数字图像压缩

当模拟技术让位于数字技术时，其需要处理数据的数量正飞速增加。未经压缩的２４比特的视频图像的典型的数据率为大于２００Ｍｂ／ｓ，但是许多桌面图像系统只能达到２－５Ｍｂ／ｓ的数据率。现在硬件的发展能提高数据率，但它需要高昂的价格。而数据压缩技术可以降低所需的数据量，不实为一个比较经济的解决方案。在不远的将来，压缩系统也许会变得象现在的磁带录像机那样普通。     

彩色数字图像的广义模糊自适应滤波

提出一类适用于彩色数字图像处理的模糊自适应滤波器，具有一种广义结构，选择不同的距离函数，则支持不同形式的已有滤波器。仿真结果显示这种滤波器性能优良。     

数字图像的光电处理对数字水印的影响

本文研究了光电转换对数字水印的影响,提出了可应用于光电转换的鲁棒性的数字水印算法和科研思路,并给出了实验结果。     

数字图像模糊滤波盲取证算法

数字图像模糊滤波操作常用于美化润饰“伪造”图像.针对常用的均值滤波、空域高斯低通滤波与中值滤波,提出了一种能同时检测上述3种操作的盲取证算法.首先将高频残差作为特征提取域,然后分别基于二值局部模式LBP和自回归模型提取特征,最后使用支持向量机构造模糊滤波检测器.实验结果表明,所提算法能有效地检测模糊滤波操作,对抗JPEG压缩的鲁棒性能较好.     

图像脉冲噪声的模糊检测与消除

论述了基于模糊规则的脉冲噪声滤波器。该滤波器由模糊脉冲噪声检测器、噪声消除器与模糊结合器构成。模糊脉冲噪声检测器用窗口风的中值与邻近像素信息来检测脉冲噪声,而脉冲消除器用最小值算法来计算噪声像素的估计值。与传统的脉冲噪声滤波器相比较,所设计的新滤波器具有良好的脉冲噪声抑制与图像细节边缘保护的性能。     

激光数字图像精密雕刻技术研究

激光数字图像精密雕刻技术是激光技术、计算机控制技术与计算机图像处理技术完美的结合.它充分利用激光束非接触式加工、激光光斑细、加工精度高的特点,通过对PC WINDOWS平台高精度彩色图像文件的解读及灰度级压缩处理,转换成一种确定的灰度雕刻模板,再精密控制激光功率及其在工件表面扫描雕刻的速度,实现金属、非金属材料表面的高分辨率数字图像再现.它是未来实现激光直接印刷的关键技术之一,也可广泛应用于工艺品、证件制作等高端应用领域.由于激光作用物质过程形成的灰度级差异受激光功率、扫描速度、材料特性等多种因素影响,我们结合计算机图像处理技术、高精度激光控制技术以及材料工艺数据库技术研究了激光雕刻中形成灰度级的机理,并基于CO2激光器和Nd∶YAG激光器,采用振镜扫描方式研制开发出图像分辨率高于200 dpi的精密图像雕刻系统,实验效果正在向更高分辨率迈进.(PE6)     

城市航空影像中基于模糊Retinex的阴影消除

城市航空影像中,高大建筑物形成的阴影影响了影像视觉效果,也给物体识别造成了困难,有必要对其进行补偿和消除.本文针对Retinex图像增强算法的不足,提出了一种模糊Retinex算法.模糊Retinex使中心环绕空间对比运算仅在光照强度相近的区域中进行,增强了Retinex在光照强度变化较大的场景中的鲁棒性.基于影像阴影区域、非阴影区域的模糊划分,该算法在保持原影像自然色彩的前提下补偿和消除了阴影的不良影响.实验表明该方法取得了较好的效果,丰富了Retinex的研究和应用范围.     

修改的联合代数迭代法及其在图像重建中的应用

少数投影重建算法研究是当今图像重建算法中的一个难点问题,本文提出了一种基于联合代数迭代法的改进算法,该算法将射线穿过像素的长度和像素的灰度综合考虑进迭代公式,有效地抑制了联合代数迭代法的边缘效应,使得重建精度大大提高,并且可以很好地应用于少数投影重建。     

基于遗传算法的数字图像相关变形初值估计

为了克服传统的基于牛顿-拉夫森迭代的数字图像相关法受迭代初值影响较大等问题, 提出了一种结合遗传算法的数字图像相关法。以待测数据点为中心, 选取邻域内的若干估值点, 通过基于遗传算法的数字图像相关法匹配出变形前后估值点对坐标; 随机选取不共线的3组或以上估值点对代入仿射变换模型, 依据仿射变换结果估计变形初值, 并作为牛顿-拉夫森迭代初值; 最后结合牛顿-拉夫森迭代法计算亚像素位移值。结果表明, 该方法的匹配时间相对传统方法平均降低37.54%, 相较于传统的数字图像相关法在搜索性能、匹配精度等方面更加可靠。该研究为数字图像相关法中迭代初值优化效果对匹配速度和精度的影响提供了参考。     

基于模糊技术的图像噪声消除

本文提出了一种新的滤波器——模糊检测加权均值(FDWM)滤波器.根据被污染图像的直方图的特点,利用它所反映的图像统计特性,建立模糊隶属函数,改进算法设计,并结合新的检测算法进行噪声消除.对于盐椒噪声图像,当噪声率超过30％时,FDWM的去噪效果远远优于常规方法,特别是当噪声率超过50％时,FDWM的优越性更加突出,无论其主观视觉效果还是其峰值信噪比或均方误差都表明了这一点.     

