基于高阶交叠组稀疏正则项的图像恢复方法

为进一步提高交叠组稀疏全变分模型的图像恢复效果,通过在现有模型的基础上结合图像的二阶梯度信息,增加二阶梯度正则项的方法对交叠组稀疏正则项进行改进,研究了基于高阶交叠组稀疏正则项的模型建立和算法以及在图像恢复中的效果及各参数的影响。结果表明：在一定水平噪声标准差的情况下,应用该方法对图像进行恢复时,基本上均可获得比其他模型更好的恢复效果。可见在交叠组稀疏全变分模型中考虑二阶梯度信息有助于提高图像的恢复性能。     

一种快速的四方向全变分图像去噪方法

图像去噪是图像处理领域的重要研究方向之一.在众多图像去噪算法中,全变分去噪方法由于其良好的数学解释引起学者们的广泛关注.传统全变分方法挖掘了图像横向和纵向的梯度信息,因此可通过增加方向数量进一步提高去噪性能.其导致的结果是由于去噪模型中约束条件增加将产生更大的计算量.本文首先通过快速傅里叶变换和卷积理论将空间域的四方向全变分约束问题转换成频率域,然后结合分裂Bregman迭代算法进行快速图像去噪.经与业内其他先进方法进行对比,本算法的快速性与有效性得到了验证.     

平滑伪Wigner-Ville分布在地震信号处理中的应用

文章介绍了平滑伪Wigner—vile分布时频分析的方法及解析变换的概念,给出了实信号解析变换的方法,给出了地震信号的平滑伪魏格纳时频变换的方法,并对地震信号的属性进行了解释。实验结果显示平滑伪魏格纳时频分布可以描述信号的非平稳的时频特性,该方法可以成为地震信号处理的一条有效的途径。     

基于FrFT的最优平滑伪Wigner—Ville分布

分数阶傅里叶变换具有旋转性、时移特性、频移特性等重要数学性质,将其结合广义时频带宽积准则,可设计出平滑伪Wigner — Ville分布(SPWVD)的最优时域窗函数,该窗函数能根据实际处理信号自适应地变化,从而提高SPWVD的精度.为了验证所设计窗函数的有效性,本文使用调频信号进行测试,仿真结果显示,该窗函数能有效提高传统SPWVD的精度.     

基于交叠组合稀疏全变分的图像去噪方法

全变分作为一种常用的去噪模型,在图像去噪中较好地保持图像边缘信息,但是容易产生"阶梯效应"。为了克服这个缺点,提出一种基于快速傅里叶变换的交叠组合稀疏全变分去噪模型。首先,充分考虑图像梯度的邻域结构相识性,通过交叠组合计算像素点的梯度,以凸显平滑区域的高噪声污染点和边界区域像素点的差异。然后,基于快速傅里叶变换和交替方向乘子算法在频域中求解去噪模型。实验结果表明,新模型在保护图像边缘信息的同时,有效去除噪声,同时抑制"阶梯效应"。与几种较好的去噪算法相比,新模型的峰值信噪比、结构相识度、视觉效果、计算效率均有明显提高。     

结合二维压缩感知和混沌映射的双图像视觉安全加密算法

为解决图像加密技术在安全性和效率上的均衡问题,提出了一种结合压缩感知和混沌映射的双图像视觉安全加密算法。首先,通过引入非线性反馈项对经典一维Chebyshev混沌映射进行改进,用以构造受控测量矩阵和密码流;然后利用测量矩阵分别对两幅明文图像的整数小波系数进行二维压缩感知,并在密码流的控制下通过Fan变换和双向扩散过程生成秘密图像;最后,采用最低有效位嵌入算法将秘密图像信息嵌入到载体图像的像素值通道和alpha通道中,实现了两幅明文图像的同步压缩和视觉安全加密。实验结果表明：与采用复杂超混沌系统的单图像视觉安全加密算法相比,该算法在保证安全性的前提下,秘密信息嵌入容量扩大了一倍,加密时间开销减少40%以上,解密图像的峰值信噪比提升了1～7 dB。