基于广义Huber-MRF图像建模的超分辨率复原算法

超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.鉴于双边滤波优良的噪声抑制性和鲁棒的边缘保持性,提出一种双边滤波导出的广义MRF(Markov random field)图像先验模型.广义MRF模型不仅继承了双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权机制,且简洁地建立了双边滤波与Bayesian MAP(maximum a posterior)方法之间的理论联系.同时,由广义MRF模型导出了一种各向异性扩散PDE(partial differential equation)的改进数值解法.随后,在MRF-MAP框架下分别考虑高斯噪声和脉冲噪声两种情形,提出一种基于广义Huber-MRF模型的超分辨率复原算法,理论上保证具有严格全局最优解,并且利用半二次正则化思想和最速下降法求解相应的最小能量泛函.不论是视觉效果方面,还是峰值信噪比(PSNR)方面,实验结果都验证了广义Huber-MRF模型在超分辨图像复原中具有更强的噪声抑制性和边缘保持能力.     

基于e1范数的新型脉冲噪声数字滤波器

旨在研究非线性数字滤波器设计问题.基于稳健统计理论和双边滤波思想,首先提出稳健的图像复原统一框架,并由此导出一种数字滤波器的统一设计框架,简洁地建立了非线性数字滤波器与最优能量泛函框架之间的理论联系.基于统一设计框架,随后提出了一种新型脉冲噪声滤波器,即双边e^1滤波器.双边e^1滤波器赋予噪声点的权重相对于图像信息的权重接近于零,更好地抑制了噪声点对滤波过程的影响,比中值滤波器具有更为鲁棒的滤波机制.实验结果验证了双边e^1滤波器抑制脉冲噪声的有效性.     

基于广义规范化稀疏模型的图像盲去模糊算法

针对基于规范化稀疏先验的图像盲去模糊方法估计精度低、计算速度慢、参数选择敏感等问题,提出一种Tikhonov正则增强的广义规范化稀疏模型,且将其作为中间清晰图像和运动模糊核的共同先验约束。随后,利用算子分裂、交替方向乘子法以及快速傅立叶变换,最小化关于中间清晰图像与运动模糊核的目标函数,导出一种快速图像盲去模糊算法。在标准测试集以及实际彩色模糊图像上的实验结果验证了提出方法的有效性和鲁棒性。此外,在同等条件下与近期文献中的盲去模糊方法进行比较,显示了本文方法在估计精度和估计效率上的双重优势。     

基于图像三维地形模型的路面裂缝自动检测

针对现有裂缝检测算法的不足,提出一种新的路面裂缝自动检测算法。将二维平面图像映射到三维空间曲面,使得在二维平面中难以描述的裂缝信息在三维曲面中能通过一条狭长的“山谷”来准确地描述。通过分析三维曲面中“山谷”的曲率特征,采用基于微分几何的空间检测算子准确提取曲面中的“山谷”,并映射到二维图像平面中作为裂缝点,成功检测到绝大部分裂缝信息。     

基于结构张量图像建模方法的滤波性能研究

主要研究结构张量驱动的变分偏微分方程(variational Partial Differential Equation; variati0nal PDE)图像建模方法的滤波性能.基于角形强度度量和水平线演化理论,设计了一种具有角点增强性能的角形冲击滤波器,以克服边缘冲击滤波器增强图像的不足.基于边缘和角形冲击滤波器,...     

基于轻型尺度自适应深度网络的低清人脸检测算法

由于安防设备硬件条件等因素制约，在视频监控场景下的低清人脸检测中注重模型在检测精度、速度以及占用内存大小等方面的权衡已然是必须考虑的问题。针对此问题，将可变形卷积（Deformable convolution，DC）和Lambda层进行融合，提出一种轻型尺度自适应深度网络的低清人脸检测模型DLFace。首先借鉴RetinaFace算法，使用改进后的深度可分离卷积能够有效防止训练过程中信息丢失；其次将改进后的可变形卷积引入骨干网络和SSH （Single stage headless） 检测模块，通过增强感受野适应人脸多因素的变化；最后在骨干网络高层引入Lambda层，有效挖掘语义和位置信息，形成更加丰富的特征表示。在WiderFace数据集上的实验结果表明，DLFace实现了性能和速度的平衡，在不同场景下均验证了DLFace的优越性，表明DLFace能较好地适用于视频监控场景下的低清人脸检测任务。     

路面图像增强的多偏微分方程融合法

针对P-M方程、Shock滤波器和相干增强扩散等基本偏微分方程模型的不足,以及现有的融合方法难以对复杂的路面图像取得满意的增强效果的问题,提出了将以上3种基本模型加以融合的新融合方法。该方法首先分析了相干增强扩散中扩散速度与局部结构一致性强弱的对应关系,并在假设图像不含噪声的基础上,设计了以梯度和局部结构一致性强弱作为参数的权函数,用来对3种基本模型进行加权融合;然后根据路面图像中的噪声及裂缝信息的特点,通过对基本模型和权函数的改进来对无噪模型进行推广,使之适合于处理复杂的路面图像,另外对模型中涉及到的一些主要参数也进行了详细的讨论。理论分析和实验结果表明,该新算法在路面图像的去噪、裂缝边缘锐化和增强裂缝的流式结构等方面均可取得良好的效果。     

各向异性扩散与M-估计的比较研究

通过比较研究Perona和Malik提出的各向异性扩散方程与稳健统计学中的M-估计,从理论上揭示了各向异性扩散的数学本质,可视为M-估计在图像处理领域的一种典型应用。其中稳健函数的构造是M-估计的核心。基于Huber给出的稳健性定性描述,同时借鉴各向异性扩散中边缘停止函数的单调下降性,分析并总结了M-估计中稳健函数具备的基本性质。在此基础上,简洁地建立了一种稳健函数的构造框架,并导出了一个新型稳健函数。去噪实验结果验证了新型稳健函数的有效性。     

基于l~1范数的新型脉冲噪声数字滤波器

旨在研究非线性数字滤波器设计问题。基于稳健统计理论和双边滤波思想,首先提出稳健的图像复原统一框架,并由此导出一种数字滤波器的统一设计框架,简洁地建立了非线性数字滤波器与最优能量泛函框架之间的理论联系。基于统一设计框架,随后提出了一种新型脉冲噪声滤波器,即双边l1滤波器。双边l1滤波器赋予噪声点的权重相对于图像信息的权重接近于零,更好地抑制了噪声点对滤波过程的影响,比中值滤波器具有更为鲁棒的滤波机制。实验结果验证了双边l1滤波器抑制脉冲噪声的有效性。