基于CCD的多方向平行射束投影系统图像重建

高分辨率的空间敏感阵列以及实时、精确的图象重建算法是层析成象技术的关键。为了得到足够的投影数据,提出了几种用于光学层析成像的多方向平行射束投影结构,这几种结构均采用CCD器件作为敏感阵列,可得到高分辨率的被测物场投影信息。同时分析了这几种投影结构下图象重建中权重系数的计算方法,并对不同结构的图象重建效果进行了比较,得出了投影方向数、投影数据与重建图象质量之间的关系。仿真结果表明,采用CCD的平行射束投影系统可重建出很高质量的图象。     

图象重建中的有理逼近方法

提出一个由不完备投影数据重建图象的有理逼近方法。该方法首先引入图象象素间连接的假设,然后导出满足最优解的线性方程组,再通过在此方程组中引入一个人工参数将其变形,并用摄动展开方法解新形成的线性方程组,再利用向量值函数的有理逼近来构造原线性方程组的解。该方法还避免了原方程组直接求解计算量非常大的问题,因为使用该有理逼近方法,只需展开几项,便可获得较满意的重建图象。     

基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

基于空间-色度多维向量模糊量化的彩色图象压缩

在Ｆｕｚｚｙｋ－ｍｅａｎｓ算法的基础上,考虑到真实图象中的色度信息与空间相关性,提出了空间－色度复合的多维向量模糊聚类量化方法。它能有效地压缩彩色图象信息,量化失真小,并在不使图象边缘钝化的条件下去除图象的高频噪声。该方法在彩色图象处理的实验中取得了良好的效果     

一种基于边缘轮廓信息的多源遥感图象子象素匹配定位方法

提出了一种基于图象边缘轮廓信息的多源图象匹配定位方法,其目的是利用定位精度较高的高分辩率遥感图象对低分辨率图象实现子象素级的匹配定位,该方法有效地利用了多源遥感图象中共有的区域结构信息,将特征匹配和最小二乘影象匹配相结合,具有较好的普适性,且运算快速、抗噪性能好,采用该方法进行ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ图象和Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图象、１：１００万数字地图的边缘图象匹配,并应用于ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ图象的几     

基于分窗口相关的遥感图象配准方法

多源遥感数据的融合和综合应用必须实行严格的配准,若将通过选取控制点的传统方法,用于成象特性差异较大的图象间配准就存在较大的误差,为解决该问题,研究发展了一种基于分窗口相关的图象配准方法,即采用移动窗灰度相关的方法对图象上的每一点进行搜索,来寻找最大相关位置,以达到精确配准的目的。通过将该方法应用于不同时相的TM图象、SAR图象、不同成象方式和不同分辨率的AVIRIS图象和航片间配准的实验表明,该方法能够有效地实现复杂图象间的精确配准,配准误差已达到子象素级水平。     

微机图象分析的新进展

本文介绍微机图象分析的最新进展。评价了基于ＰＣＩ和“自主征”概念的新系统结构，数字摄像机，液晶可调光滤波器和ＩＥＥＥ１３９４总线接口等接技术，以及微机图象分析从中低分辩率向超高分辨率；从黑白、彩色到多谱图象分析从单帧分析到图象序分析；从单站分析到广泛到联的发展趋势。     

基于空间—色工多维向量模糊量化的彩色图象压缩

在Ｆｕｚｚｙｋ－ｍｅａｎｓ算法的基础上,考虑到真空蝇的色度信息与空间相关性,提出了空间一色度复合的多维向量模糊聚类量化方法它能有效地压缩彩色图象信息,量化失真小,并在不使图象边缘钝化的条件下去除图象的高频噪声。该方法在彩色图象在实验中取得了良好的效果。     

