彩色图象的反扩散恢复

讨论由扩散引起模糊的彩色图象恢复问题。结果表明即使扩散系数的选取是适当的，由于ＲＧＢ彩色空间的非线性，直接对彩色图象的ＲＧＢ三色进行反扩散恢复仍是不合理的。为此考虑了其它几种不同的彩色表示法。分析比较了它们对彩色图象扩散恢复的影响，并介绍了一种新颖的颜色空间－ＩＺ表示地。     

矩形件和任意多边形排样问题的算法及应用

探讨了矩形件和任意形状图案的抽样优化问题的遗传算法求解，提出了剩余矩形表示法和条形图表示法。对于矩形排样，剩余矩形表示法提高了板材利用率，更容易得到较优解。对于任意形状图案排样，条形图表示法直接利用位图排样，不对图案作任何限制（允许有孔洞），排样速度很快。该算法已应用于智能印花分色系统中。     

应力应变表示法分析

考察了在从标系变换时使弹性系数矩阵保持相似的应力应变表示法－协调表示法，分析了协调应力应变表示法的协调条件和本征量的特性，并讨论了其中的一组具有独特优点表示法－规范表示法。     

多目标体素阵列的快速3D显示

<正> 本文提出一种物空间多目标体素的灰度线段表示法及象空间双动态屏幕技术,利用动态数据结构,得到一种在2D 屏幕上同时快速显示多个目标3D 图象的方法,并利用透明原理,实现了内、外目标间的透明显示。本方法可用于医学断层图象序列中多个目标的3D 显示。文中给出几种不同旋转角度 CT 断层图象序列中肝脏、肿瘤及血管等多目标的3D 显示结果。     

弧焊机器人焊缝的实时图象处理

提出了一种在机器人电弧焊过程中进行轨迹跟踪的实时图象处理方法。焊缝图象由ＣＣＤ摄像系统摄取。通过图象采集系统和计算机软件处理，得到机器人的运动轨迹与实际焊缝之间的偏差，据此控制机器人运动进行实时跟踪。对于Ｖ型坡口和搭接接头，其可靠性达９７％以上。如果用多台摄像机同时处理焊缝图象，则可以检测出焊缝的三维信息。本算法的轨迹跟踪精度为 ０． ４ ｍｍ。可用于机器人运动轨迹的自动规划。     

图象恢复研究

算术迭代方法和其它几种图象恢复方法比较起来，更适合遥感图象的应用。本文对于几种比较典型的空域迭代的图象恢复方法进行了比较，给出了评价的准则，在此基础上，提出了改进的恢复方法，具有收敛性好，恢复图象质量高等特点。     

运用微机对卫星遥感图象进行几何精校正

运用ＩＤＲＩＳＩ软件系统对遵义市ＴＭ图象进行了几何精校正，发现几何畸变系数为５％，经校正降为０．０１％．并据此总结了运用微机对ＴＭ图象进行几何精校正的一般方法     

边向量表示多边形实现2—d动车Bezier曲线Shape Blending

提出了边向量表示多边形的方法，该表示法能克服顶点位置表示法及几何内在参数表示法的一些缺陷，具有几何特性明显、计算机输入和处理容易等优点，给出了一些结论，还实现了边向量表示法在关键帧动车Ｓｈａｐｅ Ｂｌｅｎｄｉｎｇ方法中的运用，它能弥补线性插值Ｓｈａｐｅ Ｂｌｅｎｄｉｎｇ边长变化不单调而萎缩造成动画效果失真等缺陷，也能避免几何内在参数插值ＳｈａｐｅＢｌｅｎｄｉｎｇ因三角运算造成计算量较大等缺陷。     

针对荧光图象的自适应模糊增强算法

针对在紫外线激发下的荧光图象，详细分析了其噪声模型，并利用信号检测理论得出了最佳门限的选取方法，同时提出了一种自适应的模糊对比度增强算子，从而使强噪声荧光图象的噪声削弱，图象增强．通过实验证明，基于模糊集的图象自适应增强算法的物理概念清晰，实现容易，对于荧光图象有较好的处理效果．最后通过对模糊度的比较，在理论上验证了算法的有效性．     

催化剂活性区域分布的计算机图象纹理小波分析

利用计算机图象纹理分析方法研究了钒催化剂表面活性微区分布及特征，计算了催化剂表面的ＳＥＭ图象对象素的奇异强度值．结果表明奇异强度值在３．０～４．０范围内为催化剂表面活性区域，活性催化剂占活性区域整个表面积的１５％～１８％，而非活性催化剂仅占１．８％．     

一种改进的分形图像的压缩方法及其软件实现

为了提高分形图像压缩方法的效果,采用分割迭代函数系统方法,融合进化算法和四叉树方法,并使用C／C^ 语言,实现了分形图像压缩程序．程序运行结果表明,该方法能够提高图像压缩的质量和速度．     

低比特率Bandelet域图像压缩编码算法研究

Bandelet变换是一种优秀的多尺度几何分析工具,其不仅具有良好的方向性和各向异性,而且能够自适应跟踪图像的几何正则方向.以第二代Bandelet变换为基础,结合Bandelet变换系数分布特性,通过建立最小四叉树、确定最佳量化阈值、构造Bandelet系数自适应扫描方式等措施,提出了一种新的Bandelet变换域图像编码方案.该图像压缩编码方案首先对原始图像进行二维Bandelet变换,并对最低频子带小波系数进行DPCM编码;然后构造最小四叉树并进行四叉树编码,同时进行最佳几何流编码;最后结合最佳量化阈值确定、高频子带自适应扫描等措施,对Bandelet系数进行均匀量化编码.实验结果表明,提出的Bandelet变换域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、Peyré等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性.     

