图论有效性算法的基本分析

欧拉解决了哥尼斯堡桥问题 ,奠定了图论的基础 ,事物间的二元关系能够容易地用图模拟 ,许多大网络、大系统问题 ,经过用图模拟 ,使研究变得概念清晰、形象直观、目标明确和计算简化。图论问题看似简单 ,其实内部涉及到的关系是极其复杂的。本文对一些常用的有效性算法作了一些基本分析。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

基于边缘重叠的图像全自动拼接技术

针对现有图像拼接方法的缺点提出一种全自动图像拼接算法,该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度.利用迭代法自动求得图像的最佳分割阈值,二值化原始图像,经过标记、筛选等处理后快速提取出边缘重叠图像匹配过程中所需的特征模板.通过提取出的特征模板利用基于灰度的方法确定图像的最佳拼接线,从而实现图像正确、平滑的无缝拼接.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于区域的小波变换图像压缩

由于小波变换的全局分解性,因而并不适用于固定形状（或对象）的图像分解。为了解决这个问题,本文提出了基于感兴趣区域的小波变换（RWT）,在计算复杂度上与现有算法相比有所减小。由于RWT算法仅仅处理原始图像中的区域部分,因而与传统的小波变换相比,它的计算复杂度要小的多。实验结果表明,图像中的任何区域都可用RwT算法分解,用R册逆运算完全重构。此外,在压缩比相同的情况下,由于RWT算法产生较少的高频的信息,因而要比形状自适应小波变换实用。     

双预测结构融合的复杂红外图像背景抑制算法

针对复杂红外图像的背景抑制问题,提出了一种双预测结构融合的复杂红外图像背景抑制算法.算法以图像中每个像素为中心,在其局部区域内根据灰度相似程度和空间分布相关性计算像素的核值相似程度,然后根据核值相似程度有侧重地融合两种不同结构的空间滤波器的输出作为最终的预测结果,最后将原始图像与预测图像相减完成背景抑制.实验结果表明,本文提出的算法能够较好地抑制不同红外图像中的复杂背景,算法结构简单,具有较强的应用价值.     

基于FPGA的图像中值滤波处理技术研究

为改进图像中值滤波传统算法占用资源量大,计算耗时多的不足,在分析了基于现场可编程门阵列(FPGA)的传统图像处理技术基础上,提出改进算法,通过直接找出像素值中的最大值、中间值和最小值的方法,快速找出中值,达到减少逻辑资源的占用和计算量,缩短图像处理时间的效果。实验结果表明,该方法能有效抑制图像噪声,改善图像质量,提高图像处理速度。     

小样本条件下基于最大似然估计的极化SAR图像等效视图数估计新方法

首先,推导了Wishart分布矩阵行列式值的最大似然估计表达式,利用查表法解决了该方法计算复杂性问题,并经过仿真实验证明了该推导的正确性;其次,将矩阵行列式的最大似然估计应用到PolSAR图像等效视图数的估计中,提出了等效视图数最大似然估计和矩阵行列式值最大似然估计的n次迭代估计算法(n次迭代LML-DML)。仿真和实测数据的实验结果表明:该算法在样本数较少的情况下明显提高了估计精度。该算法对于解决Wishart分布区域样本数较少的中低分辨图像的等效视图数估计问题有重要的应用价值。     

一种改进的遥感图像分形维数提取算法

基于离散分形布朗随机场的图像分数维提取方法,在综合分析和实验验证的基础上,提出了一种改进的图像分形维数计算方法。仿真实验证明,该算法相较于原算法计算结果稳定,不同地物的区分能力强,能够应用于遥感图像的地物分类。     

图像纹理模板匹配算法的改进与实现

为了提高图像匹配算法的实时性和复杂场景跟踪的稳定性,改进一种基于图像纹理的模板匹配算法(TTM).在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵,然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值,最后,通过加权求和得到最终的目标相关置信度.其中逻辑运算可以并行处理,所以计算量将大大减少,因此具有很强的实时性.又因为跟踪过程中,目标图像必然存在突发性的变化,对模板合理地进行更新是目标跟踪的关键,在上述的图像相似度度量方法的基础上,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高.实验结果证明了该方法的优越性.     

