一种基于二进提升方案的医学图像增强

通过分析和研究二进提升方案,得到一种新的提升二进小波滤波器的构造方法.以新的B-样条二进小波作为初始二进小波滤波器,结合二维6 trous算法对原始医学图像进行多层分解,根据分解后系数特点,一方面对不同级数的高频系数利用单阈值和双阈值函数增强,对低频子带系数用线性拉升来扩大图像的整体对比度.另一方面结合消失矩条件,调整滤波器的提升参数,构造了具有线性相位、紧支撑、高阶消失矩及有限长的单位脉冲响应的提升二进小波,并将其与初始二进小波滤波器增强后图像进行比较.仿真结果表明提升后的滤波器对于对比度低、弱光照图像比初始滤波器的增强效果有了进一步提高,噪声放大问题有明显改善,更好地突出图像边缘特征、保留了图像更多细节信息.     

基于多尺度几何分解的光照不均图像增强方法

针对光照不均匀的图像,结合W系统和NSCT变换,提出了一种新的图像增强方法.方法首先利用W变换对图像进行多尺度分解,然后利用NSCT中的非下采样方向滤波器组对尺度分解中的高频部分进行方向分解,得到不同尺度不同方向上的变换系数.在多尺度几何分解的基础上,对低频子带图像采用动态直方图均衡化、高频子带图像采用同态滤波的方法进行增强处理,最后利用非线性函数减小图像明、暗部分灰度值的差异,得到最后的增强结果.仿真实验结果表明,算法无论在视觉效果上还是客观评价指标上都优于其他被比较的四种增强算法,对于过亮、过暗以及局部光照不均匀的图像均取得了更好的增强效果,在增强图像细节的同时能有效抑制图像的伪吉布斯失真和过增强失真.在评价指标上,算法对三组经典图像处理后的增强图像的信息熵分别达到了10.0755、9.7879、10.5338,明显优于其他方法.     

多小波图像插值算法研究

与单小波变换一样,多小波变换同样具有多分辨分析的特性,1次多小波变换可以将图像分解成4个低频子带和12个高频子带,而且原图像的大小是每个子带的4倍.根据多小波变换的这一特点,利用原图像与经过1次多小波变换后的各高频子带的信息,并考虑各子带的分形维数,提出了一种新颖的灰度图像插值算法.实验结果表明,与传统的插值算法相比,例如双线性插值与双三次多项式插值,该算法的插值效果较好,且克服了单小波插值中出现的斑点干扰.     

一种结合小波模极大值法和Canny算子的目标提取方法

针对基于小波变换的目标提取中忽略低频子图像的一些重要信息的问题.提出了一种基于小波变换的模极大值法和Canny算子的目标提取方法.在小波域中,通过求解局部小波系数模型的极大值点提取(检测)高频边缘,利用Canny算子提取(检测)低频边缘.然后根据融合规则对两个子图像边缘进行融合.实验结果表明,该方法不仅能有效地增强图像边缘,而且能准确地定位图像边缘.     

基于字典学习方法的CT不完全投影图像重建算法

对于不完全投影角度的重建研究是CT图像重建中一个重要的问题.将压缩感知中字典学习的方法与CT重建算法ART迭代算法相结合.字典学习方法中字典更新采用K-SVD(K-奇异值分解)算法,稀疏编码采用OMP(正交匹配追踪)算法.最后通过对标准Head头部模型进行仿真实验,验证了字典学习方法在CT图像重建中对于提高图像的重建质量和提高信噪比的可行性与有效性.另外还研究了字典学习中图像块大小和滑动距离对重建图像的影响     

基于D.C.分解的一类箱型约束的非凸二次规划的新型分支定界算法

提出了一类求解带有箱约束的非凸二次规划的新型分支定界算法.首先,把原问题目标函数进行D.C.分解(分解为两个凸函数之差),利用次梯度方法,求出其线性下界逼近函数的一个最优值,也即原问题的一个下界.然后,利用全局椭球算法获得原问题的一个上界,并根据分支定界方法把原问题的求解转化为一系列子问题的求解.最后,理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.     

