基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法

针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法。算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量。实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法。     

暗通道与交叉通道多先验联合多光谱超分辨率算法

针对多光谱遥感图像超分辨率重建易受噪声和色差影响的问题,提出了暗通道与交叉通道多先验联合的多光谱超分辨率算法。首先,在传统全变分先验的基础上,引入了暗通道先验与交叉通道先验。然后,基于最大后验概率估计理论,建立了多先验联合的多光谱超分辨率重建算法。所提算法可实现图像边缘信息恢复、图像纹理信息恢复、噪声抑制、阶梯效应抑制和色差抑制,进而综合提升了重建图像的质量。最后,开展了实验验证,结果表明,在不同信噪比(10～40 dB)和色差干扰下,相比已有算法,所提算法的重建效果显著提升。     

一种八谱段滤光片成像系统设计

针对多光谱滤光片阵列成像采样率低,原始(Raw)数据稀疏所导致的重建图像模糊,高频信息丢失等问题,提出了一种新八谱段滤光片阵列分布方案,利用基于邻域梯度延伸方法对光谱Raw图像进行重建.首先基于二叉树生成法,在重复排列的4×4阵列中设计了一种等空间概率比的八谱段滤光片分布方案;然后针对传感器直接获取的稀疏Raw图像,计算各谱段采样点的梯度信息,在保持图像结构特征和纹理信息的基础上,利用邻域采样点的像素值和梯度值对未采样点进行重建,从而获得完整的光谱图像信息;最后,基于已重建的八谱段光谱图像,采用伪逆矩阵法重构各像素位置的31波段光谱值.结果表明,相对于主流图像重建方法,本文算法提高了重建八谱段光谱图像的峰值信噪比、复合峰值信噪比,降低了光谱均方差,更好地保留了图像的纹理和边缘,有效降低了多光谱滤光片阵列成像中的颜色伪影和图像模糊等现象.     

图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原

针对液晶可调滤波片高光谱成像系统记录动态场景的成像特点,提出一种图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原方法。首先,通过前景目标检测获得运动前景目标的高光谱图像,实现运动前景目标与背景区域分离,并根据前景目标检测结果将背景区域划分为运动区域(被前景目标遮挡区域)与静止区域(未被前景目标遮挡区域)。然后,基于高光谱图像空间维、光谱维相关性,对静止区域进行字典学习获得稀疏先验信息,结合压缩感知理论用于运动区域恢复,得到完整的背景区域高光谱图像。最后,将运动前景目标高光谱图像与背景区域高光谱图像相结合,得到高光谱视频图像。实验结果表明:本文提出的高光谱视频图像复原方法在峰值信噪比和视觉效果上都要优于现有算法,峰值信噪比平均提高5 d B以上。     

基于近似后验信息的高光谱异常检测

高光谱遥感技术通过成像光谱仪记录带有地物光谱信息的辐射信号,获得包含光谱信息和空间信息的三维高光谱图像,在光谱解混、图像分类、目标检测等方面取得了广泛的应用。近年来,随着遥感技术的发展及人们对获取目标准确位置的需求逐渐加大,目标检测取得了较快的发展。根据是否提前掌握目标光谱作为先验信息,目标检测分为光谱匹配检测和异常检测。光谱匹配检测需要目标光谱作为先验信息,通常检测精度较高、效果较好。而异常检测不需要先验信息,应用范围更广,但是检测精度通常低于光谱匹配检测。由于实际应用中缺少完备且实用的光谱库,先验信息的获取较为困难,不需要先验信息的异常检测成为研究的热点。针对异常检测与光谱匹配检测相比精度较低的问题,提出一种基于近似后验信息的高光谱异常检测算法。首先利用矩阵分解算法对原始高光谱图像数据进行矩阵分解,得到纯净的背景矩阵与包含噪声的异常矩阵。舍弃异常矩阵,将得到的背景矩阵作为近似背景信息。然后计算图像所有像元光谱向量与背景矩阵中均值向量的马氏距离对图像进行初始异常检测,得到初始异常像元,将初始异常像元光谱取均值作为近似目标信息。最后将近似背景信息与近似目标信息作为先验信息,进行正交子空间投影得到最终的异常检测算法。将本算法作用于图像中所有像元,得到对整幅图像的异常检测结果。为证明本算法的优良效果,采用一组仿真数据和一组AVIRIS真实高光谱数据进行实验,并与RX, LRX和LSMAD算法进行对比。实验表明,无论是从定性的角度还是定量的角度来看,该算法能够有效抑制噪声,在信噪比较低的情况下仍然可以有效地检测出图像中的异常目标,检测精度较高并且对检测效率的影响不大,取得了较好的检测效果。     

