一种自适应路面图像模糊增强算法

针对传统的图像模糊增强算法增强强度小、处理灰度层次变化丰富的图像效果不佳以及控制参量难以设置等问题，提出了一种新的图像模糊增强算法.首先对局部窗口中像素点进行基于邻域一致性模糊熵测度的分类，并以分类为依据，对每个像素点均确定一最佳渡越点.对模糊隶属度函数也进行了研究改进，设计的函数具有良好的曲线形状，并通过调整控制参量，使渡越点的位置和函数曲线进行最佳的结合，能通过少量的迭代次数获得较好的增强效果.在模糊逆映射上，采用线性逆变换函数，保持了模糊映射所带来的增强效果，并消除了由于截断带来的灰度信息的损失，在运算效率上也得到了提高.新算法对灰度变化丰富的路面图像的增强取得了良好的效果，并且控制参量均为自适应计算，不需进行人为干预，具有很好的通用性.     

一种预测混沌时间序列的模糊神经网络方法

给出了一种预测混沌时间序列的模糊神经网络及其学习方法，给出的方法能直接从数据中提取模糊规则，经过优化得到最佳模糊规则库，并利用神经网络的自学习功能修改隶属函数的参数和网络的权值，减少了规则的匹配过程，加快了推理速度，增强了网络的自适应能力. 使用该神经网络及其学习方法对Lorenz混沌时间序列进行了预测仿真研究，试验结果表明给出的预测工具和方法是有效的. 关键词： 模糊神经网络 模糊规则提取 混沌时间序列预测     

一种基于混合人工鱼群的图像模糊增强算法

模糊隶属度函数的形式直接影响灰度图像增强的质量。为进一步改善图像模糊增强的效果,对目前的模糊隶属度函数进行研究,并提出一种改进的参数化 型模糊隶属度函数用于图像增强。所提算法利用图像对比度的质量评价模型,结合人工鱼群算法和Powell算法搜索 型函数中的未知参数值,进而确定该模糊隶属度函数。通过实验结果表明：该算法能够较好的改善灰度图像质量,并且控制参数可通过优化算法自适应获得,具有较好的通用性,是一种有效的图像模糊增强算法。     

基于模糊集的自适应红外图像边缘锐化算法

针对红外图像边缘模糊和非均匀性噪音强的特点,提出了一种基于模糊集的自适应红外图像边缘锐化方法.针对图像边缘细节和噪音难以表示和区分的特点,分别建立噪音、弱边缘和强边缘的模糊特征隶属度函数,并且提取图像信息自适应调整隶属度函数;通过隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,由模糊特征平面控制图像边缘锐化系数.该方法不仅能够锐化红外图像边缘,而且改善了传统边缘锐化算法对图像噪音放大的缺点,避免了对强边缘的过渡增强导致图像出现过增强现象,改善了图像质量.     

一种混合模糊含噪图像的参数辨识方法

在航空摄影、景象匹配导航等领域,由光学相机采集的图像往往同时存在着运动模糊和散焦模糊。成像中的噪声进一步加大了混合模糊图像点扩展函数的参数辨识难度。提出了一种双谱混合模糊含噪图像的点扩展函数参数辨识方法。首先计算出经混合模糊后的标准测试图像所对应的运动和散焦模糊的双谱,然后通过曲线拟合出双谱中各自的统计特性与运动模糊尺度或散焦半径之间的函数关系,由此训练出的BP神经网络可以完成对其它含有噪声的混合模糊图像点扩展函数的参数辨识。实验结果表明,该方法适用于含有噪声的一定模糊参数范围内的混合模糊图像。在信噪比为25dB的情况下,辨别出的模糊参数偏差不超过0.5个像素。     

运动与离焦模糊图像的复原

在运动和离焦所引起的图像模糊的情况中,本文提出了一种新的基于霍夫变换区分离焦模糊和运动模糊两类模糊的方法.该方法通过比较霍夫变换矩阵中的亮点数来区分两类模糊,不仅正确率达到100%,而且抗干扰性能好;其次通过对运动模糊图像做两次方向微分,估计其模糊方向,提高了模糊方向的估计准确度;最后利用改进的Prewiit算子和费米函数计算模糊图像的刃边函数,进而得到图像的调制传递函数,再利用维纳滤波复原图像.实验结果表明:本文算法不仅具有有效性和强抗噪音能力,而且对图像的信噪比要求可以低到20 dB;与传统算法相比,提高了图像的复原质量.     

