针对单幅电子散斑干涉条纹图的相位恢复问题，以U-Net为基础网络，融合子像素卷积模块和结构化特征增强模块，提出了USS-Net，实现对单幅条纹图端到端的相位恢复。首先改进上采样方式，采用子像素卷积使网络能学习到更多的条纹细节信息，同时降低反卷积零值填充对梯度计算的影响。其次在编码部分改进特征融合方式，采用结构化特征增强模块，充分融合不同尺度的特征信息，解决条纹疏密程度不均导致特征提取不佳的问题，进而提升对单个像素点的分割准确性。建立了ESPI条纹-相位仿真和实验数据集，对USS-Net模型进行测试与分析，验证所提方法的有效性。所提方法克服了传统相位恢复方法过程繁琐、容易受噪声干扰等缺点，有效提高了单幅条纹图相位恢复的准确率。

小间距LED裸眼3D显示系统可以实现超大幅面和相对较高分辨率的立体显示效果，是液晶裸眼3D显示系统的重要补充。LED子像素具有类点状特性，且子像素可以水平或竖直排列。本文分析了子像素排列方向对小间距LED裸眼3D显示系统串扰的影响。利用Tracepro仿真软件，对像素间距1.25 mm和1.667 mm两种LED裸眼3D显示系统的串扰进行仿真。仿真结果表明子像素水平和竖直排列条件下系统串扰基本相同。对于1.25 mm LED裸眼3D显示系统，实验测量结果进一步证实子像素排列方向不影响系统串扰率。因此在实际应用中，可以根据需要选择1.25 mm LED裸眼3D显示系统的子像素排列方向。

由于制造工艺的限制,RGB-Delta结构主动阵列有机发光二极管(AMOLED)子像素排列不规则,三基色子像素呈三角形分布,且每个像素单元由两个子像素构成,因此无法正常显示RGB图像。为了解决这一问题,本文通过分析RGB-Delta结构AMOLED子像素排列的特点,提出渲染单元内子像素的共用原则及方式,计算某一子像素与共用子像素在原图像中对应的灰阶差值,并提出基于阈值比较方法来计算最佳渲染权重系数,从而由原图像的像素灰阶值权重求和得到虚拟像素灰阶值。对算法进行随机图像测试,结果表明,处理后图像与原图像的均方误差平均值为4.68×10 -5,峰值信噪比平均值为40.45 dB。同时还对该算法进行了点屏显示验证,测试内容包括文字、线条等高频图像。本文算法在色彩不失真和有效控制彩边效应的情况下,较好地还原了图像信息。

在分析将rgb转换到RGBW的映射算法本质和已有几种算法的基础上, 阐述了先决定亮度因子n再最大化利用白色子像素的算法研究策略, 并据此提出了一种新算法, 未来还可通过主观实验适当调整新算法的权重因子以获得更好的显示效果。通过MATLAB仿真分析证明此算法在具有较优亮度的同时具有最好的白色子像素利用率, 大大降低了能耗, 延长了显示设备的使用寿命。通过本文算法的研究策略不仅有助于优秀新算法的提出, 而且可用于优化已有几种算法的白色子像素利用率, 进而推动RGBW显示技术的普及推广。

针对目前卷积神经网络的超分辨率算法存在卷积层数少、模型简单、计算量大、收敛速度慢以及图像纹理模糊等问题,提出了一种基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建方法,该方法在提高图像分辨率的同时加快收敛速度。设计更深的卷积神经网络模型来提高精确度,通过残差学习并且使用Adam优化方法使网络模型加速收敛。在原始低分辨率图像上直接进行特征映射,只在网络的末端引入子像素卷积层,将像素进行重新排列,得到高分辨率图像。实验结果表明,在set 5,set 14,BSD100测试集上,所提算法的峰值信噪比与结构相似性指数均高于现有的几种算法,能够恢复更多的图像细节,图像边缘也更加完整且收敛速度更快。

由于水体对光的吸收和散射,水下光电图像具有低信噪比、低对比度等特点,导致目标难以识别,限制了水下光电成像装备的实际应用和发展。为提高目标的探测精度和识别率,提出包含一维并行卷积和子像素卷积的深度卷积神经网络,利用其从水下光电图像训练集中学习优化图像质量的参数,实现了去噪和对比度增强。实验结果表明,相比于经典去噪方法和对比度增强方法联合处理的结果,本文方法得到的峰值信噪比和均方根对比度分别平均提高了2.93 dB和14.41,能够有效地权衡去噪、对比度增强和亮度提升等,获得适合人眼视觉感受的图像,且处理单幅图像的平均速度是经典方法的9.46倍。利用测试集对网络进行测试,其在一定范围内较好地优化了图像质量,具有一定的泛化特性。

微光/红外图像彩色融合是目前国内外夜视技术的重要发展方向, 在超低照度下(环境照度小于2×10-3 lux), 由于成像器件限制, 微光图像具有低信噪比、低对比度等特点, 导致目标难以辨识, 成为制约彩色夜视技术的关键。为了提高目标的探测和识别率, 提出了一种基于卷积自编码网络的微光图像复原方法, 利用卷积自编码网络从微光图像训练集中学习超低照度下微光图像特征, 实现去噪和对比度增强。实验结果表明, 本文提出的方法得到的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)较经典的BM3D算法平均提高1.67 dB, 结构相似度(Structural Similarity Index, SSIM)的值平均提高0.063, 均方根对比度的值(Root Mean Square Contrast, RMSC)平均提高0.19。对微光图像复原具有很好的效果, 能够有效地提高信噪比和对比度水平。

介绍了目前市面上常见的RGB三基色排列。提出一种三基色多子像素排列, 在传统RGB基础上加入更多绿色子像素, 将原图像的RGB数据转换得到新的RGBG数据, 然后对转换得到的RGBG子像素数据进行着色。显示比较可见, 提出的子像素排列既保证了图像与RGB传统排列图像有一样的分辨率, 保持了原图像的清晰度和饱和度, 又显著提高了单位面积像素数, 显示图像更细腻平滑。

提出了两种基于三基色的多子像素着色算法, 在传统RGB结构上加入更多绿色子像素, 将原图像的RGB数据转换得到RGBG数据, 并对数据进行着色。该算法既保证了图像与传统RGB传统排列图像有一样的分辨率, 又显著提高了每英寸像素数(PPI)。仿真结果表明, 本文两种算法可在保持原图像清晰度和饱和度的同时, 提高50%的PPI, 使得图像显示更细腻平滑。

随着对高亮度、 低功耗绿色显示技术的不断追求, RGBW显示技术成为了国内外的热门研究方向, 已有多种RGBW显示器在市场上开始推广。 由于将传统显示器rgb信号转换到RGBW显示器RGBW信号的映射算法不仅需要保留初始颜色, 且需要兼容具有不同子像素布局方式的RGBW显示器, 因此, 信号映射算法成为RGBW显示的关键。 在介绍现有的五种信号映射算法的基础上, 分析了RGBW显示器中新增的白色子像素对显示颜色的作用方式以及现有四种RGBW子像素布局方式对映射算法显示效果的影响; 提出了优秀映射算法应满足的三点要求, 并据此推导出优秀映射算法的普适性等式及衡量映射算法亮度提升能力的亮度因子; 针对五种映射算法的模拟实验表明: 满足普适性等式的映射算法能更好地保留初始颜色的色调和饱和度, 亮度因子可有效表征算法对亮度的提升能力。 该模型不仅可用于评价现有映射算法, 而且可为新型映射算法的研究提供理论指导, 使之兼容于具有不同硬件参数和子像素布局的显示器, 有助于RGBW显示技术的普及推广。