基于各向异性扩散的单幅图像去雾算法

针对单幅图像去雾算法容易产生光晕现象且去雾后图像细节不突出的问题,提出了一种基于各向异性扩散的去雾算法.首先在基于像素的暗通道先验假设的基础上计算出初始大气传输函数,使用Perona-Malik偏微分方程模型求解出精细化的大气传输函数,再经过最小值校正,最终得到准确的大气传输函数。为了估计大气光,对基于像素的亮通道图像进行像素排序,从中选取出可靠的大气光向量。实验结果表明,提出的算法能够恢复更多的图像细节,同时有效地抑制了光晕现象。     

一种新的基于关键子块的图像检索算法

为了将有效的文本检索技术应用到图像检索中,结合人眼视觉特性及方块编码的思想,提出了一种基于图像关键子块的检索算法.即首先利用图像方块编码的思想将图像预先分成互不重叠的子图像块,然后利用方块编码的思想,根据块的灰度差对这些子图像进行独立地编码,这些子图像的方块编码构成的块不仅能有效的描述图像的纹理内容,而且可以反映图像的形状分布和边缘分布.以此来定义图像的关键子块.最后借助文本检索技术来实现图像检索.同时,考虑到不同类型关键子块在图像中出现的频度对检索效果的影响,又提出了相应的改进算法.实验结果表明,该算法是有效的.     

基于改进的条件生成对抗网络的可见光红外图像转换算法

针对当前基于条件生成对抗网络的红外图像生成算法中红外生成图像纹理细节信息差和结构信息差的问题，提出了一种基于改进的条件生成对抗网络的红外图像生成算法。首先，基于ConvNext改进了生成网络，在生成网络解码部分通过添加残差连接增强了解码部分对编码部分提取的图像深层特征的利用；其次，生成网络采用UNet网络架构，增强了对图像底层特征的利用；最后，对抗网络通过对生成图像特征的一阶统计量（均值）和二阶统计量（标准差）的损失计算，进一步改善了红外生成图像的灰度信息和纹理细节信息。与现有典型红外图像生成算法的对比实验结果表明，该方法能够生成质量更高的红外图像，在主观视觉描述和客观指标评价上都取得了更好表现。匹配应用实验表明，该算法在可见光图像与红外图像异源匹配任务中体现了较好的应用价值。     

双随机相位图像加密的实值编码研究

提出了一种基于双随机相位的图像实值编码方法,该方法可应用于光学图像加密.要编码的纯相位图像分别在空间域和频域加入随机相位掩膜,其中在频域将编码范围扩大4倍,经过光学系统的变换,将生成的图像取实部作为编码图像.实值编码的图像利用与编码过程类似的方法进行解码,可以准确地重建原图像.该编译码方法简单,编码图像是一个近似随机噪声的实值图像,便于数字图像的传输与输出.     

基于QR码和算术编码的图像加密无损恢复方法

将QR码作为数据容器引入光学图像加密系统，可以移除光学系统在解密图像时产生的散斑噪声，使得解密图像无损恢复，是一种非常理想和实用的去除噪声的方法。但由于QR码的存储容量有限，只能存储一些字母和简短的句子或者一幅尺寸很小（32×32像素）的灰度图像，严重制约了该技术的进一步应用。为了将一幅更大的灰度图像存入到QR码中，提出一种基于算术编码的图像无损压缩方法。首先将灰度图像以文件的形式读取为二进制数据，然后转换成十进制数据并利用算术编码的方法压缩为二进制数据，最后再转换成十进制数据。实验结果表明，此方法具有较高的压缩效率，能够成功将一幅64×64像素的具有丰富灰度值的图像存入到一张31版QR码中进行加密和解密。     

基于线性模型的自适应优化去雾算法

针对线性传输算法中透射率和大气光估计不足问题，提出一种基于线性模型的自适应优化去雾算法。利用边缘信息模型来增强初始透射率图的细节信息，使得复原后图像边缘区域细节更丰富；根据暗通道先验，得到自适应优化透射率，更好地处理包含景深区域图像；采用局部大气光估计方法代替四叉树方法，避免大气光估计不准确问题，并结合物理模型恢复图像。仿真实验在matlab2014中进行，实验结果表明，该算法具有较好的有效性和时效性。     

