无源毫米波超分辨算法及实时性研究

针对无源毫米波成像中图像分辨率低的问题,提出了一种改进的最大后验(MAP)超分辨算法。该算法结合了Wiener滤波复原算法和基于泊松分布的MAP算法的优点,使用Wiener滤波复原算法恢复图像通带内的低频分量,运用MAP算法作为主迭代过程实现频谱外推,同时保证低频分量不被破坏;并对该算法的计算复杂度和实时性进行了分析。通过仿真可知,该算法可有效地恢复图像截止频谱外的信息,提高图像空间分辨率,处理时间少,易于实现并行处理。     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

基于2维正面人脸图像的3维人脸重构设计与实现

为了实现基于单张2维(2D)正面人脸图像的3维(3D)人脸重构,采用基于形状和纹理映射的3D人脸重构方法。首先通过主动形状模型及显式形状回归等算法提取预处理后2D人脸图像的特征点及其坐标和纹理信息,然后在标准3D人脸模型Candide-3上建立2D人脸图像与3D人脸模型之间稠密对应的映射关系,再利用纹理映射方法对适配后的3D模型进行覆盖,以便得到与真实人脸高度相似的3D人脸模型,最后使用Open GL将2D图像作为纹理映射至目标3D人脸模型上成为一个真实的3D人脸。实验结果表明:该方法得到的3D人脸模型仍然保持着与原始通用人脸模型相似的形状,并具有良好的连续性和光滑性。     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

快门编码模型重影模糊图像盲复原方法

针对刑侦取证工作中经常出现的一种重影模糊图像,提出了一种快门编码模型来近似模拟重影模糊的本质,利用快门编码模型对重影模糊图像进行盲复原处理。实验结果表明了该快门编码模型对复原重影模糊图像的合理性,对实际拍摄的重影模糊图像,该算法能够有效地复原出模糊图像中的感兴趣信息,具有较高的实用性。     

基于部分有界互相关图像匹配算法的车辆视频跟踪

归一化互相关算法作为一种基于穷举原理的块匹配方法,其计算精度高、鲁棒性好,但计算量大。为提高图像相关匹配算法的搜索速度,在传统的有界部分相关算法基础上,提出了以自适应二分法为基础的匹配方式,将模板图像的每行分成灰度高低不同的两块,依据两块的灰度高低先后进行相关计算。该算法保持了边界部分相关算法速度快的优点,同时在每次搜索中给出更高的阈值,过滤掉不符合要求的匹配点,从而加快了有界部分相关算法的计算速度。实验结果表明:改进后的算法在精度不变的情况下运算速度得到提升,能够快速准确地跟踪行驶中的车辆。     

WorldView-2遥感图像融合新方法

新型高分辨率World View-2星载图像的出现给现有的图像融合技术带来了更大的挑战,该文提出了一种全色光和多光谱图像融合新方法。首先采用最近邻插值对多光谱图像重采样放大;然后结合World View-2各波段光谱响应特点利用多元线性回归构造出低分辨率全色光图像,通过对原始高分辨率全色光图像空间细节信息的提取并将其注入至多光谱图像的成分空间中;最后经对应分析反变换得到融合结果。实验结果表明,该方法在融合World View-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息两方面达到较好的平衡,优于现有的几种融合方法。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

基于自动识别理论的车牌定位算法研究

车辆牌照的自动识别是智能交通系统中的一项重要技术，而车辆牌照的定位又是车牌识别的关键点之一。依据二值化图像中车牌区域跳变频率高的事实，本文提出一种算法来确定车辆牌照在原始图像中的水平和垂直位置，从而定位车辆牌照。实验结果表明本论文提出的车辆牌照定位算法是一种可行的车牌定位方法。     

元胞自动机变换可恢复图像认证算法

提出一种基于元胞自动机变换的可恢复图像认证算法,将图像分割成不重叠子块,对每个子块进行两层二维元胞自动机变换CAT,从第二层低频系数生成子块认证水印和恢复水印,分别嵌入当前子块和对应子块的第一层低频系数,形成含水印图像;用认证水印进行图像认证;用恢复水印恢复被篡改图像子块。实验表明,该算法安全性高,且具有很强的抗VQ攻击能力。     

Delaunay三角剖分插值用于超分辨成像

微变焦超分辨成像在插值重建方面比较困难,目前基于最小二乘估计的频域模型和空域模型也都存在一些局限性。为了兼顾超分辨成像的实时性和精确性,该文在图像重建过程中,借鉴Delaunay三角剖分的数学概念,采用随机增量算法,定义了基于Delaunay三角剖分的插值算法。该算法可以提高分辨率,降低运算量。仿真实验结果表明,该算法在图像重建的时间和均方误差方面,均优于共轭梯度最小二乘法,其中基于Delaunay三角剖分的三次方插值算法的优越性更为突出。     

基于小波域分形编码的图像插值

传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。     

GA改进的统计组合模型在个人信用评估中的应用

将分类精度作为遗传算法的适应度函数,利用遗传算法改进了基于线性回归和Logistic回归的统计组合预测模型,并将其应用于个人信用评估。结果表明,遗传算法改进后的组合预测模型在总分类精度和两类误判率方面都低于单一模型以及基于误差平方和最小的组合预测模型。利用遗传算法改进组合预测模型并用于个人信用评估是具有优势的。     

基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法

以豪斯多夫距离为相似性度量,提出了一种对光照及背景变化具有鲁棒性的快速准确多人脸检测算法。由于豪斯多夫距离多模板匹配算法的复杂性,采用降低模型维数,寻找感兴趣区域和用变换间距离来寻找最适宜模型等多种方法提高计算豪斯多夫距离的效率。实验结果证明该算法能快速准确检测人脸。     

一维运动目标的特征估计

为了提取具有强平稳杂波背景和空间距离很近的散射体环境下运动目标的高距离分辨率特征,文中首先建立了强平稳杂波环境下运动目标的数学模型,采用基于松弛算法的非线性最小二乘算法估计了目标特征与杂波;然后对该算法进行了仿真实验,用最小均方误差与克莱美-罗界进行比较验证了该算法的优越性。数字举例证明了该算法在强平稳杂波环境下,对运动目标具有高分辨率和较好的估计性能。     

基于视觉模型的双正交小波图像水印算法

提出了一种基于人类视觉系统模型的双正交小波多分辨图像水印算法,该算法充分利用小波多分辨的优点及人眼视觉系统的特性,保证了水印的不可见性及鲁棒性,同时在检测水印时也不需要原始图像,仅需涉及到相关的几个细节子图。实验表明该水印算法对于中值滤波、叠加加性噪声、JPEG有损压缩三种图像处理都是鲁棒的。检测算法还有计算量小,检测速度快的特点。     

SAR图像的分维特征提取

通过对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像的目标统计特性的分析，从理论上证明了ＳＡＲ图像的分维现象的存在性，提出了一种ＳＡＲ图像分维特征提取算法；最后，利用分维特征对分辨力为３ｍ×３ｍ机载Ｘ—ＳＡＲ成像数据进行了分割处理。     

MRF和GM模型高光谱图像地物标记

利用马尔可夫随机场和高斯混合模型构造了一种对高光谱图像进行地物标记的新方法。该方法利用PCA降维后的高光谱图像及其差分图像的先验信息建立高光谱图像的随机模型,并把最大后验估计作为地物标记优化的评判标准,用模拟退火算法实现地物标记。实验结果显示该算法是一种精确、高效、稳定的图形标记算法。