基于正交匹配追踪算法的急性运动超分辨率图像重构方法

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

一种图像全局运动鲁棒估计与补偿技术

研究了一种基于回归分析的图像全局运动估计与补偿技术,首先利用光流场法估计局部图像背景点的速度场,然后利用鲁棒的叠代排除法估计图像传感器的全局运动模型参数,再利用估计出来的全局运动参数对图像进行双线性内插运动补偿.这种技术具有计算量少,实现简单,性能可靠等优点.     

基于Harris-LM全局运动估计的电子稳像算法研究

全局运动估计用途非常广泛,但是由于全局运动估计计算量大、噪声多等因素使得它很难在实时应用中使用.为了减少全局运动估计的计算量,提高全局运动估计的速度,选取Harris角点进行计算.基于LM(Lev-enberg-Marquardt)全局运动估计的思想,提出一种去除图像画面抖动的算法.通过LM算法估计全局运动参数,从而获得参考帧和当前帧之间的全局运动矢量.然后采用Kalman滤波的方法,一方面较好地平滑运动矢量以降低视频抖动,另一方面有效跟随摄像系统的有意扫描运动.最终进行运动补偿,以达到输出稳定图像的目的.实验结果表明,该算法能较好地实现图像序列的稳定.     

一种图像全局运动鲁棒估计与补偿技术

研究了一种基于回归分析的图像全局运动估计与补偿技术,首先利用光流场法估计局部图像背景点的速度场,然后利用鲁棒的叠代排除法估计图像传感器的全局运动模型参数,再利用估计出来的全局运动参数对图像进行双线性内插运动补偿。这种技术具有计算量少,实现简单,性能可靠等优点。     

基于仿射运动估计的旅游景观全景视频系统

基于文字,图像,视频等旅游景观传统展示方法难以让人们全面的了解旅游景观的全貌,提出一套旅游景观全景视频展示系统方案,使用全景视频技术,通过网络全景立体展示人文科技景观,实现真正的沉浸式欣赏与漫游,让用户犹如置身其中的感觉。同时提出一种基于仿射变换运动方程的运动估计模型来对全景视频进行全局运动估计,相对传统的平移运动估计模型,可有效改进全局运动估计的精度,提高压缩编码效率。     

动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法

为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF(Best Bin First)方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实现准确的运动参数估计和背景补偿。对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验表明,提出的方法能够快速地完成动态场景中的全局运动估计与补偿,具有较高的精度和适应性。     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

多直线全局运动估计及其在图像稳定中的应用

提出了基于直线特征的全局运动估计算法，该处利用直线段来估计局部区域的运动参数，再根据局部运动参数和相应的权系数估计全局运动参数，作为应用，要用平均值滤波法对图像序列轨迹进行了滤波，通过比较滤波前后的运动轨迹，计算出图像序列中帆的抖动参数；并利用补偿技术对图像帧进行抖动补偿，获得了稳定的图像序列输出。     

基于小波变换融合图像的全局运动估计新模型

像素运动的视频序列中全局运动方式占较大比重,这是由于摄像设备的移动所造成的.金字塔算法因为其工作原理会导致图像显示不稳定,小波变换对相关联的图像能进行有效的处理以克服图像融合技术金字塔算法的不足.提出了基于小波变换融合图像的全局运动估计的的新型模态,基于小波变换的多尺度结构可以通过融合不同图像的特征来解决.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构

针对实际拍摄的亚像素信息较少的低分辨率运动图像,重构图像通常较为模糊,甚至不能分辨。为此,提出一种新的基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构方法。令沿运动方向的亮度保持恒定,通过光流场匹配实现高强度运动图像的运动估计;根据运动估计结果和超分辨率重构的基本思想,将BP神经网络看作残差神经网络的基础建立残差神经网络,对残差神经网络进行训练,参照训练样本将经插值法放大若干倍的待重构高强度运动图像作为输入,将高分辨率图像和输入图像间的残差作为输出,把输入和输出累加获取超分辨率图像,实现若干放大倍数高强度运动超分辨率图像的重构。实验结果表明,所提方法运动估计准确,重构图像清晰、质量佳。     