基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法

为解决低光照环境下机器视觉采集图像存在的对比度低、细节丢失等问题,提出了一种基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法。首先,将低光照图像三个颜色通道的最大值作为初始传输图,并使用伽马校正调整图像的可见性和边缘细节;接着,利用融合技术优化初始传输图,融合不同方法提取的主要结构和精细结构;然后,利用亮通道的暗像素计算逆大气光值;最后,根据传输图和逆大气光值对模型进行求解得到最终增强图像。模型中的校正项可以更好地抑制增强图像的过度增强与细节丢失,同时,算法采用图像融合对传输图进行优化,可以较好地再现图像中的轮廓和纹理细节。实验结果表明,相比于其他8种算法,该算法在提高图像对比度、自然度和突出细节方面表现出了更好的性能。     

图像的全息描述与编码

图像在不可靠信道中传输时由于信道误码和数据丢包等因素的干扰,解码图像的质量会受到很大的影响。图像的全息描述和编码能够很好地用于图像的鲁棒传输。对一维和二维全息描述进行了分析,给出了全息描述的数学表达,把基于小波变换域的图像编码方法用于图像的全息描述。对该方法进行了测试,结果表明该方法具有较好的抗误码特性。     

基于混合光模式阵列的自由空间编码通信

光学涡旋的产生、传输与应用是当前光学领域的研究热点之一.光学涡旋具有轨道角动量,作为一种全新的自由度,丰富了目前光通信的方式.利用面向目标的共轭对称延拓傅里叶计算全息技术,基于空间光调制器,用单束激光直接产生混合光模式阵列进行编码通信.采用由单光涡和复合光涡构成的4种易于识别的模式组成2×2混合光模式阵列,进行灰度图像的编码传输.在接收端提取混合光模式阵列图的信息并进行解码,实现零误码的灰度图像再现.以传输一幅Lena图像为例,使用2×2混合光模式阵列进行编码通信,相对于传统单光涡编码通信,其信息容量可增加4倍.该方法光路简单易行,可扩展性强,进一步拓展使用4×4混合光模式阵列进行编码通信,信息容量提升16倍.提出的混合光模式阵列编码通信方法对于提高信息传输容量具有重要价值.     

微悬臂梁FPA红外成像系统实时图像去噪算法研究

基于MEMS热传感效应的红外成像有着独特的优势。利用双材料微悬臂梁制作了MEMS IR FPA,并构建了红外成像系统。针对基于双材料微悬臂梁FPA红外成像系统中的图像噪声,提出了离散量和平均灰度的红外图像实时处理算法,解决了灰度阈值分割法在去除噪声的同时滤除掉目标物体像素、使红外图像细节丢失且灰度级减少的问题,在目标物体像素损失较小的情况下,去除了目标物体周围的随机噪声及背景噪声,提高了信噪比。     

一种融合边缘信息的面向对象遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像边缘突出、上下文信息丰富等特点,提出一种融合边缘特征的区域分割算法,基于面向对象图像分析方法,综合考虑遥感图像的光谱和空间特征。首先应用SUSAN算子对全色波段图像提取边缘信息,然后对融合后的彩色图像进行两阶段分割,第一阶段采用倒四叉树融合成初始图像对象,在第二阶段中通过在区域异质性判据中增加边界强度特征的方式融合已提取的边缘信息进行分级区域合并,形成图像分割结果。文中用三峡库区某区域QuickBird数据进行了实验,并与ENVI Zoom和Definiens下的分割结果进行了效果对比和定量评价,结果表明该方法可行、有效。     

