基于点扩散函数模型的激光水下图像重建

在激光照明条件下,如何提高水下图像的能见度问题一直是大家研究的热点.去噪和复原有助于提高成像图像的成像质量,但是,图像的分辨率仍然受到限制.图像超分辨率重建技术可以超越硬件限制而提高成像图像的分辨率,其中凸集投影法能灵活的结合先验知识,所以得到广泛的应用.先验知识如点扩散函数的精确程度能够提高重建方法的准确性.因此,本文将几种经典的点扩散函数模型,包括一个简化了的基于光线传播的点扩散模型,结合到凸集投影重建方法中,运用于一个半导体激光水下成像系统.根据实验结果,我们能得出结论:基于点扩散函数的超分辨率重建方法,能够有效地提高水下激光成像中图像重建的质量.     

基于区域的图像检索算法

本论文主要针对现在日益增长的多媒体信息检索需求,以及目前国内外现有的基于区域的图像检索算法的局限性,深入地探讨了基于区域的图像检索的通用技术问题,提出了解决方案,着重于新的图像特征描述方法,相似度检测、特征提取与快速检索算法等方面的研究,构建了一个基于区域的图像检索通用模型,通过大量实验,验证了方案的合理性。     

基于D-S证据理论的多聚焦图像融合算法

图像的不同特征从不同的角度反映出图像像素间的差异.本文在Contourlet变换下,利用D-S证据理论的聚集性,将图像不同邻域特征的作为基本概率赋值的依据合成融合系数,提出基于证据理论的多聚焦图像融合算法.仿真实验表明,该算法能有效地综合图像的多个邻域特征,具有较好的融合效果.     

田径项目运动技术视频图像处理系统的基本构建和技术术语

视频图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,它可以直接或间接作用于人眼,并重新产生视知觉的实体。科学研究和统计表明,人类从外界获取的信息约有75%来自视觉系统,也就是从视频图像中获得的。很多实验研究已经证明了某些运动项目都是在视觉观察和判断的主导作用下完成的,视觉对运动技术初学者尤为重要,视频图像分析和观察是运动员提高运动技术水     

基于自适应阈值距离分段坐标系的形状上下文图像配准算法

灾害前后。感图像全局结构相对稳定不变,特征点遍布在全局形状中,形状上下文采用对数极坐标系,对小距离变化区分度高而中长距离区分度低,本文提出了一种基于自适应阈值距离分段坐标系的傅里《相对形状上下(SAT-RFSC),SAT-RFSC使用特征点的距离,计算描述算子的自适应阈值(SAT)得到坐标系,这种自适应距离分段坐标系提高了特征描述符中长距离的区分度。相对傅里《形状上下文(RFSC)实现了算法的旋转不变性。使用RANSAC方法计算仿射变换矩阵实现配准。实验结果证明：本文提出的SAT-RFSC能实现大范围旋转角度变化图像配准。配准精度显著高于传统SIFT算法,和对数极坐标系和对数坐标系划分法相比,SAT具有更高的距离区分度。