一种遥感图像振动模糊复原方法

针对如何消除和减轻载体不规则角振动带来的成像质量退化,提出了一种全新的在轨遥感图像抖动模糊复原方法.该方法根据星敏感器或者其他载荷拍摄的星图或星空背景自适应估计载体的振动点扩展函数(PSF),然后将该点扩展函数映射到遥感图像,最后应用Richardson-Lucy(RL)复原方法消除和减轻抖动模糊,以提高成像的分辨率和峰值信噪比(PSNR).仿真实验表明:该方法避免了传统复原方法PSF难以估计的问题,有效提高了遥感图像复原的精度和鲁棒性.     

一种改进的视频图像中雨滴去除方法

提出了一种改进的视频图像中雨滴去除方法.通过分析雨滴的物理光学特性,首先将连续5帧的视频图像存储在一个数组中,并求该5帧图像的同一像素点的最大、最小值；再将最大、最小值作差,当差值大于0时,证明该点被雨滴覆盖；然后将要处理图像的该点分别与最大、最小值作差,并取绝对值,当该点与最小值的差值大于与最大值的差值时,用最小值取代该点的灰度值；最后将该方法与Nayar帧时差法进行比较.实验表明,该方法能够更好地去处视频图像中的雨滴.     

基于小波融合的视频图像去雨(雪)方法

户外视觉系统在雨(雪)天气条件下获取的视频图像会产生严重退化.提出一种基于小波融合的视频图像去雨(雪)方法,从频率域角度分析,采用小波多层分解和小波融合技术:先确定雨(雪)噪声所在的具体层,再制定一种基于雨(雪)噪声污染度的融合规则,最后对多幅连续退化图像的特定层进行小波融合,以达到去除雨(雪)的目的.仿真结果表明,本文方法的复原结果理想,不受噪声强度制约.     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

针对模糊含噪退化图像的盲复原处理,文章以NAS-RIF算法为基础,对其存在的抑制噪声不理想的缺陷进行了相应改进.首先采用基于最小二乘支持向量机的去噪方法对退化图像进行预处理,在抑制噪声的同时保持图像的细节特征,进而在每次复原迭代过程中加入低通滤波环节,进一步减少噪声对代价函数收敛的影响,提高复原图像的信噪比.另外,对退化图像使用了阈值分割技术确定图像支撑域,保证复原的准确性.实验结果表明,改进的NAS-RIF算法抗噪声干扰的能力比原算法有显著的提高.     

视频图像超分辨率复原技术的分析与研究

视频图像超分辨率复原技术具有重要的研究价值,在研究和分析超分辨率复原技术的具体方法的基础上,深入探讨了频率域、空间域研究方法的不同的理论依据、实现手段以及算法模型,分析比较出空间域研究方法具有一定研究的优势,并对其研究前景进行展望。     

一种基于纹理和颜色的图像检索方法

为了减少构造灰度共生矩阵的计算量,应用Roberts算子对图像进行边缘检测,构造边缘图像的灰度共生矩阵.该方法克服了构造灰度共生矩阵的计算量过大的缺点,引入了色度矩描述的颜色特征,使检索结果更加符合人的视觉特点,并可以通过调整纹理和颜色特征的加权值来满足不同的检索需要.     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

一种改进的雾化图像快速复原算法

基于暗通道理论,提出一种改进的单幅图像去雾算法,对雾化图像快速去雾.改进算法采用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法,计算边缘细致清晰的暗通道,根据雾天成像的物理模型估算透射图.与传统算法相比,估算出的透射图细致清晰,无需优化,克服了传统算法用大量时间优化透射图的缺点,大幅降低了算法的复杂度.试验结果表明,该算法可以实现对单幅图像的高质量快速去雾.     

基于Radon变换的图像盲复原方法

相机抖动等因素导致的图像模糊是一种常见的图像降质现象,模糊图像盲复原需要从一副模糊图像中估计模糊核并复原出清晰图像。针对空间移不变模糊,该文通过简单的检测方法检测边缘并按照Radon投影的要求从中选取有用边缘,然后利用这些边缘信息形成模糊核的Radon变换,最终通过求解Radon逆变换得到模糊核,在得到模糊核后即可通过去卷积方法复原出清晰图像。实验结果表明该方法快速有效,并且该方法引出了一种图像复原的新思路。     

一种雾天退化场景快速复原方法

针对雾天条件下图像退化的问题,提出一种新的场景复原方法.首先,结合大气散射模型与光学反射成像的特性,对大气耗散函数提出物理约束条件,利用双边滤波的边缘保持特性得到大气耗散函数的初始估计.然后,引入局部均值与局部标准差近似估计图像对比度,从而降低对比度较强的部分区域的雾浓度估计来获取更加准确的大气耗散函数.最后,求解雾图成像方程,恢复理想光照条件下的辐射强度.实验结果表明:该方法对图像的细节和颜色恢复非常有效,并能有效克服边缘残雾现象以及颜色过饱和等不足.     

