基于GPU的空谱联合核稀疏表示高光谱分类并行优化

高光谱图像分类是遥感信息处理领域的热点问题,在核稀疏表示分类框架下,联合光谱信息和像元空间信息,空谱联合核稀疏表示高光谱图像分类能够取得较好的分类效果,但较高的计算复杂度及高光谱图像较大的数据量限制了其在实时性要求较高情况下的应用。基于GPU/CUDA架构,提出了一种空谱联合核稀疏表示高光谱分类的并行优化方法,设计访存优化策略对主机和设备端数据交互进行优化;充分利用GPU并行计算能力,加速分类过程中核矩阵的计算;采用依据GPU并行特性实现的矩阵运算,优化基于交替方向乘子法的分类模型求解过程。利用实际高光谱图像数据进行的实验,验证了该方法的有效性和高效性。     

自适应非局部patch正则化图像恢复

 非局部均值利用图像自相似性,有效保持了图像的几何结构信息.提出了非局部patch正则和TV正则结合的图像恢复模型,利用改进的结构张量矩阵构造自适应非局部权函数,根据像素的局部结构计算图像中patch的相似性,提高了图像结构信息的保持性能.在数值解法上,采用分裂Bregman算法迭代求解模型,得到简单快速的迭代形式.数值实验证明所提出方法在提高恢复图像质量和算法效率上都有显著改进.     

多形态稀疏性正则化的图像超分辨率算法

 如何设计更加高效并能保持图像几何和纹理结构的多幅图像超分辨模型和算法是目前该领域有待解决的难点问题.针对图像的几何、纹理结构形态,分别建立符合类内强稀疏而类间强不相干的几何结构和纹理分量稀疏表示子成份字典,形成图像的多形态稀疏表示模型,进而提出一种新的基于多形态稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在多成份字典下的稀疏性先验约束,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,采用交替迭代法对该多变量优化问题进行数值求解,每一子问题采用前向后向的算法分裂法进行快速求解.针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真,实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.     

基于多尺度多方向熵差的二值图像边缘检测法

将信息熵引入到图像的边缘检测中，利用数据Gap统计方法的思想，提出了熵差的概念，建立了一种基于熵差的二值图像边缘检测模型，给出了边缘检测的算法，并通过图像边缘检测实例，与经典的sobel边缘检测法进行了比较。     

优化重加权L1范数的图像盲复原算法

在单幅运动模糊图像的盲复原问题中,图像中强边缘部分的利用成为模糊核估计的关键所在.为此,本文提出了一种优化重加权L1范数的图像盲复原算法.首先,建立了基于加权L1范数的模糊核盲估计模型,并引入了一种图像平滑模型对权重进行优化估计,从而减少计算权重时受细小结构以及噪声的影响,其次,设计了模糊核盲估计模型求解的迭代收缩阈值数值算法,最后采用了一种基于超拉普拉斯先验的快速图像非盲复原算法对模糊图像进行复原.仿真和实际数据实验结果验证了本文算法的有效性.     

欧拉弹性正则化的图像泊松去噪

利用泊松噪声分布与图像灰度值相关这一特性,结合图像的水平集曲线对图像灰度值的刻画能力,在Bayesian-MAP框架下,提出了欧拉弹性正则与泊松似然保真的图像泊松去噪变分正则化模型.利用交替方向乘子法,将原问题转化为几个不同低阶子问题的求解.对于子问题中出现的高阶非线性项,利用滞后扩散不动点迭代进行线性化,从而得到模型的快速迭代求解算法.通过数值模拟实验,证明了当图像受不同强度泊松噪声影响时,所提出的泊松去噪方法都能够有效的抑制泊松噪声,同时具有良好的结构保持性能.     

一种基于小波变换的混合去噪方法

该文提出了一种基于小波变换的混合去噪方法。该方法通过对图像进行小波分解后,首先确定低分辨率的截断参数,对于大于此截断参数的小波系数,进行小波收缩处理;而对小于此截断参数的小波系数,进行异性扩散迭代去噪。实验结果表明,该算法具有两种方法集成优点的去噪效果,边缘也能较好地保持。     

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。     

图像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法

图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义，基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点，分析了Mumford—Shah模型的主动轮廓新的视觉机制；并推导了简化的分段光滑水平集模型,通过构造具有柔性距离函数，对迭代步骤中水平集函数重新初始化，结合本质上无振荡格式(ENO scheme)和预测校正格式，提出了一种新的有限差分算法，该算法不但能提取多个具有不同凹凸拓扑结构和灰度差异物体的轮廓，而且能保持分割后物体的灰度特性。最后给出了若干算例，算例表明，该水平集算法具有数值稳定性，不会出现振荡现象。