布尔雷唐变换及其性质的研究

针对三维重建中数字减影（DSA）的成像模型不够精确的问题,提出了一种二值图像的二值投影模型－布尔雷唐（Radon)变换。在连续域内,给出了布尔Radon变换和逆变换的定义,证明了完全重建条件。讨论了布尔Radon变换的4个性质,利用这些性质和三角多项式逼近方法,很好地解决了有限角和稀疏投影下的二值重建问题。     

合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别

为解决雷达图像中的机场跑道识别问题 ,提出了一种合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别方法 .首先 ,对原始图像滤波并提取图像轮廓 ,其次对轮廓图作Radon变换 ,保留最大的几个Radon变换系数 ,将其余系数置 0 ,并对Radon逆变换得到的图像进行二值处理 ,从而过滤掉大部分干扰线条 ,仅保留图像中的主要直线条 ,最后利用直线模板滤除残余干扰线条 ,并根据阈值检测出机场跑道 .实验结果表明 ,所提方法能够准确地识别出复杂背景下的水平、垂直和倾斜的机场跑道     

基于脊波变换的线性判别分析人脸识别方法

在线性判别的基础上提出了一种基于脊波变换的线性判别分析算法,有效地解决了传统线性判别分析算法的小样本问题.首先利用Radon变换将二维人脸图像转换为投影矩阵,然后进行小波变换获取脊波系数矩阵,最后采用线性判别分析方法提取特征后作分类.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.     

Arnold变换及其逆变换研究

Arnold变换由于具有周期性,被广泛地应用于图像加密.但在利用其周期性进行解密时,有时会比较费时,因此提出了一种Arnold逆变换算法;在此基础上,将其拓展到非方阵图像,即一般的矩形图像上,扩展了其在图像加密上的应用范围;最后在理论上将二维推广到n维Arnold变换及逆变换.     

基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别

为了解决人脸识别算法双向二维主元分析(2D2PCA)表征的信息不全面,鲁棒性差、识别速率较慢的问题,提出了一种结合二维离散余弦变换(DCT)算法和改进的双向二维主成分分析算法(模块(2D)2PCA)的新的人脸图像识别算法,该算法首先利用二维离散余弦逆变换(DCT)对人脸图像进行压缩,利用二维离散余弦逆变换(IDCT)对图像进行重建,可以去除了人脸图像中的干扰冗余信息。然后通过改进的2D2PCA算法即分块2D2PCA提取重建人脸图像中的特征。最后,用最近邻法对人脸图像进行识别,并定义了人脸图像相似度的概念。本文对ORL人脸图像数据库进行了实验。实验表明,本文算法有效的增强了识别的鲁棒性,缩短了识别的时间。     

基于能量的信息融合步态识别

针对步态能量图(GEI)和图像序列的Radon变换可以表征图像能量的特点,提出这两种形式的能量特征相融合的方法进行身份识别.在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Radon变换,在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析(2DPCA)降维方法进行数据压缩.在识别阶段,采用多视角及多特征在决策层的融合方法.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,结果表明所提的步态识别方法具有较高的识别性能.     

完全三维图像重建的一个解析公式

简单的推导了三维Radon逆变换公式,并首次建立了极坐标系中关于函数径向积分的一个引理,利用此引理获得了计算Radon变换一阶导数的一个新方法。新的方法非常便于进行离散化计算,由此利用Grangeat-Smith重建格式可处理任何点源轨道下的扫描。     

基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法

针对现有虹膜识别算法需要处理二维纹理信息,特征提取时间长,对噪声干扰比较敏感等问题,提出了基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法.首先利用Radon变换将二维虹膜纹理信息转换为一维纹理信号,然后使用小波变换多尺度能量算子提取虹膜的特征信息,最后利用相异度函数进行匹配判别.实验结果表明,算法具有运算简单,快速等优点,同时算法能够较好地克服图像平移、缩放、旋转等几何攻击对识别带来的不利影响,具有较强的抗干扰能力和较高的识别率.     

超声衍射层析成像的高精度核卷积插值重建算法

针对超声衍射层析成像传统采用的双线性插值法重建精度不高的问题,提出一种高精度的核卷积插值重建算法.首先,根据标准的sheep and Logan体模算出重建数据点的值,再选用最小二乘非均匀快速傅里叶变换(LS-NUFFT)算法里的核矩阵作为卷积核,并用此核矩阵将非笛卡儿分布的重建数据点插值到笛卡儿网格内,最后用二维的傅里叶逆变换完成图像的重建.与双线性插值法和高斯核卷积法相比较,LS-NUFFT核矩阵法所得重建图像的2-范数误差比双线性法减少了40%以上,重建时间比高斯核卷积法减少约50%.     

