基于小波特征和模拟退火的遥感图象快速聚类算法

不同遥感对象，光谱曲线的突变点位置差异很大，不同尺度的小波变换可有效提取这些突变特征，在此基础上，用小波特征相关系数描述像素的近似程度，取代一般聚类算法以欧氏距离为基础的聚类概念，聚类结果可准确反映遥感对象内容，基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法，通过扩展频段，增加特征点的个数以丰富类的特性，对空间数据进行均匀抽样产生聚类空间，采用模拟退火技术和逐步降低聚类规模的方法，快速实现全局最优的聚类中心，类内评价最优代表作为聚类中心，保证类特性的持续性和强壮性，而且解决了K－means聚类的参数选择问题，最后采用TM多光谱遥感图象进行参数分析和算法比较，验证了该算法分类快速准确，且参数控制灵活，因此基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法有较好的应用前景。     

一种多图象的多分辨合成技术

本文提出一种在多个图象间进行非规则开头图象拼接的多分辨合成技术,运用Ｍｕｌｔｉ－ｍａｓｋ方法将多个图象的选定区域融合在一起,小波变换对图象进行多分辨分解,采用与频段宽度成正比的加权拼接宽度来消除拼缝的影响;实例表明,拼合图象平滑自然,效果较好。     

小波变换实现多光谱图象融合增强

本文针对多光谱图象的增强问题,提出了一种基于小波变换理论的融合增强方法。它将高空间分辨率的全色图象和多光谱图象经小波变换后的低频分量进行融合,改进了传统基于小波变换理论的增强方法。本文还对比评价了基于IHS变换和传统小波变换的增强结果,表明了该方法在提高多光谱图象的空间细节表现能力和保持地物光谱信息上都具
有很好的效果。     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

基于多进制小波变换的图象放大方法

多进制小波是近几年发展的小波分析理论的一个新分支，为了更好地进行图象的放大，提出了一个基于多进制小波变换的图象放大方法，并用三进制小波变换进行了图象的放大试验，通过与常用的插值放大方法进行比较的结果表明，基于多进制小波放大的图象能较好地保持原来图象的特征，优于一般的插值放大方法。     

基于波小变换的视频编码算法

针对小波变换域特有的图象数据结构，对视频编码算法提出了若干改进策略。实验表明这些改进的编码方法有利于图象压缩的提高和视觉效果的改善。     

基于小波变换的实时图象采集系统

描述了一种采用小波变换分解的实时图象采集系统的方案，该系统采用了一种特殊的正交小波分解快速算法，并选用了新型的80960CA芯片作为系统核心，从而保证了对512×512真彩色图象的动态实时采集。     

基于视觉的模型在图象压缩中应用的研究

针对在图象处理中对压缩和解压缩方法的评价缺乏一个与人类视觉相关性很好的模型这一问题,提出并使用了基于人类视觉的模型,并使用在lena和 fruit这两幅图象处理中的经典图片上,取得了和人类观测结果吻合的结论。     

基于二维小波分解的图象编码

本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解，得到一个图象的多分辨率表示，各频道分量对图象结构的把握是整体的，从更大程度上解除了图象象素之间的相关性，克服了由ＪＰＥＧ方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后，我们使用ＣＶＱ对小波系数进行编码，得到了较高的编码效率和重建图象质量。     

基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法

针对传统尺度不变特征变换（SIFT）算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。     

基于多核计算的实时数字图像稳定

多核计算已成为计算领域新的发展趋势。针对电子数字稳像系统中待处理的数据量和计算量都非常大的特点,结合双核PC平台的计算特点,采用了一种联合多种加快算法运行速度的处理方案,以满足系统的实时性要求。该方法结合图像视频数据处理的高度并行化、重复性处理的特征,在程序编制上,采用多线程并行处理方法,利用单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data,SIMD)、流水线SIMD技术,在双核CPU上完成并行多线程任务分配和共享内存管理。并在快速搜索基础上,采用自适应多局部运动矢量估计消除运动物体干扰,用Kalman滤波分离了两种不同的运动信号,最终完成有害抖动信号的运动补偿。通过这些措施,在普通商用的双核PC机上实现了稳像实验系统的高效实时处理。     

数字图像稳像算法研究

介绍了数字图像稳像算法的整个流程,包括三部分:运动估计、运动决定和运动补偿.重点介绍了运动估计算法和运动补偿中的滤波算法;详细阐述了几种最基本的运动估计算法,其它的运动估计算法可以通过这些基本算法延伸发展得到;列出了三种常用的滤波算法:中值滤波、kalman滤波和二次B样条曲线法,应用于不同的场合;提出了两种方法:裁减和拼接,用来解决当前帧补偿后出现的空白区域问题.最后,展示了一种基于投影估计和kalman滤波的稳像算法的试验结果.通过这些方法的介绍,可以对稳像算法有更直观的了解,探讨了进一步研究的重点.     

