三类边界条件下的贝塞尔-傅里叶矩的图像分析

提出了一种基于三类边界条件下贝塞尔函数的构造矩—贝塞尔-傅里叶矩,其定义在极坐标系下,可视为一种整体正交复数矩;该矩的正交多项式有较多零点,且多数呈均匀分布.通过对26个大写字母二值图像的重构及1260幅灰度蝴蝶图像的分类实验来验证所提出矩的有效性,同时提取三类边界条件下贝塞尔-傅里叶矩的不同阶矩作为图像分析的特征值(图像描述质)来表征图像.理论分析和实验结果表明:与正交傅里叶-梅林矩和泽尼克矩相比,三类边界条件下贝塞尔-傅里叶矩更适用于图像的分析和旋转不变性的目标识别,且图像重构准确度及不变性识别准确性均更优.     

信息光学 光学滤波与频谱分析

O438.2 2004053508 变形雅可比(p=4,q=3)-傅里叶矩的抗噪声能力研究=Study of noise sensitivity of Pseudo-Jacobi(p=4,q=3)-Fourier moments[刊,中]/阿木古楞(内蒙古大学理工学院物理系。内蒙古,呼和浩特(010021)),杨性愉…∥光电子·激光。—2003,14(11),—1191-1195 使用加法性零均白噪声,从统计性重建误差、统计性     

基于相位相关的匀速直线运动模糊图像位移参数估计

为估算匀速直线运动模糊图像的运动参数,提出了一种基于相位相关分析的图像配准方法。该方法利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像进行傅里叶变换并计算归一化互功率谱,其傅里叶逆变换对应二维脉冲函数,通过计算脉冲函数峰值坐标获取位移图像之间的亚像元级位移量。结合相位相关配准原理和线性空间不变退化模型,给出了匀速直线运动点扩散函数及其光学传递函数的数学描述;讨论了匀速直线运动模糊对相位相关配准结果的影响,证明了图像经过匀速直线运动退化后,位移图像之间归一化互功率谱具有不变性。实验结果表明：动态运动模糊图像最大检测误差为0.489 pixel,标准差为0.16 pixel。     

ICF微靶装配体图像清晰度评价方法

现有图像清晰度评价函数在对ICF微靶装配体图像的评价过程中,由于不同零件图像对比度的变化,评价函数极易失去其理想曲线特性,导致聚焦精度降低甚至调焦过程失败。针对这一问题,在分析离焦图像模糊原因的基础上,得出离焦图像究其本质为图像结构变化失真。利用Zernike矩具有描述图像结构特征这一特性,提出一种新的针对微靶装配体图像的清晰度评价函数。评价函数由图像不同阶Zernike矩的线性组合构成,通过调节权重系数来实现微靶装配体不同零件图像的清晰度评价。实验结果表明:相较于现有的评价函数,新的评价函数在对微靶装配体图像评价过程中保持了函数的理想曲线特性,尤其是针对低对比度图像,其在灵敏度和抗噪性方面具有明显优势。     

生物组织的散射相函数及其二阶光学参量的性质

生物组织是一种复杂介质，在许多情况下仅仅用各向异性因子g来描述其散射特性是不够的。由于二阶参量γ是一个与相函数的二阶矩g2有关，并表示与一阶参量g1关系的量，因此用g和γ两个参量能更好地描述组织的光学性质。对几种目前用于描述人体组织的相函数及其二阶参量作了简要讨论，在此基础上研究了相函数的选取对测量参量γ的影响。研究表明γ是一个可测量的组织参量。研究工作对于建立含有相函数高阶矩的漫散射理论，对如何测量生物组织的高阶参量γ，并能够准确测量其它光学参量具有重要理论意义和实际府用价值。     

基于随机分数傅里叶变换的双图像加密算法

利用光学随机分数傅里叶变换设计了一种双图像加密算法,并给出了相应的光学实现.加密算法中,将两幅原始图像分别作为加密系统输入复函数的振幅和位相分布函数,利用随机分数傅里叶变换进行加密,所得复函数的振幅即为加密图像,而位相部分是变换的输出相位,随机位相作为加密算法的密码.在数值模拟中,二值文本图像和灰度图像分别被作为原始图像用于加密结果分析和加密安全测试,结果表明该加密算法具有很好的安全性.     

基于非局部平均的多光谱遥感图像除噪声

非局部平均除噪声的方法合理利用了图像自身的冗余性和邻域的相似性,可以获得非常好的除噪声的效果。但是目前大多关于非局部平均算法的研究主要集中在对单波段图像的除噪声方面。单独平滑多光谱遥感图像的每个波段会比较严重地损失图像的光谱特征。为此,文章提出了两方面的改进:首先,改进了非局部平均的平滑核函数,让核函数中的加权系数与每个波段建立联系而不是只涉及单一波段;其次,引入相关系数来衡量不同像素邻域的光谱相似性,并把这种光谱相似性作为非局部平均平滑约束的一部分。通过两方面的改进,传统的非局部平均的方法可以适应多光谱遥感图像的平滑除噪声。最后用不同卫星图像在不同的噪声水平下对算法进行了充分的测试,实验证明本文提出的方法更好的平滑掉了噪声而且更好的保持了图像的光谱特征。     

一种抗噪声的图像自动对焦算法

传统的图像自动对焦算法易受环境噪声影响,导致焦距评价函数的单峰性、无偏性和灵敏度降低.提出了一种基于噪声抑制的图像自动对焦算法,采用Sobel算子加权滤波抑制噪声,再利用全局门限分割边缘像素,最后用四种算子作为对焦评价函数,得出对焦曲线.实验表明,该算法具有较好的抗噪声性能.     

