多源图像融合综述

图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测.本文主要介绍一下图像融合的基本概念以及图像融合的研究内容.     

红外遥控预付费水表的设计

针对IC卡水表应用于工业环境时存在的不足之处，提出了一种基于红外遥控的预付费水表的设计方案。从上位PC机通信电路、红外发送与接收电路以及电源模块等几个方面详细介绍了该水表系统硬件部分的实现方法。此外简要介绍了系统的软件设计以及红外通信硬件抗干扰措施。     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割

梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。     

二维小波分析理论及其在显微图像去噪中的应用

阐述了二维小波分析理论,把二维离散小波分解与重构算法应用在显微图像的去噪中.对采用不同方法去噪后的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实例结果表明小波分析方法效果较好.     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

超混沌Chua电路的比例同步及其研究

利用广义同步原理实现了6维超混沌Chua电路的响应系统和驱动系统对应变量间的比例同步,使响应系统所有变量的相空间可灵活地放大或缩小．并针对一般广义同步建立时间过长的缺陷,设计了适当的状态反馈形式,极大地减小了同步过渡的时间,为提高混沌多址通信中的码元传输速率提供了有效途径．     

一种新的语音噪声抵消算法

针对单参考输入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪声效果不理想的问题,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型,在推导多参考输入最小均方（MLMS）算法的基础上,给出其改进算法（IMLMS）,结合语音信号的特点,给出了多参考输入自适应语音消噪算法（VMLMS）,利用调整算法执行过程的算法改进思想,突破了传统的修正收敛系数的算法改进模式,最后对几种算法的性能进行了计算机仿真比较。     

超混沌五阶自治电路的设计及实验结果

设计了一个五阶自治的超混沌电路。该电路虽然只含有一个负阻、一个分段线性项,电路结构简单,却可以产生具有三个正性Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的混沌信号。将该电路用于保密通讯中,可提高密文的抗破译强度。     

全局重建和位置块残差补偿的人脸图像超分辨率算法

针对传统基于学习的人脸图像超分辨率算法存在高频细节信息损失过多问题,提出一种全局重建和位置块残差补偿相结合的人脸图像超分辨率新算法.首先利用高、低分辨率训练集所有样本,使用基于权值学习的全局重建算法得到初步的人脸图像,再结合图像模糊和下采样过程,产生高、低分辨率残差图像训练集,最后使用基于位置块的残差补偿算法,对初步的人脸图像进行高频细节补偿得到最终结果.对比实验结果表明,相比同类基于学习的人脸图像超分辨率算法,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,新算法的平均峰值信噪比可提高0.65～3.55dB,可以更好地重建出局部高频细节信息.