基于多级SVM的回转窑烧结状态识别方法

提出了一种新的基于多级SVM分类器的设计方法,并将该方法应用于回转窑的正常烧结、过烧结和欠烧结3种烧结状态的识别.即首先利用改进的双快速行进法从烧结图像中分割出物料区、黑把子区、火焰区、充分燃烧区等关心区域(ROIs),然后从ROIs中提取颜色、形状与纹理等特征,基于One-Versus-Another方法建立烧结状态预处理分类器模型,进行烧结状态的多类别分类;其次研究预处理分类器出错样本点的分布,将容易混淆的样本点作为一类;最后基于多级SVM方法重新建立分类器模型,进行烧结状态的分类.实验证明该方法快速、准确、推广性强.     

纹理保留的PCA非局部均值改进降噪方法

针对PCA-NLM去噪方法容易丢失图像纹理细节的问题,提出一种基于纹理特征描述的改进PCA非局部均值去噪方法.基于局部结构张量的边缘纹理描述将图像划分为平坦区、边缘区和纹理区,根据边缘纹理特征值自适应地选取PCA维数和搜索区域以改进去噪效果.实验结果表明,该方法对纹理细节丰富的区域能更好地保留了图像纹理细节,降噪效果优于PCA-NLM方法.     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于保边函数的图像去噪

为解决传统去噪算法对图像平滑区域效果较好,但存在边缘模糊且残余噪声较大的不足,在分析传统各向同性扩散的基础上,以去噪目的为先验知识建立保边去噪模型,提出了基于保边函数的图像去噪算法.该算法对图像平滑区域进行各向同性的平滑处理,保留了传统算法的优点;对图像边缘区域进行各向异性处理克服了传统算法的边缘模糊现象.实验结果表明:基于保边函数的去噪算法具有残余噪声较小和保边性,提高了图像的PSNR和视觉效果.但是对图像中的较小边缘误作为噪声被去除.     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.     

基于全变分自适应保真项去噪算法的数值实现

基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,解决了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.     

一种基于火柴棒模型的图像水平倾斜矫正算法

针对二值化图像中待识目标倾斜的问题,提出一种基于火柴棒模型的图像水平倾斜矫正算法.首先将原图像二值化,对该区域进行去噪处理,获取目标区域,然后构建"火柴棒"模型,再采用该模型对图像进行水平倾斜矫正.实验结果表明,该方法能有效克服目标区域较小、附近干扰较多、边缘不清晰等情况带来的不良影响,矫正效果良好.     

基于能量分布的自适应整体变分去噪方法

 研究了整体变分去噪的机制,提出了一种基于能量分布的自适应整体变分去噪模型,该模型继承了传统整体变分去噪保边缘的优点,并能够根据图像区域能量分布的特征,在不同区域自适应地选择相应的规整化参数,进行不同强度的去噪,在去噪保边缘的同时,较好地保持了纹理细节,在一定程度上克服了传统整体变分方法的缺点.     

一种基于偏微分方程的图像去噪方法

为有效去噪,基于全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型,提出一种图像综合去噪模型.该模型克服了全变分去噪模型带来的块效应以及四阶偏微分方程去噪模型在处理平滑区域时带来的不平坦现象.仿真结果表明,图像清晰度有了较大改善.     

基于H-NL-MTV模型的单幅彩色图像去雾

基于暗原色先验理论的算法可以对不同场景下的雾天图像进行有效去雾,但是去雾后图像通常含有较多噪声.而非局部MTV模型(Non-Local Multi-Channel Total Varia-tion)可以用于彩色图像去噪,同时又具有良好的保持边缘作用,并且对含有纹理的彩色图像去噪后依然能保留原有的纹理特征.文中将这两种方法结合在一起,提出新的图像去雾算法,首先建立大气光值与大气传输函数相关的能量泛函(H-NL-MTV模型),然后利用交替方向乘子法引入辅助变量求解能量泛函,最后利用MATLAB软件进行仿真实验.仿真结果表明,该模型得到的图像清晰自然,图像边缘保持良好,纹理特征得到保留.     

一种基于粗集与小波的声呐图像降噪方法

声呐图像具有低对比度和边缘恶化的特点,传统的声呐图像散斑噪声降噪方法又不能较好的保持图像边缘和细节,因此提出了一种新的基于粗集与小波的声呐图像降噪方法。该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将声呐图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像。通过新算法在实际声呐图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性。     

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.     