一种用于彩色图象量化的快速聚类算法

为了对彩色图象进行有效地压缩处理,提出了一种基于模式识别技术的图象量化新算法（FSCAMMD）,该算法首先把彩色图象中的颜色样本归为一类,并采用最大频度与类内最小距离最大相结合的方法选取初始类代表点--初始值优选法;然后采用欧氏距离聚类准则及重心法,求得新聚类域中心的向量值,从而得到了令人满意的量化效果。该算法不仅克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,较大幅度地减少了彩色图象量化后的总方差以及颜色失真度,而且较好地解决了重建彩色图象的整体层次与局部细节之间的矛盾,其量化效果优于SCA和其他一些聚类量化算法。     

最小费用流算法的图象重建

本文提中一种最小费用流算法,实现从两个正交的一维投影重建图象。该方法在寻找增值链的过程中,为网络各节点设置状态变量,用以记录当前增值链通过该节点允许的最大费用值,使算法只搜索可能增流的节点,从而提高了图象重建效率.该方法已成功地应用于医学同位素扫描图象的重建.     

基于子样本集构建的DCGANs训练方法

深度卷积生成式对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks, DCGANs) 是一种改进的生成式对抗网络, 尽管生成图像效果比传统GANs有较大提升, 但在训练方法上依然存在改进的空间. 本文提出了一种基于训练图像子样本集构建的DCGANs训练方法. 推导给出了DCGANs的生成样本、子样本与总体样本的统计分布关系, 结果表明子样本集分布越趋近于总体样本集, 则生成样本集也越接近总体样本集. 设计了基于样本一阶颜色矩和清晰度的特征空间的子样本集构建方法, 通过改进的按概率抽样方法使得构建的子样本集之间近似独立同分布并且趋近于总体样本集分布. 为验证本文方法效果, 利用卡通人脸图像和Cifar10图像集, 对比分析本文构建子样本集与随机选取样本的DCGANs训练方法以及其他训练策略实验结果. 结果表明, 在Batchsize约为2 000的条件下, 测试误差、KL距离、起始分数指标有所提高, 从而得到更好的生成图像.     

基于梯度边缘最大值的图像清晰度评价

光电遥感相机获取的遥感图像传回地面后都会出现一定降质模糊现象,通过复原可 以得到较高质量的遥感图像。得到复原图像后,需要一些方法来评价复原图像质量提高的程度。 为此提出了一种遥感图像清晰度的评价方法,通过提取图像的梯度,找出梯度最大的区域,计算 出该区域的像元个数,并以此作为图像的清晰度参数,计算复原图像清晰度与降质图像清晰度之 间的相对误差,得到清晰度提升率。通过设计实验来验证该方法的有效性。结果表明,该方法可 以准确评估复原图像的清晰度提升率,对弱振铃波纹有较好地抑制效果,在信噪比大于22 dB 时, 评价结果不受噪声影响。     

Training-free referenceless camera image blur assessment via hypercomplex singular value decomposition

Blur plays an important role in the perception of camera image quality. Generally, blur leads to attenuation of high frequency information and accordingly changes the image energy. Quaternion describes the color information as a whole. Recent researches in quaternion singular value decomposition show that the singular values and singular vectors of the quaternion can capture the distortion of color images, and thus we reasonably suppose that singular values can be utilized to evaluate the sharpness of camera images. Motivated by this, a novel training-free blind quality assessment method considering the integral color information and singular values of the distorted image is proposed to evaluate the sharpness of camera images. The blurred camera image is first converted to LAB color space and divided into blocks. Then pure quaternion is utilized to represent pixels of the blurred camera image and the energy of every block are obtained. Inspired by the human visual system appears to assess image sharpness based on the sharpest region of the image, the local sharpness normalized energy is defined as the sharpness score of the blurred camera image. Experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed metric compared with popular sharpness image quality metrics.

