用光信息处理方法对分形图象实现分数傅里叶变换

用光学方法成功地实现了雪花分形的分数傅里叶变换 ,采用掩膜板遮挡的方法对分形图形的分数傅里叶变换谱及自相似结构进行了研究 ,并与常规傅里叶变换频谱作了比较 ,提供了用光学方法实现分形图形分数傅里叶变换的方法 ,对光学信息处理具有实用价值     

基于Gabor变换的中文字符特征提取方法研究

针对传统汉字字符特征提取方法的不足,提出了一种基于Gabor变换,对图像纹理特征的方向性敏感的字符特征提取方法。先将灰度字体图像进行二值化、归一化处理,再利用Gabor滤波器进行滤波,获取图像的内部纹理特征和边缘信息,进而从不同方向进行特征提取。实验证明利用gabor变换计算中文字符图像的笔画方向特征,对中文字符具有较好的分类效果。     

光刻胶傅里叶全息图的记录条件对重构图像信噪比的影响

用光刻胶对具有不同空间频率的黑白二值条纹图像按各种不同条件记录了一系列傅里叶变换全息图 ,并用常规CCD摄像系统检测了重构图像的信息噪比 ,给出了信噪比与离焦量、参 -物光比和曝光量的关系曲线。实验结果表明 ,对给定的实验系统及记录介质存在一定的最佳离焦量和曝光量 ,对于不同空间频率的黑白二值条纹图像需要采用不同参 -物光比以获得最佳的信噪比。选择适当的记录条件可以对含有多种空间频率条纹的二值图像获得较好的重构效果。     

小波变换在去除探地雷达信号直达波的应用

基于二维有向连续小波良好的方向选择性,对于探地雷达信号中的直达波进行了去除。通过对两个不同性质的埋地目标的处理,验证了这种方法的有效性。应用一维小波变换方法计算了探地雷达信号的瞬时参数,分析了几种瞬时参数夺于目标识别的作用,并且比较了直达波对瞬时参数识别目标的影响。     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

一种缩放情况下区分原始区域和篡改的方法

为了在检测结果中区分出原始区域和粘贴区域,提出一种基于尺度不变特征转换(SIFT)和重采样痕迹的图像盲检测算法。该算法首先将图像分成互不重叠块,利用SIFT算法找出每个块中的关键点,对关键点匹配;然后在每个块中以匹配关键点的中心为种子进行区域生长得到篡改区域;最后分析每个图像块的频谱图,计算出缩放因子,区分原始区域和复制区域。实验结果表明,该算法简便快捷,在能够对篡改区域进行准确定位的同时,并能区分原始区域和复制区域。     

空间太阳望远镜星载CCD图像压缩单元的研究

针对空间太阳望远镜(SST)卫星上海量的观测数据和在轨存储、下传能力有限的矛盾要求在轨压缩科学数据,本文在分析SST星载CCD图像压缩需求基础上,根据空间环境的限制和国内的设计研制能力,采用基于小波变换(DWT)和稀疏矩阵压缩的压缩算法,设计了星载压缩单元(DCU),并在DSP加FPGA结构的硬件平台上进行算法仿真和系统联试.测试结果表明,DCU可以在6 s内对2 048×1 024 pixels的太阳图像进行大于5倍压缩,压缩信噪比(SNR)优于26 dB,均满足SST图像压缩需求.DCU实现了星载图像处理系统的国产化设计,已通过验收.     

JPEG2000小波提升算法的硬件设计

离散小波变换是当今许多图像处理和压缩技术的基础,并被最新的ISO/IEC静态图像压缩标准JPEG2000所采用.基于提升方法的离散小波变换比传统的基于卷积的运算量小.我们为JPEG2000中的小波提升算法提出一个硬件结构,该结构整体运算速度高,存储需求低,硬件资源耗费少.我们提出在数据通道之外实现边界扩展,以降低数据通道的复杂性,提高运算效率.我们通过采用流水线技术,进一步提高了硬件设计的运算效率.     

Simple Equations Method (SEsM): Algorithm,Connection with Hirota Method,Inverse Scattering Transform Method,and Several Other Methods

The goal of this article is to discuss the Simple Equations Method (SEsM) for obtaining exact solutions of nonlinear partial differential equations and to show that several well-known methods for obtaining exact solutions of such equations are connected to SEsM. In more detail, we show that the Hirota method is connected to a particular case of SEsM for a specific form of the function from Step 2 of SEsM and for simple equations of the kinds of differential equations for exponential functions. We illustrate this particular case of SEsM by obtaining the three- soliton solution of the Korteweg-de Vries equation, two-soliton solution of the nonlinear Schrödinger equation, and the soliton solution of the Ishimori equation for the spin dynamics of ferromagnetic materials. Then we show that a particular case of SEsM can be used in order to reproduce the methodology of the inverse scattering transform method for the case of the Burgers equation and Korteweg-de Vries equation. This particular case is connected to use of a specific case of Step 2 of SEsM. This step is connected to: (i) representation of the solution of the solved nonlinear partial differential equation as expansion as power series containing powers of a “small” parameter ϵ; (ii) solving the differential equations arising from this representation by means of Fourier series, and (iii) transition from the obtained solution for small values of ϵ to solution for arbitrary finite values of ϵ. Finally, we show that the much-used homogeneous balance method, extended homogeneous balance method, auxiliary equation method, Jacobi elliptic function expansion method, F-expansion method, modified simple equation method, trial function method and first integral method are connected to particular cases of SEsM.