选择性计算的快速非局部均值图像去噪

针对非局部均值(NLM)图像去噪算法度量像素间的相似性计算强度高的问题,提出了一种选择性计算的快速NLM去噪方法。在图像块像素灰度值向量空间距离计算时,利用L2范数逐次消元法,只需在图像积分图上通过少量加法运算即可剔除大量相似性低的像素点,有效地减少计算强度。根据图像空间相关性强的特点,提出了基于patch测地线距离的动态调整搜索区域的方法。实验结果表明,与其他经典算法相比,该方法获得了较好的加速,也提升了NLM算法的去噪性能。     

基于harris角点的电子稳像算法研究

研究了一种基于harris(哈里斯)角点匹配的电子稳像算法。为了实现电子稳像,该算法首先从震动图像中搜索所有的哈里斯角点,然后选择左上角的角点作为模板,在震动前的图像中寻找匹配部分,从而计算出运动向量,最后根据该运动向量计算出稳定的图像。结果表明,该算法是一种快速、高效而且稳定的方法,在井下智能监控系统的应用中能取得良好的效果。     

核偏最小二乘算法的图像超分辨率算法

提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法。该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系的特征,并对图像进行分块;依据相应的高低分辨率图像块的关系,使用KPLS建立起回归模型;在复原时,依据该模型回归得到高分辨率的图像块,将图像块拼接为高分辨率的图像。通过对人脸图像和车牌图像的实验结果,表明该算法无论是对人脸图像还是车牌图像都能取得较好的复原效果。     

基于原子能量特性的快速图像匹配追踪(英文)

稀疏分解在图像处理中应用的关键障碍之一是图像稀疏分解速度十分缓慢。针对这一问题,提出了一种新的图像稀疏分解的匹配追踪快速算法。研究了图像稀疏分解中使用的原子的能量分布特性,根据原子能量的分布特性,图像匹配追踪中的绝大部分的计算可以省略,因而极大地提高了图像匹配追踪的计算速度。实验结果表明,新的算法比传统的图像匹配追踪算法速度提高了许多倍,而恢复图像的质量没有任何的降低。     

基于帧差法与SURF匹配的异纤机棉流速度测量

针对异纤机输棉通道内棉流速度的不确定性导致其打击精度无法提高的问题，课题组提出了一种基于帧间差分法和SURF特征匹配算法相结合的混合棉速测量方法。首先，对采集到的棉团图像进行预处理，采用帧间差分法提取棉团边缘信息，得到分离的二值化棉花图像；其次，基于形态学操作对二值化图像进行腐蚀、膨胀运算，得到完整的待检测棉团信息；最后，通过SURF特征点匹配算法对2幅图像中的特征点进行匹配，计算相邻帧间同名点之间的像素距离，将像素距离转换为实际距离后，计算得到棉团运动速度。研究结果表明：与直接匹配相比，特征点数量减少了67.8%，无效匹配点对减少了97.47%，算法计算所得速度与直接计算所得速度误差低于4%。课题组提出的算法可以满足实际工业应用要求。     

基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法

高精度的图像配准是SAR图像融合的前提条件之一.针对相位相关匹配方法用于强相干斑噪声的多波段、多极化SAR图像匹配时存在的缺点,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法.首先,利用图像问的中心频谱值之比实现尺度预估计;然后,在相位相关过程中,针对强噪声图像的互功率谱的逆傅里叶变换图存在多峰的情况,通过脉冲值的局部搜索得到最佳的匹配参数;最后,校正待配准图像,达到精确配准.实验结果表明,文中算法对于多波段、多极化SAR图像具有良好的匹配效果.     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

对视频传输协议H.26L的实现及改进

针对H.26L视频编码方案中提出的一些新算法,结合实现结果做了阐述和比较,通过比较提出了改进的算法。采用了更优越的搜索方法增加了图像搜索的质量。在消除块效应方面,采用了双向插值的方法来加以处理。在编码方面,针对H.26L提出的帧内预测编码,利用图像宏块在空间上的相关性对量化后的操作块进行判断并选择是否合并,然后再进行编码,这一改进算法在对图像质量、信噪比影响不大的情况下,使图像压缩率有较明显提高,并且算法简洁,易于理解。     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。     

一种快速整像素运动估算算法研究

在对已有快速整像素运动估计算法中使用的模板进行分析和实际测试的基础上,提出了一种新的适合于大运动矢量搜索的搜索模板,然后把该模板和小菱形模板结合起来而形成了一种新的快速运动估计算法。该算法充分利用了相邻块运动矢量的相关性以及运动矢量的中心偏置特性,显著减少了运动估计的运算量。把该算法运用到视频编码标准H.264/AVC中,取得了良好的编码效果,实验结果表明,新的运动估计算法和FS及DS算法相比平均搜索速度分别提高了98.08%和48.71%;重建图像的信噪比比DS算法平均提高了0.001875dB,更接近FS算法的编码质量。     

块运动估计的研究进展

运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的2维运动向量场的过程。运动估计在超分辨率图像复原中的作用是把所有低分辨率观测帧的像素映射到参考帧的相应位置。精确的运动估计是超分辨率图像复原的关键。基于块的模型是超分辨率图像复原中常用的运动估计方法。介绍了块运动估计的概念,概述了4类快速块运动估计的方法,详细描述了第1类方法中几种主要算法的搜索过程,并将多种快速块匹配算法进行了总结比较。     

