基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声.实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷.     

基于L0矩阵范数正则化的自然图像去反光算法

去除图像的反光是计算机视觉和计算机图形学的一个基础研究问题。虽然各种方法已经提出,但由于存在丰富的纹理、复杂的背景、遮挡和颜色照明等,去反光的效果并不佳,有待进一步完善。本文针对自然图像的两个观察结果：(1)高光通常是小尺寸和稀疏分布的;(2)剩余的漫反射图像可以用少量基色与稀疏和低秩加权矩阵的线性组合表示,提出一种基于L0范数正则化图像去反光算法。通过L0范数正则化保证编码系数的稀疏性以及核范数保证编码系数的低秩性来恢复那些高光区域的漫反射分量。此外,根据加色混合理论和光照定义,编码系数和高光也分别受到非负性影响。通过对比相关的图像反光去除算法,实验说明了所提出的算法具有较好的优势。     

基于锥角计算的Phong混合反射模型反射参数估算

针对Phong混合反射模型中漫反射和镜面反射比例难以估算问题,提出一种实用的镜面反射系数及高光指数的估算方法。首先,采用边缘检测与链码跟踪相结合的方法,精确确定可观察到镜面反射的区域的轮廓范围;再利用基于朗伯体反射模型的SFS方法,得到由于存在镜面反射而形成的亮斑的边缘点梯度值,并计算出表示可观察到镜面反射的区域的锥角大小;最后,利用合成图像找出不同镜面反射系数下高光指数与锥角间的关系式,从而实现高光指数的估算。仿真结果表明,该方法能够有效提高SFS的重构精度及普适性。     

基于卷积神经网络的逆光图像增强研究

现有的大部分算法只能针对特定照度的逆光图像有出色的增强效果,不能高效率地解决各类照度的逆光图像.因此,本文提出一种基于卷积神经网络的图像增强算法,并构建一种集分解、恢复、调节为一体的新型网络架构.利用Retinex理论设计一个分解网络,将逆光图像与其对应的高光图像都分解为反射图和光照图.采用高光图反射分量作为去噪参考,...     

基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法

基于图像局部梯度具有明显一致性先验,提出了一种基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法。算法在恢复绿色通道时首先从垂直和水平两个方向的进行插值,得到候选插值结果。然后根据彩色通道结构相似的特点,提出利用多通道梯度线性加权估计图像局部梯度,并利用引导滤波实现用时域图像边缘结构对图像局部梯度进行一致化校验,从而提高边缘估计的精度。然后将一致化校验后的梯度特征与候选插值进行自适应融合得到最终绿色通道插值。最后依据图像通道之间的结构相似性先验,利用绿色通道结构细节实现对红色和蓝色通道重构图像的修正,从而恢复完整的去马赛克彩色图像。通过在Kodak和IMAX两个数据库进行的有效性验证,并与其他最新方法进行的性能对比,结果表明恢复图像主观视觉特性和客观评价指标都优于传统方法。此外,由于不涉及迭代和网络训练,具有高效性。     

基于磁传感器阵列的磁性目标跟踪方法

针对基于磁矢量测量的磁性目标跟踪具有高度非线性且无法得到解析最优解的问题,提出了基于磁传感器阵列的磁性目标跟踪方法.该方法首先利用设计的磁传感器阵列测量磁性目标产生的磁梯度张量信息进行目标方位的单点估计,然后联合磁标量、磁梯度张量各分量及张量矩阵的特征值实现了磁性目标位置和磁矩的单点估计,在连续的单点定位基础上完成了磁性目标运动速度的估计和运动轨迹的实时跟踪.最后利用磁通门传感器搭建了传感器阵列,进行了小型磁性目标的跟踪实验,实验结果表明该连续单点定位方法具有较好的目标实时跟踪能力.     

一种去除单张图片中高光的方法

在计算机视觉研究领域,高光的存在对计算机视觉的各种算法影响很大,比如图像的分割和 特征提取等,如何检测和消除图像中亮度过高的区域一直是个热点问题.介绍了一种去除单张图片中高光的方法,通过提取并转换高光区域的亮度特征达到去除高光的目的.     

基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法

针对低光照条件下获取的图像存在亮度低、可见性差等缺陷,提出了基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法。首先在输入图像的每个像素点处计算R、G、B三通道的最大值,并使用最大值滤波获取亮通道图。其次,创新性地构建基于变分模型的引导滤波器对亮通道图进行精炼从而估计出照射分量,并根据Retinex理论,去除照射分量得到反射分量。最后,采用同态滤波和线性拉伸进一步提高反射分量的对比度以输出清晰的图像。综合实验表明,该算法能快速有效地增强低照度图像的亮度和对比度,且能较好地保持图像细节。     

基于奇异值分解和均值聚类的单通道盲源分离算法研究

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的均值聚类单通道盲源分离算法.首先将单通道信号利用SVD分解,依据中值准则进行滤波去除噪声分量,然后在去除噪声分量对应的特征值基础上,根据剩余SVD特征值重构对应分量信号作为盲源分离观测信号.将重构分量信号进行短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)进行稀疏化处理,利用散点图判别源信号数目,最后采用均值聚类方法估计混合矩阵,以估计混合矩阵求逆作为分离矩阵实现单通道信号的盲源分离.利用计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

基于模拟回火退火的DT-MR图像平滑和估计

在采用高斯-马尔可夫随机场(GMRF)对扩散张量磁共振成像(DT-MRI)的原始图像进行平滑和估计时,要根据Bayes准则对图像灰度进行最大后验(MAP)估计.为了避免陷入局部最小的“陷阱”和减小计算量,MAP估计采用了模拟回火退火方法(STA).通过对未加权图像和不同梯度脉冲下的加权图像(共7幅)同时进行平滑和估计.结果表明,基于STA对图像进行平滑和估计能够大大减少噪声影响,从而在图像信噪比很低的情况下仍能保证张量场完全正定.把本方法的实验结果与传统模拟退火(SA)方法的结果进行比较,表明基于STA的方法能够更加有效地消除噪声影响,减小计算量.     

