小波变换和模糊聚类的SAR图像斑点噪声去除

合成孔径雷达SAR图像的相干成像特性,不可避免的形成特有的相干斑点噪声,严重影响图像的地物信息提取和分类,需要进行去噪预处理。针对SAR图像斑点噪声的特点,针对SAR图像斑点噪声的特点,对图像进行小波变换分解,提出模糊聚类和软阈值收缩去噪的方法,利用模糊C均值聚类将小波系数分成包含信号能量和只包含斑点噪声能量两大类,对前一类小波系数进行软阈值降噪处理,而对后一类小波系数直接置零。实验结果的目视效果和评价指标均表明,小波模糊聚类和软阈值收缩有效地去除了SAR图像斑点噪声,图像视觉效果清晰,较好地保持地物目标的边缘等图像细节信息,去噪效果优于小波软阈值收缩。     

基于快速三因子分解和组稀疏正则化的高光谱图像去噪

为了有效去除高光谱图像中噪声带来的干扰,提升图像质量,在局部低秩和全局组稀疏结合的框架内提出了一种基于快速三因子分解和组稀疏正则化的去噪模型。首先,将高光谱图像分解成若干三维重叠图块并将其逐波段列化成矩阵,在快速三因子分解的框架下将这些矩阵分解为两个正交因子矩阵和一个核心矩阵,对核心矩阵添加L2,1范数最小化约束;其次,对高光谱图像空间和光谱方向的梯度张量分别添加组稀疏正则化约束;最后,将低秩矩阵的三因子分解和全局组稀疏正则化结合,可以充分挖掘图像的局部低秩和稀疏的先验信息,并去除各种混合噪声。在三个数据集上与五种经典模型相比,该模型的各项评价指标更高,去噪图像保留了更多细节信息,去噪效果更好。     

基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法EI北大核心CSCD

针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。     

基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法

针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。     

协作稀疏字典学习实现单幅图像超分辨率重建

字典的选择影响基于稀疏编码的图像超分辨率重建模型的重建质量。提出了一种基于协作稀疏表达的字典学习算法。在训练阶段,通过K-Means聚类算法将样本图像块划分为不同的聚类;构建基于同时稀疏约束条件的协作稀疏字典学习模型对每个聚类训练高、低分辨率字典;应用基于L_2范数的稀疏编码模型将图像超分辨率重建过程中输入图像块由低分辨率到高分辨率的映射转变为简单的线性映射,并针对不同聚类求得相应的线性映射矩阵。在重建阶段,输入图像块通过搜索与自身结构最相似的聚类来选择相应映射矩阵获得重建后的高分辨率图像。结果表明,本文算法通过改进字典学习过程实现了更好的图像超分辨率重建质量。     

采用非局部主成分分析的极大似然估计图像去噪

本文提出一种采用非局部主成分分析的极大似然估计去噪方法.首先采用非局部主成分分析算法来计算像素邻域间的灰度值和纹理结构相似性,然后通过极大似然估计方法估计最优复原图像.本方法使用非局部主成分分析克服现有局部性去噪方法模糊边界等缺陷,引入极大似然估计方法来改进现有非局部均值的简单加权均值去噪处理,从而提高对图像细节信息的复原能力.最后分别使用本文方法、非局部均值和局部极大似然估计三种去噪方法,在不同噪音大小和不同几何纹理复杂度的图像中进行定性和定量的去噪实验.结果表明,本文方法可在保持图像细节和纹理信息的情况下有效去噪,较之现有方法效果更好.     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明：该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

一种快速稀疏分解图像去噪新方法

提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.     

一种快速稀疏分解图像去噪新方法*

提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.     

Extraction of difference of two images using periodic carrier modulation

The optical method of extraction of difference between transparencies using periodic carrier modulation was first proposed and successfully demonstrated by Pennington. His method was based on the modulation of each of the image transparencies by the same grating with the difference that one modulating carrier was shifted by half-period with respect to the other. In order to ensure extraction of difference signal from unwanted sum signal, the modulating carrier frequency must be too low. This poses a serious problem because shifting a high frequency grating exactly by a half-period is not an easy task. In order to surmount this difficulty Belvaux and Lowenthal proposed that instead of using a grating, the images transparencies can be modulated by fringes obtained in a Wollaston prism. It is well-known that these fringes can be shifted by a half-period by rotating an analyzer at the output side by 90°. The optical methods of subtraction of images suffer from the disadvantage that the photographic record has to be developed and fixed by wet processes. The processed record is then Fourier transformed and suitably filtered to extract the difference signal. In the present paper we have carried out extraction of difference of two images using the principle of periodic carrier modulation by carrying out spatial frequency filtering of the total irradiance distribution numerically. Some of the results of subtraction are presented.     