基于提升方案的多光谱遥感图像有损压缩算法

在分析多光谱遥感图像谱间和空间数据特点的基础上,提出了一种DPCM线性预测与基于提升方案的整数小波变换相结合的多光谱遥感图像有损压缩算法。在谱间采用DPCM预测去除谱间相关性;在谱内采用整数小波变换去除空间相关性,根据不同子带对目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并分别对各个子带量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码,实现高效的多光谱遥感图像压缩。实验结果表明,该算法在一定的压缩比下,重构图像具有较高的峰值信噪比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低。     

基于lp范数的压缩感知图像重建算法研究

图像重建是光学成像、光声成像、声纳成像、核磁共振成像、 天体成像等物理成像领域中的关键技术之一. 近年来提出的压缩感知理论指出: 对稀疏或者可压缩信号进行少量非自适应线性投影,投影信号含有足够的信息, 从而能对信号进行高概率重建. 压缩感知已被应用于多种物理成像系统. 将罚函数法和修正Hesse阵序列二次规划方法相结合, 并采用了分块压缩感知思想, 提出一种基于l_p范数的压缩感知图像重建算法. 以cameraman, barbara和mandrill图像为例, 采用该算法进行图像重建. 首先, 在不同采样率下对图像重建. 即便采样率低至0.3时, 也能获得高达32.23dB的信噪比, 重建图像清晰可辨. 验证了该算法的正确性. 其次, 将该算法与正交匹配追踪算法进行对比, 在采样率达到0.5以上时, 能够获得高信噪比的重建图像, 成像时间也大为减少, 特别是采样率为0.7时, 成像时间减少88%. 最后, 与现有基于l_p 范数的压缩感知图像重建算法进行对比, 计算结果表明在成像质量有所提高的基础上, 成像时间大为缩短. 关键词： 图像重建 压缩感知 罚函数 修正Hesse阵序列二次规划     

基于探测信号叠加的推扫式压缩多光谱关联成像

针对推扫模式下多光谱关联成像重构图像模糊、信噪比低问题,提出了一种利用探测信号叠加提高重构图像信噪比的多光谱关联成像方案.该方案基于稀疏约束关联成像光谱相机实验系统,通过单次曝光获得一帧探测信号,对前后帧连续探测信号进行错位叠加,计算出系统总探测矩阵,结合标定测量矩阵,采用压缩感知算法得到待测目标物体重构图像.数值模拟和实验结果表明:适当延迟曝光时间可以提高系统重构图像质量;相同曝光时间条件下,利用探测信号错位叠加的推扫10帧重构图像信噪比明显高于单帧多光谱重构图像.     

基于邻域相似度的压缩感知鬼成像

为了提高压缩感知鬼成像的成像质量以及解决低采样率条件下成像失真度高的问题,提出一种基于邻域相似度的鬼成像(NSGI)方案。邻域相似度体现在图像像素间的关联性,携带关于物体结构的重要信息,在分析压缩鬼成像原理的基础上,利用邻域相似度来评价待探测目标。根据贪婪算法的原理,采用邻域相似度优化图像重构过程,并设置相关度阈值降低计算的复杂度。仿真和实验结果均表明,与传统方法相比,该方案可以在低采样率条件下获得高质量低失真度的图像,有利于推动鬼成像技术的实用化。     

面向高轨目标的强度相干成像方法改进研究

利用强度相干方法对高轨目标成像时存在着频谱模值测量信噪比低和相位恢复复杂等问题,严重影响成像质量。为获得高轨目标的清晰图像,根据高轨卫星空间频谱分布先验信息、图像分布先验信息和强度相干测量噪声分布特点,探讨了利用先验信息对强度相干成像的频谱模值估计方法和相位恢复方法进行改进与优化,并设计了室内实验验证了改进算法的有效性。室内实验表明,通过对频谱模值估计方法和相位恢复算法的改进能够显著提高强度相干成像质量,减小恢复结果中的噪声斑点与歧义图像。     

一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器

针对背景和目标的先验光谱特征未知的条件,给出一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。小目标相对于背景的低概率性使得高光谱图像数据对目标光谱信号的矩特征几乎不施加约束,可在最大熵条件下将广义似然比检验简化为对背景似然的单似然检验;利用全部数据样本建立无参估计模型以充分利用样本信息,从而得到基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。该检测器避免了统计模型误差和不明确物理含义特征对实际高光谱图像数据检测带来的影响。使用可见光/近红外波段机载I型实用型模块化成像光谱仪(OMIS-I)高光谱图像进行了实验,实验结果及相应理论分析表明该算法可有效检测高光谱图像中的空间低概率目标。     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构

在图像处理领域中,压缩传感重构是稀疏表示下的最重要的病态反问题之一。压缩传感图像重构利用图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感算法中收敛速度慢和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,提出了基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构算法,证明了独立的高斯混合尺度分布作为压缩传感重构的稀疏先验知识的可行性,结合全变差调整进一步提高算法的性能。实验结果表明,该算法有效地提高了重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比,加快了压缩传感图像重构算法的收敛速度。     

