基于边缘检测的 RIP混合插值算法

图像放大是 RIP软件中十分重要的环节,其所用插值算法的优劣直接关系着输出图像的质量与速度.利用 Canny算法提取的边缘信息将低分辨率图像分为平坦区域与边缘区域,对非边缘区域采用双线性插值算法,对边缘区域使用沿4相邻降采样点确定的方向进行插值的特殊算法.经实验证明,与经典插值算法相比,放大图像边缘效果更好,且处理速度更快,可实际用于对图像质量与处理效率要求高的 RIP软件     

基于变分的图像分割算法

提出了一种新的基于变分的图像分割算法. 该算法以图像的边缘点为插值点，通过极小化一个能量函数产生光滑的阈值曲面，进而实现图像分割. 为了使所产生的阈值曲面保有原图像的边缘信息，同时又不过度锐化图像的边缘，采用非凸的能量函数，并通过引入二元能量函数，提出一种全局收敛的松弛算法，将一个非凸优化问题转化为一系列本质上的凸优化问题，从而克服了采用传统的梯度下降法会出现收敛速度较慢、甚至不收敛的困难. 实验结果验证了算法的有效性. 此外还初步探讨了相应优化问题求解过程中的参数确定问题.     

基于磁性微泡对比剂的超声和磁共振影像融合算法

文中提出了一种新的基于磁性微泡对比剂的超声影像和磁共振影像之间的融合算法．首先利用磁性微泡对比剂对体模进行超声和磁共振显影，并对显影进行边缘分割．运用非采样contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform．NSCT）对源图像进行分解，然后对低频子带系数采用自适应动态加权非负矩阵分解（dynamic weighted non-negative matrix factorization．DWNMF）结合分割图像进行融合．然后对各带通方向子带系数采用空间频率激励的脉冲耦合神经网络进行融合，最后利用NSCT逆变换得到融合图像．研究结果表明，利用磁性微泡对比剂并结合上述算法对超声影像和磁共振影像进行融合，可以获得预期的融合效果．     

基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.     

一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法

三重Markov随机场(TMF)模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题.为了降低模型和算法的复杂性,以满足对实测SAR图像处理的实时、稳健和高效的需求,文中提出了一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法.该算法首先针对SAR图像的乘性斑点噪声,研究了SAR图像四叉树分解的数字特征、阈值选取及分解规则,使得在图像平滑区进行粗分解,而在图像边缘区进行细分解,将图像快速映射成一种新的基于边缘信息的pixon描述,然后再将TMF算法进行扩展,导出了基于边缘信息pixon描述的TMF新的势能函数,最后完成Bayes最大后验模型(MPM)分割.测试数据和实测SAR图像的仿真实验验证了快速TMF算法的有效性.     

基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法

传统的图像融合算法,如IHS变换、合成变量比、主成分替换等方法所得到的融合图像通常存在不同程度的光谱扭曲现象.一种基于混合像元分解的图像融合算法(FSMA)可以很好地保持图像的光谱信息,但该算法仅在以终端端元为先验知识的模拟数据中得到了成功的应用.分析表明,由于全色波段与多光谱波段光谱响应函数不同以及多光谱波段通常不能覆盖整个全色范围,原有的FSMA算法并不能直接应用到真实遥感数据中.文中提出了一种改进的基于混合像元分解的图像融合算法(IFSMA).该算法通过重构原有算法中优化问题的目标函数,降低了对利用多光谱数据模拟全色波段亮度值的难度,使得基于混合像元分解的图像融合算法可以推广应用到真实遥感数据中.实验结果表明,IFSMA算法在光谱信息和空间信息的保持方面均优于IHS变换、合成变量比、主成分替换以及原有的FSMA等算法.     

