改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法

为了解决遥感图像盲复原时模糊核估计不准确、复原图像存在振铃效应的问题,提出改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法。该算法首先引入极端通道先验与局部最小像素先验结合,对图像的强度进行更好的约束,有利于得到更好的潜在清晰图像;然后采用基于梯度的方法估计模糊核,模糊核估计与中间潜在清晰图像估计交替迭代进行,获得较为理想的模糊核;最后引入联合双边滤波器,采用改进的拉普拉斯与正则化图像复原算法抑制图像复原的振铃效应。实验结果表明,本文方法对遥感图像复原效果较好,恢复的图像边缘清晰,振铃伪影得到抑制且模糊核较为理想;客观评价指标峰值信噪比(PSNR)较前沿复原算法平均提高约1.40 dB,结构相似度(SSIM)平均提高约0.02。

基于球面角点特征的鱼眼相机与激光雷达联合标定方法

针对鱼眼相机和激光雷达的联合标定问题,提出一种基于球面角点特征的鱼眼相机与激光雷达联合标定方法。首先利用静电斥力物理模型得到了均匀分布在球面上的点集,并以这些点集为生长点对球面进行Voronoi划分,得到了均匀的球面像素,实现了鱼眼相机图像在球面上的均匀重采样;之后在球面上提取了鱼眼相机图像的角点特征,有效地避免了图像畸变带来的角点提取困难的问题;最后利用17组标定数据在球面上实现了鱼眼相机和激光雷达联合标定,在鱼眼图像上的重投影误差小于2个像素,并通过数据融合实验复现了真实场景中的彩色三维效果。

联合像素多基线InSAR降维处理方法

针对联合像素多基线InSAR处理的大运算量问题,提出了一种降维处理方法.在分析联合像素协方差矩阵构造过程的基础上,指出SAR图像配准时信号子空间的维数是不随卫星数目的增加而改变的.利用Lanczos迭代进行信号子空间逼近,避免了对高维协方差矩阵进行特征值分解,利用信号子空间拟合代替信号子空间向噪声子空间的投影,至少能够降低运算量50%以上.对仿真多基线数据和实测单基线数据的处理结果验证了本算法能保证处理精度要求.

表面组装印刷电路板上焊点信息的自动获取

在表面组装技术 (SMT)中 ,焊点信息数据是实现部分再流焊过程自动化的基础。本文介绍了表面组装印刷电路板 (SMT_PCB)图像的处理方法和SMT_PCB上焊点类型、位置信息数据的自动获取技术。本文中 ,SMT_PCB图像的处理包括去噪声处理、二值化和目标修饰处理。根据对SMT_PCB图像的分析 ,提出了SMT_PCB图像高频噪声判断模板和算子 ,通过采用噪声判断模板和算子先判断高频噪声再用均值滤波的方法成功地去除了高频噪声。对图像中的低频噪声 ,基于对图像中目标与背景灰度值特点的分析 ,提出了改进的差分去噪声模板。采用最大方差阈值方法得到合适的阈值对图像实现了分割。对已分割得到的二值化图像 ,提出了目标图像修饰算子 ,并对图像中的焊点图像进行了修饰。根据对处理后焊点图像特点的分析 ,提出以不同类型焊点为模板 。

基于联合像素干涉统计特性的三通道动目标检测方法

本文提出了一种基于联合像素的三通道地面运动目标检测(GMTI)方法.首先分析联合像素处理后的两多视SAR图像干涉统计特性,建立幅相联合的概率统计模型,分析虚警和漏警,考虑到最小可检测速度内存在速度模糊,采用能量重心法解模糊,最后将干涉幅度和解模糊后的干涉相位联合检测动目标.实测数据处理结果验证了该方法的有效性.

