为了提高背景杂波和成像噪声等干扰下红外小目标的跟踪精度，提出了一种基于结构信息建模和判别稀疏的红外小目标跟踪方法。小目标信号在广义高斯目标超完备字典上被稀疏分解，以便从受噪声干扰和杂波污染的红外图像中提取出小目标的空间结构信息; 设计了转移受限粒子滤波跟踪算法，以提高粒子的采样概率; 在转移受限粒子滤波框架下，基于判别稀疏表示和L1范数最小化框架求解候选目标的稀疏系数，实现小目标的跟踪。基于各种红外序列对所提方法进行实验论证，实验结果表明，所提方法能够在杂波和噪声较大的干扰下稳定地跟踪小目标，其中心误差、重叠率和平均视频播放帧率分别为3pixel、0.7和40fps，均优于其他对比方法，且具有较强的鲁棒性。

针对当前较多图像修复算法依靠固定大小样本块来搜寻最优匹配块，忽略了样本块的结构信息，使修复图像出现间断现象以及振铃现象等不足，利用样本块与其邻域块的近似度，设计了一种采用结构信息约束法则与 匹配模型的图像修复算法。将图像的信息熵特征引入到待修复块的优先权计算过程中，获取优先修复块。通过样本块与其邻域块的近似度构造结构信息度量模型，对样本块的结构信息进行度量，并根据度量值建立结构信息 约束法则，实现样本块大小的自适应调整。最后，利用图像的色彩及灰度特征构造匹配模型，利用调整后的样本块大小在已知区域中寻找最优匹配块，从而对待修复块进行修复。实验结果显示，所提算法得到的修复图像具 备较好的纹理连续性，不存在信息间断现象，对应的结构相似度较高。

丰度估计(AE)是从高光谱图像中识别地物的关键预处理技术.鉴于线性混合模型的可解释性以及数学上的可操作性,带约束的线性回归技术在丰度矩阵估计中备受关注.目前,这类方法存在的缺陷是其拟合过程中仅仅考虑到估计数据与真实数据之间的拟合误差,忽略了估计数据的结构与真实数据的结构之间的相似性信息.因此,提出了融合结构信息的线性回归模型,并应用于稀疏低秩丰度矩阵估计领域.首先,通过增加结构信息改进传统的带约束的线性回归模型,并经数学理论证明了增加结构信息的模型较传统模型更加有效；其次,应用该方法改进稀疏低秩丰度估计的数学模型；最后,采用交替乘子法(ADMM)技术求解新模型.实验结果表明,融入结构信息的稀疏低秩丰度估计算法能够有效地提高仿真数据和实际高光谱数据的丰度估计的估计精度,改善其抗噪性能.

利用光学手段对体表组织信息的检测主要有光谱技术 (OST)和光学相干层析技术(OCT), OST以无创、 快速和灵敏的特点用于化学成分分析; OCT因其高分辨率、 断层成像的特点, 在组织结构探测上研究广泛。 但两种技术只注重单一光谱或图像信息的获取和分析, 缺乏多元性和系统性, 对组织成分和位置的探测不足, 使得临床应用具有局限性。 基于此, 该文提出体表组织内高谱图技术, 得到组织光谱和图像的多元信息, 对组织的成分和结构同时系统分析; 采用数据挖掘手段, 对数据和病症直接分析建模, 挖掘出组织的光谱、 图像以及二者交互项与疾病的关系。 该技术为临床体表疾病的检测提供更多的信息, 能够更准确地反应体表组织生理、 生化和病理的状况和改变, 同时也降低了系统设备成本和简化了操作步骤。

为定量评价摄像机与景物高速相向运动中造成的图像辐射状模糊的退化程度, 以及科学地评价相关复原算法的有效性, 针对径向模糊度函数和基于图像结构信息的图像质量评价方法进行了研究。文章通过建立径向模糊度函数, 对不同场景图像的模糊度进行了定量描述, 得出该函数在描述该问题时具有一定不稳定性的结论。从辐射状模糊机理和人眼的视觉特性出发, 提出了可在无标准参考图像情况下, 用于评价辐射状模糊图像复原效果的基于图像结构信息的质量评价方法; 并运用该方法证明了正则化迭代法在复原辐射状模糊图像时表现了很好的容错性, 在工程实际应用中可行性较强。

提出了一种组合利用统计和结构信息从遥感图像中提取道路的算法。这个算法包括三个处理步骤:利用道路的多种局部统计特性获得道路基元与道路段,以及利用能量函数提取道路边沿。在检测道路基元时,用统计分析来表达道路的结构信息,避免了提取线段来表达,增强了抗噪性与稳健性;在检测和拟合道路边沿时,能量函数中的参数由前面的运算结果确定,使算法具有自适应能力。