基于梯度特征的双核非局部均值去噪算法

针对传统非局部均值（NLM）滤波算法中邻域间相似性计算易受噪声干扰的问题，提出了一种基于梯度特征的双核非局部均值滤波算法。通过图像块之间的欧氏距离及梯度特征度量邻域间相似性，采用双核函数代替传统指数核函数计算相似性权值，并通过衡量搜索区域中的邻域块与当前像素邻域的相似程度，对像素点的权值进行重分配，在此基础上，重估像素点去噪值并得到滤波图像。实验结果表明，提出的滤波算法与传统的NLM滤波算法及分别含有高斯核和正弦核的改进NLM滤波算法相比，可以更准确地反映邻域间的相似度，保存图像的细节及边缘信息，从而有效提升图像的去噪效果。     

基于mean-shift全局立体匹配方法

针对图像全局立体匹配精度高、计算量大的问题,提出基于mean shift图像分割的全局立体匹配方法。首先,通过mean shift算法对图像进行分割,获取图像同质区域数量和区域的标号。在计算匹配代价时,根据像素所属的分割区域,对像素进行筛选,从而提高匹配代价计算速度;其次,在代价聚合前,将mean shift算法获取的同质区域数K值赋值给K-means聚类算法,对像素再次聚类,提高立体匹配精度和速度;最后通过TRW-S置信传播解决能量最小化问题。实验表明,该算法明显提高了匹配的准确性和速度,与单纯的全局匹配算法相比,具有更大的优势。     

基于超像素分割的非局部均值去噪方法

针对非局部均值(NLM)去噪算法在变化丰富的纹理区域采用平移窗口的方法选择相似块的不足进行了研究,提出一种基于超像素分割的非局部均值去噪算法。该方法充分考虑非局部均值去噪算法中相似性对噪声去除的影响,利用经过超像素分割处理得到的图像块内部相邻像素间以及纹理边缘都具有一定相似性的特点,在超像素分割块基础上优化纹理区域相似窗口的选择策略,提高图像块与中心像素块之间的相似性,从而达到提升非局部均值算法的去噪水平、边缘纹理不被模糊的目的。在多幅经典自然图像上的实验结果表明,该方法能够有效的去除图像中包含的噪声信息,相比于传统的非局部均值方法,保留了更多的纹理信息。     

基于二值掩码图像的粒子滤波目标跟踪快速算法

粒子滤波算法是进行运动目标跟踪的一种重要方法。针对传统粒子滤波算法在进行目标跟踪时存在的计算量大、实时性不足的问题,提出一种基于二值掩码图像的粒子滤波目标跟踪快速算法。该算法在传统粒子滤波算法的每个帧处理阶段产生二值掩码图像,再结合权重选择方法移除背景中权重较小的粒子,保留权重较大的重要粒子。提出的算法可以有效减少参与计算的粒子数目,节约算法的计算成本,从而提高目标跟踪的实时性。与传统粒子滤波算法进行比较,实验结果表明,提出的算法不仅能够有效地提高跟踪速度,而且跟踪结果的准确性和鲁棒性也有所增强。     

自适应非局部空间约束与K-L信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声鲁棒性差的问题, 提出一种自适应非局部空间约束与K-L信息 的模糊C-均值噪声图像分割算法. 首先, 通过定义平滑度, 设计自适应匹配函数, 实现非局部空间信息项搜索窗口和 邻域窗口的自适应计算, 克服非局部空间信息窗口大小固定的问题. 其次, 将K-L信息引入目标函数, 利用隐马尔可 夫模型计算图像像素的上下文信息, 减少分割的模糊性. 最后, 利用原始图像和非局部空间信息项局部方差的绝对 差和其倒数自适应约束原始图像和非局部空间信息项, 实现约束项参数的自适应选择, 提高算法的灵活性. 含噪合 成图像和彩色图像分割实验表明, 该算法在分割精准度、平均交互比、归一化互信息、模糊分割系数和模糊划分熵 等性能方面均优于其他几种FCM算法. 例如, 在混合噪声密度为15%的条件下, 算法的模糊分割系数和模糊划分熵 分别达到99.92%和0.14%.     

自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割

针对传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的相关改进算法分割精度较低、对噪声敏感的问题,提出一种自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割算法。首先,通过定义像素间的局部灰度相似性测度来反映各像素对局部邻域的影响程度,并根据邻域窗口中各像素的灰度差异,利用指数函数进一步控制邻域像素的影响权重,实现像素灰度的自适应加权,从而提高像素灰度计算的准确性。其次,构造出一种改进的距离测度代替传统的欧氏距离,用于计算各像素与聚类中心之间的相似距离,增强算法对噪声和异常值的鲁棒性。最后,将提出的自适应灰度加权方法与改进的距离测度应用到FCM算法中,实现图像分割。实验结果表明,该算法需根据图像噪声的强度适当地选取邻域窗口大小,在此条件下算法能够取得较优的分割效果和运行效率,且对噪声具有较强的鲁棒性。     

