聚焦光场成像三维粒子场重建方法

层析重建是层析粒子图像测速(Tomo-PIV)技术实现三维粒子位置和强度信息(三维粒子场)重构的核心步骤。相比于多相机的Tomo-PIV技术,单聚焦光场相机通过一次成像能够同时采集示踪粒子的散射光的方向和位置信息。因此,提出一种单聚焦光场相机的层析重建技术用于重构流场中的三维粒子场信息。为了验证本文方法的可行性及准确性,利用几何光学建立了示踪粒子的光场成像模型,利用光线追迹技术计算了粒子在聚焦光场相机中的成像,对比了被测流场中位于不同深度位置的粒子在聚焦光场相机中的成像差异;建立了基于单聚焦光场相机的层析重建数学模型,利用乘法代数重构技术(MART)对模拟所得的光场图像进行反演计算,实现了三维粒子场的重构,并利用归一化互相关系数来表征粒子的重建质量。结果表明,单个粒子在Z轴方向上的位置精度为±0.35 mm,初步证明了基于聚焦光场成像理论的三维粒子场重建方法的可行性。     

基于人眼视觉的结构相似度图像质量评价方法

分析了数字图像中亮度、纹理细节、空间位置等因素对人眼视觉特性的影响,建立了数学模型,将人眼视觉特性与图像的结构相似度结合起来,提出一种符合人眼视觉特性的图像质量评价新方法.该方法将图像划分成大小相等的分块,计算出各分块的亮度影响因子、纹理细节影响因子和空间位置影响因子,经过归一化处理得到每个分块的权值,用加权平均的结构相似度作为图像质量的评价指标.实验证明该方法能够区别图像中不同区域的图像特征,符合人眼视觉特性,与主观评价结果一致.      

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

图象压缩技术的发展

图象压缩是信息领域发展中的关键技术之一,本文综述了图象压缩技术的发展,论述了各发展阶段的基本压缩原理、特点及主要实用方法的优缺点。对80年代后期新发展的分数维压缩方法的有关概念、方法及现状着重作了论述。分数维图象压缩方法与VLSI技术的结合,将会对未来的遥感、通讯、导航及一切与图象有关的领域产生重大影响。     

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

利用平滑约束复原方法处理CCD相机遥感图像

重点研究了频域平滑约束复原方法以及该方法对遥感领域中的实际应用，文章先介绍了平滑约束复原方法的理论基础，然后用该方法对CCD相机的遥感图像进行了复原处理，讨论了遥感器系统调制传递函数（MTF）曲线的拟合，遥感器系统MTF矩阵的构造以及复原参数的选择。可以得出结论，在一定条件下，利用平滑约束复原方法可以有效地改善整个系统的调制传递函数，从而使图像变得清晰。     

Manifold structure preservative for hyperspectral target detection

A nonparametric method termed as manifold structure preservative (MSP) is proposed in this paper for hyperspectral target detection. MSP transforms the feature space of data to maximize the separation between target and background signals. Moreover, it minimizes the reconstruction error of targets and preserves the topological structure of data in the projected feature space. MSP does not need to consider any distribution for target and background data. So, it can achieve accurate results in real scenarios due to avoiding unreliable assumptions. The proposed MSP detector is compared to several popular detectors and the experiments on a synthetic data and two real hyperspectral images indicate the superior ability of it in target detection.     

基于等效焦面的离轴遥感相机积分时间计算方法

目前在轨和在研的光学遥感卫星大都搭载的是离轴遥感相机,为了保证视轴正对星下点成像,相机需要整体俯仰一定角度补偿离轴角,这样就导致相机的焦平面无法平行于星下点水平面进行推扫成像,相机的积分时间计算不准确。针对以上问题,提出一种基于等效焦面的高精度积分时间计算方法,该方法构建与星下点水平面平行的等效焦面,通过建立严密的几何关系,求出真正电荷转移时间对应的像元尺寸,从而得到准确的积分时间。仿真试验表明,该方法可以将积分时间计算精度提高1.2%,为卫星在轨提高成像质量提供有效手段。     

基于的DTV图像去噪模型

针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分（TV）去噪模型与方向全变分（DTV）去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在（0,2）中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法（ADMM）求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。