基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计

针对现有的图像雅可比矩阵无标定求解方法,分析了基于Kalman滤波、模糊自适应Kalman滤波和粒子滤波的图像雅可比矩阵在线估计的优缺点。为了进一步提高未知环境下的系统估计精度,选择基于滤波理论的估计框架,对系统模型进行调整,用鲁棒信息滤波器在线估计图像雅可比矩阵,该滤波算法对任意分布的有界噪声都具有较强的鲁棒性。仿真和实验结果表明,在未知系统噪声的情况下,该算法仍可以实现图像雅可比矩阵的精确估计。     

置换滤波器的简化形式

置换滤波器是一种重要的非线性滤波器,它包括了几乎所有的基于排序操作的非线性滤波器,但巨大的计算量和存储量要求限制了其在图像处理等领域中的应用。针对图像处理的应用目的,提出了简化置换滤波器的几种方法:减少特征向量的量化级、减少特征空间的维数和对特征空间映射函数施加自偶约束。试验比较了简化前后的滤波器的效果。结果表明,经过适当简化,在滤波性能损失很小的情况下,置换滤波器所需要的计算量和存储量可以大大减少。     

卡尔曼滤波器在状态和参数估计中的应用

应用有限差分法代替非线性函数的偏导数计算以改进扩展卡尔曼滤波器，该改进算法用于非线性系统的状态和参数联合估计。结果表明，该滤波器可以代替常规的卡尔曼滤波器，具有滤波精度高、数值计算稳定、对模糊精度要求低和适用范围宽等优点。     

适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

L—估计在数字图像中的应用

在数字图像处理中，线性滤波器是传统处理手段。但信号中有非叠加性噪声时，线性滤波器处理结果就很难令人满意，并且还将破坏图像边缘，不能有效除去噪声。从L－估计的稳健性分析出发，可以构造一类非线性滤波器。其中，由L－估计导出的中值滤波器和极差滤波器在数字图像处理中有着广泛的应用。     

医学超声病灶图像自适应滤波器设计

该文针对医学超声图像噪声的特点提出了非线性滤波器.首先介绍了自适应中值滤波器的工作原理,然后用其与经典中值滤波器对含有不同噪声密度的肝癌超声图像进行去噪处理.实验结果对比表明：自适应中值滤波能够有效改善图像质量,在降低图像噪声的同时能较好的保持图像细节信息和视觉效果.     

基于PDE的图像放大方法研究

对基于微分方程(partial differential equation,PDE)的图像放大方法的实现及应用效果进行了比对研究.具体实现了朱宁等人的线性PDE图像放大方法和基于P-M方程的非线性PDE图像放大方法.实验结果表明,线性PDE图像放大方法在平滑区域具有较好的放大效果;而在放大倍数不大的情况下,非线性PDE图像放大方法能更好地处理边缘区域.     

全相位双正交五株形滤波器组的设计与应用

提出了一种设计全相位双正交五株形滤波器组的一般方法.在保证线性相位和完全重建前提下,基于一维IDCT域全相位半带数字滤波器,利用新的全相位钻石形变换核函数和改进的准正交镜像滤波器(QMF)模型,设计了一类新的两通道五株形滤波器组(QFB),称为全相位双正交五株形滤波器组(apbQFB).然后利用apbQFB生成一种新的全相位Contourlet(apContourlet)变换,并详细研究了其在非线性估计和图像降噪方面的应用.数值实验结果表明,apContourlet的非线性估计和图像降噪性能均优于原Contourlet,可见apbQFB方法具有一定的通用性和优越性.     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.     

基于迭代测量更新的UKF方法

针对无迹滤波器(UKF)使用线性最小均方估计测量更新方法的不足,提出了一种易于工程实现的迭代测量更新方法.该方法多次使用状态的估计值代替预测值进行测量更新,能够得到更高精度的非线性估计.迭代时,每次使用标准UKF方法得到的均值和方差作为初始参数重新进行UT变换,从而能够得到更加准确逼近真实估计的采样点.仿真结果表明:基于迭代测量更新的UKF算法不仅具有无需计算雅可比矩阵的优点,而且具有较高的非线性近似精度和较高的运算效率,在相同数量级运算时间的情况下,其估计性能明显优于标准UKF和EKF等非线性滤波器.     

