极端曝光图像的多尺度分解细节感知融合算法

针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。     

曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法

针对传统亚像素配准算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出了一种曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法。采用9点相关系数曲面拟合法对图像进行粗配准,求得一个相对粗略的亚像素配准位置;在两幅图像中选取相同尺寸的子区图像,在粗略的亚像素配准位置基础上,采用梯度法最终获得精确的亚像素配准位置。不同平移关系下的样本图像亚像素配准对比实验结果表明,该算法实现了曲面拟合法和梯度法的优势互补,有效提高了图像配准的精度,最大配准绝对误差由0.17像素降低为0.02像素。     

RGB-D传感器的标定实验分析

分析了RGB-D传感器的标定模型及标定方法,利用标定棋盘和Matlab工具箱对RGB-D传感器进行了标定。采用摄像机标定方法计算了彩色摄像机和深度摄像机的初始化参数,根据标定棋盘和标定板的共面关系计算了相对位姿的初始估计值,并采用非线性最小化方法对标定参数进行了优化。实验结果表明:标定后的彩色图像和深度图像的重投影误差较小,深度测量不确定性标准差比标定前约减小了1/2,有效地提高了RGB-D传感器的测量精度。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

基于样块改进的图像修复算法

图像修复是指对图像破损区域进行填充或者将图像中多余物体进行移除。在Criminisi算法的基础上进行改进,在待修复块优先权的计算过程中,由于等照度线的曲率可以反映图像的局部特征,块与块之间的方差值可以反映图像的边缘信息,因此,将二者考虑进来,确保修复过程能够准确有序地进行。在寻找最佳匹配块时,将等照度线的曲率也作为一个因素增加进来,有效地提高了最佳匹配块搜索的精确性。经过仿真实验证明,改进后的算法不仅在PSNR值上比原算法有所提高,而且修复结果也比原算法更加准确可靠。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。     

基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法

以相位相干多信号分类(phase-coherent multiple signal classification, PC-MUSIC)方法为例,研究基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法。利用全矩阵采集方法从被测对象获取超声阵列数据,对数据进行时域预处理,提取缺陷散射信号;利用PC-MUSIC方法处理缺陷散射信号,获取超分辨率超声图像;分析超声图像特征,提取横向强度曲线,定义-6 dB主瓣宽度作为缺陷的评估长度。搭建实验系统,选择铝试块作为被测对象,在其内部加工1个长度为10 mm的刻槽作为缺陷。实验结果表明,在信号子空间维度选择合适的情况下,PC-MUSIC方法能够准确评估缺陷长度,误差在10%以内。     

对成像雷达的脉冲分段排序转发干扰

多假目标图像欺骗是目前宽带雷达干扰的难点。针对宽带雷达中常用的线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号,提出一种脉冲分段排序转发干扰方法。结合散射波信号模型,推导了合成干扰信号二维成像输出形式,讨论了假目标图像个数、分辨率与分段数以及转发次序之间的关系,并进行了仿真实验。结果表明该干扰方法可较便捷地产生多个沿距离向分布的假目标图像。结果对于成像雷达图像欺骗干扰具有理论指导意义。     

基于非负张量表示的扩展LDA标注模型

由于“语义鸿沟”的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。