一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法，针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小．据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。     

二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法。针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小。据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。     

基于区域填充的二值数字图像放大算法

二值数字图像是指仅由2种颜色组成的离散图像。采用一般方法放大二值数字图像,会导致图像的边缘出现模糊与锯齿现象,为此提出一种适合于放大二值数字图像的新算法;采用近邻取样法将图像放大到指定的倍数,通过搜索输入图像确定所有锯齿区域,将其映射到输出图像并进行区域填充;实验结果表明,该算法用于二值数字图像的放大能使图像边缘保持清晰与光滑,与其他方法相比具有明显的优势。     

基于一类偏微分方程的图像放大法

在分析常见的图像插值放大方法和已有的偏微分方程图像放大方法不足之处的基础上,根据图像放大特点,利用图像放大过程中边缘的可预知性,并注意到图像放大的偏微分方程理论模型,提出一类新的基于偏微分方程的图像放大方法,这是一类线性、具有定向扩散性质的偏微分方程模型,它在非边缘区域表现为线性各向同性扩散,在边缘上则演变成几乎是沿边缘方向的一维扩散．实验及统计结果表明,该方法是一种快速且有效的图像放大方法．     

边界保持的二值图像放大算法

采用传统的图像放大算法处理二值图像会产生明显的锯齿效应,从而影响图像视觉质量。对此提出一种基于形态学的二值图像放大算法。首先采用近邻采样法将图像放大到指定倍数,然后运用像素补偿法使图像边缘区域变得光滑。最后采用基于目标物像素占比约束的形态学腐蚀方法,解决图像边界外扩问题。实验结果表明,该算法用于对二值图像放大,不仅能有效消除锯齿效应,还有效保持了图像边缘的合理位置,使二值图像放大后的视觉质量得到明显提升。     

基于复合抛物样条的图像放大算法的设计与实现

图像放大是数字图像处理中常用的技术,图像放大首先对图像进行空间变换,其次对图像进行灰度插值.放大后的图像视觉效果如何在实际应用中显得尤为重要.因此图像放大问题的焦点是如何在图像放大过程中保持良好的视觉分辨率和清晰度.图像放大有许多算法,其关键在于对未知像素点使用何种插值方式.本文提出了一种比传统插值算法更好的算法即复合抛物样条插值,来实现图像的放大.实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,本文的算法不仅较好的保留了原始图像的细节信息,而且还提高了放大图像的边缘平滑度,同时也减小了图像放大算法的运算量.     

基于平面和球面插值的图像放大算法

现有的图像放大算法由于采用的插值方法存在一定的不足,容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象.文章改变图像的表示模型,提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法.该算法避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,对不同的情况用不同的插值方法,理论分析和实验结果表明了文中方法的有效性.     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

基于各向异性扩散的图像放大法

在分析图像特点以及常规插值方法放大图像一些不足之处的基础上,根据文[7]的思想方法,以及放大图像的边缘位置要对应于原先图像的边缘位置的原则,先用边缘提取算子（如Canny算子）得到待放大图像的边缘位置,再经过三次样条插值,得到放大图像的边缘位置,最后运用各向异性扩散,在非边缘区域,将经过常规插值方法放大的图像进行光滑化处理．实验证明,该方法是一种处理时间短且效果不错的图像放大方法．     

一种新的棉花根系图像阈值分割方法

为了方便实现棉花原位根系的检测,提出了一种自动全局阈值分割方法,用于棉花根系图像分割.采用无损的数码设备成像法对棉花原位根系图像进行采集,使用自动全局阈值分割方法分割图像.该方法首先将采集到的原位根系图像进行空间转换,使采集到的图像在HSV空间下进行分割;然后,通过全局阈值分割的方法选择阈值将图像进行二值化处理,采用闭运算方法对二值图像进行初步降噪;最后,通过形状特征的筛选过滤图像中所有噪声,并筛选出图像中细长的根部特征.本算法可以有效抑制噪声和土壤杂质的影响,能够对根系进行准确地分割,是快速检测作物根系图像的有效办法.     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)影像三维重建中匹配像对提取适应性差、效率低、需准确的先验知识等问题,提出一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法。首先利用SiftGPU算法对一组无人机影像进行尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征提取。其次,对SIFT特征向量集合构建分层词汇树,并分别计算各个影像与影像集中各影像的综合权重因子并按得分大小进行排序。最后,自适应计算影像检索阈值,得到最终的影像匹配像对。通过对不同地形地貌的无人机影像进行试验。实验结果表明:所提方法能快速、有效获取查询影像的匹配像对。与常规词汇树检索方法相比,查准率提高了19%～24%,查全率提高了17.4%～30.9%。尤其针对海量的无人机影像数据,所提方法具有更高的处理效率。     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于迭代技术的图像轮廓提取方案的研究与实现

