为克服随机散斑图照射下统计噪声对计算鬼成像成像质量的影响, 提出了随机散斑图正交优化计算鬼成像方法。首先在计算鬼成像的基础上分析随机散斑图对目标物体重构质量的影响; 然后结合实对称矩阵性质, 通过空间映射矩阵, 将原有随机散斑图正交化; 再利用重构的正交散斑图对未知物体进行照射并由桶探测器测量, 测得的一系列桶探测器值与计算机存储的重构散斑图通过二阶关联运算对目标物体进行重构; 最后参考重构散斑图的协方差矩阵特征, 对重构结果进行补偿, 进一步提升物体重构质量。该方法不仅能有效提升随机散斑图计算鬼成像的成像质量, 同时还具有算法结构简单的特点。仿真实验结果表明: 相比于传统的随机散斑图照射下的计算鬼成像, 该方法能有效地对目标物体进行重建, 并表现出良好的性能。

提出了一种新的基于多波长光源计算鬼成像的光学加密方案。方案使用红绿蓝三色光产生多个随机散斑,将散斑序列的相位掩膜矩阵调制成随机Toeplitz矩阵,散斑的对应波长是随机三色光波长,相位掩膜和波长同时作为光学加密的两个密钥。所有散斑经过相同的轴向距离到达物体后,最终利用压缩感知技术恢复物体图像。数值仿真表明,方案在双密钥全部已知条件下能完全恢复物体图像,密钥窃取率低于60%不能获得物体图像信息。获得同等质量的图像,方案所需的测量次数和传输密钥量仅是基于计算鬼成像的双密钥光学加密方案的1/3。

为了实现对两个明文进行同步安全加密,提出了联合离散多参数分数阶角变换与低维映射的 双图像加密算法。基于离散余弦变换(DCT)与Zigzag扫描建立了复合系数矩阵模型,通过反离散余弦 变换(IDCT)将两个明文融合成一幅图像;通过耦合Logistic映射,利用明文像素均值与外部密钥计算 其初始条件值,并迭代该耦合映射,输出2个随机序列;分别对这2个随机序列进行排序,设计位置数 组扰乱机制对复合明文进行置乱;将置乱密文分解为2个新分量, 利用Logistic映射与初始明文分别生成混沌随机与调制相位掩码,将2个新分量融合成临时密文;基于 离散分数角变换构建了新的2D多参数分数阶角变换,设计加密模型并完成图像加密。结果表明,与已有 双图像加密机制相比所提算法的保密性更佳,有更好的抗明文攻击特性。

仿射传播(Affinity Propagation, AP) 聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心, 在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类, 但不适用于子空间聚类。基于属性关系矩阵的AP子空间聚类算法(ARMAP)是一种异步软子空间聚类算法, 通过计算属性a的α-β邻域得到属性的关系矩阵,查找极大全1子矩阵得到数据集的兴趣度子空间,在各 兴趣度子空间使用AP算 法聚类,完成子空间聚类的任务。ARMAP算法将子空间的查找转换成查找矩阵的极大全1子矩阵,在正确查 找子空间的同时降低了时间复杂度,既保留了AP聚类算法的优点,又克服了AP算法不能进行子空间聚类的不足。

为降低夜间行车导致交通事故的概率,在能见度不理想的行车环境中为车辆提供主 动安全系统,依据汽车辅助驾驶系统的基本要求,基于远红外传感技术设计出夜间行人 辅助模型。该模型通过远红外传感器来捕捉原始的数据源,利用灰度统计技术获取候选区域(Regions of interest),构造 出多尺度概率模板,在此基础上对数据源进行匹配检测,通过多帧校验综合处理技术进一步改善 模型的漏检率和检测率。实验结果表明:该模型的概率模板在匹配精度上相对于业内常用方法有了 较大程度的提高,能在郊区和市区交通路况下使用,实用性较好。

基于频率选择表面结构,提出了一种毫米波压缩感知成像方法,为压缩感知成像的硬件实现 提供了研究途径。通过在频率选择表面单元中加载开关二极管,并随机控制它们处于开/关状态, 仿真设计了一种可随机切换的新型毫米波成像掩膜板。把设计的随机掩膜板放置于毫米波天线上, 构造出相应的随机测量矩阵并获取足够多的有效测量次数。结合压缩感知理论,利用恢复重构 算法进行成像仿真验证,结果证实了所提方法的可行性,并能在较低采样率的情况下实现对原始图像的恢复重构。

为了解决当前图像伪造定位技术因使用了颜色滤波阵列(CFA) 插值,易形成颜色插值噪声而降低分辨率,导致其难以检测微小篡改区域,使其伪造检测精度较低等不足, 提出了像素预测误差耦合似然映射的图像伪造检测算法。分析了颜色滤波阵列CFA插值函数,并从 图像中提取绿色分量;嵌入权重因子,构造预测误差及其权重方差计算函数;根据预测误差与 贝叶斯理论,定义伪造特征统计函数,识别出趋于零的特征值;根据特征统计特性,建立其似 然率模型,输出伪造映射,完成检测。仿真结果表明:与当前图像伪造定位机制相比,所提算法拥有 更强的鲁棒性,能识别定位出微小伪造像素,且拥有更高的曲线下面积(AUC)值与理想的接收机工作特性(ROC)曲线。

散斑统计特性对单像素成像系统的影响已有大量研究,但散斑密度对该系统的影响还未见报道。 采用计算机仿真分别研究了1 bit和8 bits的场景图像。结果表明随着采样数的增加,图像复 原质量变好。对1 bit场景图像,图像质量随着散斑密度的增加先变好后变差,即散斑密度 处于中间值时获取的图像质量最好;对8 bits场景的图像,采样数较小时图像质量随着散斑密度的 增加先变好后变差。当采样数变大时,图像质量随着散斑密度的增加先变差后变好。 采样数越多可以获得质量越高的图像,但采样数的增加会降低单像素成像系统的效率。散斑 密度的研究为克服这一缺点提供了很好的参考,具有一定的实际应用价值。

积分时间是决定红外焦平面阵列(IRFPA) 成像质量的关键因素。针对红外测量系统难以实时自动确定积分时间的问题,提出基于 人眼视觉特性和事前辐射标定的积分时间自适应预测方法。假定目标和背景在连续两帧内不突变, 结合事前辐射标定结果、目标和背景信息反演计算各积分时间的目标和背景灰度,以人眼视觉特性和 跟踪判据为调节依据,自动预测合适的积分时间。实验结果表明, 该方法能自适应快速预测满足要求的积分时间,使获取的图像处于线性区中段,保证了成像质量, 有利于目标的初始捕获和平稳跟踪。

针对传统脊线提取算法不能同时兼顾速度和精度的问题,提出了一种新的 基于“图像”分割的小波脊线提取算法。 对渐近性信号进行连续小波变换以后,模值较大的小波系数往往集中在时间-尺度平面上几个分散的区域, 将小波系数模值矩阵看作一个“图像”,对其分割,再对分割得到的每个区域确定其极值位置可得到小波脊线。 仿真实验表明:算法不仅较传统脊线算法在精度和效率都有所提高,在信号去噪和信号分离中也表现良好。