X射线动态数字图像降噪方法与快速实现

对于X射线动态数字成像系统,为了实现高帧频采集引起的数字摄影(DR,Digital Radiography)图像降质的恢复,采用Anscombe变换将NL-means降噪算法引入到DR图像的降噪中.为了解决NL-means降噪算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将DR图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得NL-means算法在GPU中加速执行.实验结果表明,NL-means能够有效抑制动态DR图像噪声.GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,加速比可达2个数量级以上,满足了实时降噪的要求.     

基于CUDA的超声二维声场EFIT仿真

随着图形处理器（GPU）的快速发展,基于计算设备统一构架（CUDA）可以方便地将并行计算技术应用于超声声场数值仿真计算,极大地提升计算效率。阐述了弹性动力学有限积分算法（EFIT）的原理,在采用CPU实现带吸收边界的钢材料二维点源激励声场仿真的基础上,基于GPU实现了仿真模型的并行计算,介绍了GPU程序的设计流程和参数优化方法,包括纹理内存使用、吸收边界优化和数据传输优化。对比了相同条件下CPU和GPU仿真计算的耗时和平均计算效率,定量分析了GPU对于EFIT模型效率的提升。比对结果表明,EFIT具有良好的并行计算条件,采用并行计算方法能够有效提升模型计算速度,对于复杂声场仿真应用具有广阔的应用前景。      

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限,星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间。可编程逻辑门阵列（FPGA）利用其内部可编程器件可用于加速图像处理。提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法,可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准,缩短了计算耗时,提升了ORB算法的计算能效比。利用FPGA能够实现真正的并行计算电路,实现ORB算法多支路单层流水线的并行计算结构。采用软硬件结合的方法实现架构,能够处理不同分辨率的图像,可灵活配置特征点的数量。基于设计的加速ORB配准方法,获得了较高准确率。与软件实现相比,OVS-1A遥感影像偏移精度损失低于0.05个像元;GF.4遥感影像偏移精度损失小于0.9个像元。将ORB配准算法流程应用在ZYNQ7020上,耗时减少了57.50%。     

基于星图匹配的小视场空间图像畸变校正

小视场星载相机受发射振动和空间环境等影响,会使所拍摄的空间图像产生畸变,并且畸变模型和参数也时有变化.针对小视场空间图像所含恒星点相当稀少的特点,提出一种基于Hausdorff距离多帧星图匹配的空间图像畸变校正方法,利用恒星点作为控制点实现畸变参数的计算.针对卫星姿态漂移所造成的相机光轴指向系统误差对校正的影响,给出一种自适应补偿方法.仿真实验结果表明,该方法计算量小、精度高,能够有效抑制图像噪声和输入误差的影响.      

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

CCD摄像机图像处理仿真

针对CCD(Charge Coupled Device)摄像机的图像处理过程,提出一种基于可编程GPU(Graphic Processing Unit)的摄像机仿真方法,利用GPU的流处理模式和并行计算能力,对图像的每个像素进行Gamma校正、亮度调节、对比度调节、色温偏差调节,以及色彩饱和处理.分析了Gamma校正的原理以及在其他调节之前进行Gamma校正的必要性.讨论了图像亮度与像素颜色的关系,提出针对当前时刻的拍摄图像提取亮度信号的方法,规定了亮度等级的划分,并将亮度等级作为图像处理的依据.提出了在低照度情况下模拟动态噪点的方法.结果表明:该方法可以模拟真实CCD摄像机在复杂光照环境下的拍摄效果,并保证实时仿真的高速与高效性.     

屏幕空间微结构表面对象环境光遮挡算法

针对目前复杂微结构表面对象中环境光遮挡计算方法效率低下的缺点,提出一种基于屏幕空间的环境光遮挡计算方法.该算法利用离屏渲染技术,只针对视点所见的场景计算环境光遮挡.算法采用2遍渲染处理,第1遍得到场景的深度纹理,第2遍采用计算最大遮挡角度的方法来快速计算出环境光遮挡的大小;结合延迟着色等技术,可以快速绘制出整个场景的环境光遮挡情况.整个绘制算法在图像空间完成,较好地利用了GPU并行计算的特点,可呈现可变形物体在动态场景中的环境光遮挡效果.实验结果表明,与同类算法相比,该算法不需要预处理,环境光遮挡关系判断高效,绘制速度得到了很大的提升.     

基于GPU的并行相位解卷绕算法

针对大量数据串行相位解卷绕实时性较差的问题，设计了基于GPU的并行相位解卷绕算法。首先分析了典型的串行解卷绕算法在GPU平台实现的可行性，之后设计了适合于GPU加速的并行解卷绕算法。最后对基于GPU的并行相位解卷绕算法进行了仿真验证，多次测试结果表明：在保证解卷绕正确性的基础上，基于GPU的并行相位解卷绕算法相比传统CPU串行解卷绕算法约有3.5倍的加速比，基于GPU的并行相位解卷绕算法相比GPU串行解卷绕算法有63倍的加速比。     

矩的显式积分算法研究与应用

矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散.      

基于结构描述的图像压缩方法研究

目前在遥感图像压缩领域,应用最为广泛的是以SPIHT算法为代表的基于小波变换的压缩技术,但是遥感图像含有极为丰富的高频信息,而变换域压缩编码的压缩原理是保留低频信息删减高频信息,这种矛盾导致了变换域编码对遥感图像进行高倍率压缩时,图像会有较大失真。为了减小压缩过程中高频信息的失真,从对图像空间结构描述入手,提出了一个基于空域的图像压缩算法,并与SPIHT算法进行了对比试验,证明了该算法的压缩质量明显好于SPIHT算法,具有一定的应用前景。     

基于俯冲模型的SAR成像处理和几何校正

针对高速俯冲状态下斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)高分辨率成像处理和几何校正方法进行研究,建立了通用的SAR空间几何模型,在此基础上推导了俯冲状态下的等效斜视距离模型,并给出相应的回波信号数学模型.根据高速俯冲SAR的信号特点,采用Burst工作模式,利用改进的ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法进行成像处理,给出了成像处理流程和相位补偿因子表达式.根据距离方程和多普勒定位方程组推导了针对ECS成像算法的几何校正计算公式.计算机仿真结果表明,改进ECS算法能够对俯冲模式SAR进行高分辨率成像处理,并对斜视SAR具有较好的处理能力,提出的几何校正方法能够很好地修正几何失真.      

一种基于多尺度边缘的图像融合算法

给出了一种只利用源图像多尺度边缘点进行融合的图像融合算法.该算法分为三步:首先, 对源图像进行多尺度边缘检测;其次,采用边缘相关性最大的融合准则对源图像的多尺度边 缘进行融合,得到融合图像的多尺度边缘;最后,由融合图像的多尺度边缘重构 出融合图像.该算法融合过程中计算量小,融合图像中最大程度地保留了源图像的边缘信息 ,在一定程度上对融合图像进行了压缩,从而减小了数据存储所占用的资源以及数据传输占用 的带宽.仿真结果表明,用该算法得到的融合图像能有效包含源图像的信息.      

用计算机进行国土卫星图象几何校正的方法研究

文章介绍了在主机为VAX11-750的S600图象处理系统上,如何提高畸变图象几何精处理的速度以及应用软件的开发;重点介绍了大地控制点引进和控制点文件形成、拟合多项式系数的求解及网络法高速再采样的三个主要软件模块.