基于小波变换和混合遗传算法的医学图像配准

为了解决灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题,使参数随图像的NMI计算和多分辨率级数进行自适应调整,采用基于小波变换多分辨率策略,形成多尺度匹配模型,并将粒子群算法(PSO)作为添加算子,提出了以图像归一化互信息(NMI)作为相似性测度的混合遗传算法,对CT与MRI图像进行了配准。实验结果表明,该方法能够解决遗传算法早熟收敛问题,有效地克服信息函数的局部极值,实现图像的自动配准,具有匹配精确、鲁棒性好及效率高等优点。     

Development of High Performance Quantum Image Algorithm on Constrained Least Squares Filtering Computation

Recent development of computer technology may lead to the quantum image algorithms becoming a hotspot. Quantum information and computation give some advantages to our quantum image algorithms, which deal with the limited problems that cannot be solved by the original classical image algorithm. Image processing cry out for applications of quantum image. Most works on quantum images are theoretical or sometimes even unpolished, although real-world experiments in quantum computer have begun and are multiplying. However, just as the development of computer technology helped to drive the Technology Revolution, a new quantum image algorithm on constrained least squares filtering computation was proposed from quantum mechanics, quantum information, and extremely powerful computer. A quantum image representation model is introduced to construct an image model, which is then used for image processing. Prior knowledge is employed in order to reconstruct or estimate the point spread function, and a non-degenerate estimate is obtained based on the opposite processing. The fuzzy function against noises is solved using the optimal measure of smoothness. On the constraint condition, determine the minimum criterion function and estimate the original image function. For some motion blurs and some kinds of noise pollutions, such as Gaussian noises, the proposed algorithm is able to yield better recovery results. Additionally, it should be noted that, when there is a noise attack with very low noise intensity, the model based on the constrained least squares filtering can still deliver good recovery results, with strong robustness. Subsequently, discuss the simulation analysis of the complexity of implementing quantum circuits and image filtering, and demonstrate that the algorithm has a good effect on fuzzy recovery, when the noise density is small.     

X射线成像积分滤波模型与实验

X射线数字化成像系统的不足主要表现在成像末端耦合约束、微焦点约束瓶颈以及单光子成像缺陷与量子噪声约束等方面,利用传统的数字图像处理手段很难实现有效的图像滤波,而复杂的滤波算法进一步限制了其工程使用效果。为了提高X射线成像系统的光学传递能力与系统抗噪声能力,本文首先以热激发X辐射源与X射线像增强器为例,从系统层面探索成像遇到的诸多技术瓶颈,并在此基础上提出了一种针对X射线成像的积分滤波方法。然后,将空间频率固定的铅制光栅作为被测目标,通过改变中继光学耦合系统的物像关系使得像方空间频率在一定区间内连续改变,进而通过大量的实验数据实现在不同积分时间条件下的光学传递函数精确拟合。接着,分别从光学传递函数积分效果与归一化后的基频传递特性的角度验证了该滤波方法可以有效压制热触发源引入的量子噪声,避免图像产生单光子成像缺陷。实验数据表明:该方法可以提升系统成像的光学传递能力。最后,通过帧叠加与积分滤波的对比效果验证了该滤波方法的优越性。     

A statistical method for characterizing the noise in nonlinearly reconstructed images from undersampled MR data: The POCS example

The projection-onto-convex-sets (POCS) algorithm is a powerful tool for reconstructing high-resolution images from undersampled k-space data. It is a nonlinear iterative method that attempts to estimate values for missing data. The convergence of the algorithm and its other deterministic properties are well established, but relatively little is known about how noise in the source data influences noise in the final reconstructed image. In this paper, we present an experimental treatment of the statistical properties in POCS and investigate 12 stochastic models for its noise distribution beside its nonlinear point spread functions. Statistical results show that as the ratio of the missing k-space data increases, the noise distribution in POCS images is no longer Rayleigh as with conventional linear Fourier reconstruction. Instead, the probability density function for the noise is well approximated by a lognormal distribution. For small missing data ratios, however, the noise remains Rayleigh distributed. Preliminary results show that in the presence of noise, POCS images are often dominated by POCS-enhanced noise rather than POCS-induced artifacts. Implicit in this work is the presentation of a general statistical method that can be used to assess the noise properties in other nonlinear reconstruction algorithms.     