一种红外偏振与光强图像的暗原色多特征分离融合方法

针对现有红外偏振和光强图像融合算法不能同时兼顾提高对比度、突出明亮特征和保持边缘细节信息的问题,提出一种暗原色多特征分离融合的新方法。首先,对源图像进行局部最小值滤波和引导滤波得到暗原色图;然后,经过差值、绝对值取小融合的处理,提出暗原色多特征分离方法,得到包含亮、暗以及边缘细节信息的三部分图像;最后,对三部分图像采用不同规则分别融合,通过重构和亮度调整得到最终融合图像。实验结果表明,本文方法能有效地融合源图像的互补信息,不仅能够保留边缘细节信息,同时也能突出明亮特征和图像整体对比度,在实际的目标识别中具有一定的优势。     

Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

光线传播方式对田间图像分割效果影响的研究

光线按传播方式分直射光和漫射光。在田间图像中,光线传播方式与背景土壤干湿程度一同影响叶片镜面反射现象的形成。针对这一现象,在自然光照条件下按太阳光直射和漫射、背景土壤干湿分为4种情况采集图像。采用常用的超绿特征(2G-R-B)和H特征作为分割特征,分别使用Otsu阈值分割、全局阈值分割两种方法分割田间图像进行对比实验。在田间实验中,每组田间图像包括4幅原始图像,按不同分割特征、不同分割方法进行4次图像分割。在7组田间图像的分割实验中,分割结果表明背景土壤潮湿环境下太阳光漫射条件下田间图像的分割误差小于其它三种情况。这为相关田间机器视觉设备的开发提供了理论基础。     

基于区域分割和引导滤波的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像可能出现局部配准不理想的情况,提出了一种基于区域分割和图像引导滤波的失配准鲁棒多聚焦图像融合算法. 首先通过构造基于结构张量的聚焦评价函数,对每幅输入图像进行聚焦度评价;然后建立包含图像聚焦度的全局能量函数,并通过Graph Cut算法分割出每幅图像的聚焦区域;最后利用图像引导滤波对每个聚焦区域进行细化得到每幅图像的融合权重,在梯度域上进行图像复原得到融合图像. 实验结果表明,该方法不仅可以在多聚焦图像失配准的情况下进行图像融合,而且有效地保持了图像的边缘,在主客观评价指标上均有较大的提升.      

基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法

针对梯度张量法在磁定位系统中存在进场误差大的不足,提出了基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法。首先,利用十字形传感器模型,推导了一阶磁梯度张量定位原理。然后,根据磁场衰减规律,提出了误差梯度矩阵的计算方法并利用免疫克隆算法进行优化处理。为了验证新算法的有效性,在Matlab中采用了3条不同的路线分别进行一阶梯度张量定位和优化算法定位计算并通过实际定位〖JP3〗实验对新定位算法进行验证。研究发现：基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法在距离较近时,能够有效提高磁定位系统的精度。     

一种不受高光和阴影约束的形状恢复算法

针对高光和阴影同时存在时，用传统的4光源光度立体法进行三维形状恢复存在较大误差这一问题，提出一种4光源法向量选取算法．通过将不同像素恢复的法向量与镜面反射方向进行比较，并选取与之最接近的法向量为所求法向量进行形状恢复，避免了传统算法中用阈值剔除高光和阴影造成的误差，去除了高光和阴影对算法的约束，扩大了算法的适用范围，在高光和阴影未知的情况下，可以更加稳定地恢复出物体形状，而且大大提高了恢复的精度．仿真表明，该算法可以恢复不同颜色和材质的物体形状，与传统算法相比，在最坏的输入情况下，高度相对误差从40％～50％下降到5％左右．     

基于进退法的全球导航卫星系统反射信号镜面反射点的估计算法

通过研究全球导航卫星系统反射信号（GNSS-R）几何关系及其镜面反射点算法,确定镜面反射点问题为一维单峰凸函数极值搜索问题后,本文提出基于进退法的镜面反射点估计算法,并论述了进退法在镜面反射点位置估计中的理论可行性。为了验证进退法的正确性,利用MATLAB仿真软件对进退法与传统算法进行了仿真结果分析。实验仿真结果表明：进退法可以正确估计GNSS-R镜面反射点的位置信息,并且具有迭代次数少,运算速度快,算法效率高的特点。     

抛物面型辐射制冷器的辐射热交换系数计算

根据辐射传热原理和光学反射定律 ,介绍了用蒙特卡罗方法数值模拟由漫发射面和镜反射面组成的封闭腔中的辐射换热的一般原理和过程 ,并且利用蒙特卡罗方法求解了具有较复杂几何关系及表面特性的抛物面型空间辐射制冷器二级冷块对抛物面开口的辐射交换系数和一级冷块对屏口的辐射交换系数。对结果的分析表明 ,该方法计算精度高