颜色解耦光响应非均匀性噪声融合凸优化的图像伪造检测算法

当前基于光响应非均匀性噪声的伪造检测算法使用了滤色器阵列,容易产生颜色插值噪声,严重影响了其噪声的提取精度及相关性检测的分辨率;且没有考虑源相机的相关性,借助局部像素统计决策进行目标识别,削弱了算法检测精度.提出了颜色解耦光响应非均匀性(,CD-PRNU color decoupled photo response non-uniformity)噪声融合凸优化方案的图像伪造检测算法.设计颜色解耦光响应非均匀性噪声;并构造了CD-PRNU噪声残留的数学计算模型;再嵌入Bayes原理,形成贝叶斯最小风险决策,利用图像全局像素,完成伪造目标检测.同时提出凸优化方案,将真伪决策演变为凸问题,降低算法复杂度.仿真结果显示:该算法能够更有效地检测出微小尺寸伪造目标,且其误检率更低.     

全变分正则化非局部均值地震数据降噪

在地震数据的采集中往往存在随机噪声,噪声会影响地震数据分析的准确性,针对地震数据中存在的高斯噪声,传统非局部均值降噪算法在对地震数据降噪后无法有效保持地震数据中的同相轴边缘。将全变分正则化非局部均值算法应用于地震数据降噪,通过计算噪声估计值,更新去抖动非局部均值算法的权值,将去抖动非局部均值降噪结果进行全变分正则化约束,得到最佳的地震数据降噪结果。在有效去除高斯噪声的同时,保留地震数据的同相轴边缘。通过在合成地震数据、海上叠前地震数据、陆上叠后地震数据上进行降噪实验,对比该算法与非局部均值算法、基于近邻法选择策略的非局部均值算法的峰值信噪比、均方误差、平均结构相似度,得出全变分正则化非局部均值降噪算法在有效降噪的同时,可以较完整地保留地震数据的同相轴边缘细节。     

消除椒盐噪声的改进滤波算法

数字图像在采集、传输等过程中会产生椒盐噪声。传统滤波算法在高噪声率情况下,很难对图像进行有效处理。该文在极值中值滤波的基础上,提出一种具有精确噪声点检测步骤的滤波算法,通过设定阈值并考虑相邻像素的相关性来区分噪声点和信号点,提高滤波精度。实验表明该算法在滤除噪声并保护图像细节方面比其他算法有较大提高,在严重噪声污染情况下,对图像的恢复也有较好效果。     

基于改进YOLOv5m的弱小目标识别方法

针对空对地观测弱小目标识别与跟踪技术需求,提出了一种改进型YOLOv5m网络的多目标识别检测方法,以提升对所占像素个数小于10*10弱小目标的识别能力;分析了网络结构输入端Mosaic数据增强、Anchor计算、Focus模块及SPP模块对弱小目标的影响;在深度学习网络Prediction层引入距离交并比非极大值抑制（DIoU-NMS）代替传统非极大值抑制（NMS）,引入距离交并比损失函数（DIoU_Loss）代替广义化交并比损失函数（GIoU_Loss),加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测,并在网络中引入4*4以上像素的目标识别层,提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;实验结果表明,改进的深度学习网络算法与经典的YOLOv5m网络相比,目标识别的均值平均精度mAP指标达到89.7%,对比原网络提高了4.1%,实现了对图像像素个数小于10*10的弱小目标高精度识别,有效提升了深度学习网络对弱小目标的适应性和应用价值。     

非零边界旋转运动模糊图像的恢复算法

具有非零灰度边界的旋转运动模糊图像的恢复是图像处理的一个热点研究问题。为了在离散情况下能够沿模糊路径上快速提取像素的灰度信息，将Bresenham算法思想引入到旋转运动模糊图像的恢复工作中，并在此基础上，提出了一种基于模糊路径频域滤波去卷积的恢复算法，同时，为了有效地恢复非零边界区的图像信息，又提出了一种基于邻域知识引导的最小代价恢复算法。这样就可将非零边界旋转运动模糊图像的恢复过程分为两个阶段，即先后用该两个恢复算法分别进行处理，由于使整个恢复过程避开了迭代计算和一些复杂的费时运算，从而加快了恢复速度。为验证该算法的效果，在微机上，对该恢复算法与现有的算法进行了对比实验和一系列的验证实验，实验结果表明，该算法十分有效，且具有一定的抗噪能力。     

一种利用均值匹配改进的高光谱异常检测方法

传统高光谱异常检测算法由于背景信息估计不准确等原因普遍存在高虚警率的问题,针对这一现象,提出了一种利用图像均值进行匹配改进的高光谱异常目标检测后验处理方法。首先采用传统的高光谱异常检测算法将待检测高光谱图像划分为背景与异常目标潜在区域,之后通过对待测图像求解均值,将其与异常目标潜在区域像元进行相似性匹配计算,剔除大范围误检像元,得到最终检测结果。该方法在传统异常目标检测算法基础上进行相似度量剔除大范围虚警像元,在提高原算法探测能力的同时有效地降低虚警率。实验表明,该方法可以有效降低虚警率,提高原算法对于亚像元异常目标的检测能力,且对于不同算法、不同数据具有普适性。     

