基于Contourlet的图像感知质量评价

图像感知质量评价是图像信息工程的基础技术之一.结合人类视觉系统(HVS)的感知特性,在Contourlet变换域建立了一个新的可计算JND门限模型,该模型综合考虑了HVS的空间频率敏感性、方向敏感性、对比度掩盖与邻域掩盖特性.由于邻域掩盖模型的引入,能够有效鉴别图像中平滑、边缘与纹理结构区域对失真的不同掩盖强度,实现更...     

图像噪声可见性控制的脊波域自适应水印算法

研究脊波变换域稳健性数字水印嵌入问题,提出一种新颖的自适应乘性数字水印嵌入算法.将图像分块后对每块进行脊波变换,使变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性;通过分析脊波系数对不同纹理程度图像的分布特点,估计块内的噪声可见性.水印自适应嵌入到块内具有能量最大方向的脊波系数,并根据嵌入水印图像的视觉感知质量和分块能量最大方向不能改变的约束要求估计水印嵌入的强度缩放参数.水印的盲检测使用相关检测器.理论分析和实验结果表明所提出的水印算法具有较高的稳健性和不可见性.     

基于空间相关性约束稀疏表示的高光谱图像分类

该文提出一种新的基于稀疏表示的高光谱图像分类方法。首先利用训练数据构造结构化字典,建立基于稀疏表示的高光谱图像分类模型;然后添加空间相关性约束项和训练数据的空间信息,提高稀疏表示模型分类的准确性;最后采用快速的交替方向乘子法求解模型。实验结果表明:该文方法能够有效提高分类精度,且分类结果稳定。     

分数阶图像去噪变分模型及投影算法

在图像去噪同时保持图像的纹理等细节是非常重要的。首先利用分数阶导数定义了新的分数阶有界变差函数空间,然后利用分数阶有界变差空间及负指数Sobolev空间,提出了分数阶变分图像去噪模型,最后提出了求解分数阶变分模型的投影算法并证明了算法的收敛性。实验结果表明,分数阶变分模型在提高峰值信噪比和保持图像纹理细节两个方面都非常有效。     

基于曲率保持PDE的非线性结构张量

提出了一种基于曲率保持扩散方程的非线性结构张量计算方法。在讨论了非线性结构张量算法必须满足3个条件的基础上,指出了基于散度的非线性结构张量与基于迹的非线性结构张量在提取图像二维结构信息时的不足;将曲率保持正则化方法用于平滑结构张量,使得新的非线性结构张量具有更好的结构估计能力。实验结果表明：该文方法对噪声图像仍能取得较好地局部结构估计结果。     

一种改进的活动区域轮廓模型 ——无需水平集重新初始化

基于区域的活动区域模型已经成功应用在图像分割、目标跟踪等领域,较之基于梯度的活动轮廓模型具有很多优点。但是,这些水平集模型在演化过程中,为了保持为符号距离函数,必须对其重新初始化,降低了曲线演化速度,增加了实现复杂度。为了解决重新初始化问题,在测地活动区域模型的能量函数中,加入惩罚项来约束水平集保持为符号距离函数,无需再重新初始化,极大地提高了演化速度。将其运用在纹理图像、脑MR图像分割以及视频跟踪中,实验证明该模型是有效的。     

基于光谱映射和细节注入的Pansharpening

Pansharpening通过在多光谱图像中注入全色图像的空间细节，从而获得高分辨率的多光谱图像.但细节注入的同时，可能会引起光谱失真.为了提高融合图像的光谱保真，本文提出了一种空谱结合的Pansharpening方法.充分利用全色和多光谱图像之间潜在的光谱关系，对全色图像的光谱信息进行增强，继而将增强后的全色图像细节注入多光谱图像中，并建立了统一的变分Pansharpening模型，同时实现了融合图像的光谱信息保持和空间结构细节增强.在不同数据集上进行的数值实验表明，相比现有的Pansharpening方法，本文所提方法具有比较好的融合效果，尤其在光谱保真方面，更具有一定的优势.