热扩散和整体变分模型自适应调整的图像放大模型

近年来基于偏微分方程的图像处理因其具有更强的局部自适应特性和高度的灵活性而成为继小波图像处理之后新的研究热点。本文在对热扩散模型和TV（Total Variation）模型分析的基础上,针对二模型在图像平滑区域及边缘或纹理区域扩散所表现出的不同特性和优势,提出一种基于图像局部特性的自适应混合图像放大模型,该模型以双线性插值后的放大图像为初始值,根据像素点梯度特性在平滑区域和边缘或纹理区域自适应的调整扩散模型,使得在平滑区域进行热传导的同性扩散,而在边缘和纹理区域处则进行沿与梯度方向相垂直的方向扩散。该模型很好的抑制了图像插值放大后所带来的块状效应,以及放大后边缘或纹理区域的假边缘现象。理论上证明了所提出模型解的存在性,同时大量的仿真实验验证了所提出模型的有效性。     

小波子带最优方向性选择和压缩感知的图像编解码

传统贝叶斯压缩感知方法所存在的局部优化问题导致了重构图像存在着较大的误差。本文提出一种基于小波自适应最优方向选择和压缩感知的图像编码方法,该方法依据图像小波变换的低频子带与高频子带所存在的相关性差异,对低频系数进行基于小波最优方向选择的编解码,以保证图像主要信息的重构质量;而针对高频子带的稀疏特性进行基于压缩感知的随机测量,以保证图像的编码效率。实验结果表明,与传统的压缩感知算法相比,本文所提出算法的解码图像具有更好的主观质量,同时在相同码率下解码图像的PSNR平均提高1~2dB。     

高光谱海岸带区域分割的活动轮廓模型

近年来,高光谱遥感图像的分割作为地物识别和异常目标探测等应用的基础工作而受到重视,而高光谱遥感图像的海量数据和复杂结构使其分割技术成为一项挑战性的工作.在对海岸带高光谱遥感图像的光谱特性进行分析的基础上,提出一种基于光谱特性的海岸带水、陆区域分割的偏微分方程活动轮廓模型:首先以高光谱海岸带图像的海域像元光谱信息为参照点,构建海岸带高光谱图像的能量偏差矩阵;在此基础上建立适应该能量偏差矩阵的水、陆区域分割的活动轮廓模型.模型通过引入基于梯度的边缘引导函数,提升了对水、陆区域边缘的捕捉能力和抗噪声干扰能力.实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,本文模型不仅能够保证水、陆区域分割的精度,而且具有更快的计算速度.     

基于HMM的车辆行驶状态实时判别方法研究

对交通视频车辆轨迹时序特征下的车辆行驶状态进行研究,提出了一种基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）的车辆行驶状态实时判别方法.首先对轨迹序列进行了基于轨迹长度的去不完整轨迹序列、对车辆轨迹点序列的线 性平滑滤波和最小二乘线性拟合的预处理操作,保证了所获得轨迹序列的有效性;其次,提出一种基于车辆运行轨迹点序列方向角的车辆轨迹特征值表示方法和基于方向角区间划分的HMM观察值序列生成方法,该方法以方向角的区间变化来区分不同轨迹模式的特征;最后,采用多观察值序列下的Baum-Welch 算法训练得到相关交通场景轨迹模式类的最优HMM 参数,并通过实时获取车辆行驶轨迹段与相应模型的匹配,实现对车辆行驶状态的实时判别. 仿真实验验证了本文方法的有效性和稳定性.     