基于SLIC和区域生长的目标分割算法

传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取,且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞,针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。采用拉普拉斯锐化,增强待分割目标边界,之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC（简单线性迭代聚类算法）超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域,建立不规则区域间的无向加权图,选取种子区域,根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长,最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长,细化边界。对比于传统区域生长算法,改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小,且能有效地解决分割空洞等问题。对比于聚类分割,Otsu（最大类间方差）阈值分割法等典型算法,该算法在分割精度上具有明显优势。     

3维自适应最小误差阈值分割法

为解决现有算法无法有效解决被多种噪声干扰的图像的阈值分割问题,本文提出了3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。同时为了提高算法的处理速度,提出基于分解的快速实现方法,将3维阈值的求解分解成三个1维阈值的求解,其时间复杂度降为O(L),空间复杂度降为S(L)。实验结果分析表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对多种噪声干扰的图像,与现有方法相比,文中算法均取得了更好的分割效果。     

基于决策分析的高椒盐噪声轮胎痕迹图像滤波方法

决策分析能准确判断出噪声像素与信号像素,均值滤波能较好平滑噪声,而自适应中值滤波能较好地保持原始图像的细节及边缘。为了恢复被高密度椒盐噪声污染的轮胎痕迹图像,提出三者相结合的新算法。该算法结合三者的优点,与传统中值滤波器、自适应中值滤波器等非线性滤波器相比,能得到更好的图像质量。实验表明,算法能有效消除灰度轮胎痕迹图像中的高密度椒盐噪声和彩色轮胎痕迹图像中的中低密度椒盐噪声,较好地保护了图像的细节及边缘信息。     

改进力场转换理论的多尺度图像边缘检测算法

为了提高多尺度边缘检测算法的定位精度,更好地抑制图像中的噪声和细节,将改进力场转换理论与多尺度图像边缘检测算法相结合,提出了改进力场转换理论的多尺度图像边缘检测算法。新算法计算每个尺度下图像中各像素点的内积能量值,利用内积能量值计算各个像素点间的引力;采用自适应阈值得到每一尺度下图像的边缘;在小尺度的检测结果下定位,执行由粗到细的边缘跟踪,得到最终的边缘结果。实验结果表明,新算法可以有效地抑制噪声,提高边缘检测的定位精度。     

Fuzzy c-means clustering with weighted image patch for image segmentation

Fuzzy c-means (FCM) clustering has been widely used in image segmentation. However, in spite of its computational efficiency and wide-spread prevalence, the FCM algorithm does not take the spatial information of pixels into consideration, and hence may result in low robustness to noise and less accurate segmentation. In this paper, we propose the weighted image patch-based FCM (WIPFCM) algorithm for image segmentation. In this algorithm, we use image patches to replace pixels in the fuzzy clustering, and construct a weighting scheme to able the pixels in each image patch to have anisotropic weights. Thus, the proposed algorithm incorporates local spatial information embedded in the image into the segmentation process, and hence improve its robustness to noise. We compared the novel algorithm to several state-of-the-art segmentation approaches in synthetic images and clinical brain MR studies. Our results show that the proposed WIPFCM algorithm can effectively overcome the impact of noise and substantially improve the accuracy of image segmentations.     

基于MS-FCM算法的MR图像分割方法

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响。模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度。     

基于三视图约束的基础矩阵估计

考虑到只依赖对极几何关系的匹配点余差并不能完全区分匹配点的正确与否,从而影响内点集选取的情况,提出基于三视图约束的基础矩阵估计算法。首先,使用传统随机抽样一致性（RANSAC）算法计算三视图的任意两对相邻图像间的基础矩阵,确定三视图中共有的匹配点对,并计算估计基础矩阵时非共用图像上的匹配点在共用图像上的极线;然后,计算两条极线的交点与共用图像上对应匹配点间的距离,以距离值的大小作为内点判断的依据,得到新的内点集。在新内点集的基础上,采用M估计算法重新计算基础矩阵。实验结果表明：该方法可以同时降低噪声和错误匹配对基础矩阵精确计算的影响,精度优于传统鲁棒性算法,使点到极线的距离限制在0.3个像素左右,而且计算结果具有稳定性,可以被广泛地应用到基于图像序列的三维重建和摄影测量等领域中。     

采用自适应四点窗中点滤波的高椒盐噪声滤除方法

针对当前中值滤波器处理图像高椒盐噪声效果不佳和实时性不强等问题,提出了一种快速自适应四点窗中点滤波（AFMF）方法。首先,为了降低计算复杂度,使用简单的极值方法检测噪声点;然后,摒弃传统的全点窗口,不用中值滤波,而是在开关滤波和裁剪滤波的基础上,采用新型的非线性滤波方法：中点滤波,简化了算法的流程,提升了算法的计算效率,提高了去噪效果;最后,从3×3窗口开始到由里向外推进,逐渐增大窗口,形成自适应滤波,一直到噪声点处理完,如此避免了窗口大小参数的设置。实验结果表明,与AMF、SAMF、MDBUTMF以及DBCWMF相比,AFMF在处理高密度椒盐噪声上不仅有更好的去噪性能、更快的运行速度（约0.18 s）,且无需设置参数,可操作性强,具有较强的实用性。