JPEG图像压缩对测量类图像的影响

在JPEG图像压缩的量化过程中,丢弃了部分高频信息,使图像的清晰度下降。通过对频谱的对照分析和对实际图像进行实验后表明,JPEG图像压缩对测量和处理结果的影响与原图像的特点、取样方式、滤波过程和压缩算法有关。经摄像机和图像卡获得的图像,其压缩比可达到10;经扫描仪获得的图像,其压缩比可达到6;经数码相机获得的图像,其压缩比可达到6～8;对特定的医学图像、晶相图像等来说,利用图像的特征构造最优匹配的JPEG压缩量化表,其压缩比可达到10。采用合适的压缩比和改进的压缩方法,图像的细节损失可以控制在较小的范围内,基本上不影响检测类图像的边界提取、分割、尺寸测量时的处理结果。     

基于直方图变换的多光谱图像3D SPIHT压缩编码算法

提出了新的多光谱图像压缩方案,直方图变换的三维分层树的集划分(3D SPIHT)压缩编码算法。基于多光谱图像的成像特点,在去相关之前,提出一种可逆的直方图变换方法对多光谱各波段图像灰度值进行调整,来提高各波段间的相关性,然后再对变换后的图像利用K_L和二维小波变换去除谱间冗余和空间冗余。小波编码采用两种编码方案:3D_SPIHT以及对它进行改进后的三维位平面的SPIHT算法,并对两者进行了比较。实验表明,采用直方图变换的这两种方法都获得了良好的效果,比没变换前有更好的图像质量和压缩性能。     

基于灰度投影改进的电子稳像

针对灰度投影算法运用于存在局部运动目标的情况下,稳像效果较差并且可能产生错稳这一问题,在分析灰度投影基本理论的基础上,提出一种改进的灰度投影算法:局部运动物体位置估计方法和像素替代法。利用灰度值的改变和像素替代的方法,把局部运动物体去除,再进行稳像处理。通过实验验证,该方法可以解决图像中存在运动物体时发生的错稳情况。比较改进前与改进后的稳像效果,改进后的PSRN（峰值信噪比）提高了1.35。     

利用三维自适应分裂-合并的MRI图像分割算法设计

该文提出一种基于3D几何特征分裂-合并(ASM)的脑部MRI图像分割算法。首先构建简单平行六面体的12种3D区域分割策略,体积分割技术将整个体积划分为许多大的均匀三维几何区;然后,在体积内定义更多小的均匀区域,以便在随后的合并步骤中有更大的生存概率;最后,进行多级区域合并,合并阶段只涉及复杂ASM树的叶子,考虑灰度相似性和共同边界区的大小,将小的区域合并为大邻近区。相比其他几种MRI图像分割算法,提出的方法在分割过程对噪声具有鲁棒性,提高了分割性能和准确率。另外提出的方法不需要训练数据集。     

基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法研究

提出了基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法。通过采用小波域系数的SPIHT编码压缩,克服了JPEG标准压缩算法在低比特率下严重的方块效应;通过K-means聚类算法,克服了嵌入式零树编码算法（EZW）没有充分考虑到图像小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明,此算法对红外图像具有很好的边缘和纹理保持性能。     

Joint Lossless Image Compression and Encryption Scheme Based on CALIC and Hyperchaotic System

For efficiency and security of image transmission and storage, the joint image compression and encryption method that performs compression and encryption in a single step is a promising solution due to better security. Moreover, on some important occasions, it is necessary to save images in high quality by lossless compression. Thus, a joint lossless image compression and encryption scheme based on a context-based adaptive lossless image codec (CALIC) and hyperchaotic system is proposed to achieve lossless image encryption and compression simultaneously. Making use of the characteristics of CALIC, four encryption locations are designed to realize joint image compression and encryption: encryption for the predicted values of pixels based on gradient-adjusted prediction (GAP), encryption for the final prediction error, encryption for two lines of pixel values needed by prediction mode and encryption for the entropy coding file. Moreover, a new four-dimensional hyperchaotic system and plaintext-related encryption based on table lookup are all used to enhance the security. The security tests show information entropy, correlation and key sensitivity of the proposed methods reach 7.997, 0.01 and 0.4998, respectively. This indicates that the proposed methods have good security. Meanwhile, compared to original CALIC without security, the proposed methods increase the security and reduce the compression ratio by only 6.3%. The test results indicate that the proposed methods have high security and good lossless compression performance.     