时间平均莫尔条纹的信息隐藏技术

莫尔条纹信息隐藏技术避开复杂的计算进行解密,却存在隐蔽性不足的缺点。通过计算贝塞尔函数、灰度值和谐波振幅等得到时间平均莫尔条纹。时间平均莫尔条纹信息隐藏技术的载体图像和秘密信息由一组时间平均莫尔条纹组成,初始相位匹配和随机置乱算法将秘密信息嵌入到载体文件,保证了肉眼不能区分秘密信息与背景图片之间的差异,秘密图像只有按照预先计算的振幅振动才能显示原始的秘密信息。验证了秘密信息的安全性。     

缺少控制点的无人机遥感影像几何畸变校正算法

针对无人机遥感影像存在多种几何畸变,设计了缺少地面控制点的无人机遥感影像几何校正算法。在改进角点匹配算法的基础上,提出以分块的方式提取图像中心区域角点作为基准控制点对另一幅图像进行几何校正的算法。该算法先以两个图像A和B中心点连线的中垂线划分重叠区域为K1和K2两块,取图像A上靠近中心点的重叠区域块K1A为基准,选取K1A内有效角点为基准控制点,以图像B上对应的角点为待校正控制点;然后求出基准控制点和待校正控制点间的多项式对应关系式,校正重叠区域块K1B上的每个像素,以类似的方法校正另一块重叠区域K2。实验结果表明,通过算法校正后的无人机遥感影像,几何畸变残差明显减小。     

基于直方图均衡化的PCA SIFT图像特征提取与匹配改进算法

为了克服SIFT算法运算量大、运算耗时长和实时性不强的缺点,课题组提出了基于直方图均衡化PCA SIFT算法,以增强 灰度图像的明暗对比度,增加匹配成功率,改进描述子生成方式,沿用主成分分析法（PCA）降低特征检测维度,减少耗时。仿真实验表明该算法有效地减少了 运算时间,并且一定程度上减少了不必要的特征点的匹配数量。新算法能有效减少运算量。     

基于改进形状上下文的双焦图像深度估计

针对深度估计时两幅双焦图像特征点的误匹配问题,提出了一种基于改进形状上下文特征点的校正方法。首先引入了对尺度、视角、光照等具有不变性的SSURF特征向量,利用SSURF特征向量匹配算法在双焦单目视觉系统采集的焦距不同的两幅图像之间进行目标SSURF特征点的匹配。提出一种改进的形状上下文描述符,对局部特征匹配点对进行误匹配的校正。然后根据空间物点与所成像点距图像中心矢量大小及摄像机的焦距值之间的几何关系,利用校正后的特征点完成相关的计算从而获取目标物的深度信息。实验表明,校正后的方法进行深度估计具有较小的误差和较好的估计效果。该深度估计方法有较大的实用价值。     

基于SURF算法的红外图像拼接方法的改进

针对红外图像拼接存在速度慢、精度低的问题,将常用的几种可见光图像配准算法用于红外图像配准对比实验。选择其中 实时性和准确性较好的SURF算法进行优化改进,采用的方法是图像区域分块、阈值化处理和特征点匹配对两级筛选（筛选条件根据不同对象可实时调整）。在 不牺牲准确性的前提下,改进方法有效地提高了红外图像拼接的实时性。实验证明笔者提出的红外图像拼接改进方法的有效性。     

长条型区域上双调和方程的重叠型算法

在交替迭代思想的基础上,提出了一种求解长条型内边界的外区域上双调和方程的区域分解算法,这种算法,通过作椭圆型的人工边界把原区域分成有界子域和无界区域两部分,利用重叠型区域分解算法-Schwarz交替法进行求解.此算法能大大缩小计算区域和减少计算过程,对求解长条型外问题十分有效.     

基于最近邻域搜索的天线调谐器调谐算法

介绍了天线调谐器阻抗匹配网络的结构和调谐的本质,提出采用基于启发式算法的邻域搜索算法来解决这一个NP-hard问题;给出了基于固定步长的最近邻域搜索算法的迭代步骤,通过对邻域结构和搜索方式的改进,降低了搜索空间、加快了调谐速度;最后采用基于最近邻域搜索的4种算法对10 m短波鞭状天线进行匹配仿真,验证了改进算法的有效性.     

基于权重阈值的图像匹配方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在低照度情况下存在匹配特征点数目少，会丢失部分重要信息的问题，课题组提出先对图像进行预处理，即增强对比度，提高亮度，使特征信息更明显，特征点更充足，再使用SIFT算法提取特征点；针对SIFT算法因特征描述符维数过多导致耗时长，实时性差的问题，课题组提出一种新的特征点描述方式，降低了描述符维数，提高了算法运行速度；最后，针对SIFT算法匹配过程中对描述符所有维度设置统一阈值易造成误匹配的问题，课题组提出一种权重阈值的方法，对距离特征点不同位置的种子点设置不同的阈值，提高匹配正确率。实验表明：与SIFT算法以及PCA SIFT算法相比，改进的算法匹配精度提高了10%~20%；同时，匹配时间也有所提高。该算法既有效提高了匹配正确率，又缩短了算法运行时间。