组合层内和层间小波系数的图像去噪方法

建立了能利用系数层间和层内相互依赖的关系模型,推导了应用最小均方误差原理去除图像中噪声的算法,而且运用隐参变量描述方式,使得小波系数那种反映图像边缘强度特征的空间变属性表现了出来,使算法具有空间自适应能力,实验结果显示该方法比目前存在的一些方法更具优越性。     

基于直线特征及模板倾斜修正的图像匹配定位

针对火炮发射图像序列中运动目标后座的旋转问题,提出了基于直线特征及模板倾斜修正的匹配定位方法。该方法首先利用Hough变换提取出具有反应倾斜角特征的直线,与基准直线比较,算出直线旋转角度α,再把包含模板的基准图部分区域旋转α后截取新模板,使问题回到只有平移的情况并进行去均值归一化相关法（NNPROD）匹配。实验与分析表明,该方法可以有效地解决存在旋转、灰度对比度变化大、噪声干扰强、强光饱和等情况下的匹配定位问题,匹配精度较高。     

数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用

提出数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用。首先计算原始图像和隐写图像在通用图像质量指标下的失真测度,然后利用数据挖掘技术建立一个预测模型,完成失真测度到已知隐写概率的映射,模型的输出即为预测隐写概率。实验结果表明,使用该方法得到的预测隐写概率和已知隐写概率的相关度,当使用训练样本时达到0.951以上,使用测试样本时达到0.943以上,达到了很好的预测效果。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

复杂背景条件下的红外图像末制导技术

通过结合目标红外特征,研究了空-空弹在复杂背景条件下的目标红外成像末制导的技术原理和实施途径。对复杂地背景的辐射特征和主要空中攻击目标军用喷气战机的目标红外辐射源类型作了分析,研究了红外目标特征的提取方法和算法。     

具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法

针对当前具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法在内存开销方面考虑的不足,提出一个更为通用的波形部署决策系统模型,将波形的处理开销、内存开销和通信带宽开销都纳入到波形部署决策过程中,并设计了一种基于动态规划的波形部署决策算法以最小化波形对平台各种计算资源的占用总和。仿真结果表明,内存对波形部署决策具有重要影响,与未考虑内存开销的解决方案相比,平台支持的平均最大波形数目和平均处理资源利用率均下降40%左右。     

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。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

使用图像优化方法估计水体调制传递函数

针对水体属性的变化使图像复原困难的问题,提出了一种从退化的水下图像中估计自然水体调制传递函数的方法。该方法首先建立了自然水体的调制传递函数与其固有光学特性参数之间的关系,然后采用图像复原技术对图像进行复原,最后使用粒子群优化算法来优化调制传递函数的相关参数。仿真实验表明:该方法能有效对水下图像进行复原,且不需测量水体的光学参数就能估计出自然水体的调制传递函数。该方法用于水下激光成像系统的图像复原可取得明显效果。