一种改进的BSCB修复模型

图像修复是利用一些算法对产生划痕和有缺损的图像进行修复,或者从图像中去除指定的物体和文字,以达到特定的目的。提出了一种基于片相似性的BSCB模型,利用片相似性各向异性扩散的性能来对受损区域进行平滑降噪,并针对结构简单的人工图像和有复杂结构的自然图像进行了修补。实验结果表明,基于片相似的BSCB模型可以获得良好的修复效果,且与BSCB-ASG模型和TV模型相比,可以减少图像的修补次数,改善图像的修补效果,因而可以满足图像修复的需要。     

一种超复数频域的有意义数字水印算法

针对彩色载体图像,提出了一种彩色图像超复数频域的水印算法。它通过对彩色载体图像进行快速超复数傅氏变换,在超复数频域选择合适频段嵌入水印,并且修改其对称系数的值,保证了嵌入水印图像仍然可以用彩色图像的红、绿、蓝三色进行传输。分析表明提出的方法通过超复数傅氏逆变换,可以把水印带来的误差扩散到整幅图像,并且是分散到红、绿、蓝三色的各个分量上,从而实现数字水印的不易感知性和安全性的良好结合。本算法还提出了对水印数据进行"交叉冗余嵌入"的规则,以进一步提高数字水印的鲁棒性。最后给出了实验结果,验证了本算法的优越性。     

一种混合噪声的模糊滤波算法

为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.     

基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构

提出了一种基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构滤波器,特别对高分辨率的SAR图像具有很好的去斑效果。本算法虽然是一种RCS重构算法,但是通过采用非线性积累的方法,可明确地把图像划分为阴影、背景和目标区,直接达到SAR图像目标检测的结果。本算法在平滑图像的同时,克服了多视平滑降低图像分辨率的固有缺陷,并且能较好地保持图像的边缘信息,能极大地提高后续SAR图像解释的效率。     

一种使用显著封闭边界的图像检索算法

在分析了基于边缘的图像检索方法的缺点后,提出了一种基于显著封闭边界的图像检索新算法。它使用基于图论方法的边缘比算法,从噪声图像中获取图像的显著封闭边界,然后以显著封闭边界来代表图像,每条显著封闭边界由边缘角度直方图来刻画,并以此特征进行图像间的相似性度量。由于图像的显著封闭边界代表了图像的显著结构,减少了短小边缘的噪声影响,故对图像检索十分有效。实验结果表明,本算法具有较高的检索准确率。     

网络爬虫的图像美学质量数据库及其美学评价系统设计

本文提出了一种基于网络爬虫建立图像美学数据库并评价图像美学的方法. 首先使用网络爬虫获取数据库图像，然后提取图像的美学特征，进行美学评价. 本方法提取的美学特征涉及了全局和区域特征两方面，因此在特征提取之前需要使用功率谱斜度的方法分离图像的主题、 背景区域.实验结果表明，本方法可以较好地抓取并且分析网络图像，并且评价方法与人类的主观感知有很好的一致性，能准确地反映人类的美学鉴赏系统.     

红外图像目标分割方法研究

针对红外图像目标准确分割的难题 ,提出了一种有效的目标分割方法。该方法所遵循的基本准则是 ,使区域内部所考虑的特征或属性相同或相似 ,而这些特征或属性在不同区域中则是不同的或存在差异的。依据这个准则运用最大距离法和自动增强图像分割门限的方法实现了红外图像中目标的准确分割 ,并且通过实验验证了本方法的有效性。     

超完备稀疏表示的图像超分辨率重构方法

为改善单帧退化图像的分辨率,提出一种基于超完备字典稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是构建信号自适应的超完备字典对及计算图像关于对应字典的稀疏表示。为降低在训练过程中构建超完备字典对的复杂性,采用学习低分辨率字典而数值计算高分辨率字典的方法,待超分辨图像应用正则正交匹配追踪的稀疏表示算法求解关于字典的稀疏表示,并联合高分辨率字典实现超分辨率重构。实验表明,该方法与其他类似算法相比,字典训练和超分辨测试的速度都有显著提高,实验图像的峰值信噪比改善3.3 dB,框架相似性提高0.09。本方法可应用于单帧模糊图像的高倍率的超分辨率重构,有效地提高了图像的分辨率水平。     