基于多频带2D-PCA的虹膜识别算法

近年来,二维主分量分析(2D-PCA)和离散小波变换作为图像分析的两种有效方法,受到人们的广泛关注。结合以上两种方法,提出了一种多频带2D-PCA虹膜识别快速算法。该算法首先对虹膜图像做预处理,然后将预处理后的图像做2维离散小波变换,取小波系数的两个中频子带作为2D-PCA的输入空间;在训练阶段,求得训练样本输入空间的特征空间并由此得到训练样本的特征向量,形成样本特征库;在识别阶段,计算得到未知样本特征向量;同时为了提高特征向量对图像旋转的鲁棒性,在该阶段进行了基于不同起始角度的归一化处理。最后采用Hamming距离,对未知样本的特征向量在特征库中进行多模板匹配,通过K临法则和阈值法得到识别结果。实验结果验证了所提算法的有效性。     

最小二乘拟合与形态学膨胀的图像数率可分级编码算法

本文提出一种基于最小二乘的线性拟合和形态学膨胀操作的小波域图像数率可分级编码算法,该算法利用图像小波变换子带中的零树结构系数间的对应关系,利用最小二乘线性拟合方法通过对父亲系数和间接后代系数的线性拟合确定直接后代的重要系数。同时通过对重要系数进行数学形态学的膨胀操作,形成重要系数的聚簇,从而降低重要系数位置的同步信息。来提高图像的编码效率。实验结果表明,在低码率下,解码后的图像较EZW和MRWD具有更好的峰值信噪比。     

一种新的自适应特征谱

图像特征谱给予图像原始特征以富有表达力的、统一的、可操作的形式化描述。本文针对单一图像特征谱在应用时对图像信息表达的片面性和干扰性问题,提出了一种自适应特征谱,该特征谱利用纹理谱对纹理特征的描述将图像区域划分为光滑区和纹理区,对于光滑区域将选择颜色谱作为区域特征,而对于纹理区将选择纹理谱作为特征值,因此它可以对具有不同视觉特点的图像给予灵活的特征描述。为了检验该特征谱的有效性,我们将它应用于基于内容的图像检索中,实验结果表明,利用所提出的自适应特征谱具有很好的检索效果和较小的时间复杂度。     

GC^1约束的三角Bézier曲面降阶逼近研究

研究给定的n次三角Bézier曲面在L2范数下的一次降多阶的逼近问题,给出了在无约束条件下的三角Bézier曲面降阶求解的详细过程,将降阶问题转化为非线性最优化问题求解,并将降阶过程与曲面的几何连续拼接结合在一起,给出了降阶同时满足GC^1拼接的实现过程。实验结果表明,该方法简单实用,降阶逼近效果好。     

一种基于细尺度间小波系数相关性的图像去噪方法

图像去噪问题的研究一直是图像处理的热点问题.首先对噪声图像经小波分解后噪声小波系数在细尺度子带间的分布特点进行了研究,提出了一种结合尺度内和尺度间系数相关性的噪声统计模型--细尺度间噪声系数分布的"类零树结构",以及基于分块的Bayes阈值确定方法.在此基础上将二者相结合,提出了一种新的图像去噪方法.该方法首先通过Bayes阈值去噪法去除高层子带中的噪声,同时利用基于块阈值方法定位次外层子带中的噪声位置,然后利用"类零树结构"模型,估计对应的最外层子带中的噪声的分布,并进行相应的去噪处理.实验结果表明,该方法稳定、有效,去噪效果优于传统Bayes逐点阚值去噪方法,且具有较低的时间复杂度.     

非真实感油画绘制中明暗色调获取方法研究

作为与真实感图形学相对应的图形学分支,近年来非真实感图形学的发展受到人们的关注并已成为计算机图形学的研究热点之一.然而,非真实感绘制作为一个新的研究领域在很多方面还处于不断发展之中.在非真实感油画的绘制中,场景中明暗色调的合理性和协调性直接影响到最后生成画面的效果.对非真实感油画绘制中明暗色调的获取方法进行研究,提出一种基于小平面片的色调信息提取方法.该方法假设场景中客体表面均匀覆盖了一层大小相同的正方形"小平面",这些小平面起到了"提取器"的作用.通过计算这些小平面被遮挡的明暗信息和近似的镜面反射信息等来确定小平面所在位置的色调信息,在绘制过程中利用这些色调信息在相应位置上绘制"笔触",从而保证了所生成油画画面场景整体色调的合理性.所提出的方法结构简单、计算速度快,同时可方便实现对场景中局部信息的调整.实验结果验证了所提出方法的有效性.