改进的两步迭代阈值的遥感图像恢复算法

结合小波变换和Contourlet变换的多尺度、多分辨的共性及这两种变换分别适合处理点奇异和线奇异的特点,提出了一种新的联合使用小波正则项和Contourlet正则项的遥感图像恢复算法。算法中逆问题的求解等价于一个无约束凸规划的求解问题,目标函数由观测图像的拟合优度和正则项组成,传统的正则项是一个函数,本文使用两个正则项函数,能更好地利用图像的先验知识。然后根据Besov空间的半范数等价于小波系数的范数这一原理,提出了基于小波变换的联合使用小波正则项和Contourlet正则项的两步迭代阈值算法。对遥感图像的恢复结果表明,该算法在改善的信噪比（ISNR）和相关系数（CORR）等评价指标上都有显著的改善。     

基于视频的烟焰检测方法研究

烟焰作为火灾最为明显的标志,对于其进行实时检测,在火灾监控方面有着重要的意义.传统的离子式、光电式、吸烟式等烟雾探测器受到空间和时间的限制,不能进行实时全面的探测[1].本文提出了一种基于视频的烟焰检测算法,采用帧差法提取出差值图像,经过图像处理,获得了理想的烟焰轮廓,根据轮廓大小来确定被监测区域是否有火灾的发生.实验证明,该方法实时准确、灵敏度高、抗干扰能力强、适用范围广,具有广阔的应用前景.     

基于U-正交变换的图像编码算法

为了更有效地进行图像编码,先用U-正交函数系构造出一类新型的U-正交变换, 并以三次U-正交变换为例,研究了基于U-正交变换的图像编码算法。该编码算法首先通过离散U-正交函数系的基函数构造U-正交变换的变换矩阵,并根据U-正交矩阵的对称性给出了U-正交变换的快速算法; 然后应用三次U-正交变换对图像实施2维变换, 再用JPEG标准中的量化矩阵、Huffman码表与熵编码方法对图像的三次U-变换系数进行量化与编码, 实现了基于三次U-正交变换的图像编码算法。实验结果表明, 三次U-正交变换的编码增益、去相关效率与DCT基本相同,而编码效果却与JPEG编码效果非常接近, 且计算复杂度与基于FFT的快速DCT算法基本一致。由此可见, 应用U-正交变换对图像进行编码压缩是一类行之有效的方法,并有望在视频编码中得到应用。     

基于非对称打包和FSVM的图像检索

在图像检索的相关反馈中,引入支持向量机分类方法虽可以提升图像的检索性能,但是传统的支持向量机存在正样本数少、样本非对称、过学习和弱实时性的局限。针对上述问题,提出了一种基于非对称打包的FSVM算法。该算法首先对负样本进行非对称打包处理,最后结合模糊理论与SVM实现图像检索。Corel图片集上的实验表明,当正样本数较小时,该新算法的平均查准率-查全率要优于已有算法。     

基于谱聚类与混合模型的SAR图像多尺度分割

针对谱聚类方法应用于合成孔径雷达（SAR）图像分割时Laplace矩阵的特征值和特征向量难以计算的问题,结合SAR图像在多个尺度的统计信息,给出了一个包含顶点凝聚、初始分割和分割细化3个步骤的SAR图像多尺度分割方法。首先,用一个顶点数不断减少的凝聚图序列来逼近从SAR图像得到的图;然后应用谱聚类方法对最粗尺度的凝聚图进行分割得到初始分割结果;最后根据SAR图像的统计性质,利用基于混合模型估计的分类后验概率将初始分割结果逐尺度进行细化得到SAR图像的最终分割。实验结果表明了方法的有效性。     

图像复杂度描述方法研究

为了更好地对图像的复杂程度进行描述,先从组成论的角度对传统复杂度的描述方法进行了讨论,并将其引入用于描述图像的复杂度,试图找到一种适合于图像的复杂度描述方法。该文首先讨论了组成论中复杂度的计算方法,并分析了其局限和不足;然后在此基础上,针对图像的特殊性提出从灰度级的出现情况、灰度的空间分布情况、目标对象的出现情况等3个方面,借助信息熵、纹理、边缘等相关因子来描述图像的复杂程度;最后,针对不同复杂程度的遥感图像进行了实验。实验结果表明,该描述方法可以反映出图像的整体复杂程度,并可用于不同图像复杂度的定性和定量比较。     

基于梯度投影的图像盲复原算法

为了利用多帧退化图像信息快速恢复出高质量的图像,提出了一种新的递归梯度投影多帧图像盲复原算法。该算法充分利用多帧图像的先验信息,首先给出一种能够有效抑制噪声放大的新的代价函数,然后通过梯度投影算法对新的代价函数进行最小化以推导出迭代公式,最后通过频率域多次递归迭代运算对退化图像进行复原。模拟实验结果证明该算法运算快速,对于不同高斯噪声级别和不同PSF衰退的图像,均能够清晰地恢复出图像细节特征、同时也能够准确地恢复出衰退PSF。     

基于互信息的遥感图像区域配准并行算法的研究与实现

图像配准是图像融合、变化检测、目标识别等遥感应用中的重要步骤。互信息由于具有无需预处理、自动化程度高以及鲁棒性强等特点,将其作为一种相似性测度进行图像配准成为近几年图像处理领域的研究热点。随着遥感图像数据量的不断加大,传统的单机处理模式已经无法满足一些应用的时效性要求。基于对串行算法计算瓶颈的实验分析,研究并提出了一种基于互信息的遥感图像区域配准并行算法,分别给出了数据划分策略和互信息计算并行处理方案,采用边界冗余划分和二叉树归约方法减少数据通信,并对算法进行了定量的复杂度分析。实验结果表明该算法可扩展性好,通用性强。     

基于分块聚类的车牌图像二值化方法

利用车牌图像中车牌部分所占比例小、车牌字符与底色灰度对比度大的特点,为运算简单,易识别定位,提出了一种基于分块聚类的车牌图像的二值化方法。方法先将整幅灰度车牌图像等分成多个小块,对每个小块中的像素点根据其灰度值进行聚类,再将聚类结果二值化而得到各小块的二值化结果,合成各小块的二值化结果得到整幅车牌图像的二值图像。实验结果表明,与OTSU二值化方法相比,不仅经该方法处理得到的二值图像能很好地体现车牌特征、有效地降低车牌图像背景的复杂性,而且方法更适用于处理非正常光照条件下的车牌图像。在此基础上能有效地提高车牌定位系统的实时性和适应性。     

基于置换群的遥感图像边缘检测

遥感图像在成像过程中会产生噪声,进行滤波去除噪声、从中恢复出有用图像,成为遥感图像进一步研究和应用的基础。在数学形态学的基础上引入置换群的相关理论,提出了一种结构元素变换算法,由传统形态学中单一固定结构元变换出多个形态结构元,不同形状的图像信息可选择不同形态的结构元来处理,适用于含噪遥感图像边缘检测,结果表明,算法与传统算法相比能取得较好的图像边缘处理效果。