双近贴式X射线像增强器成像不均匀性的分析与校正

分析了双近贴式X射线像增强器响应不一致性的产生机理,对每个像元建立了光电响应的数学模型.基于该模型,提出了一种改进的多点校正算法.该算法将对数曲线模型转化为线性响应模型,通过基于最小二乘法的两点拟合算法对图像数据进行校正.对比分析了校正前后图像的背景标准差及灰度分布曲线,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于Sigmoid函数局部视觉适应模型的真实影像再现

为解决图像采集与显示设备之间的动态范围差异,色调映射技术试图建立一种由高到低的动态范围映射关系,可用于一般图像的真实影像再现.在不同亮度适应水平下,人眼能产生不同的响应特性及对比度敏感性,从而同时响应不同明暗的光强.由此建立了一种局部视觉适应的再现算法,采用具有参数控制的Sigmoid函数来模拟视觉适应的S形非线性特点,得到不同局部亮度适应水平下的压缩曲线,因此能较好地协调图像整体对比度、亮度调整与局部增强之间的关系,在增强图像较暗区域的同时,极大程度地保持亮区细节.经主观评价与特征统计参数相结合的方法验证,该算法能有效地实现动态范围压缩,保持图像细节而避免伪像,具有一定的色彩恒定性,且复杂度低,具有很好的实用性.     

相位恢复算法用于分区复用多图像加密的研究

衍射投影效应明显降低了基于双相位编码的多图像加密系统的性能.提出分区复用技术来解决这一问题.待加密的多个图像被放置于各个输出平面的不同区域,于是相邻两个输出平面的秘密图像区域将错落开来,因而有效抑制了衍射投影所产生的噪声.在此基础上,重点研究了用于该系统的相位恢复算法.在完整的顺序迭代之后,对解密质量最差的图像进行逐一补偿,从而寻找到了更加符合多幅秘密图像客观特点的子循环次序.根据这一次序,用完整迭代后附加调节性迭代的方法或者完全更换迭代次序的方法,都能够在保留基本算法快速收敛优势的前提下,使多幅解密图像质量以及系统地复用容量得以整体提高.     

基于Contourlet变换的自适应SAR图像相干斑噪声抑制算法

为了保持高岛分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中的纹理结构,提出了一种基于BivaShrink模型的Contourlet 域SAR图像相干斑噪声抑制算法.联合当前层和父层的Contourlet系数,通过计算局部方差一致性范数和区域能量比,自适应地确定方差估计区域的形状和大小.从而对原始图像方差进行最优估计.实验结果表明,算法在噪声的去除和结构信息等细节的保持上均不同程度的优于小波BivaShrink去噪算法和Contourlet 阈值去噪算法,主观效果和数值指标都有较好改进.     

Determination of skeleton and sign map for phase obtaining from a single ESPI image

A robust method of determining the sign map and skeletons for ESPI images is introduced in this paper. ESPI images have high speckle noise which makes it difficult to obtain the fringe information, especially from a single image. To overcome the effects of high speckle noise, local directional computing windows are designed according to the fringe directions. Then by calculating the gradients from the filtered image in directional windows, sign map and good skeletons can be determined robustly. Based on the sign map, single image phase-extracting methods such as quadrature transform can be improved. And based on skeletons, fringe phases can be obtained directly by normalization methods. Experiments show that this new method is robust and effective for extracting phase from a single ESPI fringe image.     

Modified smart pixel mapping method for displaying orthoscopic 3D images in integral imaging

In this paper, we propose a modified smart pixel mapping (MSPM) method for displaying orthoscopic three-dimensional (3D) images with a function of depth control in integral imaging system. In the proposed MSPM, the depth-converted elemental image array (EIA) is obtained through the pixel mapping process and the image interpolation technique. The proposed method gives us the depth conversion at distances different from the position of 3D object and provides various types of EIAs using only an original EIA for orthoscopic images. To show the usefulness of the proposed method, we carry out the preliminary experiments and present the experimental results.     

A SCREW DISLOCATION IN A THREE-PHASE COMPOSITE CYLINDER MODEL WITH INTERFACIAL RIGID LINES

The problem of the elastic interaction between a screw dislocation and a three-phase circular inclusion with interracial rigid lines （anti-cracks） is investigated. An efficient and concise method for the complex multiply connected region is developed, with which explicit series form solutions of the complex potentials in the matrix, and the interphase layer and inclusion regions are derived. Based on the complex potentials, the image force on the screw dislocation is then calculated by using the Peach-Koehler formula. The equilibrium position of the dislocation is discussed in detail for various rigid line geometries, interphase layer thicknesses and material property combinations. The main results show that the interracial rigid lines exert a significant perturbation effect on the motion of the screw dislocation near the circular inclusion surrounded by an interphase layer.     

基于图像融合的动态轮廓线跟踪新方法

红外与可见光传感器是目标跟踪识别系统中常用的两种传感器,对这两种传感器图像进行融合能有效提高系统跟踪检测的准确性。将动态轮廓线模型与图像融合结合,在特征搜索过程中利用特征点准确地完成了图像配准,同时使用了一种新的特征级融合方法,将两种图像中目标轮廓的B样条曲线控制点进行实时微分耦合。这种耦合将Curwen提出的微分耦合机制作了改进,利用图像配准把刚性硬模板改变为实时的变换模板并推导了融合后动态轮廓线的新的动力学方程。这种融合利用了红外图像目标轮廓信息约束可见光图像中动态轮廓线的收敛形状,有效地提高了可见光图像目标跟踪的准确性。对运动人手序列图像的对比跟踪实验表明,这种融合使得可见光图像中动态轮廓线平均跟踪误差减小了60．25％。     

基于可分解马尔科夫网的视频图像检测方法研究

研究了可分解马尔科夫网的概念、方法,分析了可分解马尔科夫网在序列图像数据挖掘中的作用与意义,并直接将马尔科夫网的结构作为决策或推理依据,应用于问题求解,拓广了可分解马尔科夫网应用的可能性;以真实交通违章的视频图像为例,以多种粒度(节点数)广泛研究建立视频图像间的可分解马尔科夫网并分析其对问题的适用性,通过网络结构分析来检测视频图像间的差异,从而发现某种有意义的模式(例如,交通违章);仿真结果表明所提方法具有实用价值和较好效果;研究结果表明可分解马尔科夫网可以很好地揭示数据间的抽象近邻关系,并且这种网络具有很好的知识表达和逻辑推理的作用,是重要的模式识别方法。     

基于多元线性阵列探测器的快速光声层析成像

报道了一种基于相控聚焦的多元线性阵列探测器进行快速光声层析成像的方法和装置,并实现了模拟组织的光声层析成像。实验中采用波长为532nm脉宽为7ns的倍频Q-YAG激光器作为激发光源。多元线性阵列探测器由320个振元组成,采用相控聚焦的方法成像,每次由11个振群的探测器接受信号并合并1路,一幅图像由64路这样的信号组成。实验结果能够正确反映样品中的光学吸收分布。与现有的方法比较,本系统具有快速方便的特点,它有望成为一种组织功能在体成像的新方法,发展成为一种低成本的实用的临床诊断装置。