基于谱间和帧内差分脉冲编码调制的超光谱图像无损压缩

以超光谱遥感图像为研究对象,分析了干涉成像光谱仪获取图像的谱间和空间相关性,提出一种三维差分脉冲编码调制（ DPCM）无损压缩方案。首先进行了谱间DPCM预测;然后,对残差图像进行帧内DPCM预测;最后,对差分码流进行二值自适应算术编码。实验表明,该算法可实现无损压缩,压缩比平均可达1.662,较二维整数小波变换算法提高了15.6％,且算法复杂度较低,仅有加减和移位运算,易于硬件实现。     

基于帧间预测的红外焦平面阵列非均匀校正算法

提出了一种基于帧间预测的非均匀校正算法,它可以通过场景配准从当前已校正图像中估计出下一帧未校正图像的真值,然后将所得的场景估计与相应的噪音图像用于线性拟合,其拟合参量即可用来进行非均匀校正.该方法的主要优点在于抗噪音能力强,预测准确度高,且能够实时处理.详细阐述了算法的基本原理及其流程,并用真实红外数据对算法性能进行验证,取得了较好的效果.     

基于多曝光图像融合的沙尘图像增强

针对沙尘图像存在细节模糊、对比度低和颜色偏移等问题,提出了基于多曝光图像融合的沙尘图像增强算法.首先对蓝通道进行补偿,以弥补沙尘图像的蓝光损失;其次对图像的RGB三通道分别进行标准化,以减小通道直方图之间的偏离,从而去除偏色.为了提高图像中不同区域的细节,采用线性参数控制的方法生成多幅曝光图像.通过用对比度、饱和度和良...     

基于稀疏重构的空间邻近目标红外单帧图像超分辨方法

针对现有算法难以利用单帧红外图像实现空间邻近目标(CSO)的超分辨问题,提出了一种基于稀疏重构理论的单帧超分辨方法。该方法充分利用了目标在焦平面阵列(FPA)分布的稀疏性以及光学系统点扩展函数(PSF)的结构特性,通过对FPA离散化网格采样构造稀疏量测模型,并将建立的1范数正则化问题转化为二阶锥规划问题求解;然后针对稀疏度过估计的重构结果,采用贝叶斯信息准则(BIC)实现模型选择,最终获得对目标个数和位置的准确估计。多组仿真场景验证了算法的有效性和超分辨能力;相比于已有算法,所提算法不仅提高了分辨正确率和位置估计精度,同时大幅缩减了计算耗时。     

基于方向滤波和自商图像的人脸光照补偿

为了实时处理恶劣光照条件下的人脸图像,在自商图像的基础上,提出了一种新的人脸光照补偿的方法.该方法首先在人脸三维光照简化模型的基础上,利用方向滤波削弱附着阴影.然后结合高斯低通滤波器,进一步削弱投射阴影.两者非线性结合,显著改善光照图像的质量.利用YaleB数据库提供的光照图像,在10万人脸数据库系统中进行测试,结果表明在光照条件恶劣的情况下能显著提高识别率.     

基于方向滤波和自商图像的人脸光照补偿

为了实时处理恶劣光照条件下的人脸图像,在自商图像的基础上,提出了一种新的人脸光照补偿的方法.该方法首先在人脸三维光照简化模型的基础上,利用方向滤波削弱附着阴影.然后结合高斯低通滤波器,进一步削弱投射阴影.两者非线性结合,显著改善光照图像的质量.利用Yale B数据库提供的光照图像,在10万人脸数据库系统中进行测试,结果表明在光照条件恶劣的情况下能显著提高识别率.     

