一种航空斜视成像异速像移实时恢复算法

本文提出一种异速像移补偿算法,解决航空相机斜视工作时成像靶面的异速像移补偿问题。复杂多变的载机飞行姿态影响航空相机的工作状态,并导致各种像移模糊。当载机侧飞时,航空相机会处于斜视状态,焦平面上会同时出现多个异速像移。通过对异速像移产生机理的分析,我们根据不同像移量将图像分成多个区。为避免二维傅氏变化生成的振铃效应,将上述各区继续细分到像素线,用一维维纳滤波并行恢复各像素线,将结果合并成恢复图像。实验表明：对斜视状态下的运动模糊图像,本文算法恢复结果的PSNR为30.469,图像细节能得到有效恢复;本文的算法并行方案在GPU并行平台下取得一帧2048x2048灰度模糊图像17ms恢复的成绩,解决了图像恢复的实时性问题。     

航空斜视成像异速像移的实时恢复

提出了一种异速像移补偿算法,解决了航空相机斜视工作时成像靶面的异速像移补偿问题.当载机侧身飞行时,航空相机会处于斜视状态,成像靶面上会同时出现多个不同大小的像移量,生成复杂的运动模糊图像.提出的方法通过对异速像移产生机理的分析,根据像移量的不同将图像分成多个区;然后将各区图像继续细分到像素线来提高算法的运算效率;最后,用一维维纳滤波并行处理各像素线,将处理结果合并成结果图像.实验表明:运用本文算法的并行方案在GPU平台下17.11 ms内能恢复一帧2 048 bitX2048 8 bit斜视模糊图像,恢复结果的峰值信噪比(PSNR)达到30.469,图像细节得到有效恢复.     

旋转运动模糊的实时恢复

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题.对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型.用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复.实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76.算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值.     

基于图形处理器的实数FFT在图像处理中的应用

对常用的实数快速傅里叶变换(FFT)算法进行改进,在此基础上提出基于图形处理器(GPU)平台的实数FFT算法.常用的实数FFT算法比传统的复数FFT算法的运算量降低了约40%,文中提出的实数FFT算法的运算量能减少到复数FFT算法的50%.通过对存储数据的特殊配置,改进后的实数FFT算法能由一维拓展到二维,并通过调用CUFFT库的一维复数FFT函数,实现实数FFT算法的并行运算.实验中通过维纳滤波算法的应用,对实数FFT算法的精确度及效率进行检验.图像处理效果表明,文中实数FFT算法是正确、可行的,可以帮助维纳滤波算法在19.26 ms内恢复一帧2 048×2 048灰度模糊图像,该速度是在GPU上使用复数FFT维纳滤波的2.34倍,是在CPU上使用实数FFT维纳滤波的37.46倍.实验表明文中算法具有一定的实用价值.     

基于图形处理器的实数FFT在图像处理上的应用

对常用的实数FFT算法进行改进,在此基础上提出基于图形处理器(GPU)平台的实数FFT算法。常用的实数FFT算法降低传统复数FFT的运算量约40%,文中实数FFT算法的运算量能减少到复数FFT的50%。通过对存储数据的特殊配置,改进后的实数FFT算法能由一维拓展到二维。并通过调用CUFFT库的一维复数FFT函数,实现实数FFT算法的并行运算。实验中通过维纳滤波算法的应用,对实数FFT的精确度及效率进行检验。图像的处理效果表明文中实数FFT算法是正确、可行的。文中实数FFT算法可以帮助维纳滤波算法在19.26ms内恢复一帧2048x2048灰度模糊图像,该速度是在GPU上使用复数FFT的维纳滤波的2.34倍,是在CPU上使用实数FFT的维纳滤波的37.46倍。实验表明文中算法具有一定的实用价值。     

TDI-CCD全景航空相机前向像移补偿的数字实现方法

为了提高航空相机的照相分辨率,必须对航空相机拍照时飞行方向上景物与感光介质之间存在相对运动产生的前向像移进行补偿,以使景物与感光介质在拍照过程中相对静止.分析了TDI-CCD全景航空相机产生前向像移的原因、像移补偿精度与伺服系统指标之间的关系,以及补偿机构-反射镜的工作方式;然后,提出了一种基于定点数字信号处理器的控制系统来实时实现前向像移补偿的算法.深入讨论了数字伺服控制系统中的补偿精度、算法选择、相位计算、时间约束等关键问题,并给出了一种适合于工程实际的硬件结构与软件流程.实验结果表明,速度环的稳速误差为0.85%,带来的像移为0.425 μm,位置环的归位时间为0.8 s,满足系统总体要求.     