基于优化 ROI 的医学图像分割与压缩方法研究

为了满足无线医疗应用对于图像传输的需求,提出一种有效的医学图像分割方法.该方法使用多点区域生长法分割图像各区域,从图像边界开始遍历搜索多个种子点,结合梯度变化值、全局阈值和局部阈值来提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并滤除背景区域.区域预处理阶段,进一步对区域掩模平滑去噪,并给出手动分割的方法.根据预定义的优先级顺序,分别对ROI和非感兴趣区域(region of not interest,RONI)进行JPEG2000近无损压缩和有损压缩,并依次进行传输.重构后图像ROI区域峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)能够达到45 dB,图像整体压缩率约在2.8-6.5.算法优化了区域轮廓的检测,增强了对图像噪声的抑制,较好地满足了医学图像的高压缩率和图像质量之间的矛盾,能够很好地应用于无线医疗领域.     

图像亮度特征对ROI提取的影响

提出一个基于改进的Itti-Koch模型的感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取算法,同时针对图像亮度特征对ROI提取的影响问题,从2个方面进行分析研究:一是根据不同亮度权重下提取的ROI,分析亮度特征对ROI提取的影响程度;二是对眼动数据提取图像的ROI和基于改进的Itti-Koch模型提取的图像ROI进行区域评价,计算两者之间的点对点区域相似度和位置区域相似度.研究结果表明:当亮度特征和颜色特征同时影响图像ROI提取时,亮度特征所占权重不宜超过0.5.     

一类耦合去噪-分割的新模型在图像处理中的应用

 针对被噪声严重污染的图像的分割结果很不理想的现象, 提出一类耦合去噪-分割的新模型, 先采用一种组合的去噪模型去噪, 然后用新的分割模型进行分割。实验结果表明, 提出的组合去噪模型(采用AOS算法)比现有的一些去噪模型的去噪效果更好; 而在分割方面,文中提出的耦合去噪-分割的方法也显示出有效性和可靠性, 特别是对含有较高噪声的图像分割比CV模型更有优势。     

一种内侧指横纹识别方法

提出了一种新的内侧指横纹识别方法.首先,对图像采集设备进行改进,在采集过程中固定了手指方向,使获得的指横纹感兴趣区域(ROI)之间只存在微小的平移变换,有利于提高图像匹配的精度.另外,在预处理阶段,利用Gabor滤波法检测手指线特征以分割手指,并从中提取出ROI.在特征匹配阶段,提出了一种利用投影比较进行定位的图像匹配方法,对ROI特征图像进行水平和垂直方向投影,通过比较所得的一维向量实现感兴趣区域的精准定位.评估系统建立在包含来自于77个人的820幅图像的数据库上,等错误率仅为0.61%,单次匹配时间为3.1ms,证明该算法可快速实现指横纹特征识别,准确率较高.     

基于光学相干断层成像含支架的冠脉血管三维重建

光学相干断层成像(OCT)以其具有高分辨率,实时成像等特征,已经成为冠状动脉疾病检测的一个新方法.对含支架的OCT冠脉血管图像进行三维重建研究,以期直观地显示三维空间结构图.通过比较选择合适的降噪算法对图像预处理,根据OCT图像的特性,利用改进的最大类间方差算法(Otsu)对冠脉血管进行分割,并利用一个新的自动算法对冠脉支架进行检测.由于图像存在大量可视支架,在对极坐标图像序列预处理之后,用全局的强度轮廓检测候选的像素,去除伪影,确定支架上下边界和位置,并合并相邻的候选像素为一个支架点,成功标记出检测到的支架点,可有效地排除伪影造成的干扰,提升聚类算法的精确度.在此基础上,利用Amira软件实现了对冠脉血管和支架进行三维重建和融合.     

NSST域三维块匹配的SAR图像相干斑抑制算法

为了降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中相干斑噪声对后续应用的影响,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域三维块匹配的相干斑抑制算法。该方法能够充分利用图像的自相似性和稀疏性,在抑制相干斑的同时保留图像的细节。为了较少计算量并增强相似块匹配的鲁棒性,使用灰度理论(grey theory,GT)进行相似性度量得到相似块组; 为了获得更多方向的细节信息,将相似块组变换到NSST域实现多尺度多方向的分解并对系数进行收缩滤除相干斑噪声; 将NSST系数反变换并利用相似性作为权重得到相干斑抑制后的SAR图像。通过在真实SAR图像上进行测试实验,进一步验证了相似块匹配方法及相干斑抑制算法的有效性,有利于SAR图像的后续应用。     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

基于降维比较的指横纹定位方法

针对指横纹感兴趣区域(ROI)难以准确、快速定位的问题,提出了利用降维比较进行定位的方法。该方法在图像定位阶段,对ROI特征图像在水平和垂直2个方向投影,实现了图像的降维,在保留特征信息的基础上降低了后续处理计算的时间复杂度。将降维后的2个一维向量进行比较,最终实现指横纹ROI的精准定位。相对于传统方法,本方法降低了运算的维数,算法复杂度低,速度快,实验结果验证了该方法的有效性。