文章提出一种基于权值的Polar码删余方法，并将其应用于高斯信道下的图像传输中。该方法对图像灰度值权值相同的比特进行Polar码编码，并根据图像灰度值权值的大小确定删余位数，权值大的二进制序列编码后删余位数少，权值小的删余位数多。用峰值信噪比(PSNR)来衡量重建图像的性能，仿真结果表明，在信噪比为6 dB的高斯信道下的图像传输中，所提方法得到的PSNR相比于固定Polar码删余法提高了18 dB，相比于随机删余法提高了11 dB。信噪比越大，改进的删余Polar码的性能优于固定删余码率的Polar码和随机删余法的性能越明显。

车载红外全景扫描成像系统具有每列单独成像、360°全方位视场覆盖的特点, 从而导致传统的电子稳像算法无法直接适用, 因此, 提出一种基于区域分割与融合的全景稳像算法。首先, 通过局部列偏移调整方法对图像预补偿。接着, 以车头前进方向为基准, 对全景图像进行区域分割, 即前端、右端、后端、左端区域。然后, 根据各区域的成像特点, 选择不同的稳像模型进行稳像, 其中, 运动估计环节采用滑窗策略缩短运算时间, 运动补偿环节采用未定义区重构方法弥补边界缺失信息。最后, 利用局部区域扩展、渐入渐出加权平均融合方式对重叠区域进行区域拼接、融合, 保证全景图像无缝拼接。实验结果表明: 该算法有效解决了车体行进过程中红外全景扫描系统的稳像问题, 稳像关键指标——帧间峰值信噪比(PSNR)可以提高14.7%, 运行时间可缩短为传统算法的1/10, 基本满足了工程应用的需求。

针对现有深度图像增强算法存在边界保留特性差的问题, 提出梯度掩模导向联合滤波(gradient mask guided joint filter,GMGJF)算法。利用深度图像进行Sobel梯度变换获取边界方向信息, 利用深度图像空洞区域生成空洞掩模, 再以边界方向和空洞掩模为导向联合彩色图像对深度图像进行迭代高斯滤波和空洞填充。实验结果表明, GMGJF算法的PSNR(peak signal to noise ratio)、SSIM(structural similarity index measure)比IMF(iterative median filter)、GF(guided filter)、JBF(joint bilateral filter)算法的PSNR、SSIM至少提高了3.50%和1.07%, 不仅去噪能力、空洞填充能力最强, 而且边界特征保持最好, 有利于深度图像的特征提取与目标识别。

在线相位测量轮廓术(PMP)中，当被测物体运动速度较高时，所采集的变形条纹往往为运动模糊图像，使得复原误差增大，严重时可能导致三维重建无法进行。将在线PMP运用于钢轨外形及表面缺陷的在线三维测量时，为了实现钢轨表面模糊变形条纹的清晰化，本文对维纳滤波法、点扩散函数算法、盲解卷积算法和Richardson-Lucy算法等几种模糊图像复原算法进行了对比分析，用峰值信噪比对模糊条纹图像的复原效果进行评估。同时，研究了车辆运行速度和图像复原效果之间的关系，得出了复原效果与运行速度之间的关系曲线，进行了误差分析，并用在线PMP实现了钢轨外形的三维重建。理论及实验结果表明：在对钢轨外形轮廓及表面缺陷的在线三维测量时，Richardson-Lucy算法的复原效果最佳，图像复原程度与车辆运行速度呈多项式关系。

结合伪逆关联成像和迭代去噪关联成像, 提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法.该方法以伪逆关联成像重构结果为初始值, 选取合适的与噪声干扰相关的阈值, 通过迭代运算逼近实际的噪声干扰, 最终抑制噪声并提高重构图像的峰值信噪比.以峰值信噪比和相关系数为衡量标准, 将伪逆迭代关联成像的重构结果与差分关联成像、伪逆关联成像进行对比分析.仿真实验结果表明, 伪逆迭代方法的峰值信噪比较伪逆关联成像方法、差分关联成像方法分别高出约1.0 dB、3.1 dB, 同时其相关系数、视觉效果也有所改善, 验证了该方法的有效性.

针对图像处理中存在椒盐噪声和高斯噪声的问题, 提出了一种新的小波阈值函数与改进中值滤波融合的噪声抑制算法。依据椒盐噪声与其周围邻域像素灰度值存在的明显差异, 估计椒盐噪声, 采取3×3模板进行反复迭代滤除椒盐噪声。对高斯噪声, 利用极限思想提出了一种新的小波阈值函数, 并引入三个控制变量, 通过调节控制变量使所构成的小波系数在一定阈值范围内无限接近原小波系数。实验结果表明, 提高了峰值信噪比, 减小了均方误差, 较好的保留了图像细节。

传统的图像质量评价方法很多，但是并非针对超分辨率复原算法的特定评价指标。一种超分辨率复原算法复原性能的好坏，至今没有一个统一的评价标准，这使得超分辨率复原算法的发展受到很大限制。针对传统的超分辨率复原评价体系只关注图像某一方面统计特性的问题，提出一种基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法。该评价方法结合了空间域的灰度均值、对比度以及频域自相关，能够同时评价超分辨率复原结果在空间域的复原效果和对频率域信息的复原精度。实验结果表明: SSIM_NCCDFT可以准确反映图像退化的程度。相对于PSNR，SSIM_NCCDFT的优势是其同时反映了频域和空域复原的精度，评价更加全面。本文提出的基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法同时考虑了超分辨率复原中频率域和空间域的复原性能，评价结果较为全面，能够有效地评价复原图像中的噪声和模糊等现象，对超分辨率复原方法的评价具有一定的指导意义。

在归一化关联成像的基础上, 结合压缩感知理论, 提出了基于压缩感知的归一化关联成像方法。该方法首先对物臂的桶探测值进行归一化处理, 并由散斑场构造测量矩阵;然后采用正交匹配追踪算法, 在低测量次数下优质量地还原出了物体的像。实验中采用灰度图像及二值图像作为成像目标, 以峰值信噪比作为衡量标准, 分别对传统关联成像, 归一化关联成像及压缩感知归一化关联成像的重构效果进行了量化对比。仿真实验结果表明, 对于细节较为丰富的灰度图像, 压缩感知归一化关联成像的峰值信噪比较传统方法高6 dB左右, 比归一化关联成像方法提高了2 dB左右;对于细节较少的二值图像, 其峰值信噪比较归一化关联成像法高3.4~4.3 dB, 比传统法高5.2~6.5 dB。最后, 采用实际电荷耦合元件测得的散斑场构造了测量矩阵, 实验结果进一步验证了基于压缩感知的归一化关联成像算法能提高重构质量。

高清视频数据量大给视频传输和存储带来困难，单纯增大带宽和存储容量已不现实。依据H.264视频压缩标准原理和TI高性能Davinci处理器特性，设计了基于DM6467的DSP(/ARM)+FPGA架构的高清视频压缩实时显示和存储硬件平台，并给出了H.264压缩算法实现方法。通过对视频序列进行验证，仿真结果表明，在峰值信噪比较高时，仍能得到约20倍的压缩比，同时具有良好的实时性。