运动模糊图像的实时恢复算法

提出了一种新的处理运动模糊图像的方法,以一维维纳滤波(1DWF)来快速恢复二维的模糊图像。给出了1DWF算法可行性的理论论证,并给出了1DWF算法及其它常用图像恢复算法的实验结果和对比评价。运算量分析表明:1DWF算法的运算量只有二维维纳滤波运算量的1/3;实验结果显示:在P4 3.0G主频的PC机上,1DWF算法可以使得512×512的8位灰度测试图像在36 ms内完成图像恢复。对图像恢复质量的评价结果显示:1DWF算法的图像恢复质量与原维纳滤波的恢复效果相同,验证了在单处理器上实时、高质恢复模糊图像的可行性。     

基于DM642融合系统的A Trous小波实时图像融合算法

给出了一种基于DM642融合系统的A Trous小波实时图像融合算法.选用适合视频图像处理的TI最新高性能定点数字信号处理器DM642作融合系统核心处理器,利用DM642的600 MHz高速运算能力,EDMA和EMIF的高速数据传输能力,以及它的视频编/解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台.在此系统上对可见光图像进行A Trous小波变换,提取出小同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合.融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征.仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39.46 ms左右,满足25 frame/s的工程需求.     

《光电成像与测量综合技术》专题文章导读——基于图形处理器的实数FFT在图像处理中的应用

对常用的实数快速傅里叶变换（FFT）算法进行改进,在此基础上提出基于图形处理器（GPU）平台的实数FFT算法。常用的实数FFT算法比传统的复数FFT算法的运算量降低了约40％,文中提出的实数FFT算法的运算量能减少到复数FFT算法的50％。通过对存储数据的特殊配置,改进后的实数FFT算法能由一维拓展到二维,并通过调用CUFFT库的一维复数FFT函数,实现实数FFT算法的并行运算。实验中通过维纳滤波算法的应用,对实数FFT算法的精确度及效率进行检验。图像处理效果表明,文中实数FFT算法是正确、可行的,可以帮助维纳滤波算法在19．26ms内恢复一帧2048×2048灰度模糊图像,该速度是在GPU上使用复数FFT维纳滤波的2．34倍,是在CPU上使用实数FFT维纳滤波的37．46倍。实验表明文中算法具有一定的实用价值。     

图像快速配准算法的改进

针对基于灰度的图像配准速度较慢的弊端,给出了一种改进的自适应阈值的快速淘汰非匹配点的配准算法,利用灰度误差和噪声相结合的优点,并且在此基础上引入多线程并行编程技术。实验结果表明,这种新型的配准改进算法在保证较高准确性的基础上大大地加快了配准速度,实时性能有较大提高。与先前提出的金字塔算法以及图像迹算法等一些算法相比,配准速度具有比较明显的改进。     

基于多级维纳滤波的OCT图像除噪方法研究

为了实现光学相干层析成像（OCT）过程中采集信号的噪声去除,设计了基于维纳滤波和对比度增强的OCT图像处理方法。首先对OCT图像的噪声进行了分析,继而针对OCT信号的噪声干扰问题提出一种除噪算法,通过多尺度维纳滤波器对图像进行滤波处理,然后根据区域特性采用对比度增强方法提高图像对比度。实验结果表明：经该方法处理后图像的背景方差（BV）较原始图像降低了3-7倍,而且信噪比高,细节方差和背景方差之比（DV/BV）提高了3-6倍。该方法不仅有效去除了OCT图像的噪声,而且视觉效果良好,是一种有效的图像后处理方法。     

基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像.为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法.实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度.     

Speech enhancement via Mel-scale Wiener filtering with a frequency-wise voice activity detector

This paper presents a speech enhancement system that enables a comfortable communication inside an automobile. A couple of novel concepts are proposed in an effort to improve two major building blocks in the existing speech enhancement systems: a voice activity detector (VAD) and a noise filtering algorithm. The proposed VAD classifies a given data frame as speech or noise at each frequency, enabling the frequency-wise updates of noise statistics and thereby improving the effectiveness of the noise filtering algorithms by providing more up-to-date noise statistics. The celebrated Wiener filter is adopted in this paper as the accompanying noise filtering algorithm, which results in significant noise suppression. Yet, the musical noise present in most Wiener filter-based systems prompts the idea of applying the Wiener filter in the Mel-scale in which the human auditory system responds to the external stimulation. It turns out that the Mel-scale Wiener filter creates some masking effects and thereby reduces musical noise significantly, leading to smooth transition between data frames.     