     

评价彩色图像自动聚焦清晰度的互补色小波测度

针对彩色图像的自动聚焦, 本文提出了一种新的清晰度评价测度. 该测度借助于互补色小波变换, 在互补色小波域, 利用融合互补色算子的层级最大能量和层级统计分布扩散度的乘积来描述本文的清晰度. 分析表明: 融合互补色算子, 可提取待评价彩色图像在颜色、亮度、方向、尺度和各通道分量间的相互信息等方面的相关特征. 这样, 其层级的最大能量就反映了这些被提取相关特征中最显著特征的清晰程度, 而其统计分布的扩散度, 就衡量了其清晰度特征分布的离散程度. 那么利用它们来共同表征清晰度的测度, 就使得本文所提的测度能随图像清晰程度的增加而增加. 在LIVE/IVC数据库上与多种经典方法的对比结果表明: 本文提出的测度具有最高的聚焦精度0.0373/0.0246、分辨率1.6132/0.4771和最好的无偏稳定性.     

利用MATLAB对彩色图像进行低通滤波

彩色图像的数据量比较大,在进行压缩与传输时会增加工作负担。通过对图像的频谱特性分析可以知道,一幅图像中的低频成分要远远高于高频成分,大部分图像信息集中在低频部分。因此,在不过于苛刻地计较图像的再现质量的场合下,如果将代表图像边缘,跳越部分,以及颗粒噪声的高频部分通过低通滤波器滤除的话就会减少图像数据量,进而减少下一步的工作量。本文主要以真彩色RGB图像为例,介绍一种对其进行低通滤波的方法。     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。     

Lossless data hiding for color images based on block truncation coding

In this paper, we present a novel, reversible steganographic method, which can reconstruct an original image effectively after extracting the embedded secret data. The proposed reversible hiding method aims at BTC (block truncation coding)-compressed color images. Conventionally, each block of a color image compressed by BTC requires three bitmaps and three pairs of quantization levels for reconstruction. In order to improve the compression rate, a genetic algorithm (GA) is applied to find an approximate optimal common bitmap to replace the original three. The secret data then are embedded in the common bitmap and the quantization levels of each block use the properties of side matching and the order of these quantization levels to achieve reversibility. The experimental results demonstrate that the proposed method is practical for BTC-compressed color images and can embed more than three bits in each BTC-encoded block on average.     

图像处理中的颜色传递算法

介绍了C#中颜色传递的思路及实现,解决了图像处理中彩色图像中的颜色迁移,将图像A中的颜色信息转移到图像B中,使生成的图像C既保存原图像A的颜色信息又具有图像B的形状信息。     

SVD based improved secret fragment visible mosaic image generation for information hiding

This paper proposes a new method for information hiding based on secret fragment visible mosaic image. This algorithm incorporates the application of color transfer for the mosaic image generation to hide the secret information. Since the RGB color space has strong correlation between three color channels, the modification process of any color is complicated in this color space. The large size of bit stream of recovery information of secret image block sequence creates an additional problem. We present a new way to solve these problems using the color transfer technique in correlated color space. The pixel value is considered as a three dimensional stochastic variable and image as a set of samples. Color transformation is achieved by the geometrical transformations such as translation, scaling and rotation. The correlation between the color spaces is measured and further used for the color transfer process by exploring the covariance. In order to get the robust encryption and lower bit rate requirement, the combination of logistic map and Chebyshev map is used to generate the encryption sequence of the secret image.     

Color face recognition based on quaternion matrix representation

There are several methods to recognize and reconstruct a human face image. The principal component analysis (PCA) is a successful approach because of its effective extraction of the global feature and excellent reconstruction of face image. However, the crucial shortcomings of PCA are its low recognition rate and overfitting of feature extraction which leads to the dependence of training data on training samples. In this paper, a modified two-dimension principal component analysis (2DPCA) and bidirectional principal component analysis (BDPCA) methods based on quaternion matrix are proposed to recognize and reconstruct a color face image. In these methods, the spatial distribution information of color images is used to represent a color face, and the 2DPCA or BDPCA feature of color face image is extracted by reducing the dimensionality in both column and row directions. A method obtaining orthogonal eigenvector set of quaternion matrix is proposed. Numerous experiments show that the present approach based on quaternion matrix can effectively smooth the overfitting issue and substantially enhance the recognition rate.