Radon变换方法重建高维波动方程声速系数

研究了高维波动方程的反问题，根据奇性解的演化去求声速的Radon变换，将反问题的解转化为Radon反变换，而Radon反变换能够只根据外部测量数据重建内部截面图像，计算实例证实了这种方法的有效性。     

基于小波与剪切波的压缩感知纵向MR成像

针对传统二维小波变换不能最优表示MR图像和MR图像数据采集缓慢的问题,基于相似性与联合稀疏变换对纵向压缩感知磁共振成像(LCS-MRI)提出新的正则化模型与相应的重建算法(frsLCS-MRI).为了验证联合稀疏变换与算法frsLCS-MRI的有效性,利用两个医学数据集与基于小波变换和相似性的算法LACS-MRI作了比较.数值实验表明:frsLCS-MRI算法可重建更高精度和更高信噪比的MR图像.使用联合稀疏变换比使用小波变换或剪切波变换可更好地重建MR图像的细节信息,如边界、拐角、轮廓、二维奇异曲线等.此外,利用相似性先验信息可节省数据采集时间.     

数字图像变换平台设计

本设计采用Matlab程序，设计数字图像二维变换平台。用户任意给定变换参数，即可观察变换模型的变换域特征图像、逆变换后的图像及原始图像，并可根据需要存储结果，分析特征。这种图形化、可视化的设计形象直观，便于理解图像处理过程和变换模型的物理特征。     

图像小波变换系统设计

本设计采用Matlab程序,设计数字图像二维小波变换平台,用户可任意给定变换参数,即可观察小波变换模型的变换域特征图像、逆变换后的图像及原始图像,并可根据需要存储结果,分析特征。这种图形化、可视化程序界面,形象直观,便于研究图像处理过程和变换模型的物理特征。     

基于Radon变换的图像盲复原方法

相机抖动等因素导致的图像模糊是一种常见的图像降质现象,模糊图像盲复原需要从一副模糊图像中估计模糊核并复原出清晰图像。针对空间移不变模糊,该文通过简单的检测方法检测边缘并按照Radon投影的要求从中选取有用边缘,然后利用这些边缘信息形成模糊核的Radon变换,最终通过求解Radon逆变换得到模糊核,在得到模糊核后即可通过去卷积方法复原出清晰图像。实验结果表明该方法快速有效,并且该方法引出了一种图像复原的新思路。     

15MeV大型高能工业CT系统

本项目所研制的以高能加速器为辊射源的大型离能工业CT系统，与一般的射线照相检测技术存在根本的不同。系统通过X射线穿透物体前后的强度变化来反映物体内部质量厚度的差异，利用雷唐（Radon）变换和逆变换；从投影数据重建物体的断层图像，从而对大型工件的内部细节、内部缺陷分布情况进行定量检测，     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

二维各向同性不可分小波变换特性分析

从滤波器设计、采样方面与标准二维可分小波变换的比较、分析二维各向同性不可分小波变换在图像处理中表现出来的特性,并针对不可分小波提出了新的父子关系定义和改进型零树结构.二维不可分小波变换相对标准可分小波变换而言,尺度函数和小波函数不可分且各向同性,具有更细的渐进尺度,更好的紧支撑特性,各个子带有清晰的频率特征及重建特性.本文通过实验统计分析了二维不可分各向同性小波特性,利用改进型零树结构大大提升了其在图像压缩中的性能;对不可分小波变换在图像处理中的应用具有指导性的意义.     

基于Radon和Fourier-Mellin变换的电缆终端红外图像识别

在运行过程中,电缆瓷套式终端的线夹、应力锥和尾管部位可能存在异常发热现象.为了对各部位异常发热的红外图像进行有效识别,文中引入Radon与Fourier-Mellin变换对红外图像进行特征提取.该方法首先对原图像进行Radon变换,再进行解析Fourier-Mellin变换;然后定义与原图像的旋转及与尺度变换无关的不变函数,基于不变函数提取Radon与Fourier-Mellin变换后图像的4种特征.将提取特征向量输入到BP神经网络进行图像识别,结果表明,基于Radon与Fourier-Mellin变换的几何变换不变特征提取方法能够有效反映红外图像特征,具有良好的识别效果,且该方法对噪声具有较强的鲁棒性.     

混沌和小波变换的图像加密压缩算法

研究了一种基于混沌和小波变换的图像加密压缩算法。首先,是将4幅涉密图像分别进行一级小波变换,再把4个变换后的低频分量组成一个二维系数矩阵,采用混沌序列对其进行置乱加密,然后将加密后的系数矩阵分解为4个相同尺寸的二维系数矩阵,最后进行小波逆变换得到1幅加密压缩后的图像。该算法把混沌和小波变换结合起来,实现了加密和压缩同时进行,实验仿真和分析表明,算法具有良好的加密和压缩性能。     

线性相位二维递归数字滤波器组的设计

提出一种线性相位二维递归数字滤波器组的设计方法.这种设计是以 S 域一维(1-D)贝塞尔函数为原型的低通滤波器的传递函数,通过一维 S 域至二维 Z 域的双线性变换,实现线性相位二维递归数字滤波器.所实现的二维数字滤波器不仅保持贝塞尔滤波器通带内相位线性、阻带内相位近似线性的优点,而且能利用一维至二维的双线性变换压缩过渡带,使过渡带变得陡峭、阻带衰减增加.采用本文的设计方法,利用低阶的线性相位递归数字滤波器组,即可实现高性能的二维分析与综合数字滤波器组,完成图象的子带分割与重建功能.计算机仿真实验证明所提出的设计方法是正确的、有效的.