超分辨率图像配准方法研究

介绍了空间域和频率域图像配准原理,在总结已有成果的基础上,对几种典型的算法进行了分析和比较,最后给出了超分辨率图像配准方法的发展方向。

亚像素级光刀中心提取方法研究

针对三维激光扫描中快速精确提取光刀中心困难的问题,提出了一种新的亚像素级光刀中心提取方法。首先对光刀图像进行包括灰度变换、分割以及基于数学形态学处理的干扰去除三步骤在内的预处理;然后重点对传统的重心法进行改进,利用形态学方法对二值化后的光刀进行细化和去支处理得到其骨架,法线方向可近似为垂直于其所在骨架相邻两点连线的方向;最后利用重心法沿各点法线方向求解得到了亚像素级光刀中心。实验表明该方法具有处理速度快、精度高的特点。

基于稀疏和低秩表示的显著性目标检测

文中研究了无监督自下而上的显著性目标检测方法。基于显著性目标在自然图像中稀疏分布的这一先验性假设,提出了一种用低秩和稀疏表示进行显著性目标检测的方法。根据图像背景的先验分布,首先选取一个有效的背景字典来低秩表示图像的背景部分,进而更好地分离出显著性前景。由于人类视觉中心偏好可知,图像的边缘部分不易引起关注,故选取这些边缘部分作为背景先验来选取背景字典。与其他基于稀疏和低秩分解的显著性目标检测相比,文中选取的背景字典更简单有效,且能得到更好的显著性图。实验结果显示,该方法比主流的显著性检测方法得到的显著性图更令人满意。