粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

水平集方法中速度停止项函数的改进

对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,提出了一种新的速度停止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果。     

一种基于改进Hausdorff距离的图像匹配方法

Hausdorff距离(HD)是图像匹配常用的相似性准则。针对HD在实际图像中难以匹配的问题,提出了基于核密度函数的HD改进形式,该HD是通过对各个最小距离值进行核密度函数计算,并将函数值的和的均值作为单向HD值,无向的HD值取两个单向值的最小值。实验结果表明,提出的改进HD在遮挡、局部变化情况下比其它的HD距离具有较好匹配效果。     

一种图像去模糊正则化恢复算法参数确定方法

为了解决模糊正则化恢复算法中参数确定问题,提出一种正则化参数确定方法,该方法根据降质图像特征计算正则化参数.分析了目前普遍应用的全变分正则化方法和该问题的改进拉格朗日迭代解法(SALSA),分析不同正则化参数对恢复效果的影响,提出的正则化参数确定方法与噪声和原图像梯度大小相关.对不同梯度和噪声图像的不同正则化参数恢复效果进行对比,得到提出的正则化参数确定方法能使恢复图像的改进信噪比处于最大值附近.从实验视觉效果得出,该参数确定方法能够抑制降质图像的噪声并能够尽量恢复原图像细节信息.     

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

基于生物视觉原理的图像结构信息变化检测方法

为克服多时相遥感图像变化检测中照度差异和配准误差的影响,采用边缘结构信息进行变化检测。利用多方向Gabor函数从图像梯度强度图中提取边缘结构信息,称之为边缘标记(Edge Tag,ET),通过比较多时相遥感图像中ET的互相关系数实现变化检测。为减小差异较小的边缘对检测结果的影响,在相关系数的计算中引入抑制因子。仿真图像和真实图像的实验结果表明,该方法能克服图像照度差异和配准误差对变化检测的影响,取得了较好的检测效果。     

基于SFS的磨粒图像三维重构

研究了一种由磨粒灰度图像直接恢复出磨粒图像三维信息的磨粒三维形貌恢复方法,以几种典型的磨粒灰度图像进行算法验证,实验结果表明,该方法简单,易于实现,恢复后的磨粒三维图像有较强的立体感。在不增加硬件成本的基础上,可以为磨粒的分析提供三维数据,为磨粒图像三维特征的提取奠定基础,对磨粒识别精度的提高产生重要的影响。     

基于人眼视觉特性的盲图像质量评价

文中针对含噪图像的质量评价,提出一种基于人眼视觉特性的盲图像质量评价算法。利用人类视觉系统的对比度敏感函数对空间域的噪声检测结果进行加权,得到符合主观评价结果的盲图像质量评价值。利用L IVE图像库的评价图像和主观评价值对算法进行了仿真验证。仿真实验结果表明,该方法具有无参考、运算复杂度低、主客观评价较一致等特点。     

基于模糊信息粒化理论的图像插值方法

提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能普遍好于传统的图像插值方法。     

用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。     

单硬件限制下的电磁环境加速绘制

单硬件实现的高效电磁环境绘制适用范围更广;但是,并行光线投射绘制电磁环境时,其效率受硬件性能制约。在研究硬件限制并行光线投射效率的基础上,提出一种面向硬件制约的像素插值方法。当硬件限制并行光线投射绘制不能实时完成时,减少并行投射的光线数量,即部分图像像素由光线投射生成,其余像素插值生成。像素插值以图像质量换取执行效率,当图像更新停顿时重新使用光线投射生成插值获得的像素,以恢复图像内容。实验结果表明,低硬件配置条件下,像素插值能够大幅度提高绘制图像的生成效率。同时,对比多个体数据的绘制效果和误差统计得出:电磁环境数据场最适合使用像素插值方法。     

线性规划优化分析的元模型方法及其比较

线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归 Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归 Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。     

基于亚像素模糊检测的Wiener对运动模糊图像复原方法

在图像获取中由于目标运动、拍摄条件等原因,容易产生剧烈的运动模糊,难以辨认。针对运动模糊点扩散函数、信噪比不知的情况下,对传统Wiener进行了创新和实践,探讨了基于亚像素的模糊方向与深度检测和递推迭代的自适应Wiener滤波对运动图像的复原方法。该方法首先对图像进行任一方向的亚像素进行模糊运动方向计算并确认,而后解算模糊尺度。采用先验信噪比进行预设,并迭代推算得出最优值。实验表明,该方法在对拍摄的模糊图像处理能获得较理想的效果。     

基于双向映射的非网格型全向图展开插值方法

原始的全向图存在严重的同心圆环状变形,通常需展开为更适合人眼观察的柱面全景图像。结合折反射全向成像特点,提出一种基于双向映射的全向图展开为柱面全景图像的插值方法,通过光路跟踪得到图像间的坐标映射关系,将所要生成的柱面全景图中每一点正向映射到原始的全向图中,确定插值邻域点;将这些邻域点逆向投影到柱面全景图中,针对邻域点在柱面全景图中呈非网格型分布的特点,采用非均匀二维插值算法进行图像插值运算。该方法既准确地定位插值邻域点,又避免了全向图的非线性畸变对邻域点权重计算的不利影响。实验证明该方法能有效提高插值精度和展开后图像的质量。     

无人机运动模糊图像复原技术

在无人机飞行过程中,由于成像系统会受到相对运动、姿态变化、机械振动、镜头离焦以及大气湍流效应等影响,造成获取的图像产生退化.由于图像复原问题通常情况下是病态的,综合利用了无人机运动的先验信息,提出了不同运动模糊情况下点扩散函数的估计方法,采用维纳滤波复原算法估计图像,给出了适用于无人机成像制导系统的图像复原方案.最后经仿真实验证明,该算法图像复原效果好,计算量小,抗噪声鲁棒性强,有较大的工程应用价值.     

基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

用紧支径向基函数传递固体域耦合数据的方法

针对热-电场耦合仿真计算中非匹配网格之间的数据插值问题,提出了一种基于紧支径向基函数点插值的数据传递方法。推导了数据传递矩阵,根据所提出的数据传递方法编制了非匹配网格之间数据传递计算程序,以若干组非匹配网格之间的温度插值为例进行了验证,并分析了不同参数对计算时间及精度的影响,结果表明,算法效率较高,计算误差较小,适用于以热-电场耦合为代表的固体域耦合非匹配网格间的数据传递计算。     

一种基于Euler Spiral的缺失边界修复算法

在总结分析相关工作的基础上,提出了一种基于Euler Spiral修复认知轮廓中缺失边界的算法。该算法首先通过活动轮廓模型进行认知轮廓的初始定位,将视觉的预测性插值问题转化为中间插值问题,然后结合取向估计和Euler Spiral修复缺失的轮廓边界,取代了活动轮廓模型的迭代优化过程。对典型认知轮廓图形和遥感图像的实验结果验证了算法的有效性。