基于样块和粒子群算法的图像修复

图像修复是近年来图像视觉研究当中的一个热点.Criminisi算法是一种比较常用的方法.为了消除原算法当中置信度和数据项相互影响的问题,并且考虑到平滑项对图像的锐化作用,对优先权的计算重新进行了调整.而将粒子群算法运用到最佳匹配块的搜索过程当中,避免了全局搜索带来的大工作量和不准确性,提高了算法的修复效率和准确性.经过仿真实验证明,改进后的算法不仅在PSNR值上有所提高,修复效果也更符合人们的视觉需求.     

基于DCT变换的车牌定位算法

车牌定位技术是车牌识别技术中最重要的部分,利用车牌图像在DCT域的水平和竖直能量值对图像进行进一步二值化处理,通过中值滤波和小区去除定位车牌.实验结果表明这种车牌定位方法具有算法实现简单、速度快、适应性强的特点.     

锥束FDK反投影重建算法的改进

FDK算法本质上是将二维的FBP算法推广到三维空间,其基本步骤可归纳为三步,分别是加权,滤波和反投影重建.在加权反投影重建的过程中需要重复计算相关函数,这会导致算法运算效率降低,考虑到相关函数的计算具有周期性,因此只需计算其中一部分,其余部分用已经算出的部分进行表示即可.同时,在加权反投影重建时需要进行二维插值,综合利用最近邻插值法和双线性插值法.通过建立仿真模型,分组实验得出改进后的FDK算法运算效率更高,重建图像更加清晰.     

牛顿拉夫逊算法在ERT反演问题中的应用研究

本文研究了电阻率反演成像(ERT)中的牛顿拉夫逊基础算法及改进问题.利用最小二乘法和Tikhonov正则化等方法将反演算法予以优化,获得了与实验样本结构吻合的碳纤维复合层的电阻率分布图像,推广了牛顿拉夫逊算法的数理反演模型.     

非平稳时间序列分析的WAVELET—改进GM(1,1)组合方法及其应用

提出非平稳时间序列分析的WAVELET—改进GM(1,1)组合方法.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行小波分解;然后采用能量阈值选择策略对高频系数进行处理,并将其与低频系数进行小波重构;最后运用改进的GM(1,1)方法预测.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果证明,该方法比传统的非平稳时间序列预测方法具有更高的预测精度.     

求解一类特殊二次规划问题的分布式牛顿算法

针对二次规划问题,现有的基于对偶分解和梯度方法的分布式算法由于没有充分利用目标函数的二阶信息,算法并不高效.针对一类特殊二次规划问题提出分布式牛顿算法,算法在计算对偶向量时使用Jacobi迭代,使算法不仅能够分布式执行并且可以并行运算.通过证明Jacobi矩阵的谱半径小于1保证了迭代的收敛性.最后通过数值实验说明分布式牛顿算法在运行时间上的高效性.     

基于Curvelet变换的数字水印算法

数字水印技术能起到版权保护的作用,从数字水印的鲁棒性与不可感知性要求出发,介绍了Curvelet变换的多方向、多分辨、带通特点及各层的系数特征,提出了一种基于Curvelet变换和HVS的图像数字水印技术,这种数字水印方法是将数字水印嵌入到原始图像经Curvelet变换后的高频系数构成的矩阵当中.仿真实验表明该算法简单有效,原图像与嵌入水印后图像差异小,水印提取准确,不仅能保证数字水印不可感知性,而且在对嵌入水印图像进行裁剪、加噪、旋转及涂改等攻击后具有较强的鲁棒性.     