基于改进的双快速行进法的图像分割方法

由于回转窑烧结图像境界模糊、噪声严重,传统方法难以有效地分割出烧结图像中的物料区、火焰区、充分燃烧区和黑把子区等关心区域(ROIs)。提出了利用敏感区域改进双快速行进法与利用能量衰减方程除去区域间耦合的图象分割新方法。首先,在快速行进法中引入了敏感区域的概念,定义了新的终止条件,利用改进后的双快速行进法与图像融合方法进行物料区和黑把子区的粗分割;然后,提出了采用能量衰减方程除去烧结物料对火焰区的影响,利用大津方法对火焰区进行粗分割,并通过粗分割的火焰区与黑把子区的差分来进行火焰区的精分割。对回转窑烧结图像的分割试验表明,利用本方法能够有效地从回转窑烧结图像精确地分割出ROIs。     

从因AGC受损的红外图像中计算点源能量比

通过分析光学系统的特性,利用点扩展函数,提出了用图像斑点的几何尺寸推算红外点源辐射强度比的方法。通过本方法对多帧因自动增益控制和成像设备饱和而受损的红外图像分析表明,红外辐射强度比的计算值和理论值是吻合的,证明了该方法的有效性。     

基于张量投票的激光扫描数据修复方法

考虑到张量投票技术能够提供图像的几何结构信息,提出一种基于张量投票的激光扫描数据修复方法。首先根据张量投票技术,建立图像修复优先级,进而根据窗口内有效像素和无效像素的比例,用迭代的方法修复具有最大优先权的待修复像素。由于窗口自动选取,因而这种方法具有良好的实用性。实验结果表明,与常用方法相比,所提算法具有良好的修复效果。     

高光谱图像修复算法的自适应稀疏编码实现

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)中缺损像元及条带影响图像后续处理及应用的问题,应用稀疏表示理论,将HSI修复问题建模为不完整观测下的信号稀疏重建问题,提出自适应稀疏编码实现的HSI修复算法。首先,对加性噪声假设下的HSI观测模型进行研究。然后,通过引入基于随机近似的在线学习优化方法,提出新的从高光谱数据中直接构造字典的算法,从而获取光谱字典。之后,应用变量分解和增广拉格朗日稀疏回归方法对图像进行稀疏编码求解。最后通过稀疏重构求得修复后的HSI。实验结果表明,相对于现有算法,在不同噪声条件下,所提算法均能够更有效地修复缺损的HSI,且与其他字典学习类修复算法相比计算耗时更短。     

交替迭代的变分修复模型及其分裂Bregman算法

为对图像的缺损部分进行有效地修复, 提出了一种交替迭代的变分修复模型。 通过分析新模型的性质, 给出一种高效且快速的迭代算法。新方法首先利用交替极小化方法化原问题为两个去耦的次问题,　然后对两个次问题再分别利用分裂Bregman方法进行数值求解。实验结果表明,本文所提出的新算法不但修复效果较好, 而且修复速度较快。     

融合纹理信息的深度图像修复

针对低质量深度图像中存在的空洞和噪声问题,提出了融合纹理信息的深度图像修复算法。首先利用形态学操作对空洞进行优化,基于区域的分割算法完成空洞区域分割;然后将提取出的空洞区域进行纹理信息填补,分析空洞区域与同场景彩色图像的局部结构相似性,完成空洞初修复;最后利用灰度级图像重建算法,对边缘空洞区域进行填充和平滑处理。基于标准数据集Middlebury,所提算法与快速行进算法、自适应中值滤波算法和形态学重建算法相比,对大面积空洞信息完成了良好的修复。在获得较好修复效果的同时,该算法保持了图像的结构完整性和整体平滑性。     

