独立分量分析算法的改进研究

独立分量分析是信号处理技术的新发展,本文对独立分量分析快速算法进行了研究,在分析FastICA算法的核心迭代过程的基础上,提出了改进算法M-FastICA,以改善了算法的收敛性能,减少算法的迭代次数.针对M-FastICA算法的收敛依赖于初始权值的问题,在算法过程中加入松弛因子,提出LM-FastICA算法,改善了算法对初始权值的依赖性.     

高阶正则逆扩散变分图像增强模型

利用逆扩散方程增强图像是对图像退化过程的逆处理,但由于逆扩散方程对图像高频信息敏感,极易造成噪声的放大和振荡的产生.针对以上问题,提出了一种引入高阶正则项约束的逆扩散变分图像增强模型.新模型由逆扩散项及高频抑制项组成,高频抑制项通过最小化图像高频信息能量能够有效减少逆扩散方程产生的噪声放大和振荡.用该模型增强图像,图像的边缘和纹理信息更加清晰,同时能够有效抑制高频噪声的产生.     

基于双边滤波的单尺度Retinex图像增强算法

提出了一种基于双边滤波的单尺度Retinex图像增强方法,在有效增强图像的同时,很好地保持了图像边缘及高亮部分的细节.采用双边高斯滤波来估计图像亮度,同时对原始图像进行局部对比度增强,有效地消除了光晕现象并增强了局部对比度.通过Weber定律在增强过程中对图像亮度进行控制,防止增强后的图像过亮,保持图像高亮部分的细节.实验结果表明:该方法增强效果明显,适用于灰度图像和彩色图像,并能防止颜色失真,使灰度和彩色图像达到较好的视觉效果.     

提高斜模式遥感图像有效分辨率的方法

利用梯度保真项具有补偿高频信息的能力,提出一种变分偏微分方程复原方法,用于提高斜模式遥感图像的有效分辨率.分析了斜模式采样条件下混叠现象的产生机理;用最佳倒易晶胞理论求出受混叠与噪声影响最小的斜模式采样图像频谱;对该图像频谱用文中方法去除模糊以得到分辨率提高的图像.实验结果表明,该方法能较好地去除混叠、模糊以及噪声对图像质量的影响,复原图像的信噪比高.     

具有纹理保持能力的四阶偏微分方程去噪方法

虽然四阶偏微分方程图像去噪方法能得到较好的分段光滑的结果,但这类方法常破坏图像的纹理信息。提出了一种具有保持图像纹理信息能力的四阶偏微分方程去噪模型。利用垂直于梯度方向的图像二阶导数设计了一种新的代价函数。证明了该函数解的存在性与唯一性并给出了其对应的Euler-Lagrange方程。在实验方面,用大量真实的纹理图像验证了新方法。实验结果表明,新方法在去噪的同时图像的边缘与细节得到了较好的保持。