图像复原的Bregman迭代双正则化方法

正则化图像复原最终会导致一个大规模优化问题,提出了一种基于Bregman迭代双正则化的图像复原方法。该方法中目标函数同时考虑总变分正则化和小波域稀疏正则化,在Bregman框架下解决图像复原问题,并且给出了用于解该问题的分裂Bregman迭代算法。该算法将复杂的优化问题转化为几十次简单的迭代加以解决,每次迭代只需几次快速傅里叶变换和收缩操作即可。实验结果表明,提出的复原算法不论从客观改善信噪比还是主观视觉,都能取得很好的效果。同时与目前的复原算法相比,该算法有更快的收敛速度。     

图像复原的小波域稀疏模型方法

介绍了一种基于小波域稀疏模型的有效图像复原算法.首先采用Student-t分布模型刻画小波系数的边缘统计特征,该分布具有尖峰重尾的特性,能很好地拟合图像小波系数的分布情况.其次,基于Student-t模型,在最大后验估计框架下复原图像,等价于一个高维非凸目标函数的最小化问题,给出了一种有效的最小化算法,将非凸目标函数最小化问题转化为迭代二次目标函数最小化求解,而二次目标函数最小化可采用共轭梯度迭代法快速求解.实验结果表明:不论根据客观改善信噪比的大小还是主观视觉效果,该算法都能获取很好的复原效果,从而验证了该方法的有效性.     

自适应分层搜索配准算法的研究与实现

在运动过程中荻取图像时,往往得到多帧模糊图像,这需要进行多帧超分辨率重构,其中第一步就是图像配准。目前常见的配准算法在配准精度和速度上都不能达到令人满意的程度。为了在配准精度和建库上都能达到实际需求,文章通过对仿射变换模型和配准算法的研究,提出了具备自适应功能的分层搜索算法。实验结果显示该方法收敛效果好、速度快、精度高、鲁棒性强。     

车载监控系统中通信服务器的设计和实现

车载监控系统是一种集全球卫星定位技术(GPS)和现代通信技术于一体的高科技系统。该文针对车载监控系统中的核心-通信服务器,基于 SMPP协议和功能需求,对其进行深入研究,最后完成了其设计和实现。