基于航空遥感器像移补偿实现方法的研究

像移补偿技术是高分辨力航空遥感器的关键技术。不同类型的航空遥感器有不同的像移补偿措施,也就有不同的实现方法。由于俯仰角的存在,使得像移速度在像面坐标系存在两个分量:前向像移速度和垂直于像面的速度,俯仰角控制本质上是消除前向像移速度,因此,俯仰角控制是航空遥感器像移补偿的一部分。文章介绍一种通过俯仰角控制实现像移补偿的方法。实践证明,该方法能有效地补偿航空遥感器姿态变化带来的像移,满足设计指标要求。     

一种基于边界处理的图像复原方法

图像复原试图利用退化现象的某种先验知识来重建或复原被退化的图像。其中维纳滤波是一种常见的图像复原的方法,该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则来复原图像,但是该法具有一定的限制性,且在复原过程中易产生振铃效应。本文在分析维纳滤波复原图像的基础上,提出了一种对复原后的图像边界进行处理的方法。实验结果表明,该方法有效地降低图像恢复过程中产生的振铃现象,且复原的图像质量较好。     

基于小波域局部高斯模型的图像复原

图像复原的目的是将原始图像从观测到的降析图像中恢复出来.提出了一种基于小波域局部高斯模型的线性图像复原算法.小波域局部高斯模型采用高斯函数刻画子带系数的局部概率分布,由于这一模型具有很好的局部自适应性,并能正确地反映图像的局部结构信息,因此算法以此作为自然图像的先验模型,把图像复原问题转化为一个约束优化问题并用共轭梯度法对其进行求解.实验结果表明,基于小波域局部高斯模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和主观视觉效果方面都有显著的提高.     

基于小波变换的水下降质图像复原算法

根据水下成像的物理模型,提出一种基于小波变换的水下降质图像清晰化处理算法。该算法将RGB图像转换为YUV图像,根据图像的对比度,对亮度Y图像利用小波变换自适应估计介质散射光的大小,增强水下降质图像的对比度,并在小波变换的低频子带上进行非线性亮度调节,消除水下图像的光照不均问题,将亮度Y图像的处理结果与颜色分量U、V合成得到清晰的水下彩色图像。实验结果表明,该算法可以自适应实现水下观测图像的清晰化处理。     

基于小波融合的图像复原技术

图像融合是信息融合的一个重要分支,基于小波分解的图像融合可以获得与人的视觉特征更为接近的融合效果。选取小波融合技术实现了模糊图像的复原。通过仿真试验验证,证明该技术正确率高,复原效果明显,在实际工作中有广阔的应用前景。     

面阵CCD相机像移补偿技术

航空相机在拍照瞬间由于飞机的飞行运动和姿态变化而产生像移,要提高照相分辨率必须通过像移补偿来实现;在分析垂直拍照的面阵CCD相机像移产生原因基础上,确定了采用稳定平台与面阵CCD的TDI相结合的像移补偿方法,理论上计算了像移补偿后的像移残差小于3μm(即1/3像元),满足成像质量要求;根据实际的成像试验,证明文章论述的面阵CCD像移补偿技术是正确可行的。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的图像复原

从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法,小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度减小而指数衰减的特性,由于小波域HMT模型准确刻画了自然图像小波变换的统计特性,该文算法以此作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用最速下降法对其进行求解,同时,提出了一种规整化参数和HMT模型参数的自适应选择方法,实验结果表明,基于小波域HMT模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有明显的提高。     

基于小波混沌神经网络的图像复原算法

提出了一种将小波理论和混沌理论应用于改进的连续Hopfield神经网络的图像复原算法.文章在Hopfield神经网络应用于图像复原基础上,引入小波理论和混沌理论对Hopfield网络进行训练和调整,给出具体的小波混沌神经网络算法方案设计,并将改进后的算法应用于图像复原仿真.实验结果证明该小波混沌神经网络的图像复原方法得到的复原图像信噪比更高,可视效果更佳.     

