SPOT5超模式数据处理技术研究

超模式技术是为提高法国SPOT5卫星影像分辨率而采用的一项创新性技术,尽管已经有相关的文献对其进行了介绍,但在SPOT5超模式影像数据处理方面的研究却很少报道。主要对SPOT5超模式影像数据的处理方法进行了研究,在简要介绍SPOT5超模式技术的基础上,根据超模式影像数据交错采样的特点进行了基于梅花采样的影像内插,并对内插影像的去噪与解卷积过程进行了大量的研究,分析了影响SPOT5成像系统点扩散函数的主要因素。最后用SPOT5超模式影像数据进行了试验,取得了比较理想的效果。     

一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法

超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像. 凸集投影 (POCS) 算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法. 本文提出了一种适用于 POCS 算法的改善高分辨率重建图像边缘质量的方法. 该方法将中心在边缘像素的点扩散函数 (PSF) 与一个指数型权值函数相乘, 使得修改的 PSF 系数沿着边缘正交的方向减小. 实验结果表明, 这样的修改有效地保持了边缘的特性, 明显地提高了重建图像的质量     

基于小波多分辨率分析的自动聚焦算法

利用点扩散函数（PSF）理论讨论了自动聚焦过程中图像高频能量的变化。通过对传统方差评价函数的改进,提出了一种新的自动聚焦算法。该算法利用小波多分辨率分析突出图像高频能量,改善了聚焦的精确度和鲁棒性。同传统的图像灰度方差法和梯度法评价函数相比,本评价函数具有更好的单峰性、尖锐性和准确性。     

基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建

超分辨率技术是指通过融合多幅模糊、变形、频谱混叠的低分辨率图像来重建一幅高分辨率图像。本文提出一种基于POCS算法的视频图像超分辨率重建方法。POCS算法是图像超分辨率重建中的一种基本方法,本文在传统POCS算法的基础上,对重建过程中的初始高分辨率图像的估计加以改进,利用双3次插值法来获得初始估计;针对重建过程中容易出现的边缘振荡问题,利用边缘检测和修改PSF函数的方法使之得到解决。实验结果表明,重建后的高分辨率图像在提高分辨率的同时很好地保持了图像的细节。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

基于深度学习的图像超分辨率重建优化研究

文章以图像超分辨率重建为研究对象,围绕深度学习方法中的超分辨率卷积神经网络（Super ResolutionConvolutionalNetwork,SRCNN）展开研究,同时引入基于正则化的优化方法。文章首先对SRCNN的基本框架进行深入研究,其次提出一种正则化优化方法,最后采用DIV2K数据集验证优化方法在图像重建任务中的有效性。实验结果表明,采用正则化优化的SRCNN在保真度和结构相似性方面均取得了显著提升。     

运动模糊图像复原算法研究

运动模糊主要是由于成像系统与目标物之间产生了相对运动而成的。在运动模糊图像复原的研究中,运动模糊的点扩散函数(PSF)和复原方法是近年来图像复原中的热点问题。针对含有噪声的运动模糊图像的退化模型和恢复过程进行了研究,叙述了运动模糊图像基本原理,并提出了一种基于变分法求极值的方法并应用了模糊图像限制核函数法的方法解决了变分模型中大多数应用场定义域的有限性,最后根据方法得出实验结果。     

基于POCS算法的序列图像超分辨率复原技术研究

本文针对POCS超分辨率算法降噪能力差的缺陷,对含噪图像首先利用小波技术进行去噪预处理,然后再用POCS算法复原。实验证明,本文提出的方法对低信噪比序列图像的超分辨率复原有很好的复原效果,并且对各种噪声处理基本有效。     

生成式对抗网络在超分辨率图像重建中的应用

针对现有卷积神经网络图像超分辨率算法容易出现过拟合、损失函数的收敛性不足等问题,结合超分辨率算法和生成式对抗网络(GAN)理论,设计一种基于生成式对抗网络的超分辨率算法PESRGAN用于恢复四倍下采样的图像。首先使用残差密集块(RDB)作为基本结构单元,有效避免了过拟合问题;其次使用双层特征损失并使用渗透指数(PI)作为损失的权值,更好地去学习低分辨率到高分辨率图像之间的映射关系;同时使用VGG19作为判别网络高分辨率图像进行分类;最后使用经典数据集,将PESRGAN算法与双三次插值(Bicubic)、SRGAN、ESRGAN算法在客观参数和主观视觉效果进行对比。实验结果表明:在经典数据集上,PESRGAN的平均峰值信噪比(PSNR)达到25.4 dB、平均结构相似性(SSIM)达到0.73,平均渗透指数(PI)达到1.15,在客观参数和主观评价上均优于其他算法,证明了PESRGAN有良好的超分辨率重建的效果。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

