带稀疏惩罚的LCNN盲目图像复原

为了加强算法的稀疏性和稳定性,在SCAD基础上提出了一种新的稀疏惩罚函数,并加入到拉格朗日约束神经网络中,以克服传统盲源分离方法和独立分量分析方法的缺陷,有效地避免了方程的病态问题,提高盲目图像复原的稀疏性、稳定性和准确性。通过人工数据和真实数据的不同复原算法对比实验,证明了带稀疏惩罚的拉格朗日约束神经网络盲目图像复原技术具有良好的图像复原效果。     

一种稀疏孔径逆合成孔径雷达成像算法

针对逆合成孔径雷达成像在稀疏孔径条件下存在方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,利用目标二维分布的稀疏性将成像问题转换为多测量向量模型下稀疏信号的重构问题,采用零范数最小均方法并行处理以提高运行效率,使用最优步长公式代替固定步长以避免步长设置不当对收敛速度和性能的影响,并利用平滑零范数法逼近零范数以提高重构精度和抗噪性能。相较于已有算法,新算法能够获得更高质量的目标图像,对噪声鲁棒性强,并且计算量更低。仿真和实测数据的处理结果,验证了该算法的有效性。     

基于级数优化的小波去噪MAP图像复原方法

介绍了MAP超分辨力复原方法的原理以及小波滤波去噪的原理和具体方法,由于小波变换具有多分辨率分析和在时频(空频)两域都具有表征信号局部特征的能力,基于小波阈值去噪的图像超分辨力复原方法对于低信噪比图像处理具有独特的优越性,证明了其应用于超分辨率复原算法的有效性,并提出了基于级数优化的小波去噪超分辨力复原算法。     

基于深度图的水下图像复原

水下图像深度图估计的准确性影响复原后的图像质量,为得到更加准确的深度图,提出了一种基于衰减通道结合亮度图的深度图求解算法,并利用该深度图复原水下图像.首先,根据图像像素值与场景深度的关系估计水下图像的深度图,并使用图像的亮度图对深度图进行修正和细化;然后,利用深度图计算图像的大气光值和透射率图;最后,通过逆求解水下成像...     

基于证书的单点访问模型

以授权管理基础设施和公钥基础设施为基础,研究了单点访问系统的实现模型。这两种技术在单点访问系统中实现身份认证和访问授权控制功能。通过中间件的方式来实现身份认证和授权管理模型,并设计了相关的安全协议,对整个体系结构的安全做了简单分析。该技术可使现有应用做较少的修改就能实现一个安全、透明的单点访问系统。     

基于Matlab的图像复原算法的研究

图像在获取、传输和存储过程中由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响,会造成图像质量的下降。在对目前有关数字图像复原技术的文献进行理解和综合的基础上,本文主要对EM算法、维纳（Wiener）滤波和NAS-RIF算法进行了探讨,同时对上述算法进行了仿真实现,并分析了实验的结果。     

基于二维稀疏采样的HRRP合成及ISAR成像方法

在分析传统的线性调频(LFM)信号体制ISAR高分辨距离像(HRRP)合成及二维成像原理的基础上,结合压缩感知理论,提出了一种基于二维稀疏采样的高分辨距离像合成及ISAR成像方法。该方法对经过二维稀疏采样后的ISAR回波信号进行二维重构处理,在大幅降低LFM信号采样率、减少子脉冲个数的前提下,获得高质量的HRRP和二维ISAR像;为缓解数字信号处理机的采样负担、降低已方雷达信号的被截获概率奠定了基础。仿真实验证明了该方法的有效性和可行性,同时观察了其鲁棒性。     

基于图像复原的无参考质量评价

利用图像复原产生全参考质量评价所需的参考图像.文中提出一种新颖的含噪音图像的无参考质量评价算法,利用小波去噪算法获得近似的参考图像,通过人眼视觉系统处理,计算待测图像与参考图像的峰值信噪比.LIVE图像数据库上,文中提出的算法以及NPSNR和HVSPSNR与主观感知质量的相关系数分别是93.02%,91.29%和90.62%.实验结果表明,该方法的性能表现要优于传统的NPSNR和HVSPSNR.     

基于消息系统的可定制单点登出服务的设计与实现

在多个系统间如何进行身份认证和授权是企业在部署应用集成系统时面临的问题之一。现有的SSO(单点登录)认证模型为多应用集成系统提供了统一的认证入口,但是该模型面临另一个影响系统安全性的问题:单点登出的认证管理。本文提出的单点登出认证模型MSC-SSOS(Message System-based and Customizable Single Sign OutService)基于Java Message Service消息机制,通过设计消息总线集中完成安全管理,业务定制,消息持久以及负载均衡多种服务。并将耶鲁大学SSO登入认证模型——CAS与模型MSC-SSOS进行整合,应用于在线服务系统,在每日访问量超过400000 Pages的在线系统中展示了其安全、稳定、高效的特点。     

