基于脉冲耦合神经网络模型的混合噪声滤除

脉冲耦合神经网络模型是一种仿生系统，它模拟了猫猴的视觉神经系统，受到广泛研究并已应用于图像处理的各个领域。针对现有脉冲耦合神经网络模型的缺陷设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型，简称为L&A-PCNN，并应用于混合噪声去除领域。进一步扩充了PCNN模型的应用领域，并提高了处理图像的性能。以改进后的模型为基础，通过数学推理和实验获得模型关键参数的最优设置方法和范围。将L&A-PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点混合噪声进行修复，仿真实验结果证明在去噪性能上使用L&A-PCNN的算法比现有算法有5%-30%的提高。     

折反射全景侦察系统电子稳像技术研究

提出一种有效的车载折反射全景侦察系统电子稳像算法,通过分析系统成像原理和应用环境以及现有电子稳像算法的一般流程,提出稳像方案,并建立了稳像模型;根据稳像模型估计运动参数时,针对图像中包含运动物体的情况提出了相似度阈值法;为了防止过稳现象提出了过稳阈值法,为了平滑图像序列采用了Kalman滤波.数值实验结果表明,该算法能明显减轻序列抖动显现,在一定分辨率下能实时扫描真实场景.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

用于电阻层析成像的快速自适应硬阈值迭代算法

针对电阻层析成像技术图像重建具有严重病态性的问题,提出了一种稀疏重建算法——快速自适应硬阈值迭代算法,研究了噪声对该算法在电阻层析成像图像重建效果上的影响,并通过仿真和模型实验测试了该算法的性能.结果表明:一定强度范围内的噪声对硬阈值迭代算法、自适应硬阈值迭代算法和快速自适应硬阈值迭代算法的影响较小.快速自适应硬阈值迭代算法成像速度更快,且该算法重建图像的空间分辨率相对其他两种算法也有较大的提高.     

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.     

一种改进牛顿-拉夫逊ERT绝对图像重建算法

为了提高电阻层析成像重建图像分辨率,提出一种改进牛顿-拉夫逊绝对图像重建算法.在算法迭代过程中,采取灵敏度矩阵自动更新的策略,同时结合图像重建结果自动选取阈值,并根据阈值修正电阻率.仿真实验结果表明:相比单纯采用灵敏度矩阵自动更新策略的改进牛顿-拉夫逊算法,在无噪声干扰下,新算法图像相对误差平均降低了35.620%,在1%幅度噪声干扰下,新算法图像相对误差平均降低了31.962%,在实现绝对图像重建的同时,有效提高了图像重建质量.     

基于稀疏支撑集先验的压缩感知图像序列重建算法

针对现有压缩感知图像序列重建算法重建精度不高、模型参数设置较多的问题,提出了一种结合稀疏支撑集先验和残差补偿的算法.在已知前一帧图像重建结果的基础上,通过求解1个最小化加权l1范数问题得到当前帧图像的初始估计.通过对估计残差进行压缩感知重建并对初始估计加以补偿,得到当前帧图像的最终重建结果.与其他同类算法相比,该算法减少了阈值参数的设置.实验结果表明,在相同的测量值数目下,该算法重建图像的相对误差、峰值信噪比和结构相似度指标均优于同类比较算法.     

基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法

现有的基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型,对于边缘模糊、噪声强的图像存在易产生边缘泄露的现象,导致分割效果不理想.针对这种现象提出了一种基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法.算法将原始图像通过Nystrom方法采样,近似估算相似矩阵和特征向量,通过k-means算法将特征向量聚类,最后利用水平集分割方法实现图像分割.实验结果表明,与基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型相比,在相同的迭代次数中,分割时间减少,相似度系数提高.     

一种改进的快速迭代阈值选择算法

针对迭代阈值选择算法每次迭代计算灰度阈值的过程存在大量重复计算的问题,提出了基于均值累计和频次累计的快速迭代阈值选择算法。对快速迭代阈值选择算法和迭代阈值选择算法阈值计算的时间开销及图像二值化分割进行了实验分析,结果表明:文中提出的快速迭代阈值选择算法可有效的对实验图像进行二值化,该算法可显著降低迭代过程的时间开销。当图像尺寸达到10 000*10 000时,快速迭代阈值选择算法的时间消耗可降低至迭代阈值选择算法的10%,验证了快速迭代阈值算法的有效性。     

模拟退火算法在视频序列图像二值化阈值选取中的应用

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用Otsu算法对分割阈值从0—255的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索。优化了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。