运用微机对卫星遥感图象进行几何精校正

运用ＩＤＲＩＳＩ软件系统对遵义市ＴＭ图象进行了几何精校正，发现几何畸变系数为５％，经校正降为０．０１％．并据此总结了运用微机对ＴＭ图象进行几何精校正的一般方法     

一种改进的BP网络图象压缩方法

本文提出了一种改进的ＢＰ网络图象压缩方法．该方法对输入图象矢量进行分类，不同类别的图象矢量分别由不同的ＢＰ网络来实现压缩和恢复．因为同一类别图象矢量间离散度较小，所以可降低ＢＰ网络的映射复杂度，从而达到改善图象质量的目的．实验结果表明，这种改进能有效提高恢复图象的信噪比和视觉质量，对数据压缩比影响很小．     

水声信号图像化检测与增显处理

利用声波图象来检测水声信号是一个有趣的方法。信号图象可以通过电子计算机或光学元件来进行加工处理,从而提高检测的灵敏度。水声信号图象化检测能够直接显示水声信号的形象。由于图象中的每个象素是一个两维函数,所以它的特征信息量多于一般声电换能器所获得的一维电信号信息,因而有利于提高接收信号的信噪比。在本文的实验中,将收到的信号声波图象进行了空间滤波并在计算机上作了增显加工,并摄取了它的相片。     

TM数字图象正态分布的研究

以贵州遵义市ＴＭ５波段数字图象为例，说明自由度Ｍ×Ｎ达１０５数量级时，ＴＭ数字图象是正态分布的；但因其在平均灰度值ｆ的±１．３标准偏差估计值σ∧范围内与正态分布符合良好，而当｜ｆ－ｆ｜＞１．３σ∧时，与正态分布差异较大，所以，ＴＭ数字图象是偏正态分布的．     

含噪图象恢复方法的研究

提供了两种含噪图象的恢复算法：农点扫描法和模拟退火法。用这些算法对不同信噪比的图象进行恢复的结果表明：当信噪比较高时，采用逐点扫描法是快速，满意的。在低信噪比时，采用模拟退火法将比逐点扫描法得到更好的恢复效果。     

MPEG—4与H．263视频编码性能比较

简述了MPEG－4与．263视频编码原理,并在以两图象序列为例进行编码实验的基础上,着重就二标准的低比特率编码性能如输出码率,峰值信噪比和主观图象质量作了比较,分析,给出了实验结果。     

核磁共振成像中不同k空间信号的多次平均与图像信噪比

本文研究了不同ｋ空间信号的多次平均对图像信噪比的影响，我们证明，那些在ｋ空间信号具有相同平均次数的图像具有最大的信噪比．本文为这一结论进行了理论分析，并进行实验．实验结果与我们的理论分析几乎完全一致．     

基于小波分析的微弱信号处理

应用离散小波变换对微弱数字信号进行分析及处理．离散小波变换具有时频分析特性，能将信号的细微变化反映出来．对实验获取的微弱信号进行小波变换分析的结果表明：离散小波分析可明显提高数字信号的信噪比，有利于从噪声中提取微弱信号。     

发射调频信号提高医学超声图像的信号噪声比

为了提高医学超声图像的信号噪声比，研究了调频超声发射的成像方法．该方法发射具有包络的线性调频超声，在不提高发射声压的情况下增加了发射能量，接收超声解调后形成图像信号．利用超声传感器的冲激响应模型和调频信号成像的调频解调原理，进行了超声成像的仿真研究．仿真结果表明：发射调频信号形成的图像与发射普通脉冲形成的图像相比，信噪比大致提高10dB．利用自行设计的调频信号发射超声成像实验系统，得到了仿体的B型超声图像．结果显示：该方法使图像信噪比提高大约5～8dB，随着成像深度增加，该方法的优势更加明显．     

函数的周期性与它的图象的对称性的关系

函数的周期性与它的图象的对称性的关系张沛和（嘉应大学数学系梅州５１４０００）约定：函数ｙ三八时的图象简称为图象，并用符号Ｔ表示它二图象的对称轴仅限于垂直于。轴的直线。定义：对函数ｙ一．ｆ（），若存在某一个正数Ｔ．｛ｋ得对于函数的定义域内所有Ｘ都成立，...     

