多变换域马尔可夫树图像去噪算法*

针对图像去噪时单一变换方法的不足,提出了一种新的基于Contourlet变换和小波变换的多变换分级图像降噪算法。根据Wavelet变换和Contourlet变换系数对图像中不同频带信号的稀疏表示特点,利用隐马尔可夫树（HMT）模型可以描述相邻尺度变换域系数的互相关性。首先使用小波域HMT方法进行第一级降噪,然后将其作为先验估计,利用Contourlet变换进行迭代阈值降噪。通过与几种传统的小波域HMT和Contourlet域HMT去噪算法相比,本算法改善了去噪图像的可视性并使PSNR值有所提高。     

基于奇异值分解的图像匹配方法

传统的图像匹配方法中, 由于实时图和参考图之间存在着灰度差异和几何形变,仅用灰度作为特征进行匹配算法的性能很容易受到影响。文中提出了一种基于奇异值分解的图像匹配方法。该方法首先利用奇异值分解方法,求出模板图像矩阵的奇异值及奇异值向量,用它们作为模板图像的特征代替传统算法中的灰度对两幅待匹配图像进行全局搜索定位。由于奇异分解方法所特有的优越性,匹配实验取得了良好效果。实验结果验证了该方法的有效性。     

红外焦平面非均匀性噪声的空间频率特性及空间自适应非均匀性校正方法改进

分析了红外焦平面阵列非均匀性噪声的空间频率特性，指出空间低频噪声为其中的主要成分．利用实际IRF—PA定标数据，也得出了相同结论．针对传统空域自适应校正方法去除低频空间噪声存在的不足，本文提出采用一点校正和空域自适应校正相结合的方法．实验结果表明，新方法在空间低频噪声占优时能获得好的校正效果．     

模板匹配的自适应搜索法

本文对于模板匹配中的失配度量作了统计分析,确定了失配度量剖面曲线在正确配准点 附近的变化上限,提出了模板匹配的自适应搜索法,导出了所需的阈值公式.对于实际图象的 匹配实验结果,证实了方法的正确性和搜索的快速性,为某些在线应用提供了快速的匹配方 法.     

ADSP-TS101外部总线接口技术

ADSP-TS101是ADI公司新一代高性能浮点DSP,开始应用在高速数据采集和处理系统中.TS101外部总线接口可编程,方便和各种总线外设接口.本文结合TS101与同步FIFO、SDRAM和FPGA的接口实例,介绍了TS101的接口技术,可作为基于TigerSHARC系列DSP的应用系统设计参考.     

旋转运动空间可变模糊图像的代数复原

提出了一种基于最小二乘和空间相关约束沿模糊路径卷积的代数复原方法。为了有效和快速地恢复角点处的图像信息,采用了最优估值理论。在微机上对算法进行了验证,实验结果表明,算法能有效地去除旋转运动的空间可变模糊。     

基于小波变换的红外成像海面小目标检测算法

文中研究海面少像素舰船红外目标的自动检测算法，针对红外图像噪声干扰大，舰船目标像素少，但存在相对连续的目标小块区域等特征，考虑采用小波变换的方法达到增强目标，抑制噪声的效果，对用小波变换处理后的图像，分析目标和背景部分的灰度对比度，用图像对比度的方法易检测出舰船小目标。     

车号定位识别与可信度估计

以车号的定位与识别为例，应用行投影法对车号图片进行倾斜行定位，证明了模拟与场景的二维互相关系数近拟等于一维投影互相关系数，在此基础上提列投影法快速行扫描识别算法及相应的可信度估计方法，这种方法对于室外拍摄的有复杂背景，光照变化，字体微倾，字符排列疏密不均及噪声干扰的车牌图像具有很好的识别效果。     

基于奇异值分解的特征跟踪方法

在传统的基于模板匹配的跟踪方法中，均是给定一个模板，然后从图像中各个位置取出一个个与模板大小一致的区域进行相似性度量，找出与模板距离最小的一个区域作为当前模板，以便进行下一步的匹配跟踪工作。在景象匹配和相关跟踪过程中，由于所面临的大多数是变化的场景，实时获取的图像与预存模板之间存在比较大的差异，传统相关匹配方法的应用就会受到限制；而且在跟踪过程中，随时更新模板会造成跟踪性能对扰动过分敏感，从而产生漂移。首先拍摄目标不同角度的图像（尽可能包含目标可能出现的所有情况），构成目标图像训练集合，抽取出特征矩阵，对它进行奇异值分解，构成一个关于目标的多维空间。然后再用匹配方法在全局范围搜索，找出目标的大致位置，并利用收敛方法在确定的大致位置内进行搜索，确定目标的仿射变换系数，从而得到一个目标位置的确切描述。     

冠脉造影图像血管增强及减影的优化方法

针对于传统X射线冠状动脉造影序列图像的血管的减影包含严重伪影以及减影结果不完整等问题,提出了冠脉造影图像血管增强以及减影优化的方法。基于冠脉造影序列图像的时空特性,将相同时相的图像匹配进行减影,得到初步减影结果。针对初步减影部分缺失,对有导管遮挡没有被识别的单根血管进行二次增强处理。增强方法为:运用区域生长确定被导管遮挡的血管部分,以此部分为基础按规定模板扩展,形成覆盖导管区域,区分血管和导管,改变两部分的灰度值,增大对比度。最后采用灰度线性变换、中值滤波等步骤,得到优化的冠脉血管减影。实验表明,本减影及优化方法可以从冠脉造影序列图中提取较为完整清晰的冠脉血管并且具有很好的可控性和鲁棒性。