旋转运动模糊的实时恢复算法

提出一种旋转运动模糊恢复算法,解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行分析,推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对原圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示：本文算法在GPU处理平台下用3.31ms即能完成一帧1024x1024 8bit旋转运动模糊图像的恢复,实现图像的实时恢复处理;同时图像上的细节信息均能得到很好的恢复,恢复图像的PSNR为28.76。算法的效率及效果表明本文算法具有一定的实用价值。     

Image noise reduction using Wiener filtering with pseudo-inverse

We present a preliminary design and experimental results of a Gaussian noise reduction method for ultrasound images. Our method utilizes a Wiener filtering algorithm with pseudo-inverse technique. The method is capable of solving the Gaussian noise problem in ultrasound image by setup a constant dB of noise function. The key idea of the Wiener filtering algorithm is to process the given ultrasound signal by making the filtering less sensitive to slight changes in input conditions. In this paper, we investigate the possibility of employing this approach for pre-processing ultrasound image application. The application of the proposed method for reducing Gaussian noise is demonstrated by four examples. Meanwhile, we also made the comparisons with median filter, mean filter and adaptive filter; the results reveal that the proposed method has the best noise filtering capability than other three methods. The results also show that the proposed method produces recovery images with quiet high peak-signal-to-noise ratio.     

运动模糊视频图像在图形处理器平台上的实时恢复

提出了一种图形处理器优化编程方法,用于实现运动模糊视频图像的实时恢复处理。根据计算统一设备架构(CUDA)的硬件框架特征对GPU的线程块及线程数量进行优化配置,并引入了一种自动内存接合访问的方法,使得GPU的硬件资源得到充分利用。根据图像频谱的对称性去除冗余信息,减少了图像算法在频谱滤波时的数据量,使得GPU对内存的访问次数下降,从而提升了算法效率。实验表明,本文提出的GPU方案的计算性能比传统的CPU平台方案提升了一个数量级,半频谱滤波设计使总时间开销减少20%以上,实验结果证明了本文方案的可行性及有效性。     

一种基于小波域维纳滤波的图像复原算法

在图像复原算法中,单纯的空间域或者频域滤波算法简单易实现,但需要较多图像退化的先验知识。基于贝叶斯理论的迭代复原算法复原效果好,但耗时长。针对这一矛盾,利用小波变换的多分辨特性,对不同的小波系数特性采用不同的算法进行恢复,提出了一种基于小波域维纳滤波的图像复原算法。实验结果证明,所提方法在保证图像复原质量的同时相对提高了复原算法的效率,是一种有效的方法。     

Autoregressive Wiener filtering in a scanning electron microscopy imaging system

In this paper, we propose to use the autoregressive (AR)-based interpolator with Wiener filter and apply the idea to scanning electron microscope (SEM) images. The concept for combining the AR-based interpolator with Wiener filtering comes from the essential requirement of Wiener filtering for accurate and consistent estimation of the power of the noise in images prior to filter implementation. The resultant filter is called AR-Wiener filter. The proposed filter is embedded onto the frame grabber card of the scanning electron microscope (SEM) for real-time image processing. Different images are captured using SEM and used to compare the performances of the conventional Wiener and the proposed AR-Wiener technique.     

强反射表面缺陷图像预处理

为了校正强反射表面图像的亮度不均匀性,抑制局部强亮度现象,同时使其保留足够多的原始图像信息,研究了强反射表面缺陷图像的预处理方法。分析了强反射表面的光学特性,研究了偏微分方程理论及同态滤波算法,在此基础上提出了一种基于偏微分方程的同态滤波算法,即采用热传导方程滤波算子对同态分解的图像进行处理。引入信息熵对不同尺度参数下的处理效果进行评价,从而确定热传导同态滤波的尺度参数,并将该算法与背景去除法、基于小波的同态滤波算法进行了比较。对比实验表明,采用提出的算法处理后得到的图像其灰度级均匀分布在1～6之间,信息熵值均在91%以上。该方法校正了图像亮度的不均匀性,提高了图像质量,同时能保留足够多的原始图像信息。