基于小波和Contourlet的改进的图像复原算法

不同的数学变换工具能够有效表示图像的不同细节结构,小波变换能够有效表示图像中的奇异点,而con-tourlet变换能够有效表示奇异线,为了更好地利用不同变换工具的优势,文中提出一种基于小波和Contourlet的改进的图像复原算法。算法首先分别应用不同的小波基和不同的Contourlet基,基于正则化方法求解出复原图像;然后,将经过不同的滤波器组得到的复原图像通过加权平均的方式融合,得到一幅效果较好的恢复图像。实验结果表明,加权平均之后的图像相比使用单一滤波器的复原图像,其改善的信噪比提高0.1～0.5dB。     

基于稀疏分解的图像去噪

基于稀疏分解的图像去噪处理是将被噪声污染的图像分解成图像的稀疏成分和其他成分。稀疏成分对应于图像中的有用信息,其他成分对应于图像中的噪声。由图像的稀疏成分重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果表明基于稀疏分解的图像去噪处理具有一定的效果。     

基于稀疏表示的人脸图像压缩方法

基于稀疏表示的人脸图像压缩算法首先对人脸图像进行分块,其次利用K-SVD字典学习算法,训练一个图像的冗余字典,最后用OMP算法对其进行稀疏编码,得到压缩的图像.由于OMP算法复杂度较高,为了降低复杂度,提高算法效率,提出了一种基于稀疏表示理论的新的人脸压缩算法.该算法在稀疏编码阶段,用基于块坐标松弛(Block Coordinate Relation)字典学习算法对人脸图像进行稀疏编码,最后用重构算法对压缩数据进行重构.通过实验仿真,与JPEG压缩方法及OMP算法比较,所提方法在同等压缩比下,重构的图像质量有所提高.     

由图像的稀疏分解重建图像的快速算法

针对由图像的稀疏分解结果重建图像的速度极其缓慢这一问题,研究了表示图像的原子的能量分布特性。利用了表示图像内容的绝大部分原子的能量分布具有非常集中的特点,提出了由分解后的原子参数重建图像的快速算法。该算法对于一个原子的计算只限于原子能量集中的区域,并在此基础上实现了原子能量及原子归一化的快速计算。采用快速算法使图像重建的速度提高了约32倍,同时保证快速重建图像的质量保持不变。     

基于遗传算法优化的稀疏表示图像融合算法

关于稀疏表示理论的图像融合主要是利用加权系数方法来确定稀疏系数的融合规则,通过遗传算法求解最优加权系数,实现全色图像和多光谱图像的融合.所提算法与Contourlet变换、主成分分析算法和高通滤波等遥感图像融合算法相比,在提高图像清晰度的同时,光谱保真度相对较高.     

红外运动模糊图像复原技术

该文分析了红外图像运动模糊产生的原理,建立运动模糊及复原数学模型.复原过程分包括构建点扩散函数和维纳滤波两部分.采用方向微分,双线性插值法求取模糊方向,通过微分自相关函数估算模糊尺度,从而构建最为近似的二维匀速直线运动的点扩散函数,并对运动模糊图像进行维纳滤波的复原.实验结果表明,针对有噪声的图像运动模糊复原,维纳滤波复原图像效果好,抗噪能力强.     

基于特征表征的单幅图像超分辨方法

基于稀疏表示的图像超分辨是近年信号处理中的研究热点,快速准确地找到图像的稀疏表示系数是该方法的关键。该文提出了一种基于特征表征的算法来求解图像块的稀疏表示系数。受压缩感知理论启发,使用联合训练的字典来进行图像超分辨。特征表征算法在每一次迭代中,通过确定稀疏系数的符号,将求解的非凸问题变为凸问题,有效提高所得稀疏系数的准确性和超分辨算法速度。仿真结果显示,与插值法和经典的稀疏表示法比较,特征表征法可以得到更好的主观视觉评价和客观量化评价。     

基于盲解卷积算法的纤维模糊图像复原

图像采集过程中可能会受到各种情况的影响,如羊绒纤维本身有污损、羊绒纤维制片时受到污损、采集现场光照不均等,这常使羊绒纤维图像中存在一些不可避免的噪声;另外,由于光学显微镜其自身的局限性,会使得采集的羊绒纤维图像的边缘比较模糊.图像复原主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像.当点扩展函数未知或不确知的情况下,从退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原.本文对纤维模糊图像进行了图像盲复原,结果证明该方法能有效还原模糊图像.     

基于大气调制传递函数的天气退化图像复原方法研究

描述了天气退化图像形成的原因,及其复原原理,并基于大气调制传递函数建立了图像退化的物理模型,阐述了大气调制传递函数及其两个分量湍流调制传递函数和气溶胶调制传递函数的预测方法,利用得到的大气调制传递函数的估计值,对天气退化图像进行复原,仿真结果表明了该方法能够有效地对天气退化图像进行复原.     

基于奇异值分解估计点扩散函数的复原算法研究

基于奇异值分解的性质,从离散退化模型出发,采用理想图像奇异值向量的平均能谱理论,得出用奇异值分解来估计点扩散函数的方法,复原过程用逆滤波法来实现。文中采用奇异值累计和函数的二阶导来确定点扩散函数估计过程中的重组阶数R1,三阶导曲线用于去噪的重组阶数R2的选取。用本文方法进行去噪复原实验,与自动选取法进行比较,去噪复原效果较好。