基于联合像素模型的InSAR干涉相位稳健性估计

针对InSAR处理中存在图像配准误差时,由特征值估计噪声子空间维数失效的问题,提出了一种基于干涉相位和特征向量构造的投影矢量来确定噪声子空间维数,进而估计InSAR干涉相位的方法。该方法在图像存在配准误差时,不仅能够准确地估计出噪声子空间的维数,同时增强了联合像素方法估计干涉相位的实用性和稳健性。通过仿真数据和实测数据的处理结果验证了方法的有效性。

基于InSAR构型的地面运动目标检测与测速方法

提出了一种基于干涉合成孔径雷达构型的地面运动目标检测及测速定位新方法。该方法在高程相位和动目标相位耦合的情况下,充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息进行高度补偿从而进行动目标参数估计。针对干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)系统中由于长垂直基线导致杂波自由度随地形起伏大大增加等杂波抑制问题,在处理过程中引入了联合像素法,进一步提高了动目标检测和测速精度。通过仿真验证了该方法的有效性。

基于联合像素模型和WAVES的多频InSAR相位融合

提出了一种基于联合像素模型和信号子空间加权平均方法(weighted average of signal subspaces,WAVES)的多频带In-SAR自适应相位融合方法。首先,采用联合像素模型对各频带InSAR信号建模,然后,借鉴WAVES的思想对多频带信号子空间进行聚焦和加权,获得通用协方差矩阵,最后,利用窄带估计方法估计出绝对干涉相位。该方法可以在图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下获得稳健的干涉相位估计性能,仿真数据和SIR-C实际雷达数据验证了此方法的有效性。

基于相关系数加权观测矢量的InSAR干涉相位估计方法

提出了一种基于相关系数加权观测矢量的InSAR干涉相位估计方法.该方法采用联合单像素模型,构造相关系数加权观测矢量,同时利用相邻像素的信息,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性.

基于JTC和像素置乱技术的光学图像加密

随着信息技术的迅猛发展,数据加密和安全认证等信息安全问题变得越来越重要.光学信息处理技术具有强大的并行数据处理能力、更多的自由度和高的数据安全性,因此,基于光学信息处理的加密系统得到了广泛的研究.提出了一种基于联合变换相关器和像素置乱技术的光学图像加密方法,此方法基于联合变换器的加密系统,将联合变换功率谱的像素置乱后作为加密图像,像素的排列顺序与随机相位板一起作为解密密钥.计算机模拟试验证实了这种方法的可行性和有效性.

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。

基于稳健波束形成的InSAR干涉相位估计方法

该文在联合像素估计干涉相位的基础上,充分利用相邻像素的相干信息,通过校正阵列导向矢量,使得导向矢量与该地面分辨单元的协方差矩阵相对应,通过稳健波束形成实现对地形干涉相位估计。实验结果证明了该方法有效性的同时,能够在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,得到稳健的干涉相位估计结果。

基于联合估计的Wyner-Ziv系统边信息重建

在不显著增加解码复杂度的前提下,为提高Wyner-Ziv视频编码系统的边信息(SI)重建质量,提出一种基于SI信度的整像素/半像素联合估计算法。该算法引入一个SI质量判定因子判断边信息的重建质量,根据SI置信度是否超过设定的判别阈值进行整像素和半像素边信息重建方法的自适应切换。实验结果表明,在保持甚至超过传统亚像素边信息重建算法性能的基础上,该算法明显降低了系统解码复杂度。

基于联合像素特征对消动目标检测方法

提出了基于三通道联合像素的最小功率特征对消的方法来检测SAR图像中的地面运动目标。文中的方法不要求多天线间距、载机速度、脉冲重复频率满足特定的条件,它通过构造三通道联合像素矢量来产生协方差矩阵,然后对协方差矩阵进行特征分解,选取噪声的特征向量来构成噪声子空间,最后利用噪声子空间来抑制地面杂波,从而检测出地面慢速运动目标;同时还分析了针对实测数据中存在系统误差的情况下选取不同的特征向量分别构成的噪声子空间对于该方法的运动目标检测性能的影响。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。