基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像

为了在现有的采样条件下,通过新的压缩采样方式获得计算量小且质量更好的图像,提出了基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像方法。首先将图像投影到分区控制的DMD上,获得图像在低分辨率下的测量值,并通过压缩感知重构算法重构出低分辨图像,接着利用扩展小波树预测重要小波位置,通过DMD在小波域采样获取图像的细节信息,最后由小波逆变换恢复高分辨率图像。将该方法与最小化全变分算法（TVAL3）和近来提出的基于扩展小波树的自适应成像算法（EWT-ACS）效果进行对比,实验结果表明,以boat图像为例,在压缩感知采样率为0.75,整体采样率为10%的无噪声条件下,该方法相较于TVAL3、EWT-ACS算法信噪比提高了4.63 dB和2.87 dB,在附加噪声条件下成像效果也较好。该方法能极大地降低压缩感知重建算法的运行时间,同时减少采样次数,具有较好的抗噪性。     

L1-2空谱全变差正则化下的高光谱图像去噪

针对高光谱图像的复原问题,提出了一种基于局部核范数最小化和全局L_(1-2)空谱全变差正则化的高光谱复原模型.首先,将高光谱图像划分成局部交叠的三维图块,在提高局部低秩性的同时减少核范数最小化带来的信息损失;然后,建立稀疏表达能力更强的L_(1-2)空谱全变差正则项,不仅能表示空间稀疏先验,而且还能发掘光谱稀疏先验;最后联合两者的优势,在局部上利用核范数最小化惩罚光谱低秩性,在全局上利用L_(1-2)空谱全变差约束高光谱的空间和光谱稀疏性,建立新的高光谱图像复原模型.该模型不仅能够有效去除高斯噪声、脉冲噪声、死线噪声及其混合噪声,而且减少了对噪声独立同分布假设的依赖,能部分抑制与结构相关的噪声.通过对模拟的和真实的高光谱图像进行大量的实验仿真,并与经典的基于低秩和全变差的复原方法相比,本文模型复原结果的平均峰值信噪比提高1.36 dB,平均结构性相似指标提高0.004,而Q-测度降低1.35,平均光谱角降低0.64,复原精度大幅度提高.     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于极大似然模型和期望最大化算法的闪光图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了带约束的基于极大似然模型和期望最大化算法（ML-EM）的闪光照相图像重建算法。该算法在ML-EM迭代重建算法的基础上,根据闪光照相图像低信噪比的特点及被重建客体具有分段平滑的先验信息,在迭代重建的过程中进行了相应的噪声抑制,抑制了噪声对重建结果的影响,同时很好地保持了客体的边界特征。数值模拟结果表明,基于噪声约束的ML-EM重建算法能取得较好的重建效果。     

联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测

针对利用稀疏表示进行高光谱图像异常目标检测效率不高的问题,基于高光谱图像成像原理和图像结构,充分利用高光谱图像的空间特性和光谱特性,并在它们之间建立协同处理机制,提出了联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先对高光谱图像空间特性进行分析,并结合光谱特性进行空间预处理,使得处理后的高光谱图像更易于异常目标的检测;利用建立在谱图划分思想基础上的谱聚类方法进行波段子集划分,谱聚类方法具有收敛于全局最优解、聚类速度快的特点;利用提出的新的空间和光谱协同稀疏差异指数方法对每个子集进行异常目标检测,该协同稀疏方式充分考虑了高光谱图像的空间特性和光谱特性,通过对每个波段子集检测结果进行叠加,得到最终异常检测结果。利用真实的AVIRIS高光谱图像和合成的高光谱图像对算法进行仿真实验和结果分析,结果表明该算法具有稳健性,同时检测精度高,虚警率低。     

基于极大似然模型和期望最大化算法的闪光图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了带约束的基于极大似然模型和期望最大化算法（ML-EM）的闪光照相图像重建算法。该算法在ML-EM迭代重建算法的基础上,根据闪光照相图像低信噪比的特点及被重建客体具有分段平滑的先验信息,在迭代重建的过程中进行了相应的噪声抑制,抑制了噪声对重建结果的影响,同时很好地保持了客体的边界特征。数值模拟结果表明,基于噪声约束的ML-EM重建算法能取得较好的重建效果。     

稀疏张量约束的低剂量CT图像重建

提出了一种稀疏张量约束重建算法,该方法利用非局部相似的先验信息,将CT图像分割成一系列图像块组;采用张量的多维低秩分解方法,将这一先验信息引入低剂量CT重建中,构造目标函数;通过重建图像更新和图像块组张量稀疏编码两个步骤,交替迭代求解目标函数。基于仿真数据和临床数据的实验结果验证了该算法的有效性,实验结果表明:与经典重建算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,能更好地保持重建图像的细节,获得更高质量的图像。