基于梯度指导的生成对抗网络内镜图像去模糊重建

胃肠镜检查是目前临床上检查和诊断消化道疾病最重要的途径,内窥镜图像的运动模糊会对医生诊断和机器辅助诊断造成干扰。现有的去模糊网络由于缺乏对结构信息的关注,在处理内窥镜图像时普遍存在着伪影和结构变形的问题。为解决这一问题,提高胃镜图像质量,该文提出一种基于梯度指导的生成对抗网络,网络以多尺度残差网络(Res2net)结构作为基础模块,包含图像信息支路和梯度支路两个相互交互的支路,通过梯度支路指导图像去模糊重建,从而更好地保留图像结构信息,消除伪影、缓解结构变形;设计了类轻量化预处理网络来纠正过度模糊,提高训练效率。在传统胃镜和胶囊胃镜数据集上分别进行了实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)指标均优于对比算法,且复原后的视觉效果更佳,无明显伪影和结构变形。     

基于Landweber迭代的图像重建算法

本文尝试将一种新型的基于Landweber迭代算法用于电阻抗断层图像(EIT)重建。该算法与线性反投影算法不同,Landweber算法可以明显地改进图像质量。仿真结果表明,它不仅可以消除噪声干扰,而且能加快收敛速度。     

基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊

针对全变差图像去模糊问题,提出一种基于分裂Bregman方法的全变差图像去模糊算法,利用分裂Bregman方法来优化其求解问题模型.首先,利用辅助变量及其二次惩罚泛函把全变差去模糊优化问题转化为一个等价的无约束优化问题;其次,基于Bregman迭代将其分解为两个子优化问题采用交替最小化方法进行求解;最后,根据子问题结构特点,采用离散傅立叶变换及收缩技术实现子优化问题的快速计算.实验结果表明,在不同尺寸模糊核条件下本文算法能获得有效、稳定的图像复原结果,相比FTVd、IRN去模糊方法,本文算法复原效果更好,计算更加快速.     

一种新型目标图像去模糊方法

针对现有的图像去模糊法存在着细节纹理失真、锐化效果不显著、平滑区域去模糊效果欠佳等不足,提出一种基于自适应阈值和改进梯度算子的新方法,该法首先对原图像素进行全扫描提取得到自适应阈值,然后建立像素点增强方程,再将增强后的点进行新梯度算子滤波,最后重组像素得到增强图像,仿真结果验证了该法在增强锐化的同时,保护了图像的细节和平滑区域像素等信息.     

一种高安全性的数字图像加密算法

提出了一种新的高安全性的数字图像置乱加密算法。该算法变换过程中可以通过密钥进行控制．安全程度仅取决于密钥的长度，避免了Arnold等其它置乱加密算法安全性不高的缺点；该算法变换速度快．几次变换就可以达到很好的置乱效果，在信息隐藏和数宇水印中有很大的实用价值。还给出了一种新的置乱程度的评价标准。     

凹凸范数比值正则化的快速图像盲去模糊

模糊图像可表示为清晰图像和模糊核函数的卷积,由模糊图像恢复出清晰图像,需要同时估计模糊核和清晰图像,因此是一个病态问题.优化含有先验项的代价函数是求解病态问题最有效方法之一.针对图像盲去模糊问题,本研究提出具有更强稀疏表达能力的凹凸范数比值正则化先验项,在用变量分裂法求解模型时,提出用L1范数保真项更新估计图像,在更新模糊核时,提出使用线性递增权重参数对模糊核按多尺度方法由粗到细逐步估计,当获得模糊核后,利用封闭阈值公式估计清晰图像.该方法能快速得到高质量的清晰图像,实验结果验证了模型的有效性和算法的快速性.     

基于分裂Bregman算法的单帧运动图像盲去模糊

提出一种基于分裂Bregman算法的单帧运动图像盲去模糊方法,该算法分为模糊核估计和图像复原两个阶段.在估计模糊核时,首先利用双边滤波器去除图像中的噪声,再采用改进的冲激滤波器对图像进行边缘增强,选取有用的边缘信息估计模糊核,并对估计出的模糊核进行修正,从而得到高质量的模糊核.图像复原阶段,利用分裂Bregman算法交替迭代得到去模糊后的图像.该算法具有降噪和边缘增强的功能,并能保持图像总变分不变,使图像复原效果更好且计算时间有大幅降低.     

用C++ Builder实现数字图像的平滑处理

介绍了图像增强技术中，空间域处理方法中的邻域平均法的原理、算法，及该原理在windows平台上以C＋＋ Builder为开发工具的具体程序实现。     

数字图像相关法测量含缺陷试样全场变形量

为了解决表面带裂纹、缺口、孔洞等缺陷试样的全场变形测量问题,提出并实现了一种基于数字图像相关法的含缺陷试样全场变形量测量方法。该方法首先剔除试样缺陷区域,以在之后的运算过程中避免对缺陷区域进行相关计算;接着采用快速NCC法得到整像素位移值,将其得到的位移值作为反向组合算法的初值,求得亚像素变形量;最后对稀疏的变形量做插值,得到连续的全场变形量。与Newton-Raphson迭代法比较,该方法精度较Newton-Raphson法略低,但计算速度却提高了约6倍,兼顾了精度与计算速度的要求。     

基于双判别器加权生成对抗网络的图像去模糊方法

原始生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)在训练过程中容易产生梯度消失及模式崩溃的问题,去模糊效果不佳.由此本文提出双判别器加权生成对抗网络(dual discriminator weighted generative adversarial network,D2WGAN)...