用于人脸表情图像与动画合成的图像变形方法

基于传统图像变形的人脸表情合成方法,在对由闭口的表情图像到开口露齿的表情图像进行中间状态的表情合成时会失效。为克服这一不足,提出了一种更适用于人脸表情图像与动画合成的图像变形方法。该方法引入了掩蔽图像的概念,并提出了对掩蔽图像的变形方法,修正了传统图像变形方法的变形公式。实验结果显示,该方法能自然、逼真地合成出由闭口的表情图像到开口露齿的表情图像的中间状态表情图像。     

遥感图像的自适应混合压缩编码

遥感图像的巨大信息量,给图像存贮、记录、传输和处理带来很大的困难。尤其是在微机上进行图像处理,这一问题更为突出。图像压缩编码技术是解决问题的主要途径。但是,文献介绍的一些常用的图像压缩编码方法,大多会导致信息量的减少,有的不适用于遥感图像,或者方法不容易实现。本文提出的图像的自适应混合压缩编码方法,吸收了几种压缩编码方法的优点,基于图像的空间相关性和局部均匀程度,对图像进行压缩编码,方法不仅容易实现,而且有较高的图像数据压缩效果,压缩比一般能达到2左右。自适应图像混合压缩编码方法属于冗余度压缩,不导致信息量的任何减少。     

遥感影像变分Mask自适应匀光算法

针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。     

基于距离权重的分块MASK匀光算法

匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤,现有的MASK匀光算法对消除影像内部光照不均匀现象有较好的效果。但是,MASK算法仍具有一定的局限性,如高斯滤波器最佳尺寸的选择问题,匀光后影像依然存在反差分布不一致问题。针对这些问题,本文提出了一种基于距离权重的分块MASK匀光算法。通过实验,与传统MASK算法进行对比分析,证明本方法得到的结果影像质量更好,反差也趋于一致。     

一种自适应正则MAP超分辨率重建方法

提出了一种简单、通用的基于自适应正则化技术的MAP超分辨率重建新方法，该方法可以自适应地选择正则化参数，并充分利用中间重建结果的信息，不断对其进行更新，通过迭代过程得到最终的重建影像。利用模拟序列影像和真实序列影像分别对本文方法进行了验证，结果表明，本文方法可以根据不同影像序列的特点，自适应确定相应的正则化参数，并能找到最优解，适用性较强。     

积分型非线性平差模型及其在超分辨率图像重建中的应用

超分辨率图像重建过程就是对同一目标进行多次观测,获取多幅低分辨率影像,利用低分辨率影像求取目标的真实影像,即求取高分辨率影像的过程。这一过程与测绘领域中对同一对象进行观测,用测量平差求取对象最佳值的过程类似。本文尝试用测量平差的方法来解决超分辨率重建的问题。文中首先建立了超分辨率重建的积分型非线性平差模型,提出了用二次函数将平差模型中的积分函数参数化,用最小二乘平差方法求解。基于所提出的平差方法,制定了图像重建的具体策略。该方法可以定量分析成果的好坏,可以成功避免出现病态问题等。试验结果表明,相对于传统的超分辨率重建方法获得重建图像的视觉效果有较大的提高,而且其峰值信噪比及结构相似性指数也有很大的提高,因此方法可靠且可行。     

采用LRM均值-方差规定化的遥感影像不均匀性校正

遥感影像中的不均匀现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题。现有的遥感影像不均匀性校正方法通常都是针对亮度不均匀进行处理的,对于反差不均匀性校正并没有好的解决方案。针对遥感影像中同时存在亮度、反差不均匀的情况,提出了一种基于LRM均值-方差规定化的不均匀校正算法。该方法以LRM影像分块处理为基础,结合影像均值-方差规定化原理,对遥感影像进行处理。实验证明,该方法不仅能够校正亮度不均匀现象,而且对于反差不均匀现象也有很好地校正作用,能够达到整体影像的亮度、反差一致性,获得更加清晰的影像。     

黑白人脸图像的彩色复原方法

提出了一种基于图像变形和颜色空间转换的黑白人脸图像的彩色复原方法。该方法的基本思想是参考现有的彩色人脸图像,将其色彩添加到黑白人脸图像中来实现彩色复原。该方法思想简单、步骤简便、容易实现。实验结果表明,该方法非常有效,能自然逼真地实现男、女、老、少等不同黑白人脸图像的彩色复原,并且其实现的彩色复原图像在人脸的各个细节特征上都非常逼真、自然、富有说服力。     

一种遥感影像超分辨率重建的稀疏表示建模及算法

为了对单幅低分辨率遥感影像的空间分辨率进行增强,提出了一种基于稀疏表示的超分辨率重建方法。该方法首先采用优化最小化方法学习高-低分辨率联合字典对,通过构造一个参数互相解耦的易于优化的代理函数,替代原来的参数互相耦合难以优化的目标函数,保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。然后,将学习的字典对用以指导其他低分辨率遥感影像的超分辨率重建。实验表明,与传统的插值方法相比,本研究算法在客观的评价指标上具有一定的提高,在主观的视觉效果上也取得一些改善,可为任意区域的单幅低分辨率遥感影像的超分辨率重建提供有用的高频细节信息,具有一定的普适性。     