Cauchy pdf modelling and its application to SAR image despeckling

Synthetic aperture radar （SAR） imagery is a kind of coherent system that produces a random pattern, named speckle, which degrades the merit of SAR images and affects their further application seriously. Therefore, how to restore SAR image from the speckle has become a necessary step in post-processing of image. A new despeckling method is putforth on the basis of wavelet. First, a new approach on the basis of ＂second kind statistics＂ is used to estimate the dispersion parameter of the Cauchy distribution. Then, this Cauchy prior is applied to model the distribution of the wavelet coefficients for the log-transformed reflectance of SAR image. Based on the above ideas, a new homomorphic wavelet-based maximum a posterior （MAP） despeckling method is proposed. Finally, the simulated speckled image and the real SAR image are used to verify our proposed method and the results show that it outperforms the other methods in terms of the speckle reduction and the feature retention.     

图像修复中的加权矩阵补全模型设计

针对矩阵补全问题中基于低秩的矩阵补全模型通常将迹范数的每一个奇异值用同一常数进行阈值化导致在滤除小奇异值的同时会使大奇异值信息丢失的问题,提出了一种基于低秩的加权矩阵补全模型,通过对迹范数中的每个奇异值赋予不同的权重,从而避免用同一常数对所有的奇异值进行阈值化,采用逼近梯度算法解决加权的矩阵补全模型。最后,通过图像修复仿真实验,证明了所提出的加权矩阵补全模型相对于传统的不加权矩阵补全模型可得到更高的峰值信噪比,所设计的算法具有明显的优势。     

结合图像特征和几何特征的级联图像匹配方法

提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立匹配结果集,并应用投票机制来确保匹配的稳定性;第二级匹配在模板点集和匹配结果集之间建立对应关系。新算法有效提高了几何匹配方法的效率,同时保持了较高的匹配正确率。实验结果表明,MFCM算法可以有效处理大数据量的目标匹配问题。     

基于噪声边界检测的规则函数脉冲噪声滤波器

针对随机值脉冲噪声,提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分,由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测,进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界,并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素,利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波,并与其他算法对比,实验结果表明,该方法能够同时保证低漏检率和错检率;在滤波方面,该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。     

基于主动形变模型的医学序列图像的分割

对主动形变模型(active shape model)方法进行了改进,将其用于CT序列图像的分割,实现了对一些边缘不清晰的软组织的分割。一个组织在CT序列图像中其形状变化往往是连续的,据此,我们先在序列图像中按顺序每间隔几幅抽取一幅图像,用其他方法分割好;然后对分割结果使用主成分分析方法(Principle Component Analysis)计算其形变特征,生成可变形轮廓模板;再用这个模板去变形、配准、分割其他图像,从而达到一个比较理想的分割结果。     

基于非局部分类处理的SAR图像降斑

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像不同内容间的统计特性差距较大以及采用非局部降斑方法处理SAR图像时会产生图像细节丢失及伪影等现象,提出了一种基于非局部分类处理的SAR图像降斑方法。首先对相似块方差系数的均值采用阈值比较的方法将图像分为同质区和异质区,在寻找目标块对应的相似块时,根据图像块中心像素点所属的类别选择合适的参数进行块匹配,并在获得相似块后分别使用加权平均的方法处理同质区目标块和3D变换域硬阈值收缩方法处理异质区目标块。该方法不仅能在块匹配过程中选择不同的块尺寸和搜索范围以提高块匹配的精度,而且使用不同方法处理同质区和异质区时能够在图像降斑与细节保持的权衡中达到更好的平衡。实验结果表明,该方法充分利用同质区和异质区的特点,结合不同的方法进行分类处理可有效提高图像降斑性能,在SAR图像降斑性能指标和视觉效果方面均达到了较高水平。