结构光照明显微空间域超分辨图像重建研究

以π/2相移间隔的结构光照明显微图像为输入,通过图像差分、数学推导及简化构建一个数学模型,在空间域直接解析得到超分辨图像。理论验证该模型可将传统显微的横向分辨率提高1倍,并可减少离焦背景干扰。在基于数字微镜器件的结构光照明显微系统中,对荧光微球及牛肺动脉内皮细胞进行空间域超分辨重建实验,验证了算法的有效性。获得的超分辨效果与频域重建法相近,但图像重建速度快约5倍。该研究有助于扩展结构光照明显微的应用范围,对活细胞和组织的长时间在体监测具有良好的应用潜力。     

基于注意力机制的多曝光图像融合算法

针对多曝光图像任务缺乏真值图像,以及现有多曝光图像融合算法存在的边缘特征丢失、细节模糊等问题,本文提出了一种基于注意力机制的多曝光图像融合算法.该算法建立权重独立的双通道Unet网络,对目标场景不同曝光图像分别进行特征提取,生成不同曝光图像的高维多尺度特征图;通过视觉注意力机制凸显目标场景在不同曝光下对融合有利的特征,...     

基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法

在传统的多曝光图像融合方法中,一旦目标发生移动则会在最终融合图像中出现"鬼影"现象。现有的去"鬼影"算法大部分都继承了参考图像中的大量信息,倘若参考图像中出现曝光不足/曝光过度现象,便会影响到最终的融合结果。基于此,提出了一种基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法。首先将参考图像划分为曝光正常及曝光不足/过度两大区域,并有针对性地对这两部分区域进行处理。为了更加精准地检测出鬼影区域,将多曝光图像块分解成信号结构、信号强度和平均强度3个概念相独立的部分,采用图像块结构一致性检测的方式来进行鬼影检测。最后,去除结构不一致的图像块并对这3个部分分开融合,重构所需图像块并将其聚合至最终融合图像。实验结果表明,与现有的去"鬼影"算法相比,所提算法取得了更好的视觉效果,且计算效率得到了较大提升。     

基于MBE的帧间谱幅度相关算法

在MBE算法基础上研究利用帧间谱幅度相关性，通过一个简单的线性预测公式，使得仅用一个增益系数及一个预测系数的预测公式，就能平均在帧移25ms时达到高于10阶LPC模型逼近MBE中谱幅度的精度。同时引入多模式编码以解决帧间不可预测问题。     

基于微观本义复原的人脸图像光照正规化

为解决变光照下人脸识别的识别率低,光照正规化算法复杂.不易实现的问题,提出一个新的光照正规化方法一微观本义复原,即通过微观邻域上像素本义特征的定义,将整体图像上变光照下的非线性灰度变化转化为微观邻域内的线性变化,一定程度上避免了包括图像自身结构在内的不确定因素对图像复原的不利影响;并以邻域内的本义特征为光照不敏感特征,对本义特征进行结构编码,并用最小二乘法拟合编码值与光照方向之间的关系,最后根据得到的光照正规化参数复原图像.实验结果表明,该方法算法简单,易于实现,能适应实时的人脸识别系统,在光照变化90.以内的Yale B库的平均识别率可达94.1%.     

基于单次曝光光场成像的全焦图像重建技术

为了实现大景深信息全焦面高质量成像,提出了基于单次曝光光场成像的导向滤波全焦图像重建技术:结合光场成像采集视场信息,并采用光场重建的方式获取多聚焦图像源集,利用导向滤波的方法确定各级图像融合权重,进行图像融合得到大景深的全焦图像.实验证明,提出的基于单次曝光光场成像的导向滤波全焦图像重建技术不仅有效保证了多聚焦图像背景...     

基于光照不变图像的阴影图像道路及导航线提取算法

针对有阴影情况下的道路及导航线提取问题,提出一种基于光照不变图像分割和投票函数的阴影道路图像道路及视觉导航线提取算法,该算法利用正交分解法获取彩色光照不变图像,并对其进行分割,通过构造的投票函数及道路判别准则提取道路区域,扫描道路定位点后对其进行最小二乘拟合提取导航线。该方法不需要大量样本进行学习。实验结果表明,所提算法与现有两种算法相比,在检测精度和速度上均具有明显优势,并且算法复杂度较低。算法能够有效地解决阴影环境下道路及导航线的提取问题。     