一种基于图像统计量的相对辐射纠正算法

线阵推扫式传感器，由于在信号传输和转换以及量化过程中产生的奇偶效应，和不同CCD探元的响应差异，导致原始图像出现明显的纵向条纹，相对辐射纠正的目的就是降低或者消除这些影响，以恢复图像原始信息。针对宽幅线阵推扫式传感器的特点，提出了一种基于图像自身统计量的相对辐射纠正算法——相邻列均衡法，消除了原始图像中明显的纵向条带效应。和常规的基于图像统计量的相对辐射纠正算法相比，这种算法的特点在于求解相对辐射定标系数时不依赖于均匀场景，并在处理北京一号小卫星图像中得到了验证。     

面向地学应用的遥感影像分割评价

影像分割是面向地理对象影像分析(GEOBIA)中的一个关键环节。分割评价有助于为影像选择合适的分割方法和最佳分割尺度。本文提出一种以遥感地学应用面向的对象为依据的分割方法分类及评价体系。首先将影像分割方法分为面向局部特征监测的典型目标识别和面向全局特征监测的面向GEOBIA的分割方法两组,进而针对这两组分割方法提出了两套分割评价测度指标及相应的综合评价方法。在面向典型目标识别的分割方法评价中,使用区域内部非均质度、区域间灰度对比度、区域间散度对比度、边界点梯度和单位像素运行时间作为评价测度,并针对由于评价测度间的相关性而无法直接确定各测度权重分配的问题,提出利用熵权法为各个评价测度分配权重以获得综合评价结果的分割评价方法,该评价方法可用于选择合适的分割方法。用于面向GOEBIA的分割方法中使用分割区域内均质性和区域间异质性作为评价测度,这种评价方法适用于选择最优分割尺度参数。本文通过定量试验论证了这两种评价方法的有效性,试验结果表明其在遥感应用中具有实际意义。最后本文分析了影像分割评价方法的不足及未来的发展方向。     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。     

基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究

针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题,发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想,抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征,然后,基于先验知识和样本分析选择最优特征组合,建立有效的影像对象特征集,最后,采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明,该方法具有较好的分类精度,其分类结果可为土地利用变化监测和GIS数据库更新提供依据。     

基于小波的SAR影像纹理分析

在分析SAR影像特征的基础上 ,引入了基于小波的纹理提取方法 ,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解 ,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类 ,得出了不同小波的分类分析结果。     

影像匹配粗差的局部矢量面元剔除方法

提出了一套适用于影像匹配粗差的剔除方法。首先消除匹配像对间的系统性差异;然后通过构建匹配同名点的三角网结构,实现匹配结果的局部面元分割;在局部面元上进行矢量统计,引入针对局部敏感的矢量描述子指标,根据误差分布满足正态分布规律的假设设定合理的阈值,并最终实现影像匹配粗差的快速剔除。多组数据的实验验证了所提方法的可行性。该方法已成功应用于卫星影像与低空影像的自动化处理系统。     

影像增量动态更新与融合技术研究

在分析目前已有的一些影像数据更新方法的基础上,提出了一种影像增量动态更新与融合的新方法,该方法首先利用图幅格网索引图和新影像数据定位更新变化图幅和范围,然后对不同时期的影像数据进行镶嵌式的增量更新。针对不同时相影像数据间的色彩差异进行色彩均衡处理,而对于不同时相影像数据镶嵌边缘存在像元突变效应进行了基于卷积和反距离加权的图像平滑融合处理。本文对上述方法进行了实验论证和分析,结果表明,该方法具有计算效率高,镶嵌效果好,并对局部地区的影像更新有较好的实用性,解决了因资金、技术有限且局部地区变化速率快等的影像数据动态更新问题。     

基于小波分解的星载SAR图像纹理信息提取

论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，借助Daubechies3正交小波，对图像进行小波分解，将小波变换各个频带输出的l1范数作为纹理特征值。选取徐州市区局部的Radarsat卫星SAR图像，提取出纹理图像，实验证明，该纹理提取方法能有效地提取出面目标的纹理信息。     

一种基于小波分析的旋转不变图像快速匹配方法

提出了一种基于小波分解的具有旋转不变特性的三级特征图像快速匹配方法,利用小波分解的高频分量得到图像边缘,进而提取具有旋转不变特性的边缘特征;小波分解的低频分量则用于提取同样具有旋转不变性的图像尺度共生矩阵特征.前一个特征反映了图像边缘间的空间关系,后者则体现了图像灰度间的空间关系,利用这两类特征构成一个三级决策树对图像进行搜索,以查找搜索图中是否包含样本图,对满足匹配条件的若干候选子图,给出具有最大相似特性的一个,实验结果表明,较之于传统的模板匹配方法,该方法具有快速,高精度,抗干扰能力强等优点.     

提高中巴卫星IR MSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法

介绍一种提高中巴资源卫星IRMSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法。通过计算低分辨率图像上每一个像元对应的高分辨率图像上一组子像元的平均亮度值及二者之差,将该差值与高分辨率图像上相应子像元亮度求和,形成新的图像。该图像具有高分辨率图像的空间细节,又具有低分辨率图像的光谱信息,从而实现融合图像信息保真。试验表明,光谱保真融合方法可以在不改变光谱信息的前提下提高IRMSS图像的空间分辨能力,是一种新的简单实用的数据处理方法。     

一种基于Curvelet变换的图像放大方法研究

Curvelet变换是近几年发展的一个新的多尺度几何分析方法。在分析主要的图像放大算法及Curvelet变换的基础上,提出了一种新的基于Curvelet变换的图像放大方法。为了验证算法,设计了仿真实验,与传统的二次线性和立方卷积图像放大方法进行比较。结果表明,在保持原始图像的结构信息方面,本文方法要优于其他图像放大方法。