四维光场数据中基于极平面图的深度估计方法

针对四维(4D)光场数据中的深度估计问题,提出一种基于4D光场数据极平面图(EPI)结构信息的高精度深度估计方法 .首先,对4D光场结构进行了分析,给出了深度信息与视差的关系.然后,在外极平面图像上,计算切片域中每个点的视差估计以及可信度估计.最后,根据可信度估计来加权局部视差估计的准确性,用于获取全局一致性视差图,进而可获得全局深度图.仿真实验结果表明,该方法能够精确估计出深度信息,为视觉三维重建提供了良好的基础.     

鲁棒图像歧义性的立体匹配

采用独特性不相似测度的初始匹配和贪婪视差估计后处理相结合的方法,实现了基于局部信息的立体匹配. 首先,通过分析立体匹配本身的内在问题,构造匹配代价,得到初始视差. 然后采用新颖的视觉估计算法,包括不可靠视察检测、贪婪视差填充及多方向加权最小二乘拟合法,以消除宽遮挡等复歧义性. 实验结果表明,本算法结构简单,能降低歧义区域的误匹配,生成稠密、高精度的视差.     

M带小波变换在图像去噪中的应用

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究领域的一个热点.采用Normal Shrink进行阈值估计,提出了一种基于M带小波变换的图像去噪方法,实验结果表明:此方法的去噪效果优于维纳滤波和两带小波.     

固定设计点情形下回归函数的非线性小波估计

在固定设计变量但不一定等距,误差为一般的随机变量的情况下,构造了回归函数的非线性小波估计以及自适应非线性小波估计。证明了非线性小波在Besov空间中可达到最优收敛速度,自适应非线性小波估计在一大类Besov空间中可达到次最优收敛速度(即和最优收敛速度只相差lnn)。这样,在固定设计变量情况下,构造的回归函数的非线性小波估计和Donoho等人在等距固定设计点对回归函数的非线性小波估计几乎具有同样的优良性质。进一步,只要求误差为有界三阶距,而Donoho等人要求误差服从正态分布。     

非参数回归模型中方差函数的小波估计

讨论了随机设计变量下,回归模型中方差函数的小波估计问题,构造了方差函数的小波估计、并在一定的条件下证明了该估计是相合估计。     

AVS快速立体视频编码新方法

提出一种基于AVS(audio video coding standard)的快速立体视频编码方法,对左路参考图像使用AVS编码器编码,对右路目标图像同时在时间域和空间域进行预测. 使用两级神经分类器来快速确定预测模式,第1 级分类产生对每一个大块的不同分割块,第2 级分类在运动估计或视差估计中选出最合适的预测源,并设计了改进的SAD(sum-of-absolute-differences)算法用以计算视差. 实验表明,该文提出的方法能节省80%的时间,引起的质量下降可以忽略,而占用的编码字节数仅多出7%左右.     

基于连续小波变换的功率谱估计方法

利用连续小波变换的带通特性,参照功率谱模拟估计方法的思路,对信号进行功率谱估计。介绍了基于连续小波变换的功率谱估计的基本原理,给出程序流程和仿真结果,讨论其特点,并与基于FFT的谱估计方法进行了比较。     

基于小波系数方向特性的图像融合新算法

介绍了图像的提升方案小波变换蓑统计了图像经小波变换后各高频子带系数的方向区域特性,据此提出了一种新的基于小波系数方向特性的图像融合方法．对于低频子带的每个系数,采用加权平均的融合规则确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向特性的融合规则确定高频融合系数．本文对多幅图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价．实验结果表明,基于小波系数方向特性的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性．     

矩阵值双正交小波包基

研究矩阵值小波包的性质．给出一类矩阵值双正交小波包的定义及构造．运用时频分析方法与算子理论刻划了矩阵值双正交小波包的特性,得到了矩阵值小波包的双正交公式．进而,得到矩阵值函数空间L^2（R,C^r×r）新的Riesz基．     

基于动态自适应加权Census变换的立体匹配算法

为了解决匹配过程中在弱纹理区域的误匹配问题，提出了在不同搜索窗口下自适应加权的Census变换的立体匹配方法。采用Census变换得出搜索窗口内对中心像素影响不同的特异点，分别将邻域像素与中心像素灰度差值进行处理，得到搜索窗口内邻域特异点对中心像素的影响权重，使用权重值加权求和的方式代替计算汉明距离，得出初始匹配代价。为了增强视差图，采用4路径聚合方式与赢家通吃算法(Winner-take-all, WTA),利用子像素拟合、一致性检查、颜色信息加权中值滤波和视差填充等步骤优化视差。为了验证算法效果，将提出的自适应加权Census算法与ADSG、SGM、LPSM和SGBM2进行比较，在Middlebury 2014数据集上进行了测试实验。验证了所提算法的有效性，提高了匹配的准确率，视差图更加平滑、边缘清晰。     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

改进的Morlet小波与再生核空间

给出了改进的Morlet小波变换像空间的再生核函数的具体表达式及等距恒等式,并利用再生核函数的结构对改进的Morlet小波变换的像空间作出了具体的描述,并将对小波与再生核的关系得出一个新的发现,为一般小波变换像空间的讨论提供了基础．     

Marr小波变换像空间的描述

对Marr小波变换的像空间给出了其再生核函数的具体表达式和等距恒等式.并利用再生核的结构对Marr小波变换的像空间作了一般和具体的描述,这为一般的小波变换像空间的讨论提供了理论基础.     

小波变换在遥感影像处理中的应用

探讨了小波变换在遥感影像处理中的主要应用．     

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。     

各向异性双树复小波包变换

基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1～1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．