Optical image conversion and encryption by diffraction,phase retrieval algorithm and incoherent superposition

In this paper, an optical encryption system is proposed based on tricolor principle, Fresnel diffraction, and phase iterative algorithms. Different from the traditional encryption system, the encrypted image of this system is a color image and the plaintext of it is a gray image, which can achieve the combination of a color image and a gray image and the conversion of one image to another image. Phase masks can be generated by using the phase iterative algorithms in this paper. The six phase masks and the six diffracting distances are all essential keys in the process of decryption, which can greatly enhance the system security. Numerical simulations are shown to prove the possibility and safety of the method.     

基于可见光谱通道的松树年轮参数获取方法研究

年轮参数是树木生长的重要指标。目前年轮的检测方法主要有人工测量法、扫描仪法和X射线法等。这些方法费时费力、检测成本高、操作难度大。为此,提出采用可见光谱进行年轮参数检测的新方法。首先针对活立木年轮检测需求,设计了木芯专用可见光谱分析装置。装置采用宽光谱对称式光源,封闭式暗箱设计,彩色CCD外置、固定距离采集方式。进而采集样品全彩色图像,分别提取不同光谱通道数据进行分析,最终获得年轮特征光谱参数。以从松树活立木钻取的木芯为例,经打磨后的木芯水平固定于载物台,光源均匀照射样品,CCD采集木芯漫反射RGB图像,基于对木芯全彩色图像的不同光谱通道的分析,分别提取RGB三帧灰度图像的强度曲线,区分早晚材分界线,得到树木年轮各项指标,实现树木年轮参数的快速提取。实验首先将CCD采集的RGB图像转换至NTSC色彩空间,以扩大色彩域。在设置滤波窗滤除背景,截取出木芯图像后,通过提取木芯图像的R,G和B三灰度分量图像,发现木芯B灰度图的早晚材区域差异最分明。基于该特征,可提取出早晚材分界线的位置信息。对木芯B灰度分量图微分,得到灰度沿水平方向的空间梯度。确定灰度变化率极大值对应的各点,鉴于木芯生长特性,灰度变化率极大值对应空间位置首先取为窄像素区域,进而在窄像素区域取中间值,此即木芯年轮各早晚材的中心点。其中,早材中心点对应光谱曲线的极大值,晚材中心点对应光谱曲线的极小值。结合专家经验,建立早晚材中心点与分界线的灰度关系,可得各分界线的位置。通过早晚材分界线与年轮各参数的关系,可进一步得出年轮各项指标。对比3位林木育种专家人工识别结果,本方法检测结果除了在木芯靠近端点处的位置外,都具有极高的准确度。采用可见光谱通道的数据采集与分析方法检测树木年轮参数,检测过程可实现全自动,高效、无损,精度可达到0.1 mm,结果精确。相比于人工测量法、扫描仪法,检测效率更高;相比于X射线法,检测过程更加安全、低耗,操作更方便。是一种具有较强应用性的方法。     

A novel compression algorithm for infrared thermal image sequence based on K-means method

High resolution in space and time is becoming the new trend of thermographic inspection of equipments, therefore, the development of a fast and precise processing and data store technique of high resolution thermal image should be well studied. This article will propose a novel global compression algorithm, which will provide an effective way to improve the precision and processing speed of thermal image data. This new algorithm is based on the decay of the temperature of thermograph and the feature of thermal image morphology. Firstly, it will sort the data in space according to K-means method. Then it will employ classic fitting calculation to fit all the typical temperature decay curves. At last, it will use the fitting parameters of the curves as the parameters for compression and reconstruction of thermal image sequence to achieve the method for which the thermal image sequence can be compressed in space and time simultaneously. To validate the proposed new algorithm, the authors used two embedded defective specimens made of different materials to do the experiment. The results show that the proposed infrared thermal image sequence compression processing algorithm is an effective solution with high speed and high precision. Compared to the conventional method, the global compression algorithm is not only noise resistant but also can improve the computing speed in hundreds of times.