基于生物视觉标准模型特征的无参考型图像质量评价方法

鉴于生物视觉特征对于图像的良好表征能力,提出了一种基于生物视觉特征的无参考型图像质量评价方法。对生物视觉ST模型进行了研究和分析,完成了对图像的稀疏化表示;利用最小二乘支持向量机回归方法训练生物视觉特征到图像质量的映射关系,获得能够预测图像质量的回归器;通过学习的回归器完成了对图像质量的评价。基于LIVE图像库的实验结果表明,该方法对于特定失真和交叉失真的预测误差分别为2%和5%左右,并且与目前技术条件下的质量评价方法相比具有很好的精确性和单调性。     

一种改进的NAS-RIF红外图像盲复原算法

针对军事目标红外图像信噪比低、NAS-RIF算法复原模糊图像时敏感于噪声的缺陷,提出一种基于Contourlet多尺度变换去噪和图像细节规整化的改进NAS-RIF盲复原算法。首先,通过Contourlet变换对图像进行去噪预处理;然后,利用最优阈值分割技术提取目标的可靠支持域,并引入规整化方法,在代价函数中添加目标边缘保持约束项,保存图像细节特征;最后,利用共轭梯度(CG)算法优化代价函数,以保持算法的收敛速度。两组实验的结果表明,针对信噪比较低的气动红外退化图像,与原始NAS-RIF方法相比,本文提出的改进算法具有更好的复原效果,算法的收敛速度基本保持不变。     

基于生物视觉特征的SVM目标分类算法

鉴于生物视觉模型性能的优越性,提出了一种基于生物视觉特征的支持向量机(SVM)目标分类算法。生物视觉模型以Gabor滤波为基础,所得特征具有很好的表征能力,但却具有很高的维度,选择选择训练速度快、分类精度高的线性SVM来完成高维度生物视觉特征的分类取得了很好的效果。利用生物视觉模型提取具有位置和尺度不变性的目标特征,针对生物视觉特征高维度的特点选择线性支持向量机完成目标分类的任务,利用自抽样法验证算法的有效性。     

增广Lagrangian的快速视频复原方法

针对单幅模糊图像复原的局限性和视频应用的广泛 性,提出了一种基于时空体和增广Lagrangian的快速视频复原方法。首先对视频复原与图像 复原的特征进行比较和分析,研究视频复原的三维解卷积操作, 并对目前存在的视频复原方法的实现过程与性能进行分析和总结;然后在时空体的思想下, 通过时空联合 的各向同性全变分来控制时间误差和空间误差,并引入一种增广的Lagrangian方法完成全变 分规整化的难 题;最后通过求解Lagrangian形式的f子问题和u子问题实现全变分最小化难题,并对规整化 过程中的参 数进行研究与讨论,最终实现了视频的快速鲁棒复原。基于仿真图像和实际视频的实验结果 表明,本文方法 的性能在运行时间和视觉质量评价方面都要优于当前的其它方法,能够有效地实现图像和视 频的快速复原。     

脉动流场光学传输效应仿真

针对瞬态脉动流场光学传输效应的实时仿真问题,提出了基于数字混沌系统的脉动流场成像仿真方法。首先,依据湍流的三重分解理论,将脉动流场分解为拟序场和完全随机场;其次,通过数字混沌系统产生球涡来模拟拟序场,使用光线追迹方法得到拟序场的等效相位差;然后,使用混沌系统产生完全随机场的等效相位差;最后,利用拟序场和完全随机场的等效相位差构建脉动流场的随机相位屏,采用物理光学方法得到脉动流场的点扩展函数（快照图像）;从而获得短（长）曝光图像序列。仿真实验结果表明:该方法得到的结果与风洞实验数据相吻合。通过修改相关参数可以方便地仿真不同条件下的湍流场的光学传输效应,为气动光学效应的测试和校正提供了一种新的方法。     

利用稀疏化生物视觉特征的多类多视角目标检测方法

鉴于生物视觉特征在目标分类中的良好性能,采用了一种基于稀疏化生物视觉特征的多类多视角目标检测方法。首先利用特征稀疏化方法对生物视觉的标准模型进行改进,有效提高了目标的可分性,然后利用滑动窗口的方法构建基于稀疏化生物视觉特征的目标检测器,采用局部邻域抑制算法完成特定目标的检测任务,最后通过构建场景中待检测目标的词典,对每类目标分别设计滑动检测器以完成多类多视角目标的检测任务,实验结果表明,该方法具有很好的检测性能。     

基于红外成像的乙烯气体泄漏检测

针对传统乙烯气体泄漏检测和定位方法存在效率低、检测范围小和实时性差等问题,提出了一种基于红外成像的泄漏检测方法。该方法利用红外摄像机获取乙烯生产车间内各设备工作时的红外视频图像,将其转化为灰度图像序列后,利用逻辑运算融合多幅帧间差分和背景差分后的图像信息,并利用形态学滤波消除噪声干扰,最终获得气体泄漏疑似区域的准确位置。实验结果表明,该方法高效、准确且具备实时性,能够获得完整、清晰的泄漏疑似区域,实现了无色气体泄露区域的初步定位。     

退化图像复原方法研究进展

飞行器和空间成像制导装备在大气中高速飞行时会受到湍流干扰,导致光学系统接收到的图像发生模糊降质、像素偏移、信噪比降低等问题,开展退化图像复原技术及方法研究就成为空间光学成像系统获得较高性能图像的重要途径。通过对退化图像复原技术研究进展的系统梳理和分析研究,本文首先介绍了图像退化模型,接着给出了退化图像复原方法的分类,然后比较系统地介绍了确定正则化图像复原方法、随机正则化图像复原方法、基于局部相似性的图像复原方法、基于示例学习的图像复原方法等几种新型的单幅退化图像复原方法,其后分析了视频复原的特征、介绍了新近的几种典型的视频图像复原方法,最后分析总结出了图像复原的难点所在。对于促进我国退化图像复原技术的研究和发展具有一定的参考价值。     

湍流退化红外图像校正算法

针对高速湍流场引起的红外图像模糊问题,提出了一种基于改进增量Wiener滤波的复原校正算法.首先,基于先验知识对湍流退化图像的降晰函数进行辨识并得到复原图像的起始估计;其次,提取起始复原图像中的强边缘并平滑边缘区域;最后,利用改进的增量维纳滤波算法迭代复原图像.实验结果表明:该算法与传统的迭代盲复原算法及基于Fuzzy滤波器的后期去振铃算法相比,复原图像的振铃测度有较大下降,同时提高了复原图像的质量,降低了算法的时间复杂度.     

Extracting cavity and pulse phases from limited data for coherent pulse stacking

Coherent pulse stacking(CPS) is a new time-domain coherent addition technique that stacks several optical pulses into a single output pulse, enabling high pulse energy and high average power. A Z-domain model targeting the pulsed laser is assembled to describe the optical interference process. An algorithm, extracting the cavity phase and pulse phases from limited data, where only the pulse intensity is available, is developed to diagnose optical cavity resonators. We also implement the algorithm on the cascaded system of multiple optical cavities,achieving phase errors less than 1.0°(root mean square), which could ensure the stability of CPS.