基于加权相关信号子空间的多频相位融合方法

针对多频干涉合成孔径雷达(InSAR)干涉信号不同频率分量的相位融合问题,提出基于加权相关信号子空间方法(CSSM)的多频相位融合方法。该融合方法采用联合像素模型构建信号模型;对CSSM构造聚焦矩阵的思想进行改进,通过对各频率分量对应的协方差矩阵进行加权聚焦应对不同频率分量的信噪比差异;并采用联合子空间投影方法估计干涉相位。仿真数据和SIR-C雷达实际数据验证表明,该方法能够有效改善多频InSAR的干涉相位估计性能。

反求激光条纹中心的提取方法研究

在多关节三维测量仪的研究中,为了能较好的排除环境光干扰,提高光条中心的提取精度,作者提出了一种结合梯度法改进的阈值法和重心法相结合的光条中心提取算法。并且在实验室制造的HRE-I型三维激光扫描仪上进行实验。最后,通过实验的方法证明该方法具有好的鲁棒性,排除了环境噪音的影响,提高了图像的清晰度,精度达到亚像素级。

基于矩阵拟合的InSAS干涉相位估计方法

针对干涉合成孔径声呐相位估计问题,提出一种基于矩阵拟合的干涉相位估计方法。该方法通过构造联合观测数据矢量获取邻近像素的相干信息,通过对观测数据矢量对应的联合协方差矩阵进行拟合实现干涉相位的准确估计,优点是能够避免子空间分解类方法中存在的信号子空间扩散问题。所提方法通过给出干涉相位闭式解的形式,解决了角度搜索导致的大运算量问题。仿真和实测数据的处理结果证明了方法的有效性。

单像素高效感知方法概述

资源受限平台的高效率视觉感知是信息领域的瓶颈难题。不同于传统阵列探测成像,单像素成像基于压缩感知原理将多维图像编码为一维采集数据,有效提升了数据压缩率,且灵敏度高、工作波段宽,逐渐成为研究热点。然而,单像素成像重建的图像中仍包含大量对高层语义理解无关的信息,导致传输、存储、计算的资源浪费。单像素感知是一种直接从一维采集数据解耦高级语义推断结果的新型感知技术,无需重建多维图像,相较传统先成像-后感知的技术路径大幅提升了感知效率,在遥感探测、智慧交通、生物医学、国防军事等众多领域具有广阔的应用前景。文中重点梳理了单像素感知技术的发展历程,详细介绍了单像素感知技术的方法架构以及在视觉应用中的研究进展,最后对其未来发展趋势进行了展望。

一种改进最优拼接线的图像拼接算法

图像拼接过程中存在着视角、颜色、纹理信息等差异,这些差异严重影响了图像拼接质量。针对此问题,论文提出了一种改进最优拼接线的图像拼接算法。在图像配准方面,基于超像素分割算法对局部单应性模型进行改进,提高了图像配准的精度,削弱了视差对图像拼接过程的影响;在接缝切割方面,基于原有平滑项中考虑了色差与梯度差信息,在平滑项中添加了显著性感知权重与纹理性信息。实验证明,该算法提高了图像配准的精度,保护了视觉显著物体结构,避免了错位、重影现象的发生,能够拼接生成高清自然的宽视域图像。

膝关节红外热像图的多尺度熵算法分析研究

随着红外热成像技术的在医学领域日趋广泛的应用，传统的医学红外影像处理技术是通过医生观察胶片或者图像来进行诊断，需要医生具有足够的知识积累和临床经验．针对上述问题，提出了利用计算机图像处理技术对膝关节红外图像进行处理，形成图像信号序列，再通过多尺度熵算法进行数据信息分析，最终得出当机体膝关节出现病变时，其熵值在多个尺度上均低于健康机体熵值，且熵值越低，病变程度越大．