模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测

为改进传统工业CT图像弱边缘检测效果及速度不佳问题,研究了基于分步式模糊推理法与改进解模糊算法的CT图像弱边缘检测方法。选取了相关度、一致性测度、梯度作为模糊化特征,推理过程中相对于整体推理法,采用了Mandani推理法依据简化的推理规则表进行分步模糊推理,在解模糊过程中依据隶属度函数图像提出改进解模糊方法。通过实验验证得出分步推理法对CT图像弱边缘的检测效果更好。在保证解模糊精度的前提下,采用重心法改进的解模糊法,相对传统方法计算速度有了很大提高。     

一种改进的自适应模糊阈值图象分割方法

自适应模糊阈值图象分割方法的关键和困难在于隶属函数窗宽的自动调整和阈值搜索范围的确定.依靠图象灰度的统计特性初步确定阈值搜索范围，提出了一种改进方法，进而得到隶属函数的窗宽.实验表明这种方法避免了确定图象灰度直方图峰位置的困难，对较低亮度图象分割效果良好.     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

A 3D shape retrieval method for orthogonal fringe projection based on a combination of variational image decomposition and variational mode decomposition

The orthogonal fringe projection technique has as wide as long practical application nowadays. In this paper, we propose a 3D shape retrieval method for orthogonal composite fringe projection based on a combination of variational image decomposition (VID) and variational mode decomposition (VMD). We propose a new image decomposition model to extract the orthogonal fringe. Then we introduce the VMD method to separate the horizontal and vertical fringe from the orthogonal fringe. Lastly, the 3D shape information is obtained by the differential 3D shape retrieval method (D3D). We test the proposed method on a simulated pattern and two actual objects with edges or abrupt changes in height, and compare with the recent, related and advanced differential 3D shape retrieval method (D3D) in terms of both quantitative evaluation and visual quality. The experimental results have demonstrated the validity of the proposed method.     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

基于多尺度Radon变换的图像检索

根据Radon变换的统计特性构造了不变量,提出一种新的基于多尺度Radon变换的图像形状检索方法.对检索图像作小波变换,根据小波模极大原理得到边缘图像,对边缘图像构造Radon变换中心矩,在中心矩的基础上根据Radon的统计原理构造出尺度不变矩.由于矩阵的奇异值具有旋转不变性,因此针对不变矩向量矩阵求奇异值,该奇异值特征向量具有平移、尺度和旋转不变性.将该Radon变换的不变量作为形状特征,并进行高斯归一化,按照欧氏距离计算不同图像间的形状相似度.试验结果表明,该方法对高斯噪音具有较强的鲁棒性,与其它方法相比具有较好的检索效果.     

基于多特征融合的图像匹配模式

 常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息，而弱小目标检测与跟踪过程中，这两种信息都缺乏明显特征，难于满足高精度、稳定跟踪的要求。提出一种新的匹配模式，即从图像数据里提取包括灰度、形状在内的多种特征信息。寻找一种简单有效的信息融合手段，进而获取一种综合特征，利用“综合特征”进行相似度量来确定目标的最佳定位。仿真计算结果表明，该方法是可行和有效的。     

模糊集理论在彩色图像检索中的应用

把模糊集理论中的模糊关系应用于对色彩相似性的判断,并在彩色图像的检索中进行了应用.其中仅使用了一种基于色彩空间的矢量表达的隶属函数即可分别计算出待检索图像与库图像对应特征色之间的相似性程度,并用α级关系来抽取其中的一些彩色图像,给出检索结果.在进行色彩相似性的计算中还采用了逐级筛选法及色彩矢量分区比较法,从而避免了大量涉及无关的色彩矢量的计算,有效地降低了红绿蓝(RGB)空间的色彩相关性,提高了检索准确性及检索速度 关键词： 模糊关系 色彩相似性 彩色图像检索 色彩矢量分区比较法     

一种遥感影像基于内容检索模型的研究与设计

分析了基于内容的图像检索技术,提出了一种与遥感影像应用模式紧密结合的遥感影像基于内容检索的模型,重点分析和讨论了该模型所采用的特征提取算法,并提出需要进一步研究的内容.     

基于哈希理论和线性近邻传递反馈的乳腺X线图像肿块检索方法

在乳腺X线图像肿块检测中存在较高的假阳性率,通过基于内容的肿块检索,将待判定肿块与已确诊肿块进行相似性分析,可有效降低假阳性率.本文提出了一种结合可区分锚点图哈希和线性近邻传递的乳腺图像肿块检索方法.针对传统锚点图哈希在相似度定义中没有考虑病理相关性的问题,引入病理类别至锚点图哈希图像相似度计算,提出了可区分锚点图哈希以重新表示图像.利用线性近邻传递作为相关反馈技术,基于图像底层特征表达与图像高层语义间的学习机制,实现交互式肿块图像检索.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像作为实验数据,实验结果表明,引入病理类别的可区分锚点图哈希图像表达在肿块相似性分析上优于传统锚点图哈希.相比于现有方法,本文提出的方法在肿块检索性能上得到明显提高.