基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法

基于暗原色先验模型去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾算法.该算法在暗原色先验模型的基础上,对雾图的暗原色图像进行最大值滤波,继而求出透射率矩阵;利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值作为透射率的补偿值,再使用指导滤波修复透射率矩阵;利用小波变换方法对去雾后的图像进行滤波和平滑处理,有效改善了去雾图像的视觉效果.本算法有效解决了由于图像边缘估值失真导致的重建后去雾图像存在景深边缘处白色晕块和斑状奇异点的问题,以及带雾图像不同景深、景深边缘透射率的误差修复问题.     

小波域联合概率分布模型与Bayesian图像去噪

基于小波分解的图像小波系数在层内和层间解相关而相互依存的客观现实,提出了一个联合层内和层间两方向系数的非高斯联合概率分布模型.以此模型作为先验分布,在Bayesian估计理论的框架下,导出小波系数闭式的最大后验(MAP)估计公式,并用高斯噪声污染的典型图像进行了实验.结果显示,由该估计公式计算得到的去噪图像不仅有较少的均方误差(MSE),还具有保护和增强边缘的能力.     

基于对数全变分极小化的张量补全

在张量补全问题中,低秩性与局部光滑性是被高频使用的先验信息,因此有许多与其相关的研究.而且为了更精确地恢复图像,低秩性正则与编码局部光滑性的全变分正则往往会被以简单加权组合的方式引入相关模型.但许多真实图像往往同时具有低秩性与局部光滑性先验信息.此外,在这些模型中张量核范数常被用于挖掘低秩性先验,但它平均地缩小所有奇异值,从而不能很好地保留图像信息.为此,提出了张量对数相关全变分（TLOGCTV）正则,其中使用了张量对数范数而不是核范数,从而更好地挖掘低秩先验信息,同时,使用全变分刻画局部光滑性先验信息.而且相较于简单加权组合方式引入正则的模型,所提出的模型仅需要一个平衡参数.随后基于该正则项建立了相应的张量补全模型,并且给出该模型的优化求解算法.在多光谱与高光谱上的一系列实验验证了模型的有效性.     

一种基于Lp范数的自适应图像去噪模型

为了克服L2范数的去噪模型不能保持图像边缘和L1范数的总变差(total variation,TV)模型容易引起梯子现象的缺陷,提出了一个基于Lp(1≤p≤2)范数的自适应模型,并且给出了自适应函数p(x,y)的构造公式.将Primal-Dual方法应用到自适应模型的求解中,给出了求解自适应模型的公式.数值试验结果表明,自适应模型在去除噪声的同时保持了边缘的信息,且能削弱梯子现象,所恢复的图像在信噪比等方面比原来的两种模型有较大的改善.     

一种柔化锯齿的超分辨率图像重建方法

基于锯齿会导致图像边缘长度增加的认识,通过减小边缘长度来抑制甚至消除图像锯齿,从而达到边缘锯齿被柔化的效果.受图像分割算法几何切的启发,首先提出一种新的图像边缘长度先验模型,该先验模型扩展了几何切的概念,使用全邻域系统,得到一种更具有实际意义的边缘长度的定义.然后把这个先验项连同图像似然项作为超分辨率图像重建的目标函数,并且通过最速下降法来极小化这个目标函数,从而达到减小边缘长度的目的.从实验结果可以看出该边缘长度先验模型具有一定的收敛性,并且边缘锯齿得到显著地柔化,图像变得更加地清晰,产生了良好的视觉效果.     

一种基于改进ASM的运动目标跟踪方法

ASM是一种应用于非刚体轮廓匹配的统计模型方法,由于匹配结果的可靠性依赖于先验的灰度模型,导致灰度信息发生动态变化时基于ASM的目标跟踪效果不佳.针对跟踪中轮廓匹配的鲁棒性问题,提出了一种基于改进ASM的目标跟踪方法,该方法采用一种在线提取和更新灰度模型的机制,摆脱对目标先验灰度的依赖;并结合强边缘特征和目标内部灰度信息,改进传统ASM方法的灰度模型和搜索算法,提高了运动过程中目标附近背景信息变化情况下轮廓匹配的鲁棒性和快速性;跟踪过程中利用卡尔曼滤波预测目标位置提高了运行效率.实验验证了方法的有效性和鲁棒性.     

基于L_p稀疏正则的图像去模糊方法研究

在图像去模糊问题中,图像的模糊核估计是重中之重.通常图像的梯度服从重尾分布这一先验被广泛的运用于图像的模糊核估计中,然而受限于非凸优化的数值求解方法,人们往往采用图像梯度的L1范数或者L2范数来近似,从而构造出计算较为简单的凸优化能量函数来估计模糊核.为此,本文提出一种基于Lp稀疏正则的非凸优化的模糊核估计方法,该方法以服从超拉普拉斯分布的图像梯度的Lp范数为稀疏先验项,有效的提高了先验知识的准确性的同时增强图像的强边缘,抑制了细小边缘对模糊核估计的影响.在对Lp范数的数值求解问题中,本文采用GISA(generalized iterated shrinkage algorithm)可以简单且有效的求得任意p值下的最优解.实验表明与传统方法相比,本文方法有效地提升图像的质量,去模糊后的图像更加清晰.     

贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法

为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计.在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数.对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题.基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数.实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进.与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势.     

具有收获率的Holling Ⅲ型捕食-食饵模型的平衡态

研究了齐次Neumann边界条件下具有收获率的Holling Ⅲ型捕食-食饵模型的平衡态问题.首先用最大值原理和Harnack不等式给出了正解的先验估计.其次在先验估计的基础上用能量方法得到了该模型非常数正解的不存在性.最后给出了该模型非常数正解存在的充分条件,并用度理论的知识给予证明.     

建立于边缘信息的运动图象信源模型

本文在图象边缘信息的基础上，建立了一种新的运动图象信源模型，与经典方法相比，该信源模型不同于离散随机场，建立该信源模型的方法比较简单可靠，也不需要任何图象的先验知识，它参成功地用于运动图象编码，编码方法也突破了传统的波形编码范畴，从广义上说，它属于模型基编码方法。