一种基于WMF-ACA的深度图像修复算法

针对RGBD相机由于硬件条件的限制,所获取的深度图像往往存在空洞与噪声的问题,提出一种彩色图像引导的深度图像空洞填补方法.对深度图像边缘区域采用基于局部直方图的加权模式滤波器(WMF)进行处理,在有效保留深度图边缘与细节的前提下,消除图像噪声.对深度图像非边缘区域采用一种异步元胞自动机(ACA)模型算法,根据邻域和迭代规则对深度图空洞进行填补,快速、准确地完成任务.在立体匹配数据集Middlebury上测试所提算法实现性能,实验结果表明:该算法的结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)更高,能够准确地填补深度图空洞,同时保持深度图边缘清晰.     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

图像恢复的正则化混合WGMRES算法

基于GMRES算法在处理大规模线性系统的优势,提出了一种图像恢复的正则化混合WGMRES算法。该方法是将加权的GMRES算法与正则化技术结合起来应用于图像恢复问题,首先建立一个特定的图像退化模型方程,在此基础上结合Tikhonov正则化技术将方程转化为一适定问题,然后利用改进的加权GMRES算法进行求解。数值试验结果表明改进算法复原后的图像较于标准GMRES算法复原后的图像在整体视觉效果上和峰值信噪比上都有很大提高。     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

模拟退火算法在视频序列图像二值化阈值选取中的应用

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用Otsu算法对分割阈值从0—255的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索。优化了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。     

基于遗传算法和模糊控制的图像盲复原方法

针对空间移变降质的点扩散函数类型未知且加性噪声严重的情况,提出一种基于遗传算法和模糊控制的盲复原方法.算法采用三角形网格划分子图像块,通过标准遗传算法和微种群遗传算法交替进化的方式分别估计点扩散函数及其对应的子图像块,并在标准遗传算法每一代进化结束时利用参数模型对估计的最佳点扩散函数进行基于模糊控制的修正,而在微种群遗传算法每次迭代后对最佳子图像块进行基于直方图统计的修正.实验结果表明,与点扩散函数已知且不含修正步骤的恢复算法相比,该算法具有更好的的复原效果.     

一种面向新型视频编码器的快速算法

为降低多功能视频编码标准(VVC)编码的复杂度,提出一种面向VVC的帧内快速编码算法.首先,根据视频内容的时空域相关性,使用反向传播(BP)神经网络对CU的划分深度进行预测;然后,使用统计概率对CU的划分模式进行选择;最后,编码时跳过不必要的划分模式以节省编码时间.实验结果表明,与原始编码器相比,该算法平均可节省59.82%的编码时间,且在同等编码质量情况下比特率的平均增加值(BDBR)仅为2.05%.     

一种针对全景视频编码器的复杂度优化算法

相比于普通平面视频,全景视频能给用户提供更加沉浸式的体验,但其编码复杂度也急剧上升,阻碍了其推广应用。为解决此问题,本文首先结合全景视频纬度特性和帧间相关性构建复杂度预测模型,以更好地分配帧内复杂度资源;其次,构建一个转换模型将编码复杂度转换为时间复杂度,以确保帧内编码时间的稳定性;最后,综合上述两个模型提出一种自适应复杂度优化算法。实验结果表明,本文所提算法能在复杂度与编码质量之间取得更优的平衡,以适应不同应用场景的需求。     

一种新型视频信息隐藏分析算法

针对一种公开的视频隐藏软件MSU Stego Video进行了深入分析，通过多种序列试验测试反向剖析其信息隐藏嵌入机理，其开发者利用具有较高鲁棒性的扩频隐藏算法，将秘密信息嵌入到视频图像中，可以在有损视频压缩编码后仍能够正确提取，充分利用该软件嵌入数据分布上的特点，设计了一种基于重建视频图像块效应分布的视频隐藏信息检测算法，通过检测隐藏引入的块效应与压缩编码引入的块效应之间的差异，来判别视频资源中是否利用MSU Stego Video隐藏特殊信息，试验结果表明，该隐藏分析算法能够在不同压缩码率条件下，有效地实现对视频数据中的隐藏信息士出，精确检测。