A NAM Representation Method for Data Compression of Binary Images

A representation method using the non-symmetry and anti-packing model (NAM) for data compression of binary images is presented.The NAM representation algorithm is compared with the popular linear quadtree and run length encoding algorithms.Theoretical and experimental results show that the algorithm has a higher compression ratio for both lossy and lossless cases of binary images and better reconstructed quality for the lossy case.     

图像分层优化二元树表示及其转换研究

本文在分析图像分层表示的基础上,提出一种图像分层优化二元树结构表示.该优化二元树结构比指针二元树结构及指针四元树结构简单,多幅图像试验结果表明,该结构比指针二元树数据结构及指针四元树数据结构占用存储空间少.文中还研究了图像从二维数组表示到优化二元树结构表示的转换算法,图像显示结果表明,图像完全一样.     

一种新的形状自适应DCT算法

ＭＰＥＧ－４协议里的形状自适应ＤＣＴ算法计算简便,易与现存的混合编码标准相容,但存在一些不足．提出了一种新的对任意形状图像块作形状自适应ＤＣＴ算法．该算法利用少量低频ＤＣＴ系数近似表示任意形状图像块．与ＭＰＥＧ－４协议中的标准形状自适应ＤＣＴ算法相比较,在复原图像质量和图像数据压缩比等方面均有改进．理论分析与实验结果表明,该算法可以成为视频对象边界处理的方法之一     

基于对抗样本的深度学习图像压缩感知方法

压缩感知是研究数据采样压缩与重构的信号处理新理论,近年来研究人员将深度学习运用到图像压缩感知算法中,显著提高了图像重构质量.然而,图像信息常与隐私关联,高质量的重构图像在方便人们观赏的同时,带来了隐私保护的问题.本文基于深度学习理论,提出一种对抗的图像压缩感知方法.该方法将压缩理论和对抗样本技术统一于同一个压缩感知算法,通过设计损失函数,联合重构误差和分类误差来训练压缩感知深度神经网络,使得压缩感知重构样本同时也是一个对抗样本.因此,重构图像在保证重构质量的同时,也能对抗图像分类算法,降低其识别率,达到保护图像隐私的效果.在Cifar-10和MNIST图像集上进行的实验结果表明,和已有的压缩感知方法相比,我们提出的对抗压缩感知方法以损失仅10%的图像重构质量为代价,使得图像分类精度下降了74%,获得了很好的对抗性能.     

用于无线内视镜系统的基带处理专用集成电路

为了降低无线内视镜系统的功耗以延长工作寿命,提出并实现了一种用于无线内线镜系统的数模混合的基带处理专用集成电路。该专用集成电路集成了准无损图像压缩、双向通信控制和电源管理等功能。由图像滤波器及JPEG-LS编码器组成的低功耗高性能的图像压缩算法能完成对原始Bayer彩色滤波阵列格式的图像的实时压缩。该数模混合芯片的设计通过了FPGA验证,并采用0.18μm的CMOS工艺流片。测试结果表明该芯片能有效地降低内视镜系统48%的整体功耗。     

基于第二代Bandelets变换的静止图像压缩

基于第二代Bandelets变换提出了一种静止图像压缩算法．先引入数字线表示离散域中的直线，再通过目标码率来计算相应的近似量化值，对建立的率失真函数取最小值得到最佳的Bandelets变换方向，然后根据子带相关性以建立四叉树并通过编码扫描次序来存储系数，最后将JPEG2000的比特位平面和上下文编码应用到量化后的Bandelets系数，从而实现了图像压缩．该算法降低了方向寻优的计算复杂度，减少了表征方向信息所需比特数和辅助的方向信息总量，同时提高了压缩图像的质量．实验结果表明，与JPEG2000相比，该算法的峰值信噪比可提高0．3-1．3dB．     

基于预测和矢量量化的高光谱图像压缩算法

针对高光谱图像波段数目多,存储空间大,为后续研究带来极大不便的特点,提出了一种基于广义回归神经网络预测与矢量量化算法结合的高光谱图像压缩算法。该算法通过预测前一波段的像素数据,将符合要求的预测结果继续预测下一波段,通过设置合理的参数,在预测步骤中95%以上的波段可通过预测结果来预测波段数据。利用矢量量化算法对预测数据进行压缩。该算法只需要已知图像的前2个波段数据,即可预测整个图像波段的数据。广义回归神经网络具有很强的非线性映射能力和学习速度,预测效果好。通过预测得到的数据在不同的压缩比下进行实验,结果表明,在保证图像质量的前提下,该算法与对比算法相比,有效降低了运算复杂度,节约了时间,提高了峰值信噪比。     

基于"流"机制的实时多分辨率模型结构

大规模地形的实时显示技术已成为虚拟仿真领域中的研究热点．为研究更合理的多分辨率模型的表达技术,结合漫游时视景体内数据的流动变化特征。提出了使用4棵四叉树表达的地形多分辨率的模型结构;并运用动态数据调度策略实现对数据以“流”的方式进行处理和绘制．该模型已在自行开发的三维地形仿真系统(Sei3D)中得到成功的应用。并最终实现了海量地形数据的无缝漫游。