基于分数阶微积分正则化的图像处理

全变分正则化方法已被广泛地应用于图像处理,利用此方法可以较好地去除噪声,并保持图像的边缘特征,但得到的优化解会产生"阶梯"效应.为了克服这一缺点,本文通过分数阶微积分正则化方法,建立了一个新的图像处理模型.为了克服此模型中非光滑项对求解带来的困难,本文研究了基于不动点方程的迫近梯度算法.最后,本文利用提出的模型与算法进行了图像去噪、图像去模糊与图像超分辨率实验,实验结果表明分数阶微积分正则化方法能较好的保留图像纹理等细节信息.     

基于非下采样Contourlet变换与TV模型混合图像去噪算法

在非下采样Contourlet变换的基础上,综合考虑全变差扩散和正态逆高斯模型,提出一种新的图像去噪算法.首先,对图像进行非下采样Contourlet变换,得到高频子带和低频子带系数.然后,对低频子带进行全变差扩散处理,对于方向带通子带,先通过分类准则对其进行分类,将其分为重要系数和不重要系数,对重要系数采样正态逆高斯建模,不重要系数采用高斯分布模型建模.实验结果证明,本文方法在视觉效果、峰值信噪比以及平均结构性上均优于许多算法.     

基于CEEMDAN小波包的MEMS水听器信号去噪

针对MEMS水听器接收水下信号时混入的噪声,提出一种CEEMDAN和小波包的联合去噪算法.方法是利用CEEMDAN将含噪信号分解成一系列的IMF分量,IMF由高频到低频排列.由于高频噪声和低频干扰,所以要分别对高频和低频IMF进行处理.根据每层IMF的频谱分析,去掉前几层和后几层IMF分量形成一个带通滤波器,然后将剩余分量进行重构信号.最后,利用小波包对重构信号去噪得去噪信号.通过仿真实验和中北大学汾机实测实验验证了算法的有效性,并在去噪效果和性能指标上较单一CEEMDAN和小波包去噪有明显提升.     

一种Retinex问题的加权总变分方法

人类视觉系统在不同光照强度下对同一场景感知到的色彩是相同的,这种现象被称为颜色恒常理论.Retinex理论解释了这一现象并表明人类视觉的色彩感知与光照强度无关,只与物体的内在反射属性有关.Retinex问题是要从在一定光照强度下记录的图像中获取反应物体本身属性的反射值,从而获得物体的真实色彩.提出了解决Retinex问题的加权总变分模型,在所提模型中利用权函数更好地保持了图像的纹理特征和边界信息,并设计了交替最小化方法求解所提模型.实验结果表明,加权总变分模型能够得到更好保持图像的纹理特征和边界信息的反射图像和增强图像.     

泊松化图像复原的交替最小化算法

为了快速地去除图像中的泊松噪声,本文在传统的交替方向算法基础上,结合松弛算法提出了一个改进的快速交替最小化算法.与经典的数值算法相比,数值试验表明提出的新算法不但能有效地实现泊松化图像复原,还能大幅度地提高数值计算的速率,并显著地减少电脑的CPU运行时间.     

基于最优D.C.分解的单二次约束非凸二次规划精确算法

本文提出一种基于最优D.C.分解的单二次约束非凸二次规划精确算法.本文首先对非凸二次日标函数进行D.C.分解,然后对D.C.分解中凹的部分进行线性下逼近得到一个凸二次松弛问题.本文证明了最优D.C.分解可通过求解一个半定规划问题得到,而原问题的最优解可以通过计算最优凸二次松弛问题的满足某种互补条件的解得到.最后,本文报告了初步数值计算结果.     

基于微分进化算法的FCM图像分割算法

为提高模糊C均值(FCM)算法的自动化程度,提出基于微分进化算法的FCM图像分割算法(DEFCM),利用微分进化算法全局性和鲁棒性的特点自动确定分类数和初始聚类中心,再将其作为模糊c均值聚类的初始聚类中心,弥补FCM算法的不足.实验表明该算法不仅能够正确地对图像分类,而且能获得较好的图像分割效果和质量.