二维共轭正交偏最小二乘分析及图像识别应用

偏最小二乘（PLS）是一种有效的图像特征抽取方法。不同于其他的多元数据分析方法,PLS综合了PCA与CCA的优点,抽取对样本具有最佳解释能力的成分。讨论了偏最小二乘法建模思想及非迭代算法、共轭正交算法和基于2D特征抽取时的算法原理和特点,以及PLS用于图像识别时类隶属矩阵的构造。在ORL与Yale人脸库上的实验结果表明用2DCOPLS抽取的特征进行图像识别的效果更好,更稳定。     

癌细胞显微图像分割与识别研究

文章采用竞争Hopfield神经网络的自动聚类分割方法从腹水脱落细胞显微图像中分割可疑细胞和可疑细胞核,提取癌细胞的15个形态特征,利用柔性BP神经网络分类器对腹水脱落癌细胞进行分类识别。通过对临床病例的检验分析,表明该方法能获得较高的诊断正确率。     

基于高斯混合模型的脑部MR图像自动分割

将脑部组织从MR图像中提取出来是脑部图像处理的一个重要环节,如何精确地将脑组织从非脑组织中分离出来成为研究的难点。传统的水平集方法仅依赖梯度信息,由于脑部图像含有噪音、过度区域等因素的影响,使得分割效果不是很理想。文章提出了一种脑部MR图像的自动分割方法,它利用模糊各向异性扩散方法对图像进行平滑,结合直方图分析得到了图像的全局信息自动构造初始曲线,并利用高斯混合模型构造水平集演化的速度函数,得到较好的分割结果。对脑部MR图像分割的实验表明该方法准确度高、抗噪性能良好。     

利用频谱特性鉴别运动模糊方向

点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度（方向）和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。     

IDL语言与图像处理和分析

本文从组成构件、特点等方面介绍了第四代语言ＩＤＬ，重点介绍了ＩＤＬ适用于图像处理和分析的许多特性，并举例说明了ＩＤＬ在图像工作上的应用。最后介绍了ＩＤＬ５．０版的特点和基于ＩＤＬ的ＥＮＶＩ软件。     

倒易晶胞和小波相结合的图像复原方法

为了去除混迭、噪声和模糊对图像的影响,从遥感器成像的光学及几何特性出发,运用倒易晶胞的复原方法对晶胞形状进行限制;将错误的频谱覆盖放到正确的位置以减少混迭;并结合小波复原方法对退化的图像进行去模糊、去噪,得到一幅更清晰的图像．实验结果表明,结合倒易晶胞的小波复原方法比常用基于频域的方法复原效果更好．     

一种混合曲率流图像除噪方法

基于几何曲线(曲面)演化的图像除噪和恢复是图像处理领域中的一个研究热点.本文利用几何和非线性扩散理论分析最大最小曲率流曲线演化方程,提出结合边缘信息的开关函数控制曲线(曲面)演化的混合曲率流图像除噪模型.实验证明,与其它除噪模型比较,该模型能更好解决曲线演化模型在对图像除噪时边缘保护和噪声去除的问题,提高曲线演化模型的图像除噪能力,并改善图像的可视性.     

基于核函数的活动轮廓模型

为了改善活动轮廓模型的分割精度和效率,提出一种基于核函数的活动轮廓模型.该模型采用鲁棒的非欧氏距离度量构造能量泛函,提高了模型的分割精度;使用指数类型的核特征函数来提升收敛速度;最后在模型中还加入了水平集正则项,以避免水平集的重新初始化.实验结果表明,文中模型在分割精度和分割效率上都要强于Chan-Vese模型.     

基于PCA和总变差模型的图像融合框架

为了能够抑制融合图像中的噪声且提升融合效果,提出一种在进行融合时去噪的新框架,并在此基础上提出一种基于主成分分析(PCA)的融合框架.首先将源图像进行PCA操作,依据前几个主成分重建图像,再经下采样过程得到近似图像;然后通过上采样得到与上层图像的差异图像,即细节图像;最后将最底层近似图像与各层细节图像累加,完成图像的重构.将该框架纳入总变差模型后形成一种新的具有融合和去噪效果的框架.实验结果表明,该方法不仅能对同分辨率图像融合,获得较好的融合效果,而且在全色图像和多光谱图像的融合中可较好地保持光谱信息和空间信息,并能够抑制图像中存在的噪声.     

基于各向异性Gibbs随机场与高斯混合模型的脑MR图像分割算法

为了克服高斯混合模型(GMM)的局限性,利用 Gibbs 理论和图像结构信息构造各向异性 Gibbs 随机场,并将其引入到 GMM 框架中,完善 GMM 的分类效果,使其在克服噪声影响的同时,还能够保持细长拓扑结构区域信息以及角点区域信息.实验结果证明,文中算法可以得到较好的分类结果.