基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

基于结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位

为了提高现有虹膜定位算法速度和精度,必须充分利用人眼虹膜图象固有的结构性特征,提出了基于虹膜结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位算法.在内边界定似时,根据二值化、形态学处理后图像的灰度信息确定瞳孔区域,然后采用最小二乘法圆拟合内边界.在对外边界定位时,由已知瞳孔位置参数以及虹膜结构特性构造一个虹膜外边缘自适应模板确定外边...     

基于傅立叶图像重建的车用换热器表面缺陷检测?

针对车用换热器表面缺陷检测问题,提出一种利用傅立叶图像重建提取方向纹理表面缺陷的算法。该算法采用局部二值模式（ LBP ）描述去除光照影响并对LBP图像进行快速傅立叶变换,通过频率域滤波和图像重建有效去除方向纹理的影响,由二值化及团块分析最终提取换热器表面缺陷区域。实验结果证明,本文算法可以快速、有效地检测出换热器表面缺陷。     

基于梯度方向二进制模式的空间金字塔模型方法

空间金字塔模型由于其优势在当前图像分类中得到了广泛应用。然而,其码本生成和特征量化这两个环节具有较高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种新的局部特征表述———梯度方向二进制模式,首先对图像稠密采样得到多个子图像块,再将每个子图像块均匀划分为2×2个网格,计算每个网格的梯度直方图,然后对所有网格的梯度主方向进行二进制编码并连接为二进制串值,该二进制串值转换的十进制数即为子图像块的特征表述,最后将该特征表述嵌入到SPM模型中。在标准分类数据库上的实验结果证明了本方法在算法耗时和分类精度上均优于基于SIFT的SPM方法。     

基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法

二维最大熵图像分割算法充分利用了图像象素的灰度分布信息和各象素间的空间相关信息 ,因此具有很好的分割效果。但该算法的计算复杂度高、计算时间长。为解决这一问题 ,本文提出了一种基于遗传算法的二维最大熵法。该算法充分利用遗传算法的特点 ,极大地减少了计算量和存储空间。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

Contourlet变换域下的目标特征提取与识别

利用Contourlet变换对于高维信号的表示能力,在Contourlet变换下提取不变矩特征以及局部Contourlet二值模式特征,通过特征组合,提出了一种在多种外界变化条件下都具有较好稳定性的目标特征提取技术。对于Contourlet分解的低频分量,计算多尺度自卷积矩不变特征;对于Contourlet分解的高频分量,计算其局部Contourlet二值模式(LCBP),并利用两状态HMT描述LCBP系数,得到LCBP-HMT模型,提取模型参数作为特征向量;最后将提取出的低频特征以及高频统计特征组合成特征向量,从而结合了MSA的全局不变性以及LCBP的多尺度、多方向局部描述特性。最后分别对目标的二值图像和灰度图像进行实验,证明了算法在各种变化条件下均具有较好的识别效果。     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

Gabor二进制编码异源图像匹配方法

异源图像匹配是图像处理领域尚未解决的问题。其中,合成孔径雷达图像与光学图像差异较大,用现有方法匹配通常难以得到满意结果。针对这个问题,提出一种基于Gabor编码的异源图像匹配方法:选取一组Gabor滤波器,分别对大图和小图进行Gabor卷积;采用池化方法对卷积结果进行压缩表示;对池化结果二值化并转换为二进制表示得到Gabor二进制编码特征;采用二进制位操作计算实时图与基准图对应窗口特征的相似性,相似性最大值对应图像匹配结果。本方法采用二进制对图像进行描述,减少了计算量,同时也更好地描述了异源图像间的共性特征。实验结果表明,本方法具有较高的匹配概率,计算时间少于现有方法。     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

基于模板匹配算法的人眼定位方法

为了解决不同光线下人眼定位问题,提出一种将灰度阈值算法和模板匹配算法相结合的人眼定位方法。在该方法中,先对图像进行预处理,得到二值化图像,然后利用灰度阈值法,对图像的灰度值进行分析和比较,初步定位人眼可能出现的大概位置,缩小后期模板匹配区域。进一步利用模板匹配算法,在频域上匹配人眼,通过不同光线下采用相应的匹配权值进行匹配,精确定位人眼。实验结果证明,与传统单一模板匹配算法相比,该算法具有较好的光照鲁棒性,能够显著提高人眼的定位速度和定位准确度。