高分辨率遥感影像中飞机识别研究

在目标识别领域,飞机是一种常被研究的对象,对飞机进行精确识别并定位,无论在军事打击和商业调查中都有重要意义。高分辨率图像中丰富的空间、光谱和上下文信息在带来更多有用细节信息的同时,也给飞机识别带来了更加复杂的背景干扰。主要研究应用面向对象的理念来实现对高分辨率遥感图像中飞机的识别。首先是图像预处理,即获得图像中的对象;然后是面向对象的图像识别,即提取图像对象的特征;并依据特征完成识别任务。利用的基本特征主要有图像对象的面积、长宽比、分散度、凸包缺陷。实验证明这种识别方法,对于不同朝向和大小的飞机都能取得较高的检出率。     

基于学习的人脸图像超分辨率重构算法

提出了一种新的基于学习的人脸图像超分辨率重构算法,利用高分辨率图像和低分辨率图像的拓扑结构相似性,将现有的低分辨率人脸图像在低分辨率人脸图像字典中展开,在保持系数不变的同时将字典换为高分辨率人脸图像字典,最终得到待重构的高分辨率人脸图像.在系数估计时,使用主成分分析的方法,同时加入了最小全变分作为约束,算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性和人脸图像本身的内部相关性.实验结果表明,结果既保持了对原有图像的忠实性,又比较适合人眼观察.     

基于全局和局部特征的图像拼接方法

针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法. 同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像. 实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.      

X射线成像望远镜像质评价的计算机仿真

高分辨率X射线掠入射望远镜的研究和应用越来越广泛。镜片刚体运动误差、表面误差、表面粗糙度、表面散射和衍射是影响X射线成像望远镜成像质量的主要因素。详细分析了刚体运动误差和低频表面误差对成像质量的影响;使用空间解析几何学的二次曲面方程建立WolterI、II型X射线掠入射望远镜镜片的数学模型,降低光线追踪的计算复杂度;借助自主开发的光学仿真软件分析了国内研制的X射线成像望远镜的刚体运动误差和低频表面误差对成像质量的影响,计算出像点艾里斑半径均方根值随误差变化的增长率,对工程上提出合理的制造公差的误差容限有重要的指导意义。     

基于模拟退火的多尺度岩心三维图像融合重建

在岩心图像分析中,低分辨率岩心图像能够显示较大视域,具有较好的全局代表性,而对于低尺度信息无法准确表征;高分辨率岩心图像能够准确地表征岩心的低尺度信息,但通常仅能显示较小的视域.为了能综合分析高低分辨率下的不同岩心图像,本研究提出了一种基于模拟退火,将低分辨率三维岩心图像和高分辨率二维岩心图像融合重建为高分辨率三维岩心的算法.具体地,对于给定的高分辨率二维岩心图像,首先,将低分辨率三维岩心图像进行插值放大以统一两者的点长度,统计二者在二维中的孔隙分布情况,只保留高分辨率二维岩心图像中的小尺寸孔隙,以作为训练图像;然后,在融合重建过程中将低分辨率三维岩心中的大尺寸孔隙相设置为硬数据,以两点相关函数为目标函数重建其中的小尺寸孔隙.实验结果表明,本研究提出的融合重建算法可以很好的将低分辨率岩心重建为高分辨率岩心结构,且融合重建结果有效,准确.     

Dynamic properties of neurons in cortical area MT in alert and anaesthetized macaque monkeys.

In order to see the world with high spatial acuity, an animal must sample the visual image with many detectors that restrict their analyses to extremely small regions of space. The visual cortex must then integrate the information from these localized receptive fields to obtain a more global picture of the surrounding environment. We studied this process in single neurons within the middle temporal visual area (MT) of macaques using stimuli that produced conflicting local and global information about stimulus motion. Neuronal responses in alert animals initially reflected predominantly the ambiguous local motion features, but gradually converged to an unambiguous global representation. When the same animals were anaesthetized, the integration of local motion signals was markedly impaired even though neuronal responses remained vigorous and directional tuning characteristics were intact. Our results suggest that anaesthesia preferentially affects the visual processing responsible for integrating local signals into a global visual representation.     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．