基于梯度投影法的电子稳像算法

灰度投影法在灰度值单一、对比度差的图像序列中的运动估计不精准,易造成误差。针对该问题,提出一种基于梯度投影法的电子稳像算法。该算法根据梯度帧内变化剧烈、帧间变化稳定、梯度投影曲线变化明显等特点,利用图像的梯度分布情况进行运动估计。实验结果表明,该算法可提高微光图像序列的帧间运动估计精度。     

基于Harris角点与改进Hu矩的电子稳像算法

为提高抖动视频电子稳陣系统的稳陣雙果,提出一种基于 Harris 角点和改进 Hu 几何不变矩的电子稳陣算法。该算法检测视频每帧图陣的 Harris 角点为特征点,并计算其邻域图陣改进的 Hu 矩作为对应特征除量,以仿射变换为模型,通过特征点匹配计算前后帧的陒对运动参数,从而计算出图陣序列的运动轨迹,加以陒应的运动平滑补偿,得到保留镜头正常运动信息稳定的视频图陣序列。实验结果表明,在视频图陣帧间存在旋转、平移和轻微缩放的情况下,该算法能有雙降低特征匹配的计算量,且保持良好的匹配雙果。     

基于改进的图像兴趣点特征提取匹配研究

研究图像兴趣点特征提取精确度优化问题。由于图像的复杂以及图像中噪声的干扰,使得传统的图像兴趣点提取算法难以提取出用户感兴趣的信息。为了解决上述问题,提出了一种改进的图像兴趣点特征提取算法。首先利用群体的兴趣点形成几何不变描述的图像区域,然后采用Hough变换方法对图像进行变换操作,使每次匹配都相当于局部的二维转变。仿真结果表明,提出的改进的算法能够有效提取出图像中有效信息,同时节约了算法的执行时间,降低了复杂度。     

快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。     

基于全搜索块匹配法的电子图像稳定

针对摄像机无意抖动引起的电子图象不稳定,文中使用一种基于全搜索块匹配的运动估计算法对图象序列进行补偿：通过对运动估计搜索算法的改进,既保持了传统全搜索法的精度,又大大缩短了运算时间：试验表明,文中算法对于去除电子图像序列抖动有良好的效果。     

基于TI-RADS的甲状腺结节超声图像特征提取技术研究

超声是甲状腺检查的首选影像学方法。甲状腺超声影像的临床分析主要通过医生参考甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)对超声图像进行特征评价量化, 但特征量化结果与医生的经验、状态等主观因素相关。通过计算机辅助分析方法,可客观定量地分析超声影像特征,减少主观因素对诊断结果的影响。但已有系统多是使用经典的图像纹理特征,这类特征抽象且缺乏明确意义,难以在临床运用。通过对TI-RADS中涉及到的超声征象进行提取并量化, 利用医生在临床诊断中依据经验所使用的视觉特征,设计对应的量化方法,可为甲状腺超声的标准化描述提供基础。根据这些特征,通过统计学习方法建立甲状腺结节良恶性鉴别模型,为临床诊断提供参考建议,该模型的识别正确率达到了100%。     

电子稳像技术综述

利用电子稳像技术实现抖动视频序列稳定是现代稳像技术的发展方向之一。首先简要介绍了电子稳像的基本原理和系统结构;然后从各模块功能出发,对电子稳像的运动估计、运动校正和图像补偿等关键技术的研究进展进行了综述,并给出了稳像性能评估的常用方法;最后总结和分析了电子稳像技术的应用现状以及未来的发展趋势。研究结果显示,电子稳像技术的研究已经逐渐进入工程应用的新阶段,具有良好的应用前景和市场需求。     

基于特征距离的阈值法及其在眼科图象分割中的应用

医学图象的识别与分析能够为临床提供定量比的诊断依据,而图象分割是其中最关键的一步。为提高医学图象侵分割效果,提出了一种基于特征距离的阈值分割算法,并将其与颜色特征分类相结合,来对眼科裂隙灯生物显微镜图象上的角膜充血区进行分割,分割结果可用于角膜充血区的定量体分析,另外,该算法中的样本典型值是通过一种三维直方图分块算法来确定的,实验结果表明,该算法可以有效地分割出角膜充血,其分割效果优于欧氏距离阈值法,且分析数据的精度能够达到临床诊断的要求。