气动光学效应退化图像循环迭代复原算法研究

为了从湍流序列退化图像中有效地去除模糊、抖动等气动光学效应，提出一种基于内外循环迭代的湍流退化图像复原新算法．该算法利用多帧湍流退化图像，建立了一个基于航天图像随机场概率模型的联合对数似然函数．通过极大化该对数似然函数，推导出了基于内外循环交替求解目标图像及各帧点扩展函数的迭代关系，据此可将目标图像和各帧点扩展函数同时估计出来．在微机上进行了复原实验，实验结果表明该算法能用多帧图像获取目标图像和点扩展函数的最佳联合估计，可有效地去除模糊、抖动等气动光学效应．     

遥感模糊降质图像的扩散恢复算法研究及实现

图像恢复是图像处理中非常重要的一个方面,其方法是通过相应的退化模型和算法,对退化降质或受到噪声污染的图像进行重建,恢复原来的图像。作者介绍了利用传导扩散及反扩散模型,对因物体运动、大气湍流的扰动,拍摄时的散焦等引起的模糊降质图像的恢复算法,并给出了Laplace算子离散方法以及实现程序,提出了图像恢复的递推、迭代模型,基本解决了图像“盲恢复处理”的问题。对所述算法进行了全面的图像恢复测试、比较,证明算法具有较大的适应范围,可应用于勘探、遥感、司法刑侦、无损探测等领域的图像恢复处理。     

多尺度多视点舰船目标红外视景仿真

基于模块化方法构建了舰船目标的多尺度多视点三维特征模型.根据大气传输参数、舰船材质的热物性参数和舰船温度分布,通过设置仿真软件Vega的SensorVision模块和SensorWorks模块参数,实现了舰船目标的多视点红外视景仿真.在此基础上,由多视点原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积达到模糊降分辨率的效果,从而仿真出多尺度多视点的舰船目标红外图像.仿真结果表明,仿真生成的红外图像与实际图像较为接近,符合实际成像条件下的成像规律.     

水下退化图像处理方法

针对水下图像退化现象严重、有效信息提取困难等问题,提出了水下退化图像处理方法.该方法通过分析水下图像退化过程,提出了基于大气湍流模型获取水下图像退化函数的方法,并利用频域滤波完成了退化图像的复原工作;进而将人工鱼群优化算法与图像二维Abutaleb熵信息相结合,利用一种二维最大熵阈值分割算法进行图像有意义区域分割.由于人工鱼群算法不需要了解问题的特殊信息,只进行问题优劣比较,使得该算法自适应性和收敛速度得到大幅提升.水池实验结果表明:该方法明显改善水下退化图像模糊度高、对比度低的问题,具有较优的分割效果,处理过程时间较短,具有一定的实用性.     

基于超像素混合合并方法的铜电解槽红外图像功能区域分割

铜电解槽面红外图像由多类功能区域构成,综合各区域温度特征可有效评估电解状态。但各区域灰度分布复杂,区域间边界模糊,导致功能区域难以分割。为了提高功能区域分割的准确性和鲁棒性,提出超像素混合合并方法。首先,针对小尺度空间,使用区域临界图法,并提出基于灰度空间相关性的合并停止条件,避免过拟合。随后,针对大尺度空间,提取超像素纹理特征进行多类别支持向量机(SVM)训练,完成区域分类。研究结果表明：本文所提方法可以有效分割电解槽红外图像中的功能区域,与活动轮廓方法、Otsu方法相比,在区域完整性方面表现更优。     

基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出基于模型的ＦＬＩＲ图像的多辨率分割方法。     

基于新的加权局部熵的小目标红外图像处理

为了有效地处理低信噪比复杂背景下的小目标红外图像,提出一种基于新的加权局部图像熵的小目标红外图像处理方法.该方法利用小目标红外图像的内在特点,提出多尺度灰度差异算子和局部图像熵算子,然后通过点积运算获得加权局部图像熵,从而有效地抑制红外图像背景和噪声、增强目标,最终大幅度地提高图像的信噪比.仿真实验结果表明:所提方法能高效地处理复杂背景下小目标红外图像,具有一定的理论和应用价值.     

基于混合域注意力机制的神经网络反演大气湍流强度

本文提出了一种基于混合域注意力机制的神经网络方法反演大气湍流强度。神经网络的输入为不同大气湍流强度下的退化图像,输出为表征大气湍流强度的折射率结构常数。混合域注意力机制由空间域和通道域双重注意力机制组成,其中空间域注意力机制用于增强退化图像中受湍流影响的区域特征,通道域注意力机制用于增强由湍流引起的颜色和纹理特征。在网络训练阶段,引入的混合域注意力机制让神经网络更专注于退化图像中与大气湍流强度相关的特征,提高了模型的精度。数值实验结果表明,本文提出的方法能够较准确地实现大气湍流强度反演。     

几种边缘检测算子在红外图像处理方面应用研究

为了从原始红外图像中提取目标轮廓信息,并克服图像对比度低、噪声干扰大等缺点,需要对红外图像进行边缘检测处理。文章分析Sobel,Canny等几种常用边缘检测算子原理并将其应用于红外图像的边缘检测,同时根据仿真结果比较了它们所代表的一阶梯度算子、二阶梯度算子以及复合检测算子在不同类型红外图像边缘检测中的表现,总结了不同算子检测效果的特点并分析其对应的理论依据。为今后红外图像处理中边缘检测算子的选择提供了参考。     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.     