平面全息中镜像、共轭像的实验分析

从全息记录与再现技术特点出发,对平面全息中的原始像、镜像、共轭像和共轭像的镜像的再现进行了分析,讨论了每个像再现的方法,实验结果表明此方法正确.     

Robust image hashing with dominant DCT coefficients

Image hashing is an emerging technology of multimedia processing. This paper proposes a robust image hashing with dominant discrete cosine transform (DCT) coefficients. The proposed hashing converts the input image to a normalized image, divides it into non-overlapping blocks, extracts dominant DCT coefficients in the first row/column of each block to construct feature matrices, and finally conducts matrix compression by calculating and quantifying column distances. Many experiments are conducted and the results show that the proposed hashing is robust against normal digital operations and has desirable discrimination. Receiver operating characteristics (ROC) curve comparisons indicate that the proposed hashing is better than some notable image hashing.     

爆炸过程相关参量的计算机图像测量方法

提出了一种基于计算机图像学的爆炸速度和爆炸作用时间的图像测量方法.分析了爆炸速度测量图像和爆炸作用时间测量图像的特点,用计算机自动从爆炸图像中提取出特征点,并自动完成爆炸时间、爆炸速度的测量、计算.实验结果表明,该方法可以准确地实现自动判读测量.     

闪光照相图像缺陷消除方法

 介绍了一种检测闪光照相图像缺陷以及消除这些缺陷的方法。在闪光照相实验中,底片图像会出现一些小尺寸的缺陷影响了底片信息的精确提取。根据闪光照相实验中采用完全一样的多张底片接收的特点,提出了一种闪光照相多底片图像的缺陷消除方法。首先对这些底片图像进行精确配准,将这些图像进行简单平均以获得均值图像,利用均值图像与各底片图像的差值获得缺陷图像,然后根据缺陷图像的特点对缺陷进行分割并判断各缺陷的归属。最后根据均值图像与缺陷图像以及缺陷分割与判断结果获得修补后的底片图像。实验结果证明该方法可以有效地消除多底片图像中的各类缺陷。     

基于光学联合变换相关器的像移探测技术

针对稳像中运动矢量的求取,提出了一种基于光学联合变换相关器的像移探测技术.给出了基于光学联合变换相关器的像移探测原理,并给出了仿真结果.为了验证联合变换相关器的探测准确度,进行了实验验证,验证结果表明探测最大误差为0.8个像素.结果表明,光学联合变换相关器能够很好地探测出运动矢量,进而完成图像稳定工作.相比单纯的软件算法求取运动矢量,基于光学联合变换相关器的像移探测技术能够更快更好地达到目的.     

远程采集模糊无人机图像的特征识别方法研究

地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化。使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率。提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别。实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。     

Novel hybrid image compression–encryption algorithm based on compressive sensing

A new hybrid image compression–encryption algorithm based on compressive sensing is proposed, which can accomplish image encryption and compression simultaneously. The partial Hadamard matrix is adopted as measurement matrix, which is controlled by chaos map. The measurement is scrambled. Compared with the methods adopting the Gaussian random matrix as measurement matrix, and those using the whole measurement matrix as key, the proposed algorithm reduces the burden of transferring key and is more practical. The proposed algorithm with sensitive keys and nice image compression ability can resist various attacks. Simulation results verify the validity and reliability of the proposed algorithm.     

Approach to Generate Radiometric Images

A new technique to generate radiometric images from the optical images is introduced in this paper. This technique can be applied in generating the source images for purpose of image-matching navigation. For comparison, two radiometric images are presents, one is imaged by a 8mm ground-based radiometer and the other is generated by this technique.     

基于光学联合变换相关器的像移探测技术*

针对稳像中运动矢量的求取,提出了一种基于光学联合变换相关器的像移探测技术.给出了基于光学联合变换相关器的像移探测原理,并给出了仿真结果.为了验证联合变换相关器的探测准确度,进行了实验验证,验证结果表明探测最大误差为0.8个像素.结果表明,光学联合变换相关器能够很好地探测出运动矢量,进而完成图像稳定工作.相比单纯的软件算法求取运动矢量,基于光学联合变换相关器的像移探测技术能够更快更好地达到目的.