High resolution spectral-domain optical coherence tomography using a thermal light source

A high resolution spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) system based on a thermal light source was presented. A novel normalized method was introduced to remove the background noise and the DC noise of the interference spectrum. A Gaussian spectral calibration procedure was performed to improve axial resolution and image quality before reconstructing OCT image. With the proposed method, the quality of the obtained images was greatly improved. Two-dimensional (2D) cross-sectional images with axial resolution of 1.2?μm were obtained. Furthermore, the film thickness of single-layer film sample was obtained. The experimental result demonstrates the SD-OCT system has potential for film thickness measurement and surface topography.     

Z箍缩中子编码诊断系统模拟平台搭建

开发了基于Geant4的Z箍缩中子编码成像系统模拟平台,实现聚变中子编码成像诊断系统各关键部件的完整模拟。获得了低中子产额（约1010量级）下,中子经编码孔编码后在闪烁体阵列中形成的发光分布图像。利用维纳滤波、Richardson-Lucy（RL）及遗传算法（GA）对低中子产额下获得的极低信噪比图像进行重建,并对信噪比、中子产额及重建效果进行了对比研究,结果表明:遗传算法对低信噪比中子编码图像的重建具有很强的鲁棒性;中子编码图像的信噪比与遗传算法重建结果的准确性呈正比。     

Noise in superresolution reconstruction

Recently there has been a significant interest in reconstructing a high-resolution (HR) image based on a set of low-resolution (LR) images with relative displacement. These images are typically undersampled with respect to the image spectrum of a HR image. I show that, although ideally a resolution increase of N times is possible with N LR images, in a practical system noise is a limiting factor that increases substantially as we approach this theoretical superresolution limit. For one dimension and a special case with two LR images, I present an analytical result of the noise amplification as a function of their displacement. This is defined as a condition number of the superresolution system, with the associated definitions of a well-conditioned and ill-conditioned superresolution reconstruction system.     

增量维纳滤波法在波前探测解卷积中的应用

一个常规的自适应光学系统通常包含三个重要环节：波前探测、波前校正和波前重构。因此对系统的技术要求非常高，造成系统复杂，成本昂贵。基于哈特曼-夏克波前探测的图像解卷积处理就是“事后”处理的一种，它省去了波前校正环节，使常规的自适应光学系统得到简化，降低了系统成本。其基本原理为对瞬时波面进行短时间曝光探测，同时记录相应的短时间曝光图像，来进行解卷积处理。将增量维纳滤波法应用于基于哈特曼-夏克波前探测的解卷积中，并对室内模拟点源情况下的三组畸变光斑图像数据进行了解卷积恢复处理。结果表明，将增量维纳滤波法应用于基于波前探测的解卷积是完全可行的，在室内模拟点源情况下，恢复的图像可以达到衍射极限分辨力。与维纳滤波相比，它扩展了噪声抑制因子的选取范围，在噪声抑制因子选取不正确的情况下，仍能得到比维纳滤波更好的结果。     

基于高速公路裂纹局部线性特征内容的脊波变换域算法研究

利用频域中傅里叶变换投影定理,提出一种新的离散脊波实现算法,应用于高速公路局部线性裂纹的检测取得较好效果。详细阐述了离散脊波的实现步骤以及对标准图像进行脊波变换的模拟结果,并提出拉东(Radon)变换重建原图像的基本条件。上述定理应用于复杂背景下的路面检测,结合直方图均衡化算法消除背景噪声;选用基于样本估计的阈值方法对脊波分解的各层系数进行处理去除随机噪声。选用不同的重构系数进行计算,得到脊波变换后重构图像的信噪比优于二维小波变换(低频大于20dB)以及二维小波变换加魏纳滤波变换(平均大于3dB)。通过图像的二值化处理提取局部线性裂纹,其分辨力极限达到2mm精度。     

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法。该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割。算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

扫频光学相干层析视网膜图像配准去噪算法

多帧叠加平均处理是去除扫频光学相干层析系统散斑噪声、获得较为清晰结构信息的有效方法,但眼睛的震颤、漂移、微眼跳等生理特性和系统光路特性会使图像之间存在错位,导致叠加效果不佳、结构稳定性差,为此本文提出一种基于灰度分布信息和目标几何信息相结合的配准算法。该方法根据图像平均灰度分布提取包含目标信息的感兴趣区域,通过相位相关算法和基于分段拟合的灰度投影算法的双重作用校正图像的平移变换;通过拟合视网膜上边界作为特征点迭代确定最佳旋转参数,并再次重新估计平移参数,实现图像的刚性配准;最后通过轴向扫描一对一映射法以能量函数为约束条件实现图像的非刚性配准。对活体兔眼进行实验,结果表明,本文算法配准后的叠加图像边界清晰,结构信息增强,信噪比和对比度平均有效提高一倍多。本算法适用于强噪声视网膜B-Scans图像的配准,能满足多种类型OCT系统的叠加成像需要,具有较高的鲁棒性和图像配准精度。