自适应估计模糊参数的最大后验概率超分辨率复原算法

为降低最大后验概率(MAP)超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度,减少迭代运算量,提出了一种超分辨率复原新算法.先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像,用其余低分辨率图像估计参考图像,通过训练模糊参数使估计的均方误差最小,自适应地估计最佳模糊参数.然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性,将训练结果直接用于超分辨率复原.复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中,改进了复原运算的处理流程.相对于其他MAP复原算法,新算法不需要人工调整模糊参数,并且只需3次迭代即可获得稳定解,大大减少了迭代运算量.对真实图像序列的实验结果表明,新算法更好地保持了图像细节,复原图像的纹理更清晰.     

关于三类泛函方程

本文在赋范线性空间中考察下列几类泛函方程 f(x)g(y)=h(x+y)(Ⅰ) f(x+y)=f(x)f(y)(Ⅱ) f(x+y)=f(x)+f(y)+ag(x)g(y)(Ⅲ)的性质与解以及彼此之间的关系。     

对于幂指函数y=f(x)~(g(x)~(h(x)))导数的研究

对y=f(x)g(x)h(x)各内函数的取值范围进行了讨论,并利用3种不同的方法来证明幂指函数y=f(x)g(x)h(x)的导数公式,解决了幂指函数y=f(x)g(x)h(x)的求导问题.     

Banach空间中随机单调减算子的随机不动点定理

利用在赋范线性空间中引入的半序和锥:即设E是实赋范线性空间, f ∈是E上非零连续线性泛函, E*定义E上关系:x y≤??≤x y f x f y f x y ()()(?=?,证明了Banach空间中随机单调减算子的随机不动点)定理,并给出了迭代及其收敛性.     

模糊映照

定义 设X、Y是两个点集。f称为X到Y的模糊映照,记为f～→Y,是指X的每一点x,对应于Y上一个非空模糊集f(x),其从属函数记为μ_(f(x))(y)。 通过μ_(f(x))(y)=μ_R(x、y),(?x∈X,?y∈y),这样的联系,说明X到Y的模糊映照f与X×Y上的模糊关系R这两个概念是等价的。因此,两个模糊映照f:X～→Y和g:Y～→Z的合成g。f;X～→Z,按模糊关系的合成法,有     

Banach空间中一阶常微分方程组初值问题的解

利用锥理论研究了Banach空间中一阶常微分方程组初值问题x′=f1(t,y)y′=f2(t,x)x(t0)=x0,y(t0)=y0的解的存在唯一性,并且给出了解的迭代算法。     

非自治系统的拓扑线性化

微分方程拓扑线性化理论是由Hartman和Grobman给出的,Palmer把线性化理论推广到了非自治系统.对非自治系统的拓扑线性化理论进行扩展,讨论了系统{x′=A(t)x+f(t,x)+g(t,y) y′=B(t)y+φ(t,x)+ψ(t,y)的线性化.当f(t,x)、φ(t,x)、g(t,y)、ψ(t,y)具有特殊结构时,通过构造适当的同胚函数,把系统{x′=A(t)x+f(t,x)+g(t,y) y′=B(t)y+φ(t,x)+ψ(t,y)的解映射为系统{v′=A(t)v u′=B(t)u的解.所讨论的系统更常见,结论更实用.     

偏序超半群模糊理想类的刻画

本文介绍了偏序超半群左(右)理想、拟理想和双理想的概念,并给出了这些理想的另一种刻画.如果f为偏序超半群H的模糊子集,f称为H的模糊左(右)理想当且仅当f满足条件1)1of≤f(fo1≤f)和2)若x≤y,则f(x)≥f(y);f称为H的模糊拟理想当且仅当满足条件1)fo1∧1of≤f和2)若x≤y,则f(x)≥f(y);f称为H的模糊双理想当且仅当满足条件1)fo1of≤f和2)若x≤y,则f(x)≥f(y).本文结果推广了Kehayopulu的工作.     

具有不变直线的可积非Hamilton系统的极限环分支

研究如下扰动可积非Hamilton系统x=-y(ax~2+1)+εf(x,y),y=x(ax~2+1)+εg(x,y),其中,a0,0︱ε︱1,f(x,y)和g(x,y)是关于x、y的n次多项式.应用平均法得到该系统至少存在[n-1/2]+[n+1/2]个极限环.     