基于Hough变换的红外图像的目标分割

红外图像是根据目标与背景的温度差异而形成,不受光照等其他条件的影响,可全天工作,被广泛应用在各个领域中.但是由于目标和背景的热辐射所造产生的红外图像的分辨率低,对比度差等特点,使红外图像的分割变得较为困难.Hough变换具有对图像中直线的残缺部分、噪声以及其他共存的非直线结构不敏感的特性,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.本文提出一种基于Hough变换的红外图像规则目标的检测方法.通过观察红外图像中目标分布情况,估计出目标边界的曲线方程,对该方程进行Hough变换,从而检测出目标并进行分割.利用该方法避免了由于红外图像的目标与背景对比度差、边缘模糊、视觉效果较差等原因造成的不易检测边缘曲线的问题.经实验证明,基于Hough变换的规则的红外目标的检测方法具有可行性,且检测效果好.     

基于分维像的红外弱小目标检测方法

针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.     

基于分块信息熵方差的图像置乱程度评估

将信息熵与图像的分块处理思想相结合,提出了一种基于分块信息熵方差的图像置乱程度评估方法.在详细阐述评估方法基本原理的基础上,通过仿真实验对同一图像基于Arnold变换的像素位置置乱、基于Logistic混沌映射的像素灰度值置乱及二者级联的像素位置与灰度值均置乱的3种图像置乱方式下的置乱程度进行评估和分析,并验证了所提方法的正确性与有效性.应用该方法进一步对多幅不同图像在同一加密算法下的密文图像的置乱程度进行评估,结果表明所提出的方法具有与原图像无关的特点,可以用于加密算法的安全性评估.文中方法原理简单,实现容易,且无需原图像参与,具有较好的实用性.     

一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法

基于超像素技术和流行的主成分分析方法,提出了一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法,所提出的方法利用新定义的局部模块度函数对超像素进行合并,并在合并后的超像素图上进行降维计算.最后,采用支持向量机对降维后的高光谱数据进行分类,验证降维效果.该方法有效减缓了基于超像素降维方法的降维结果严重依赖于超像素分割尺度的问题...     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

基于图像块相似性和补全生成的人脸复原算法

图像获取过程中,由于成像距离、成像设备分辨率等因素的限制,成像系统难以无失真地获取原始场景中的信息,产生变形、模糊、降采样和噪声等问题,针对上述情况下降质图像的复原问题,提出了适用于低分辨率,低先验知识情况下的人脸复原方法,通过基于图像相似性的期望块log相似性EPLL (expected patch log likelihood)框架来构建人脸复原效果的失真函数,利用生成对抗网络的图像补全式生成过程来复原图像。所提算法在加噪率50%以及更高情况下可以保持较好的人脸图像轮廓与视觉特点,在复原加噪20%的降质图像时,相比传统的基于图像块相似性的算法,本文算法复原结果的统计特征峰值信噪比PSNR (peak signal-noise ratio)与结构相似度SSIM (structural similarity)值具有明显优势。     

贴壁方柱湍流场高分辨率PIV实验研究

采用粒子图像速度场测试技术(PIV),测量了低速循环水槽中贴壁二维方柱湍流场.实验中采用了1 100万像素CCD相机,所测得的速度矢量空间分辨率达0.72 mm×0.72 mm.通过对该分离再附湍流的1 500个瞬时速度场数据进行统计分析,获得时均速度场及时均再附点精确位置,并得到了流向、法向速度分量的脉动强度和涡量场.此外,从流场回流因子分布可知低速回流区在法向的振荡幅度为0.15D(D为方柱截面边长),而沿流向上下游的振荡幅度分别为0.5D和2D,表明旋涡相干结构输运、再附过程以及回流区的低频振荡对流场影响较大.     

云背景红外天空图像的统计模型与仿真

以实测红外云背景天空图像为研究对像,重点对其傅里叶功率谱、灰度分布等统计特性进行了分析,并通过对功率谱函数和灰度分布函数的拟合构造了目标图像的参数模型.与传统的基于背景红外成像特性三要素的模型相比,本模型参数大大减少且没有冗余信息,更有利于控制和使用.为实际应用的需要和验证模型的有效性,以所构造的模型为基础,设计适当的仿真算法生成了云背景红外天空仿真图像,并对仿真图像质量进行了检验.实验结果表明,使用文中的仿真算法得到的仿真图像与具有相同模型参数的真实图像的相似度大于80%,且具有较强的视觉相似性,证明了模型的有效性.     

非采样轮廓波变换下的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合存在的边缘模糊、视觉效果不佳的问题,提出了一种改进的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外和可见光图像融合方法。首先采用NSCT对红外与可见光图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频系数采用基于边缘的方法进行融合;对高频系数采用基于区域能量的方法进行融合。最后,通过NSCT反变换来获取融合图像。实验结果表明:文中改进算法得到的融合图像不仅边缘等细节部分更加清晰,而且在视觉效果上更加符合人眼视觉特性。     

飞行对抗场景中云红外图像仿真研究

云背景对各种红外探测系统的探测识别能力有很大影响。为了更好的研究云背景对红外探测系统的影响,需要建立准确、形象、直观的探测器观察到的云背景红外辐射模型,生成相应的云红外图像。利用分形云插值计算方法和高斯一维随机插值算法,建立云的运动模型和光照模型,利用云层浓度跟高度的关系建立云层模型,实现了对云层形象、直观、准确的仿真。研究结果对红外制导武器在有云飞行对抗过程中的抗干扰评估具有一定参考价值。