保持轮廓清晰的有理-线性彩色图像内插放大方法

提出了一种有理-线性的自适应彩色图像向量插值方法。该方法是将数字图像的每一个象素看作是平面域的关于RGB三原色的一个向量,首先结合图像的局部和边缘特征对图像进行N×N块划分,根据图像的块特征构造二元向量Newton-Thiele型有理插值曲面或Newton-Newton插值曲面,然后对插值曲面进行采样以实现图像的缩放。采用文中的算法得到的放大图像,不仅可保持轮廓的清晰,而且可得到较好的彩色图像视觉效果。最后试验证明,该方法比常规方法产生的放大图像质量高。     

H.264视频流自适应多纹理方向错误隐藏方案研究

H.264标准的错误隐藏算法对于纹理信息复杂的错误宏块,视频图像恢复后的平滑性较差。针对H.264标准算法存在的不足,提出了一种自适应的视频流多纹理方向错误隐藏方案,采用两个阈值设定策略自适应的设定Sobel边缘检测算法的阈值,通过改进的Sobel算法,检测出错误宏块的相邻块可能边缘方向,同时结合边缘像素差值成本函数自适应的确定错误数据块中每个像素点的插值方向,并根据其插值方向进行方向插值来恢复。JM8.6仿真结果表明,与标准算法相比,其隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。     

运载火箭飞行状态图像箭上实时压缩技术研究

图像信息是火箭性能评估和故障分析的重要依据.提出了基于遥测信道获取飞行图像的系统方案并完成了箭上图像压缩器开发.设计了具有自适应Ⅰ帧强制插入机制的编码器结构,有效地解决了飞行异常场景突变时图像质量下降的问题.提出了结合绝对误差的自适应阈值全零块检测算法,提高了全零块检测率却不增加运算量;提出了基于全零块的快速模式匹配算法,有效降低了模式预测计算量.试验表明:提出的系统方案及开发的压缩器能利用现有遥测信道实时获取图像,提出的图像压缩算法使编码速度提高约30%-45%且图像质量基本不变(与JM13.2比),强制插入Ⅰ帧机制启动时未出现图像质量明显下降和丢帧问题.     

基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对红外图像中空天、海天等复杂背景及像素点噪声容易造成检测虚警的问题,提出一种基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法。首先,通过新定义的局部对比度算子获取对比度增强的图像,该步骤可抑制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰,提高图像的信杂比,增强目标区域的视觉显著性。然后,利用多尺度方法优化图像的显著区域,以增强算法的适用性,从而实现算法对不同尺寸的弱小目标的有效检测。最后,利用自适应阈值分割方法获取待检测的真实目标。实验结果表明,该算法无需图像预处理环节即可实现对不同尺寸的弱小目标的鲁棒性检测,对比常用算法具有快速性、高效性和较强的适用性。     

基于图像天空区域分割的去雾算法

为了提升图像去雾效果，提出了基于天空区域分割的透射率合成图像去雾算法，通过雾霾图像构造的概率分布函数，结合迭代阈值分割及天空区域的暗、亮通道以及最大连通性确定出粗分割阈值。利用引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性，实现了精准分割。利用对数自适应变换估计了天空区域透射率，利用改进的暗通道先验算法估计了非天空区域透射率，通过合成对应像素的透射率实现了图像的去雾。实验结果表明，相比其他去雾算法，所提算法在各客观指标上均有所提高，对天空与非天空区域分割准确，去雾图像整体视觉效果良好。     

基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制

针对在利用非局部均值方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降斑时,存在的图像块相似性度量不准确、鲁棒性不高等问题,提出了一种基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制方法。首先,定义平滑度以刻画图像不同区域的纹理复杂程度,并设计自适应匹配函数,自适应地确定图像块和搜索窗口的大小,以提高块相似性度量的准确性,并在此基础上提出了自适应非局部均值算法框架。然后,利用Gabor滤波器对图像块的相似性进行度量,以增强块相似性度量的鲁棒性,并以所提框架为依据,设计了基于Gabor滤波器的自适应非局部均值算法。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理、边缘、点目标等信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于对应点的三维医学图像相关性插值

现有的插值方法在进行医学断层图像插值时，要么不能兼顾灰度和形状的变化，要么计算量太大。为解决这一问题，文中提出一种基于对应点的三维医学图像相关性插值算法。通过对两幅断层图像进行门限分割，获得体素的分割值。在相同密度物质的区域内，采用体素的相关性来进行插值，不同密度物质区域采用缩放区域大小作为插值数据，使新的图像不仅在灰度上，而且在组织形状上，介于原来的断层图像之间，满足了医学图像插值的要求。与线性插值相比，新算法的视觉效果好，计算误差小；与小波插值相比，新算法的计算量极大地减少。插值结果可有效地应用于构建三维体模型.     