保一秩投影算子定理的一个简单证明及其推广

设 X 为复的 Banach 空间,L(X)为 X 上的有界线性算子构成的 Banach 代数,F为L(X)到L(X)的线性算子.Matj(?)z Omladi(?)在[1]中证明了下面的定理.定理设 F:L(X)→L(X)是线性、双射且在弱算子拓扑下连续的映射,F 和 F~(-1)均保持一秩投影,则或者(1)存在一个有界的双射线性算子 U:X→X,使 F(A)=UAU~(-1),或者(2)存在一个有界的双射线性算子 U:X′→X,使 F(A)=UA′U~(-1),在此情形下 X 是自反的.下面给出此定理的一个简单证明,并对其条件进行改善,推广该定理.本文中 X、Y 表示 Banach 空间,X′、Y′分别表示它们的对偶空间,任意 x∈X,f∈X′,x(?)f 表示如下定义的 X 上的一秩算子,任意 y∈x,(x(?)f)(3y)=f(y)x.以下两个引理均设 F 为 L(X)到 L(Y)的保持一秩投影的线性映射,且 F 限制在 L(X)中的一秩算子组成的集合上为单射.引理1 若 x、y∈X 为线性无关向量,f∈X′为非零函数且 f(x)=f(y)=1,则存在 u、     

Blurred Defocused Image Restoration Based on FRFT

A technique for restoring the blurred image resulted from defocusing of the lens is proposed in this paper, which is based on fractional Fourier transform （FRFT）.The FRFT, as a powerful tool for the analysis of time-varying signals, is closely connected with the optical imaging system. FRFT also can describe optical imaging process just like Fresnel diffractions, so a defocused imaging model based on FRFT is established to explain the blur phenomena of defocusing image. The defocused imaging model is greatly different from the traditional point spread function （PSF） model, and enables to uncover the blur nature of non-focus image. Then, an image restoration method using the novel model is proposed to handle the blurred defocused image. The method adopted a new iterative phase retrieval approach which can approximately estimate phase signals from intensity signals of a single defocused image by means of FRFT. Restoring image may acquire sharp image by implementing inverse FRFT on complex image signal made from the estimated phase signals and intensity signals. Experimental results demonstrate that the method is effective in restoring blurred defocused image.     

运动模糊图像模糊参数辨识与逐行法恢复

在相机曝光时间内,相机与拍摄目标存在相对运动会造成图像运动模糊。针对运动模糊图像,在辨识运动模糊参数的基础上,提出了一种逐行法来恢复运动模糊图像。运动方向通过运动模糊图像的频谱和Radon变换得到,利用得到的运动方向将频谱图旋转至水平方向。对处理后频谱图上的像素按列累加到水平方向上得到其投影图,在投影图上搜索对应暗条纹的极小值点,通过一系列极小值点的间距计算运动模糊尺度。最后,采用逐行法来恢复运动模糊图像。实验结果表明:算法辨识的运动模糊参数精确,辨识模糊尺度的误差在一个像素以内;同时逐行法恢复图像效果优异,可获得细节清晰的图像。     

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

通过对运动模糊图像进行分析,提出了对运动模糊图像两个重要参数:运动模糊角度和模糊长度估计的一种新的方法.基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进,又根据Radon变换的性质,将投影理论引入到运动模糊长度的估计中.仿真实验证明了其估计结果的正确性且表明,该方法简单可行,较之先前提出的许多复杂的方法,该方法具有较高的精度.     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.     

基于空域正则化的模糊图像复原方法

以解决病态问题的正则化技术为基础,针对模糊图像的复原问题提出了一种新的空间域复原方法。在空间迭代运算中引入自适应的正则化参数,使其自动修正到最优,通过锐化图像进行后续处理,由此增强了原图像中重要的信息及边缘纹理部分。计算机仿真结果表明,与传统的迭代正则化方法相比,该方法的复原图像在改进信噪比数值(ISNR)和主观视觉效果上都有明显提高。     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

基于倒谱分析的运动模糊参数估计

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊复原的前提和关键.分析运动模糊图像频谱和倒谱的特征,提出在倒谱域估计点扩散函数的方法,利用倒谱中2个负峰值点坐标估算模糊尺度,对倒谱取绝对值后用Radon变换检测模糊方向,对运动模糊图像的参数进行估计.实验表明该方法是有效的.     

基于冗余表达的CT图像中金属伪影校正

针对CT图像中存在的金属伪影,提出了一种新的基于冗余表达的校正方法.首先分割出CT图像中的金属区域,将其投影得到金属投影区域;然后从原始投影数据中去除金属投影区域部分的投影数据;最后利用冗余表达的算法恢复金属部分的投影数据,经过滤波反投影后,重建出校正后的图像.校正结果显示,本方法对含有多块金属模体的重建图像的金属伪影有较好的校正效果.     

沿圆弧形路径积分的反射式超声层析成像方法及实验研究

讨论了近场及远场条件下沿圆弧积分的超声反射ＣＴ成像的重建算法,进行了计算机模拟成像,在此基础上,建立了一套超声反射ＣＴ成像系统,对部分样品模型进行了实验成像。