图像轮廓提取算法通过识别每个像素在其邻域内灰度的变化而检测出图像的边缘;但由于图像的复杂性和随机性,特别是自相关性强烈的图像,其微结构往往是十分复杂的。典型的轮廓提取算法已经无法直接用于其图像轮廓的提取,而且几乎无法从图像中提取到较为清晰的目标轮廓。对此,提出一种新的基于迭代技术的图像轮廓提取方案来改善;并通过VC++6.0软件进行验证。首先使用分形技术方法对图像进行了处理,噪声干扰因素得到了有效的降低;通过这样的办法净化了图像背景并增强了图像元素之间的差异度。然后对图像进行微分提取算法的轮廓提取。结果表明:传统图像边缘提取技术与分形迭代技术结合起来的新方案能够有效的区分图元颗粒的形态,可以从自相关性强烈的图像获得比较清晰的轮廓,从而更清晰地揭示图像组成元素的图元结构。该方法对图像处理范畴的拓展以及图元微结构的识别判定都有积极的指导意义。     

求解多层媒质中点源电场问题的复镜像法

求解点源与半无限大均匀媒质的电场问题可利用经典镜像法。若媒质分层均匀,则经典镜像法需要无穷多个镜像来模拟这种电场问题,这给分析计算带来一定的困难。本文所介绍的复镜像法是采用任意函数的有限项指数级数Ｐｒｏｎｙ展开来定义镜像的大小和位置,而替代经典镜像法中采用无限项Ｔａｉｌｏｒ级数展开方法。仅利用几个复镜像便可以得到高精度的计算结果。对于一般的２层媒质问题,利用８个复镜像可以达到１千个经典镜像的计算精度。     

基于Spark的并行医学图像处理研究

随着医学图像规模的不断增长,为了快速且有效的处理医学图像并使各类图像处理算法得到应用.文章将传统的医学图像处理方法与Spark整合起来,提出了基于Spark的并行医学图像处理方法.首先,采用基于二进制的图像预处理转换方法,存储图像到分布式文件系统HDFS中;其次,应用传递函数的方法,避免了图像处理算法进行MapReduce转化,实现了快速的通用图像并行处理;最后,以肺叶DR图像分割算法为实例证明了基于Spark医学图像并行处理有较好的适应性和较高的效率,并适应大规模图像的并行处理.     

非线性各向异性扩散的图像修复

根据图像曲率和梯度的特性引入扩散控制变量因子,提出非线性各向异性扩散的图像修复方法,能根据图像本身的几何信息进行不同方向和不同强度的扩散。其中关键参数p能根据图像局部几何信息的曲率和梯度自适应地改变,并控制扩散方向和扩散强度。扩散过程中,在图像的边缘区域,沿边缘方向扩散具有较大的扩散系数,沿垂直边缘方向扩散具有很小的扩散系数;在图像的平坦区域,向周围等强度扩散,而且扩散强度值较大。实验结果与经典的全变分、曲率驱动和P-laplace常数变分方法做比较,表明研究方法能对图像的破损区域进行修复,提高图像的质量。     

一种新的水下焊缝图像信号提取方法

简述了水下焊接图像不同于陆上焊接图像的一些特点,并比较了传统的利用阈值分割和图像边缘检测方法对水下焊接图像和陆上焊接图像的信号提取效果.在此基础上,对水下焊缝图像从频域上进行分析,提出了一种新的水下焊接图像信号提取方法,即采用小波分解去除弧光干扰和采用聚类分割方法去除气泡水泡干扰的信号提取方法,能够取得很好的效果.     

基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.