基于前向后向算子分裂的稀疏性正则化图像超分辨率算法

提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型, 模型中的正则项刻画了理想图 像在框架系统下的稀疏性先验, 保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性, 同时分析了最优解条件. 进一步, 基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法, 每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步, 从而大幅度降低了计算复杂性; 分析了算法的收敛性, 并采取序贯策略提高收敛速度. 针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真, 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.     

基于Zh变换的视频对象形状编码方法

根据视频对象形状的特点，提出了一种新的视频对象形状编码方法．这种方法仍然属于基于位图的方法，但是具有很好的可扩展性和压缩效率．这种方法的核心是Zh变换．利用Zh变换可以把表示视频对象形状的二值位图分解为一系列较小的二值位图．这些小位图从粗到精地描述了视频对象的形状，这使得本方法具有很好的可扩展性．压缩效率的提高来自以下两个方面：(1)通过设置变换终止条件，可以自动标记位图中远离对象边缘的块；(2)采用基于上下文的算术编码方法编码变换后的小位图，由于变换后的数据之间存在较强的相关性，算术编码器可以根据已经编码的数据更准确地预测下一个被编码位．     

数字双边全变差滤波及非线性去噪

为了更好地滤噪,在研究基于数字滤波器的图像去噪问题的基础上,首先简洁地建立了双边滤波与最优能量泛函之间的理论联系,同时导出一类广义双边滤波器;然后基于双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权滤波机制,推广了Chan提出的数字全变差(TV)模型,提出了一种数字双边TV模型;随后,建立了基于数字双边TV模型的最优能量泛函,并且导出了适于高斯噪声和脉冲噪声两种情形的非线性数字双边全变差滤波器。实验结果显示,无论是在视觉效果方面,还是去噪后图像的峰值信噪比方面,双边全变差滤波都是对双边滤波和全变差滤波极为合理而有效的推广。尤其对于脉冲噪声,该双边全变差滤波的去噪性能明显优于中值滤波器,具有重要的实用价值。     

基于广义Huber-MRF图像建模的超分辨率复原算法

超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.鉴于双边滤波优良的噪声抑制性和鲁棒的边缘保持性,提出一种双边滤波导出的广义MRF(Markov random field)图像先验模型.广义MRF模型不仅继承了双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权机制,且简洁地建立了双边滤波与Bayesian MAP(maximum a posterior)方法之间的理论联系.同时,由广义MRF模型导出了一种各向异性扩散PDE(partial differential equation)的改进数值解法.随后,在MRF-MAP框架下分别考虑高斯噪声和脉冲噪声两种情形,提出一种基于广义Huber-MRF模型的超分辨率复原算法,理论上保证具有严格全局最优解,并且利用半二次正则化思想和最速下降法求解相应的最小能量泛函.不论是视觉效果方面,还是峰值信噪比(PSNR)方面,实验结果都验证了广义Huber-MRF模型在超分辨图像复原中具有更强的噪声抑制性和边缘保持能力.     

分数阶B样条小波域的图像变分去噪

分数阶B样条具有分数阶逼近,可以更好地刻画图像纹理部分。将分数阶B样条小波推广到二维领域,利用分数阶B样条小波进行图像阈值去噪,提出了分数阶B样条小波域图像去噪的变分模型。同传统小波函数与全变差结合模型比较,分数阶B样条小波在保持纹理和去噪方面得到了明显改进。     

克服灰度不均匀性的脑MR图像分割模型

为了克服脑核磁共振图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种有效的脑核磁共振图像分割模型.该模型利用多相位水平集方式来拟合图像的局部灰度,实现多种脑组织的同时分割,并提供光滑且准确的目标边界或曲面.在二维、三维的图像上的比较实验结果表明,该模型是有效的.     

基于e1范数的新型脉冲噪声数字滤波器

旨在研究非线性数字滤波器设计问题.基于稳健统计理论和双边滤波思想,首先提出稳健的图像复原统一框架,并由此导出一种数字滤波器的统一设计框架,简洁地建立了非线性数字滤波器与最优能量泛函框架之间的理论联系.基于统一设计框架,随后提出了一种新型脉冲噪声滤波器,即双边e^1滤波器.双边e^1滤波器赋予噪声点的权重相对于图像信息的权重接近于零,更好地抑制了噪声点对滤波过程的影响,比中值滤波器具有更为鲁棒的滤波机制.实验结果验证了双边e^1滤波器抑制脉冲噪声的有效性.     

Logistic回归模型在卫星云图云检测中的应用

云的自动检测和分类识别是所有卫星遥感资料应用的第一个步骤。基于Logistic回归模型的云图处理方法被用于FY-2C卫星云图的处理。利用逐步回归方法对云图的灰度及纹理特征进行提取,并计算出每个特征的回归系数;利用提取的特征进行云检测实验。将实验结果与地面观测资料进行对比,表明Logistic回归模型对云图处理是有效的,并且与传统的动态阈值分割方法相比,云检测的效果更好。     

基于迹的非线性结构张量

提出一种新的非线性结构张量计算方法,扩展了基于迹的PDE正则化方法,使其适用于矩阵值数据场;利用该方法平滑结构张量,得到基于迹的非线性结构张量;并给出了新的结构张量在去噪领域的应用.实验结果表明:文中方法具有较好的鲁棒性.