两种简化标准Marching Cubes算法拓扑构形的方法

通过沿插值边移动等值点,提出了两种方法来简化标准MarchingCubes算法的拓扑构形。其一是将等值点移动到高于阈值的立方体顶点位置,其二是将等值点移动到低于阈值的立方体顶点位置。结果发现,这两种移动方式均可简化等值面的拓扑构形,明显减少重建三角片的数量,避免对等值点位置和法向量的插值计算,显著缩短重建时间。由于等值点的移动量不超过体素立方体的1个边长,这对于高分辨率图像数据集是可以忽略的。     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

基于二维直方图和粒子群优化的边缘检测

针对基于二维直方图的分割方法存在计算耗时的缺点,将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的边缘检测算法。新方法在定义的二维灰度空间中,利用粒子群优化算法自适应搜索最优解,并以此作为边缘检测算子的门限,阈值变换后便可得到表示原图像主要特征的分割结果。通过对水下图像处理的实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统检测方法相比,具有更好的抗噪性能。     

一种基于弹性模型的图像缩小算法

为了避免在图像缩小时图像中出现锯齿和模糊边缘的现象,分析了最近邻插值模型和曲面拟合模型,提出一种基于弹性模型的图像缩小算法,给出了插值运算的数学公式,模拟了不同算法作用于图像缩小的输出结果。实验结果表明,该算法能有效地应用于数字图像的缩小处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现。     

一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

基于小波分析的图像插值技术研究

基于小波分析理论，提出一种医学图像断层间的插值方法。通过对医学图像的小波变换，插值图像边缘对应的高频子图，得到在轮廓上过渡的图像：对小进变换的低频子图，在小窗口邻城内利用灰度直方图统计得到其概率灰废值并寻找最佳插值匹配点。使得插值图像在灰度上得到很好的过渡；通过小波逆变换得到最终的插值图像。通过与以往算法的对比和分析，本算法所获得的插值图像在形状和灰度方面均达到了较高的清晰度，满足断层图像的插值要求，可有效用于医学图像的三维重构。     

基于典型散射差异指数的PolSAR图像Lee滤波

为提高滤波后极化合成孔径雷达图像的边缘清晰度和保持目标的极化特性,提出了基于典型散射差异指数(typical scattering difference index, TSDI)的PolSAR图像Lee滤波算法。算法根据滤波像素和邻域像素之间的TSDI,采用自适应阈值法筛选出滤波像素的同质像素,然后用同质像素进行Lee滤波。针对筛选阈值,首先利用Parzen窗估计同质区域TSDI概率分布,然后根据估计结果计算阈值。用美国AIRSAR系统和UAVSAR系统采集的极化数据进行实验。实验结果表明该算法相对于精致Lee滤波算法相干斑抑制更加彻底,同时图像边缘清晰度和目标极化特性保持更完好。     

基于混合非线性偏微分方程扩散的可逆图像放大

综合应用冲激滤波器、改进的前向后向(forward and backward,FAB)扩散滤波器和全变差(total-variation,TV)扩散算法,提出一种双正交映射约束的混合偏微分方程扩散图像放大算法。改进的FAB滤波器能够很好地增强图像的小边缘,参数约束的冲激滤波器可增强图像的强边缘,基于水平集方法实现的TV扩散可以消除边缘的锯齿波,使边缘光滑,所提算法综合以上优点。利用退化模型的低通滤波器的双正交滤波器得到一个空域双正交映射,放大图像完全满足退化模型,使放大图像对于退化模型可逆。仿真实验表明,与其他算法相比,所提算法有较好的性能,得到的放大图像更加自然,在弱边缘和中等强度边缘都有更好的视觉效果。     

基于二进小波变换的图像分辨率增强算法

增强图像的分辨率意味着在保持图像清晰度的情况下对图像进行放大。传统的分辨率增强技术是图像插值,它通常要求原始图像满足一定的平滑条件,这常常损失增强后图像的奇异性,使图像中物体边缘和纹理变得模糊。本文提出了一种基于图像多分辨率分析的增强算法,通过估计原始图像在更高一级分辨率上的小波系数,可以得到更为清晰的增强效果,同时保留原图像的奇异性。     

一种滤波反投影算法的加速方式

提出了滤波反投影（filtered back projection, FBP）算法的基于被动式射线驱动和预插值的反投影策略。首先对滤波后的投影采用线性插值预插值到更加精细的间隔上,然后对每个角度下的滤波投影用被动式射线驱动法反投影,得到重建图像。反投影时为了减少求取投影地址时三角函数的运算,将三角函数值事先求得并存到查找表中,需要时调用。反投影时采用简单的最邻近插值法插值,以节省插值时间。仿真实验表明,这种方法可以有效提高反投影速度。