一种基于无人机序列成像的地形地貌重建方法

以无人机平台上普通摄像机获取的序列图像为对象,提出了一种对地三维重建的自动化处理方法。首先提出了基于视差分析的序列图像关键帧选择方法,对关键帧图像特征点进行鲁棒性的提取与匹配;第二步用加权的RANSAC算法估计基础矩阵,同时获取准确匹配的内点集。根据已标定的像机内参数,解算相对运动并进行优化。最后对待重建的目标点提出几何约束和单应约束融合的方法实现快速准确匹配,通过三角交会完成目标形貌三维重建。仿真实验结果表明该算法对序列图像具有较好的自动化程度和鲁棒性。     

基于二次成像与清晰度差异的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于清晰度差异的不同聚焦点图像的融合方法。该方法首先选择了一种基于梯度向量模方和的清晰度定义,然后根据几何光学系统的成像模型,以及点扩散函数的作用效果提出了模拟光学系统的二次成像模型。然后根据二次成像前后各图像清晰度的差异情况,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

基于彩色图像融合技术的研究

主要讨论了一种彩色图像的像素点趋近算法，它的中心思想是把诗融合区域分解为若干个矩形区域，在每个区域里使像素点逐渐过滤到背景图像中。     

基于VFP数据库的一种图像处理技术

通过实例详细介绍了基于VFP数据库的一种库图分离存储。无缝链接处理的图像处理技术。     

医用红外热图信息处理系统的研究与开发

医用红外热像仪对各类疾病的诊断具有非常独特的作用,是诸如B超、CT、核磁共振等现代先进影像诊断仪器所不能替代的。本文介绍一种用Borland的Delphi5和Microsoft的VisualC++6,混合编程而开发的一个用于医用红外热像仪中的用来处理医用红外热图像的软件系统,该系统具有温窗任意控制、温度测量、状态分析、热图统计处理、数据库处理、图像格式转换等功能,该系统界面友好、操作简便,具有较高的临床和科研使用价值。     

神经网络图象原复方法的研究进展

对退化图象的复原问题，特别是对盲图象的复原问题，由于其有广泛的应用前景，因此引起了众多学者的研究兴趣，神经网络因其固有的优点，一直备受各领域研究者的重视，其在图像复原领域的应用也越来越受到广泛的关注，而且其发展正在从对“半盲图象”的复原逐步向对“盲图象”复原过渡，为了使人们对图象复原方法有一系统的了解，以便对从事该项研究的人员有所借鉴，首先简要介绍了图象复原的背景知识，因为只有了解这些基本的概念，理论和方法，同时了解了当前图象复原的其他方法的现状后，才能很好地理解神经网络图象复原的长处和不足，才能把握图象复原的全貌，然后，对神经网络图象复原的数学模型和方法进行了简短的叙述；最后，专注于神经网络图象复原，重点地对这一领域的背景，现有算法，研究进展和现状进行了综述，并展望了今后研究发展的方向。     

一种有效保持边缘特征的散焦模糊图像复原方法

图像复原过程中图像的主观视觉质量与图像的局部细节信息之间密切相关.针对散焦模糊图像,提出一种新的图像复原方法.所提方法在传统双边总变分正则化方法基础上,通过引入一种具有结构自适应的局部权值函数,构造了一种新的图像复原目标函数.该目标函数综合考虑了图像的全局与局部统计特性,即在整体保真情况下还充分考虑了图像的局部结构信息,使得所提复原方法能更有效地保持图像的边缘等细节信息.与传统BTV正则化方法的比较实验表明,所提方法在边缘保持方面更有效,复原后的图像具有更好的主、客观视觉质量.     

一种三维人脸图像的快速拼接算法

三维人脸扫描仪使用双眼式正弦波光栅移相法三维成像原理．经过计算得到左右两幅在同一坐标下的三维数据图像．再将这两幅图像拼接成一幅完整的人脸正面图像．针对该系统,提出一种基于人脸固有特征的快速三维图像拼合算法．实验验证了该算法的有效性．     

基于压缩感知的图像处理算法研究

在对图像数据进行识别和恢复的过程中,由于图像的相似性,存在数据的稀疏性。在压缩感知恢复图像的过程中,由于缺乏对统计数据先验信息的利用,导致计算复杂度高,并且恢复精度低。针对此问题,采用压缩感知的改进算法对图像进行恢复,对矩阵的相似性和相似距离进行定义,根据定义应用主成分分析映射以及贝叶斯先验信息对图像的迭代恢复算法进行改进。实验结果显示,所提方法的准确性明显高于其他恢复算法,并且恢复的图像清晰度高。根据计算复杂度的对比,所提算法的计算复杂度低,计算时间少。