基于光影图像获取光照信息的研究与实现

为了解决现有方法在获取光照是否为直射光且强度是否达到或超过一定值这两个光照信息时存在的问题,提出了一种基于计算机Matlab程序的图像处理,从光照形成的光影图像中自动获取上述光照信息的方法。分析了光影图像的特征与光照信息的关系,在实验室条件下拍摄了网格光影图像;用Matlab语言设计了处理程序并应用于获取该光影图像对应的光照信息。结果表明:该方法能较准确地自动获取光影图像的特征值及实际光照信息,且程序运行稳定,避免了现有方法的不足。     

基于AOS业务流量预测的自适应帧生成算法

随着研究的深入,复杂空间系统业务数据流的自相似性逐渐被认识,传统的等时帧生成算法及高效率生成算法越来越难以适应空间系统业务流量的高突发性和高复杂性。基于此,提出了一种基于小波神经网络业务流量预测的自适应帧生成算法,在满足一定延时约束条件下,根据业务流量预测结果,自适应调整成帧时刻。帧复用效率相比等时帧生成算法有显著优势,同时还避免了高效率帧生成算法中存在的帧延时过长的问题。     

基于图像内容评价因子的动态场景曝光融合算法

针对目前高动态范围(HDR)成像算法难以应对动态场景的局限性,提出了一种有效抑制运动鬼影的HDR图像融合算法。算法根据整体图像质量,从图像序列中选择参考图像;从像素曝光质量、细节丰富程度及与参考图像之间的局部相似性三个角度对图像内容进行评价,根据评价结果确定融合权重;采用拉普拉斯金字塔图像融合算法进行图像融合,得到HDR图像。采用图像熵与结构相似性(SSIM)相结合的评价标准对算法进行评价,实验结果表明,处理结果的平均SSIM达到0.952,证明算法对运动鬼影具有显著的抑制效果。     

基于光照条件的空间相机增益在轨自动调整

空间相机摄影过程中,通常采用较小的固定增益以避免图像饱和,导致获取的图像存在整体偏暗、图像层次不丰富等问题。提出一种基于光照条件的空间相机增益在轨自动调整方法,根据当前的航天器位置和时间等实时计算星下点处的太阳天顶角,通过非线性拟合建立太阳天顶角与对目标最大反射率对应的地物成像时相机入瞳辐亮度之间的函数关系,进而完成对增益的实时计算和调整。与卫星工具包(STK)仿真和MODTRAN计算结果的对比实验表明,在太阳天顶角取[20°,70°]时辐亮度拟合误差小于等于0.3 W/(m2·sr),相对误差小于等于2.2%。计算和仿真得到太阳天顶角之差约为0.39°(3σ)。在轨成像实验结果表明,太阳天顶角为62.5°时增益调整后图像灰度层次从98提高到183,信息熵提高约19.2%,图像灰度层次更加丰富,使目标更容易辨识。     

基于HSI颜色空间和小波变换的多光谱图像和偏振图像融合实验研究

偏振成像技术是当前光电成像领域研究的热点之一.为了更好地实现目标探测识别,本文研究了基于HSI颜色空间的偏振图像和多光谱图像的融合算法,对每一个波段内的偏振图像进行融合并映射到HSI颜色空间;然后对实验所选取的三个波段的H、S、I图层进行小波系数融合,并将融合图像在RGB颜色空间输出显示.给出了融合图像的客观评价参数,通过与前人的实验对比,表明该算法更加适合于人眼的视觉特性.融合图像用颜色凸显目标的偏振信息,能够将目标和背景明显区分开来,很大程度地提高了目标探测识别的质量.     

考虑帧间信息的语音带宽扩展

语音带宽扩展是为了提高语音质量,利用语音低频和高频之间的相关性重构语音高频的一种技术。高斯混合模型法是语音带宽技术中被广泛应用的一种方法,但是,该方法的映射函数是分段线性函数,且没有考虑语音前后帧的相关信息。因此,提出了一种基于条件受限玻尔兹曼机的方法。该方法利用条件受限玻尔兹曼机提取了语音信号的帧间信息,同时将语音低频、高频特征参数映射为高阶统计特性,深层发掘和模拟了语音低频和高频之间的非线性关系。客观和主观对比测试结果都表明,该方法性能优于传统的高斯混合模型方法。