property and the spatial textural quality of SFIM are convincingly demonstrated by an image fusion experiment using TM and SPOT Panchromatic images of south-east Spain. The visual evaluation and statistical analysis compared with HSI and Brovey transform techniques confirmed that SFIM is a superior fusion technique for improving spatial detail of multispectral images with their spectral properties reliably preserved.     

M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用

将因子化主成分分析（FPCA）算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA（M—FPCA）的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M—FPCA算法,提出一种彩色M—FPCA新方法。在CVL和FEl人脸库上进行的实验结果表明,M—FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M—FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。     

自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法

序列图像超分辨率（super resolution,SR）算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。传统非局部均值（non-local means,NLM）超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主观评价,这极大地增加了算法复杂度,降低了算法的鲁棒性。为了解决这两个问题,提出一种基于图像质量评价（image quality assessment,IQA）自适应阈值的NLM超分辨重建算法。通过设计一种SR重建结果质量评价指标,将该指标引入到NLM重建算法中：一方面作为阈值,用以确定算法迭代收敛条件;另一方面作为评价标准,用以筛选多个输出结果中重建效果最佳的高分辨率图像。实验结果表明,提出的算法能在有效保证鲁棒性的同时,极大地提升NLM超分辨率重建算法的运算效率。     

一种改进的边缘方向插值算法

已有的边缘方向插值算法利用高低分辨率图像局部方差之间存在的对偶性实现自适应非线性插值。其性能明显优于传统线性插值算法，但图像边缘噪声可能仍然比较明显。为了获得更好的视觉效果。提出了一种改进算法。充分利用局部降采样像素之间的相关信息，用和被插点相邻的6个降采样像素估计高分辨率图像的局部协方差。该算法应用于灰度和彩色图像的分辨率增强，不仅降低了运算复杂度，而且有效地抑制了边缘噪声，进一步提高了插值图像的视觉质量。     

基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法

针对目前图像去噪方法主要局限于单一噪声,无法有效解决多种混合噪声的不足,提出了一种基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法。该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,由改进阈值对各个方向子带的高频系数进行阈值量化,同时由自适应双边滤波对每尺度下低频子带系数进行滤波,并将重构得到的图像进一步去除噪声。实验仿真结果表明,该方法对混合噪声的滤除效果明显优于现有算法,且能较好地保护图像的边缘细节信息,通过客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）定量比较,PSNR提升了5.333 2~6.527 8 dB,RMSE可降低29.41%~46.03%,运行时间仅为1.492 0 s,整体降噪性能更优。     

多注意力机制网络卫星图像分割算法

针对深度学习的语义分割法,在卫星图像分割中对半岛、小岛和湖泊细小支流的边缘信息提取丢失问题,提出了多注意力机制网络（MA-Net）卫星图像分割算法,弥补了边缘信息提取丢失问题。该算法的框架采用了端到端的对称结构,由编码和解码两部分组成。编码部分采用改进的VGG16网络提取湖泊的纹理特征,解码部分引入全局平均池化注意力融合机制（GPA）,能够有效融合编码部分提取的纹理特征,得到高分辨率的卫星图像特征图。在网络的输出端加入注意力机制模块（Attention）,充分提取湖泊边缘信息,有效分割出半岛、小岛和湖泊细小支流。实验结果表明,该模型相比现有语义分割算法,具有更好的分割精度,各项分割指标都有提升,并且在公共数据集City Scapes上验证了模型具有通用性。