摘要：针对图像分辨率过低的情况,传统的全局正则化方法未能有效地分辨图像的细节,尤其是图像的边缘问题,根据图像的降质模型,基于正则化方法,并结合降质图像模型,采用迭代的方式确定局部正则化参数代替全局化的正则化参数,提出一种基于噪声的自适应正则化方法的图像重建。再次通过Matlab软件仿真,对比全局正则化和新的基于噪声自适应正则化图像重建的结果仿真实验证明该方法能够克服传统的正则化方法的局限性并能够很好地复原图像的边缘细节。

摘要：由于无线信道的时变衰落特性以及不同用户对服务质量(QoS)的动态要求,传统的无线网络协议栈分层设计思想难以满足未来移动通信系统的需求。提出一种基于多用户公平性准则的跨层优化设计方法以解决该问题。基于多用户无线传输环境下的多媒体业务特性,联合物理层,数据链路层和应用层进行参数提取和优化设计,从应用层角度出发,提出了该跨层设计准则。在保证用户间的公平性同时最大化各用户观察到的视频流质量,充分有效地利用了无线资源。仿真结果表明跨层优化准则能同时很好地改善用户间的公平性和系统整体性能。

摘要：针对小波阈值去噪容易造成边缘模糊以及全变分去噪对图像平滑区域去噪不充分的问题,提出一种全变分和小波阈值相结合的去噪方法。首先利用两种方法分别对图像去噪,然后通过小波变换分解去噪后的图像,将全变分去噪分解后图像的高频子图像和阈值去噪分解后的低频子图像重新组合,最后经小波逆变换得到最终图像。实验结果表明,所提方法充分发挥了全变分和阈值去噪的优点,在保护边缘信息的同时抑制了噪声,从视觉和客观评价方面都取得了较好的效果。

摘要：传统算法在进行传输感知图像的模糊处理时,对模糊隶属函数的计算不准确,因此图像处理峰值信噪比低。针对这一问题,提出无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法。检测传输感知图像的模糊边缘信息;计算传输感知图像的模糊隶属函数;实现传输感知图像的模糊处理。仿真实验结果表明,设计的模糊处理算法传输感知图像处理峰值信噪比最高可达37.04 dB,对照组最高为23.05 dB,设计的模糊处理算法模糊处理能力更强,可以实现对传输感知图像的高质量模糊处理。

摘要：传统分形图像解码非常快,过程难以控制。特殊应用场合如视频特效、动画制作可能需要渐进的图像解码过程。有学者在压缩映射中引入控制参数可以减慢分形解码过程,但没有建立起控制参数与解码图像序列峰值信噪比之间的关系。提出基于峰值信噪比的分形图像解码算法,实现了解码过程可以按照设计好的峰值信噪比序列进行解码,为需要更为灵活多样的图像解码应用场合提供选择。

摘要：在高频涡流检测系统往复式扫描检测过程中,由于存在奇偶行间错位而引起图像模糊现象,针对这一问题,在C扫描高频涡流检测系统基础上,分析了往复式涡流扫描行间错位的成因,设计了一种自适应维纳滤波的图像复原校正算法;该算法可有效地处理复原带电线缆狭缝裂纹以及碳纤维复合材料编织纹理的扫描图像,解决了高频往复式扫描的奇偶行间错位而引起的图像模糊失真问题,通过实验比较了不同图像,分别运用包括自适应维纳滤波复原校正等4种算法,复原处理图像的PSNR计算值分别是24.918 dB、22.9326 dB、23.7126 dB和24.8218 dB,实验结果表明所设计的算法对峰值信噪比处理性能有较大提升,验证了其可行性与可靠性;该算法既融合了单程隔行扫描的涡流成像结果准确性,又具备往复式逐行扫描成像速度快效率高的特点;上述检测方法亦在项目制教学中得到的推广和应用。

摘要：针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进Normalshrink自适应阈值去噪算法,通过3次B样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进Normalshrink自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的Candy算子和传统的Normalshrink自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约5db。

摘要：为了解决传统图像阈值降噪不理想,效果较低的问题,文章研究设计了基于双边滤波的图像阈值降噪算法的改进。首先,提出基于双边滤波的图像阈值降噪算法的改进,分析双边滤波理论,给出图像阈值降噪算法的改进后的算法步骤。然后,分析训练样本集中的双边滤波降噪方法,需要通过阈值降噪的图像重构与双边滤波的噪声方差估计两方面完成双边滤波降噪。最后,设计基于双边滤波的图像阈值降噪算法实验,验证基于双边滤波的图像阈值降噪算法的降噪效果。实验结果表明,该方法对于去除图像的高斯白噪声有更好的效果,并且能够将边缘等细节信息很好的保存下来。

摘要：高光谱图像的稀疏分解能得到其稀疏表示形式,便于对图像进行压缩处理。因高光谱图像特征复杂,单一正交基无法捕捉到图像信号的所有特征,需构建原子个数更多的冗余字典对高光谱图像进行稀疏表示。针对高光谱图像,以高斯原子为基础,构造三种冗余字典,利用正交匹配追踪算法找到最优原子,完成高光谱图像的稀疏分解,利用重构图像的峰值信噪比、结构相似性和计算效率对冗余字典的稀疏表示能力进行评价。实验结果表明,构造的三种冗余字典均能对高光谱图像进行稀疏表示,重构图像的峰值信噪比均能达到40dB以上,结构相似性达到0.99以上,且高斯字典的计算效率最高。

摘要：针对含噪声图像边缘提取问题,提出了一种改进NormalShrink自适应阈值去噪算法。该算法首先通过小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数,利用边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进NormalShrink自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的Candy算子和传统的NormalShrink自适应阈值相比,本方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约6 db。