基于清晰度评价的水下退化图像盲复原

针对水下图像信噪比低、图像模糊的特点,开发了一种基于图像清晰度评价的水下图像盲复原算法.在分析水下图像特点的基础上,选取带参数的点扩展函数,结合Lucy-Richardson算法对图像进行复原并获得随参数变化的系列复原图像,进而以最高清晰度为评价指标,确定最优复原效果和参数,获得最高清晰度复原图像.实验证明,该算法获得了比较理想的复原效果.     

一种新的基于SVD图像降噪方法的探究

奇异值分解(SVD)在图像处理中具有极其重要的应用.针对传统SVD降噪适应性差的缺点,提出了在得知噪音方差的前提下,以基于SVD和能量最小原则图像自适应降噪为参考,在保持相近峰值信噪比的同时,将图像降噪的适应范围进一步推广.并且运行时间得到了有效缩减,为处理大型图像问题提供了可能性.数值试验结果表明,同种情况下分块降噪效果更佳.     

基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法

为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一 种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。 该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外 图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后, 采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的 计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重 新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果。 实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑 红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在 0. 9,在高密度噪声影响下,峰值 信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高 2 dB,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到 热斑区域。     

基于正则化的SPACE-RIP并行磁共振成像重建算法

采用并行磁共振成像可以提高成像速度和图像分辨率,但这是以牺牲重建图像的信噪比为代价的。为此,该文提出了一种基于正则化的并行磁共振成像重建算法,降低由于阵列线圈的几何相关而造成的信噪比损失。以预扫描图像作为最后重建图像的先验信息,用L曲线方法求解最佳正则化参数。实验表明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当SPACE-RIP并行成像技术的加速因子达到4时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。重建后的图像质量良好,对临床诊断具有较高实用价值。     

基于分区的改进维纳滤波图像复原

图像复原技术是图像处理技术中的关键研究内容。由于相机散焦、相机与目标相对运动和噪声等诸多因素的影响,图像质量有所下降。本文针对经典维纳滤波复原方法存在的局限性,提出一种基于分区的改进维纳滤波复原方法。在视觉效果上,该方法不仅可以很好地削弱伪像和抑制噪声,而且能够保持图像边缘。对使用经典方法及改进方法的复原的图像进行进行峰值信噪比评价,结果表明改进方法的峰值信噪比较传统方法有所提高。     

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。     

基于正则化的SPACE-RIP并行磁共振成像重建算法

采用并行磁共振成像可以提高成像速度和图像分辨率,但这是以牺牲重建图像的信噪比为代价的。为此,该文提出了一种基于正则化的并行磁共振成像重建算法,降低由于阵列线圈的几何相关而造成的信噪比损失。以预扫描图像作为最后重建图像的先验信息,用L曲线方法求解最佳正则化参数。实验表明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当SPACE-RIP并行成像技术的加速因子达到4时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。重建后的图像质量良好,对临床诊断具有较高实用价值。     

3种不同灰度图像增强算法比对

在简要阐述直方图均衡化、平滑、锐化3种图像增强算法的基础上,分别用这3种算法处理灰度图像,比对它们对图像的处理效果,分析3种方法在图像增强处理能力的优劣之处。结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级,提高图像的对比度,但是图像的细节损失;图像平滑可以减少或消除图像的噪声,使图像突兀的地方变得不明显,但是会使图像模糊;图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰,但是图像的信噪比有所下降。     

—种使用小波变换的凸集投影超分辨图像重建

凸集投影（POCS）是一种把多帧低分辨率图像重构为高分辨率图像的算法,但是该算法在图像的高频信息恢复和降噪方面不是很理想。在本文中,在凸集投影（POCS）算法的基础上利用小波变换来提取出隐藏在低分辨图像中的高频信息和降低低分辨图像的噪声,可以更好地恢复出图像的细节并提高信噪比。实验仿真的结果表明,此方法在细节重构方面确实更优于凸集投影（POCS）算法。     

基于贝叶斯最小均方差的OCT图像散斑处理

对于光学相干层析图像中的散斑噪声,提出了一种基于贝叶斯的降噪算法.通过将带有噪声的成像数据放在对数空间中,从噪声的高斯分布中抽取样本,根据图像相邻像素之间的相关性,对样本内的像素赋予相应的权值,用加权直方图估计后验分布,并运用一般贝叶斯最小均方差得出图像的无噪声数据.该算法与传统的小波变换降噪和中值滤波去噪相比,在信噪比(SNR)和等效视数(ENL)方面都有明显的改善,在一定程度上提升了图像质量.