基于PCNN噪声检测的两级脉冲噪声滤波算法

为有效滤除图像中严重脉冲噪声干扰,提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)噪声检测的两级脉冲噪声滤除算法。该算法首先利用PCNN同步脉冲发放特性区分定位噪声点和信号点位置,其次根据噪声点局部邻域信息对噪声进行第1级自适应滤波,然后再利用具有保护边缘细节特点的多方向信息中值滤波器(MF进行第2级辅助滤波。实验结果表明,该算法在噪声检测中无需设定检测阈值,噪声检测精度较高;在去噪过程中不但有效滤除噪声干扰,而且能很好地保护图像边缘细节等信息,具有较好的主观视觉效果和客观评价指标,比传统MF及其它相关算法有更优的滤波性能,去噪能力强、信噪比高和适应性好,特别是对受严重噪声污染的图像,显示了更大的优越性。     

基于均方差快速增强的图像修复算法

在分析几种关键图像修复算法的实现原理、适用性及其优劣的基础上,针对目前图像修复算法可能存在适用性有限、优化修复算法中存在的算法复杂度较高或者未考虑破损图像的结构信息的情况,提出了一种基于数据融合的加权均方差快速增强图像修复算法,并将其应用于壁画和自然图像的修复实验中。通过系统仿真实验证明,在修复强结构纹理自然图像和壁画时该方法能紧密结合图像结构信息进行有效地修复,同时,其适用性在原有的基础上有所提高。     

基于氧化石墨烯可饱和吸收体的低阈值被动调Q锁模Tm,Ho…LiLuF_4激光器

利用垂直生长法制备的氧化石墨烯(GO)作为可饱和吸收体,结合特殊设计的低阈值谐振腔,在Tm,Ho…LiLuF_4全固态激光器中实现了低阈值被动调Q锁模运转。出光阈值功率低至73mW,稳定锁模阈值功率为663mW,对应GO可饱和吸收体上功率密度为76.4μJ·cm~(-2)。典型的调Q脉冲包络重复频率为104.2kHz,脉宽约为30μs,包络下锁模脉冲序列的重复频率为178.6 MHz,调制深度接近100%。     

基于内容的视频编码标准MPEG-4

视频编码技术的研究不仅具有很大的理论意义,更具有迫切的现实意义。视频编码标准的开放体系结构为标准的研究和发展提供了良好的平台。MPEG—4引入了视频对象的概念,并提供了基于内容的视频编码工具。本文对MPEG-4从功能、编码特点、编码技术等方面做分析阐述。     

一种基于小波变换的扩频数字图像盲水印算法

提出了一种基于小波变换的自适应数字图像水印算法.该算法根据原始图像的特点对水印的嵌入位置及嵌入强度进行自动调节,同时对嵌入的水印信号采用扩频的方法加入水印系统中,增强了图像抗攻击能力,提高了水印安全性.实验结果表明该算法对JPEG压缩、随机噪声攻击、剪切及加噪等具有较高的鲁棒性.     

一种基于自适应单位链接PCNN的图像融合方法

在充分考虑图像局部信息的基础上,提出了一种基于自适应Unit-Linking PCNN赋时矩阵的图像融合算法.首先对ULPCNN阈值函数进行修正改进,并以每个像素的局部离散系数作为其链接强度,形成无连接和自适应连接ULPCNN;其次对各源图像并行进行ULPCNN处理,得到既能体现图像中单个像素特征,又能反映其邻域像素信...     

一种基于粗糙集的脉冲噪声图像边缘检测算法

研究并提出了一种图像边缘检测算法,对被脉冲噪声污染的图像进行预处理,从而便于图像的分析、理解等后续操作。与一般算法不同,该算法从图像的边缘特性入手来解决边缘检测问题,以由特性决定的一系列边缘点的约束条件作为算法基础,并用粗糙集理论解决了这些条件的相关问题,进而建立了整个边缘检测算法。计算机仿真表明,本文的算法能够有效地从含噪图像中提取边缘信息,较好地克服了传统算法对噪声的敏感性问题。     

一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法

该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks, PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息。计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强。     

基于分形理论的图像压缩编码技术

分形图像压缩编码是当今图像编码领域研究的热点之一，是一种具有独特优势且极有发展前途的数据压缩技术。本文从分形基本理论出发，对分形图像压缩编码思想、编码方法等进行了综述，并介绍了分形图像压缩编码的一些改进方法。最后，探讨了分形图像压缩编码的发展方向。