结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。     

小波域上图像非线性扩散滤波

提出一个小波域上图像扩散滤波恢复新模型。主要思想是把原图像作为最精细尺度下的小波子带，根据噪声分布的特点，导出保护较大尺度下信息的泛函模型代替小波阈值除噪，对泛函求变分得：Euler-Lagrange方程。新的滤波方法能避免小波阈值除噪的伪Gibbs现象，改进了同类型非线性扩散方程滤波的效果。利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解。实例的数值计算说明对图像滤波和保护边缘的有效性。     

Min/Max曲率流实现图像去噪和增强分析

分析Min/Max曲率流在图像去噪和增强方面的机理。针对Min/Max曲率流结合水平集方法通过曲线(曲面)演化对图像去噪和增强的特点,给出了Min/Max曲率流模型新的数值计算方法。新的方法主要是关于边缘保护和除噪的自适应算法,较好地解决了Min/Max曲率流在去噪和增强时对图像边缘尖点的扩散模糊问题。通过数值实验证明该方法能去除图像噪声,使图像的可视性得到显著提高。     

颗粒形状的自动识别

本文提出了一个塑料颗粒形状的自动识别系统，实现了动态地分类识别自动化生产线上的正常和异常的塑料颗粒图象，使生产工艺人员能根据图象的分析结果去调整、控制生产过程，从而达到保证产品质量的目的。     

图像清晰度评价方法研究

数字图像的清晰度评价一直是各类数字成像系统的一个关键问题，而在已有的一些的评价参数中，由于评价方法不同，均存在一些局限性，为此，针对图像的清晰程度提出一种新的评价方法，目的在于能够快速、准确地评价数字图像的清晰度。该评价方法评价参数可通过改进边缘锐度算法(EAV)得到，然后与机测MTF值的变化趋势一起做曲线回归分析，以便和其他传统清晰度评价参数做对比。通过上百幅各类数字图像的测试，结果表明，该评价参数与数字成像系统的MTF值变化有着很好的正相关关系，其不仅能够更准确地反应数字图像清晰度变化的趋势，而且便于简捷、快速地应用于各类数字图像的清晰度评价。     

利用纹理信息的带标记线心脏核磁共振图像分割

针对带标记线的心脏核磁共振图像分割受到标记线强梯度影响的现象,提出了一种基于图像细节信号能量的纹理分析方法,该方法合理地利用了标记线本身的信号特征,进而达到了去除标记线影响的效果。由于心脏核磁共振图像边缘较弱,噪声相对较强,本文应用测地线活动轮廓模型定义演化曲线,并用水平集方法求解,从而很好地提取了左心室的心内膜。在提取左心室心外膜时,为克服边界断裂、缺省的情形,添加了距离约束能量项,解决了依靠梯度和纹理信息无法准确分割的问题。实验与误差分析结果表明,本文方法能较好地提取带标记线的左心室内外心膜,且具有较高的准确率。     

独立分量分析在多光谱遥感图像分类中的应用

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。但是在多光谱遥感波段图像中存在不同地物对应着相同的灰度,即异物同谱的问题。独立分量分析算法对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。文章对独立分量分析的一种快速算法FastICA进行改进,减少了计算量,提高了算法的有效性。在性能相当的情况下,改进FastICA算法能有效地减少算法的计算量。由于FastICA算法是线性ICA算法,对于非线性混合的光谱信号的估计存在一定误差,因此应用BP神经网络的非线性特性对其进行自动分类。在同原始遥感图像的BP神经网络分类结果进行比较,结果表明独立分量分析算法能提高多光谱遥感图像的分类的正确率。     

基于模糊证据理论分类的多源遥感信息融合

运用模糊理论和证据理论相结合的方法融合来自遥感领域中不同数据源的证据,以实现各种数据所含互补信息的融合,同时减少不同数据间的信息冗余.通过模糊理论的引入,基于模糊证据理论对多源数据的融合可以更好地处理分类中的不确定性.最后以中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)的CCD与Landsat5的TM图像进行决策层融合分析,试验结果表明该方法在多源信息融合的遥感图像小目标自动分类中具有可行性和有效性,并有很好的应用前景.     

一种改进的快速独立分量分析算法及其在图象分离中的应用

独立分量分析是信号处理技术的新发展,它作为盲信号分离的一种有效的方法而受到广泛的关注,并在许多方面获得成功应用.讨论了独立分量分析的基本原理、判断条件和算法,并在此基础上,介绍了独立分量分析的一种快速算法——FastICA算法;对FastICA算法的核心迭代过程进行改进,得到M-FastICA算法,改进算法减少了独立分量分析的迭代次数,从而提高了算法的收敛速度.最后将M-FastICA算法应用到图象的分离上,实验结果表明,改进算法在分离效果相当的前提下,串行算法迭代次数减少了9％,并行算法迭代次数减少了27％,收敛速度更快.     

结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法

图像匹配技术是许多计算视觉问题研究的基础,基于图像局部特征的方法是本领域研究的热点。为了解决经典的SURF算法在旋转不变性上表现欠佳的问题,提出了一种结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法。在SURF算法特征点检测的基础上,提出一种适合DAISY描述符的主方向分配方法,并按照该主方向旋转获得新的DAISY描述符。本算法在略微增加运算成本的基础上,增强了经典SURF算法在图像旋转上的匹配能力。实验结果表明,在图像模糊、光照变化、JPEG压缩比变化、视场变化等多种复杂情况下,本算法具有更强的鲁棒性。