基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构

目前在压缩传感重构算法中利用图像的可稀疏性表示先验知识,从比奈奎斯特采样少得多的观测值中恢复原始图像。除了稀疏性之外,邻域系数的相关性也可以作为先验知识加速重构算法收敛。为了克服目前算法中没有利用邻域系数相关性的缺点,提出了基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构算法,根据显著性度量对变换系数进行分类得到具有马尔可夫性的初始掩模,利用ICM算法完成掩模优化,实现系数更新,并将算法与未考虑邻域相关性的算法进行了比较。实验结果证明了算法的有效性。     

基于联合正则化及压缩传感的MRI图像重构

基于压缩传感的MRI图像重构利用图像稀疏的先验知识能从很少的投影值重构原图像。目前MRI重构算法只利用MRI图像稀疏性表示或只利用基于其局部光滑性的先验知识,重构效果不理想。针对此问题,结合两种先验知识,提出一种基于联合正则化及压缩传感的MRI图像重构方法。利用块坐标下降法将求解联合正则化问题转化为交替求解二次凸优化、稀疏正则化和全变差正则化三个简单的优化问题。并提出分别采用共轭梯度法、二元自适应收缩法以及梯度下降法对以上优化问题求解。实验结果表明,该算法重构效果比现有算法有明显地提高。     

基于压缩传感和代数重建法的CT图像重建

代数重建法(ART)是一种重要的CT图像重建方法,适合于不完全投影数据的图像重建,其缺点是重建速度慢。为提高图像重建的质量和速度,利用压缩传感理论提出了一种基于ART的高质量图像重建算法。该算法将CT图像的梯度稀疏性结合到ART图像重建中,在每次迭代中的投影操作结束后用梯度下降法调整全变差,减小图像梯度的l1范数。实验结果验证了该算法的有效性。     

融合多种特征的烟雾图像检测算法

提出了一种融合烟雾模糊、扩散、主方向角等多种特征的烟雾检测算法。首先对图像进行运动区域提取,在对图像进行二维离散小波变换和四元数小波变换的基础上,获得了运动区域的背景模糊模型和光流场;然后再根据光流场的相位信息,计算出光流相位分布向量和主方向角;最后依据联合判别准则对背景模糊模型、光流相位分布向量和主方向角进行判别,从而判断出运动区域是否为烟雾。实验结果表明,与利用单一特征检测烟雾的算法相比,所提出的算法有效地提高了烟雾的识别率。     

基于多方向多尺度变换的图像压缩算法

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。     

基于Harris角点检测器的指纹细节点提取算法

提出了一种基于Harris角点检测器的指纹细节点提取算法。先将Harris角点检测器应用于增强后的指纹图像,检测出指纹的细节点和曲率变化大的点,随后进行后处理操作。在后处理操作中,根据细节点的空间分布特征,删除虚假点。使用细节点的邻域灰度信息,判定细节点的类型。利用细节点的原始方向以及得到的类型,确定细节点的精确方向。与经典的细节点提取算法相比,不需要对指纹图像进行二值化、细化,直接在灰度指纹图像当中提取细节点,大大减少了计算时间,有效地提高了效率。使用FVC2002指纹数据库测试,结果表明,该算法可靠、快速,适合实际应用。     

融合多种小波与全变差正则化的相位恢复算法

在相位恢复过程中,用图像的稀疏性作为先验知识可以提高图像的重构质量。结合图像在小波域的组稀疏性与图像自身的梯度稀疏性,针对编码衍射图样模型,提出一种融合正交小波db10和sym4组稀疏性与全变差正则化的相位恢复算法。针对当前相位恢复算法重构时间较长的问题,采用复合分裂算法将非凸优化问题分解成几个易于求解的子问题(包括两个组硬阈值算子和全变差最小化)进行求解,减少了图像重构时间。实验结果表明:在高斯噪声下,与BM3D-PRGAMP算法相比,所提算法重构图像的峰值信噪比提高了约0.8dB,重构时间缩短了90%;在泊松模型中,所提算法也具有较大优势,充分说明了所提算法对噪声具有稳健性。