基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

基于指导滤波的单次曝光强度关联成像研究

针对低采样条件下单次曝光强度关联成像重构图像质量不理想问题,提出一种基于指导滤波的单次曝光强度关联成像重构算法。首先,通过快速投影Landweber正则化获得较低质量的初始估计图像,然后将该图像作为指导图像,采用指导滤波进行多次联合迭代,最后获得去噪后的高质量重构图像。在不同采样率条件下与基于压缩感知全变差低秩约束算法的重构图像进行了对比分析,数值模拟和实验结果均证明了本文算法的有效性。     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分集的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

基于FastICA的高光谱图像压缩技术

提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)的高光谱图像压缩算法。首先引入虚拟维数算法估计图像中的目标端元个数,进而提取出感兴趣的目标端元矢量,并初始化快速独立分量分析的混合矩阵;利用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,从降维后的主分量中提取独立分量;对独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,实现目标分割。对高光谱图像进行谱间Karhunen-Loeve变换,利用比例位移法对感兴趣目标的小波系数进行提升,最后对各主分量进行最优码率的SPIHT压缩。实验结果表明,该方法在获得较高压缩性能的同时能够有效地保留感兴趣的目标。     

基于总体方差最小消去DCT的方块效应

提出基于总体方差最小消去离散余弦变换DCT的方块效应,推导出水平集方程,用最小/最大曲率流替代水平集中的平均曲率流。该方法在平滑噪声和消去方块效应的同时,能保留图像的主要结构特征。后续分割实验结果表明,该方法比均值滤波后的图像有更好的视觉和分割效果。     

基于滤波-还原的二维条码识别投影算法

给出了一种基于PDF417二维条码结构特性的算法,该方法设计滤波器滤除噪声部分,再采用点搜索法进一步去除不符合条码边界特点的孤立的点和容易与边界混淆的竖直划痕。对条码图像进行复原,由于基本清除了污染,污染部分找不到复原的种子,不会被恢复。该方法可以去除滤波对有效条码边缘的影响,同时保证图像的可靠恢复。对于恢复后的条码图像采用改进的边缘检测投影方法译码。实验结果表明该方法具有良好的性能,可以降低对条码纠错等级的要求,提高了译码的效率和准确率。     

彩色图像脉冲噪声的自适应矢量滤波

提出了基于噪声像素检测的自适应矢量滤波器的新方法,该法对图像中噪声像素进行检测时,仅对噪声像素进行矢量滤波,而对非噪声像素则保持其原值不变,并可根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。新滤波器能有效地滤除彩色随机脉冲噪声,并保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器、方向一距离滤波器、方向一幅度矢量滤波器等非线性滤波器。     

散斑干涉计量图像自动处理系统

着重从光学系统和图像处理系统两部分来论述一种自动处理系统。在光学系统部分,论述散斑计量的基本原理和方法,并给出了测面內和离面位移的计真公式;图像处理部分,主要就散斑条纹图的处理提出了一种新方法,即密度滤波法及相应的条纹中心特征提取方法。实验结果表明:该自动处理系统具有一定的理论和实用价值。     

基于双目视觉的智能车辆障碍物探测技术研究

鉴于障碍物探测是越野智能车辆自主导航的关键环节,为此针对越野环境光照多变、地形复杂的特点,提出了一种适用于越野环境的双目视觉障碍物检测技术,即首先对系统进行标定和坐标变换,以抵消地形的影响;然后采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)对图像进行预处理,以削弱噪声、光照和对比度的影响;接着在特征匹配部分,用提取的图像的亚像素级Harris角点特征参与匹配;同时基于RANSAC方法估计基础矩阵,再通过对极几何约束匹配来提高系统的实时性,并采用连续性约束消除误匹配,最终获取环境的3维信息;在障碍物提取部分,则通过线性插值来构建车前环境的高程图像;最后通过边缘提取和形态学处理来最终检测障碍物。此外还通过不同环境中的检测实验,验证了该算法的可行性及有效性。     

各向异性光流法的目标边缘检测

光流法是在图像序列中对二维物体的运动矢量估计,用经典的HS算法计算时,目标与背景对比度小或有噪声将导致较大的虚警概率。而运用各向异性高斯核,运用非极大抑制条件,可以较好的抑制噪声,同时也保留了目标边缘,进而提高了梯度偏导的准确度。较好地解决了微分光流法的不足,从而提高了计算精度。最终对序列图像中动目标的边缘检测进行了方法改进,Gabor函数的替换以及实验表明算法的有效性。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。     

稀疏正则化方法的超声信号反卷积

提出了一种在稀疏分解框架下的超声信号反卷积模型,改善了超声成像的质量。该模型包含两个正则项,分别约束信号的光滑性和字典表示的稀疏性,并应用高阶统计量和MA模型估计系统的点扩散函数。模型直接求解很困难,采用分裂Bregman方法交替迭代求解;并对反卷积的信号进行动态滤波、包络检波、二次抽样、动态压缩、灰阶映射等处理,得到超声灰度图像。实验结果表明,该反卷积方法成像比直接成像的分辨率高,图像的对比度得到增强,斑点噪声明显减少。     

纯方位系统定位与跟踪的加权法数学模型

基于多方位一初距最小二乘滤波,对纯方位系统单目标定位与跟踪问题,给出了加权搜索法;并进行了具体算法设计,对不同航路进行了大量仿真实验,验证了理论的正确性。     

纯方位系统定位与跟踪的加权法数学模型

基于多方位一初距最小二乘滤波,对纯方位系统单目标定位与跟踪问题,给出了加权搜索法;并进行了具体算法设计,对不同航路进行了大量仿真实验,验证了理论的正确性.     

保图像细节的DWAWMTMF算法

提出双窗自适应加权中值-截尾均值滤波算法。根据信号结构特征设计出自适应计算滤波参数的方法,该方法在抑制加性混合噪声和保图像细节等方面有优良的性能,综合性能优于3LH+、DWMTMF、ACWM。     

改进的Wiener滤波在图像恢复中的应用简

在Wiener滤波进行图像恢复时,利用遗传算法（GA,Genetic Algorithm）全局和局部搜索力强的优势,搜索Wiener滤波的信噪比最优Г.为了得到最优Г值,利用峰值信噪比（PSNR,Peak Signal-to-Noise Ratio）作为图像恢复质量评价指标,对经过处理的LIVE数据库图像、IKONOS、ZY-3卫星图像进行实验.结果表明：无论图像噪声大小,该方法都可以找到Wiener滤波的最优Г值.     

高速PCB上同步开关噪声抑制的多级电容法

基于微波网络理论,研究了同步开关噪声的传播与抑制,提出了一种新的抑制噪声传播的多级电容法,研究表明该方法采用多列分布电容和增大噪声路径传输损耗能够有效地抑制噪声的传播,提高电容噪声抑制的效率。通过FDTD仿真和测试结果验证了该方法的有效性,并给出了多级电容法抑制噪声的应用规则。     

移动载荷识别的B一样条函数逼近法

基于欧拉梁振动理论及最小二乘法，提出了利用B－样条函数逼近法识别桥上移动荷载。通过B－样条函数拟合桥梁挠度识别桥梁模态响应，由梁的模态方程和最小二乘法识别桥上移动载荷。并进行了计算机仿真，获得了令人满意的效果。该方法具有很强的实用性和抗噪声干扰能力。