基于图像纹理的自适应水印算法

图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。      

基于重加权低秩近似和高斯混合模型的图像块效应去除算法

针对离散余弦变换(Block-based Discrete Cosine Transform, BDCT)在图像解码器处产生的块重构伪影现象，提出了一种联合两种先验知识的图像去块效应算法，这两种先验知识分别是重加权低秩近似和高斯混合模型。该算法首先利用重加权低秩近似来增强图像块之间的局部结构和非局部的自相似性，有效地保留原始图像中更多的精细结构。其次，还利用高斯混合模型对块状伪影进行建模获得更可靠、更鲁棒的结果。通过在标准测试图像上的实验表明，提出的算法在主观视觉效果和客观评估方面均优于其他的块效应去除方法。     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

面向星载应用的空间域四叉树层次化图像压缩算法

为满足卫星应用领域对高分辨率遥感图像实时传输与存储的要求，针对该类图像特征，提出基于空间域四叉树数据结构的图像数据亚采样与多模式自适应预测编码相结合的压缩算法。该算法使用四叉树数据结构与三种预测编码模式，针对图像块纹理差别，自适应地选取相应的亚采样与量化编码方式，通过采样方式与量化方式的变化，达到保存高分辨率遥感图像细节与小目标绝不丢失的要求，实现了对遥感图像中目标边缘和变化剧烈的细节的高保真效果，同JPEG相比，恢复图像峰值信噪更高、图像纹理细节保持能力更强。利用具有可编程序门阵列器件物理实现上述算法，获得高速图像压缩专用芯片，该芯片数据处理速度达到288Mbit／s，功耗低于1W。     

混沌麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。      

基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

双能透照模式下涡轮叶片DR图像融合方法

为了提高单帧涡轮叶片DR(Digital Radiography)图像的信息量,首先在2个不同射线能量下对涡轮叶片进行DR成像,以获取不同厚度区域的质量信息;然后将2幅DR图像进行多分辨率小波分解,以最大局部方差为准则对二者的低频子带图像进行融合,以局部梯度的活性因子为尺度对二者的高频子带图像进行融合;最后基于小波融合系数的逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明:基于此方法的涡轮叶片融合DR图像携带了更为丰富的细节信息,从而有利于叶片质量信息的快速、准确判读.      

基于长椭球面波函数去卷积方法的高动态范围太阳射电成像

利用综合孔径射电望远镜对太阳进行观测时，通过对图像中存在的明亮扩展源进行准确建模并移除，可以更好地观测视场内的微弱源并提高图像的动态范围。在射电天文领域，主要利用CLEAN算法对图像中的明亮源进行移除，以显示微弱的背景。然而，使用图像像素作为基函数的CLEAN算法的固有限制导致其对扩展源的建模效果较差。为了克服这种限制，将基于长椭球面波函数（Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWF）的去卷积方法应用于太阳射电成像。PSWF最优正交基由脏图中的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）和UV覆盖共同决定。为了验证该方法的有效性，基于PSWF正交基对均匀圆环阵观测的太阳射电图像进行去卷积，并从动态范围和保真度两个方面定量化对比了CLEAN算法和基于PSWF正交基方法的性能。基于PSWF正交基去卷积方法剩余脏图中的微弱源更接近真实情况且动态范围更高。     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化，细节模糊，严重影响户外成像系统的稳定性和有效性，因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题，提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先，对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件，再进行交叉双边滤波消除纹理效应，在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度，求出初始透射率；然后，用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减，得到边缘信息图，将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率；最后，结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型，恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象，去除边缘残雾，且实时性好。      

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

自适应立方卷积图像插值算法

图像插值是图像处理的一项重要技术,可适用于多个领域,近年来多使用该技术进行图像缩放.针对传统图像缩放算法边缘处理效果较差、边缘检测插值算法复杂度高的问题,提出一种有效增强边缘轮廓的自适应立方卷积插值算法.该算法结合边缘梯度变化和立方卷积插值的特点,使得图像在平坦和纹理区域均能取得理想效果.实验结果表明,与基于边缘检测的插值算法相比,该算法具有较低的复杂度,平均运算时间降低了3.19 s;与立方卷积算法相比,图像峰值信噪比有较大的提高,峰值信噪比增加了0.89 dB.     

一种基于PCA的面向对象多尺度分割优化算法

多尺度分割是图像面向对象分类的基础，针对不同区域特征最优分割尺度确定的主观性以及采用聚类算法时聚类中心确定的随机性，提出了一种联合降维与聚类算法的面向对象多尺度分割优化算法。该算法首先利用主成分分析法（PCA）降维排序后的结果产生初始聚类中心；然后采用K-means聚类和度量每一个像素点合并的概率，从而得到适应不同研究区域内不同尺度地物的分割结果。采用多个影像数据库，通过引入聚类评价指标（内部评价指标和外部评价指标）、分割评价指标（分割精度、过分割率和欠分割率）并结合现有的图像分割方法及原始的K-means算法、与PCA降维后的K-means聚类对比分析。研究结果表明:经过降维处理后进行的聚类算法稳定性更高；与传统的聚类算法相比，结合PCA降维更能自动识别最优分割尺度；降维技术和聚类算法联合之中，目视和定量评价指标表明经过降维预处理后的聚类能得到更高质量的分割结果。      

图像增强算法在航天图像测量中的应用

提出了一种适用于运载火箭图像测量的简单而有效的图像增强算法。经对大量弱光强运载火箭的图像分析,提出了基于像素通道的图像弱光强背景模型,通过全局最优化求解稀疏矩阵将弱光强图像背景从图像中分离,得到合适的可观测图像,为后续图像数据的处理和识别提供了高质量的信息。