基于CNN-PDE偏差异质扩散预处理的红外图像分水岭分割

为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理. 为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理. 实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象.     

基于差值控制细胞神经网络图像滤波器

差值控制细胞神经网能够实现灰度图像滤波等复杂运算.针对原有差值控制细胞神经网中值滤波器在稳定性和可实现性上存在的不足,提出了一种伪中值滤波器(CNN PM-filter),进而引入Mask图构造了选点式伪中值滤波器.从实验结果和相关度分析可以看出,本文提出的两种滤波器在改善稳定性与实现性的同时,没有影响到滤波器的性能,而选点式伪中值滤波器能有效降低滤波造成的模糊图像,取得更佳处理效果.     

一种新的InSAR干涉纹图的滤波方法

在干涉处理时做了多视处理,干涉相位图中噪声依然比较严重。噪声影响着干涉SAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低。为了获得高质量的干涉SAR图像,必须对噪声进行有效抑制,同时应该保持干涉SAR图像的分辨率。文中探讨了干涉合成孔径雷达(InSAR)中干涉相位图的噪声抑制方法,提出了基于非线性偏微分方程的干涉纹图的滤波方法。该方法的优点是在消除噪声的同时,有效地保留干涉条纹的边缘信息。文中采用了加拿大RadarSat1数据,实验处理结果验证了方法的有效性。     

An image filter algorithm using level set based on discontinuous PDE

An image filter based on nonlinear discontinuous partial differential equation (PDE) is presented. It models a class of morphological image filters called the level set method for gray image processing. We discuss the theoretical aspects of this PDE. The switch signal is controlled by the discontinuous right hand of PDE. We propose a discrete algorithm for its numerical solution and corresponding filter implementation. The study provides insights via several experiments. These types of filters are very useful in numerical image analyses.     

基于CONVEF的四阶各向异性扩散及图像去噪

偏微分方程在图像去噪中有广泛的应用。传统的二阶偏微分方程虽然具有较好的去噪效果,但是处理得到的结果容易产生阶梯效应,这种现象会引起后续图像处理的误判断。You和Kaveh提出了四阶偏微分方程,该模型可以有效的去除阶梯效应,但由于该算法是一个各向同性的滤波算法,因此图像的边缘保护能力有所降低,使去噪结果中边缘和纹理等细节信息丢失。针对以上缺点,提出了基于卷积虚拟电子场(CONVEF)的四阶偏微分方程。新的模型降低了图像在边缘方向的扩散,得到一个有效的各向异性扩散模型,从而在去噪的同时可以更好的保护图像的边缘、纹理等细节特征。     

一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波算法在去除脉冲噪声时会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊,提出一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法先检测出脉冲噪声点,采用自适应窗口对噪声点进行中值滤波.仿真实验表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,提高了峰值信噪比.     

一种基于偏微分方程的形态学边缘检测新方法

提出一种基于偏微分方程(PDE)的形态学腐蚀算子．在边缘检测中，直接对原图像求取一阶差分，利用该形态学腐蚀算子增强边缘梯度、降低噪声的影响，突破了传统的先低通滤波后计算梯度的边缘检测思路．形态学运算不会带来边缘位置的偏移，因此能够对图像的边缘准确定位，同时具有抗噪性．将新方法的边缘检测性能和Canny算子、Log算子做了比较，结果表明提出的边缘定位方法更加准确，具有更好的抗噪性能．     

一种基于WMF-ACA的深度图像修复算法

针对RGBD相机由于硬件条件的限制,所获取的深度图像往往存在空洞与噪声的问题,提出一种彩色图像引导的深度图像空洞填补方法.对深度图像边缘区域采用基于局部直方图的加权模式滤波器(WMF)进行处理,在有效保留深度图边缘与细节的前提下,消除图像噪声.对深度图像非边缘区域采用一种异步元胞自动机(ACA)模型算法,根据邻域和迭代规则对深度图空洞进行填补,快速、准确地完成任务.在立体匹配数据集Middlebury上测试所提算法实现性能,实验结果表明:该算法的结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)更高,能够准确地填补深度图空洞,同时保持深度图边缘清晰.     

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换（FRFT）分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。