退化模型未知的图像复原方法

在退化模型未知的情况下对图像做复原处理时，主要有两种方法：一种是直接测量法，另一种是间接估计法。本文介绍了这两种方法，给出了一些较为典型的算法。     

基于Bivariate模型的非抽取小波域图像复原

将Bivariate模型引入到图像复原中,以Bivariate概率分布函数作为自然图像小波系数向量的先验模型。从图像复原的Bayesian理论出发,提出基于Bivariate概率分布函数非抽取小波域的图像复原算法,并从自适应规整化的角度来分析该算法的有效性。通过对4幅标准测试图像复原实验,并将该算法复原结果与其他3种人们熟知的图像复原算法效果进行对比来证明该算法的有效性。     

运动模糊图像的维纳滤波复原研究

根据运动造成图像模糊的特点详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型,提出直接在运动方向上建立点扩展函数的算法,并利用改进的霍夫变换检测点扩散参数,再利用二次维纳滤波的方法复原图像。通过实验表明在图像先验条件的要求没有增加的情况下,该方法提高图了像复原的抗噪性和稳定性,并且有效的保持图像细节。     

运动补偿时域滤波中基于残差图像滤波的更新策略

现有的比较成熟的可伸缩编码框架是基于运动补偿时域滤波技术的。改进了运动补偿时域滤波中的更新操作，并引入去块滤波。更新操作过程中，要求更新块中的像素所对应的预测运动向量完全一致，否则不参与更新操作。更新操作前，对残差图像在边缘级和采样点级进行滤波控制。通过对高通信号的去块滤波，减少更新块中的伪边界成分，同时减轻块效应对后继预测操作的影响，改善编码效率。实验结果表明该方法能够改进图像的主观质量，提高低运动量的图像序列的编码性能。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

基于小波商图像的人脸光照补偿

复杂光照条件下的人脸识别是一个困难但需迫切解决的问题,为此提出了一种有效的光照补偿算法.该方法根据人脸光照线性变换子空间理论--商图像理论,构造了小波低维训练集,实现了对待识别图像的光照条件估计,并且通过加光和去光策略增强了光照补偿效果.与传统商图像理论相比,该方法利用小波分解,提高的算法执行效率,实验结果表明,该算法以较小的代价取得了较高的识别性能.     

Diffusion filtering in image processing based on wavelet transform

Nonlinear diffusion filtering is a method for images or signals processing based on partial differential equations (PDEs). Its basic idea is to establish a suitable PDE model in the time-space domain and obtain a family of its solutions as the filtered ve…     

小波变换在三维EM图像复原中的应用

提出了一种新的基于小波变换的三维EM（Expectation Maximum）图像复原算法,并将该算法用于显微光学切片的图像复原中。该算法分别在傅里叶域和小波域内交替进行,在傅里叶域进行解卷积,在小波域进行去噪。实验表明,通过对参数的合理选取,可很好地对三维图像进行复原。同时和已有的调整EM图像复原算法相比,迭代的次数少,效率明显提高。     

基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法

基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息,也不能真实地反映场景的深度信息,因此,提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱,使用引导图像滤波器对其进行修正得到较为准确的大气面纱,去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边缘信息,由大气散射模型得到场景辐射光即复原图像,并对其进行亮度调整。与其他现有的典型去雾算法相比较,该算法在深度剧烈变化的边缘区域有更好的去雾和增强效果,且时间复杂度为线性。     

基于维纳滤波和快速独立分量分析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,提出了一种结合维纳滤波去噪与独立分量分析相结合的解决方法.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.     

HSV变换和同态滤波的彩色图像光照补偿

为了有效消除光照对彩色图像的影响,提出应用HSV变换和同态滤波的光照补偿方法。首先将图像从RGB色彩空间变换至HSV色彩空间,然后将高斯高通滤波传递函数引入同态滤波中,设计出一种新的动态高斯同态滤波器,在频域内对图像亮度分量进行增强,并保持色调和饱和度不变,在增强图像细节的同时,削减图像低频分量,弥补因光照不足引起的图像质量下降,实现对彩色图像的光照补偿。实验分析表明,所提出方法能够弱化光照影响,提高彩色图像质量,是一种比传统高斯高通滤波和Gamma矫正更有效的光照补偿方法。     

基于贝叶斯估计的杂交小波图像降噪新算法

针对传统图像去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低等问题,受杂交育种学启发,借鉴遗传算法思路,提出了一种基于贝叶斯估计的杂交小波变换图像去噪算法。该算法以贝叶斯小波去噪后的图像作为父本,维纳滤波处理后图像作为母本进行杂交,对挑选出的个体进行逐代杂交和变异生成子代,将最优子代作为算法的最终解,对其解码还原为去噪后的图像。本算法去噪后的图像峰值信噪比远高于传统算法;去噪后的视觉效果也好于传统方法。实验结果表明该方法不仅能有效消除图像噪声,还能较好地保留图像边缘等细节特征。