CBERS-02卫星CCD相机MTF在轨测量及图像MTF补偿

针对CBERS-02星CCD相机,提出模拟理想靶标场景进行在轨MTF监测.比较分析了该方法与目前常用的几种MTF在轨测量方法测量结果的差异.基于不同方法测得的MTF,采用迭代法、维纳滤波法及修正的逆滤波器法(MIF)对CCD图像进行了MTF补偿.在MTF补偿中,根据实测45度方向0.5频率处的MTF值插值建立二维MTF矩阵.详细比较分析了常规MTF与改进插值MTF矩阵、3种不同补偿方法以及不同在轨MTF测量法对CCD图像的恢复效果,结果说明模拟理想靶标场景法是一种简单有效的在轨MTF测量法,恢复后图像的DN值更接近真实地物,而点源法与边缘法受噪声影响大,测得的MTF很低,恢复效果不好;3种不同MTF补偿模式的比较显示MIF法对CCD图像的复原效果最佳;研究还说明对于CCD传感器改进的插值二维MTF优于常规的二维MTF.该研究为CCD图像质量的改善具有重要的指导意义.     

融合块结构的等周算法及其在CT图像分割中的应用

等周分割是一种基于图谱理论的分割算法,能有效提高图像分割质量且有较高的效率及稳定性.本文提出了一种融合块结构的等周分割算法.该算法采用块结构来减少图中节点数.并根据CT图像特征,将该算法应用到CT图像分割中.实验结果表明,融合块结构的等周分割算法在CT图像分割中取得较好的分割效果,并大大提高了分割效率.     

一种基于图像边缘的鲁棒水印算法

本文基于图像的边缘，提出一种鲁棒水印算法．该算法使用Prewitt检测算子对载体图像进行边缘检测，并对边缘点进行选取，将水印信息嵌入在边缘点像素处的梯度方向上．由于人类视觉感知在图像边缘处的掩蔽效应，同时由于图像边缘的感知重要性和在图像处理中的稳定性，使得本文算法在不可见性和鲁棒性方面具有较好的效果．本文从理论上分析了算法抵抗攻击的能力．并在试验中得到了验证．同时结合人类视觉感知的掩蔽效应．提出了一种客观评价图像质量的方法．试验中对该方法进行了验证，并表明本文算法在该方法下具有较好的不可见性．     

考虑光照影响的静态图像感兴趣区域提取

考虑光照对感兴趣区域提取的影响,提出了一种新的基于边缘的感兴趣区域提取算法.该算法基于二维离散小波变换去除了光照对感兴趣区域的影响;并通过对所采集的边缘像素点评价进一步去除了光照在感兴趣区域产生的阴影边缘.将该算法运用于长途客车过道区域的提取.实验结果表明,提出的算法不仅能实现多种情况下的感兴趣区域的自动准确的提取,还能避免光照的影响     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。     

基于二维导频的OFDM系统信道估计算法研究

提出了基于一种离散傅立叶变换与一维维纳滤波联合的信道估计算法,相比线性内插与一维维纳滤波联合的估计算法仅利用相邻导频获得导频间信道估计,该算法通过插入二维导频对数据分块,利用每个分块的接收数据进行信道估计,从而提高了信道估计的性能.与二维维纳滤波算法相比,该算法在估计性能接近的情况下,计算复杂度大大降低.     

基于轮廓小波的图像信号去噪算法研究

在非下采样Contourlet变换域中,针对憎水性图像相关特性,分析了图像有用信息与干扰噪声,提出了基于非下采样Contourlet变换复合绝缘子憎水性图像去噪算法,对变换后低频分量中含有光照不均匀成分采用B样条曲面进行近似,得到补偿后低频分量；对多分辨率多方向性带通分量中乘性噪声应用非线性扩散有选择滤波,最后对修正后系数重构.实验结果表明:与同态滤波相比,此算法不仅对憎水性图像光照不均匀部分最佳补偿,而且图像的细节、边缘信息得到有效的保留甚至加强,为后续憎水性图像分析与理解提供了良好的基础.     

单张正面人脸图像的三维人脸重建方法研究

针对基于单张正面人脸图像进行三维人脸重建时所需脸部侧面深度信息缺失的问题，提出基于BP神经网络快速三维重建方法。通过建立BP神经网络估计出正侧面人脸数据的关系，从而由输入的正面数据得到侧面数据，并对BP算法做出改进，加速了算法的收敛，提高了拟合的精度。然后利用获取的人脸侧面数据调整CANDIDE-3人脸模型，生成近似图...