基于线性各向异性偏微分方程的图像放大法

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,注意到有关偏微分方程图像插值理论及其应用,提出一种全新的偏微分方程图像放大方法:基于线性各向异性偏微分方程的图像放大法,并通过实验证明,该方法是一种非常快速且效果极好的图像放大方法.     

基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法

应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了.使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持.应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具.     

一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法

提出一种基于小波分解和四阶偏微分方程相结合的方法用于图像去噪,利用小波良好的时频局域化特性和偏微分方程能够很好地保留图像的边缘和细节的特点对图像噪声进行消除.传统的二阶线性扩散方程计算效率低,易产生阶梯效应,这里采用一种用拉氏锐化算子替代拉普拉斯算子的四阶偏微分方程模型.实验结果表明,本方法是一种高效的去除噪声并能很好地保持图像边缘的算法.     

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．     

基于一致增强异性扩散模型的钞票图像恢复方法*

本文提出一种基于偏微分方程的钞票图像恢复方法。通过分析常用的几种基于偏微分方程（PDE）的图像恢复模型,结合赃污钞票图像特点,最后选择一致增强异性扩散模型,并提出了一种该模型的数值解法对脏污钞票图像进行修复。实验结果表明,用这种模型可以对钞票图像的平滑区域和边缘细节均有比较好的修复能力。     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法

针对传统方法分类遥感成像雷达距离图像时, 未对图像进行平滑处理, 导致其易受环境干扰, 分类性能较差的问题, 提出一种基于偏微分方程的遥感成像雷达距离图像分类方法. 首先通过偏微分方程对遥感成像雷达距离图像进行平滑处理, 然后采用基于偏微分方程的多区域分割模型, 将分割后的遥感成像雷达距离图像分类过程视为泛化函数最小化过程, 通过分割对能量泛函数进行最小化处理, 实现遥感成像雷达距离图像的多区域分类. 实验结果表明, 该方法成像速度快, 去噪和图像分割效果好, 分类精度和Kappa系数值均较高.     

一种基于条纹密度和方向的干涉条纹图滤波方法

光学干涉测量技术是以激光技术、视频技术、计算机图像处理技术相结合的一种现代测量技术。针对传统的图像滤波算法和经典的偏微分方程滤波存在的问题,将偏微分方程应用于干涉条纹图像滤波中,以条纹图光强导数为零的方向为条纹方向,并用条纹灰度在法向上的变化量来估计条纹密度;然后结合条纹的方向性和条纹疏密性对现有的偏微分方程滤波模型进行了改进。最后对实验结果进行了定性和定量分析,表明改进后的模型可以更有效地对光干涉图像进行滤波处理。     

一种新的基于邻近像素点的图像修复算法

图像修复的基本方法主要有两类:纹理合成的方法和基于偏微分方程的方法,但这些修复算法较难理解和实现。该文通过定义修复区域内像素点的优先度,提出了一种基于图像邻近像素的图像修复算法;该算法不需要大量的纹理匹配计算和复杂的偏微分方程求解,易于理解和实现。     

基于拉氏锐化算子的四阶偏微分方程图像去噪算法

采用拉氏锐化算子代替拉普拉斯算子,提出了一种基于四阶偏微分方程的图像平滑算法.该方法不容易产生二阶非线性扩散方程所造成的块效应,而且与一般四阶偏微分方程相比,收敛速度更快,同时在一定程度上避免了处理图像时常出现的不平整现象.     

一种基于小波分解的图象分层分类矢量量化方法

作者提出了一种基于小波分解及采用自组织特征映射神经网络进行分层分类矢量量化的静态图像压缩编码方法。首先对图象进行了小波分解。利用不同分辩率级间小波子图的相似性,将最低分辩率层子图的矢量编码信息作为整幅图象的解码数据,并将其矢量分类和解码索引地址信息用于高分辩率层子图的码书训练。实验表明,和其他文献提出的方法相比,作者提出的方法在获得较好重构图象质量的前提下,提高了压缩比和编解码速度。     

一种彩色图像压缩编码改进方法

在分析以往灰度图像及彩色图像压缩方法的基础上,把彩色图像从RGB色彩空间转变到YUV色彩空间,充分利用彩色图像三分量之间的相关性,对其中Y主分量进行小波变换编码,其它两次分量(U、V分量)进行DCT编解码;并利用人类视觉特性和网络特性,提出了一种编码速度快、信噪比高、压缩比高的算法。     

基于快速提升小波变换的图像压缩

提出了一种基于快速提升小波变换的图像压缩方法,并对EZW编码进行了改进。首先对图像作快速提升小波变换,然后根据小波系数的分布特点进行改进的EZW编码,试验结果表明,该方法在保证恢复图像质量良好的情况下可获得较高压缩比和压缩速率。     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法.该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码.该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率.     

基于小波变换的矢量量化编码方法

提出了一种基于小波变换的图像压编码方法，充分利用图像分解后得得小波系数与原始图像的关系、各个子图像象素之间的相准确性、各子图像方向上的相关性以及与人眼视觉特征（HVS）的关系，做到充分利用图像的统计冗余与视觉冗余，为了得到高的压缩比和好的图像质量，精确保留对图像质量影响大的系数，而对图像质量影响小的系数进行粗略量化。同时，在对小波系数的组织和编码上，也做到了具有普遍适用性，结果表明，此方法计算简单、计算量小，编解码时间少，在压缩比较高的情况下获得了较好的图像质量。     

一种基于零树小波的图像比率可分级编码方法的研究

Shapiro的EZW算法具有可产生嵌入式码流、可精确控制压缩比等特点，倍受人们的关注，然而该算法还有一些不足，如在进行零树编码时，对未被包括进零树的“零值”，需要将其编成“弧立零”码，试验表明这部分编码通常占有高的代价，往往会影响到编码效率，在分析了EZW编码过程和码流的基础上，提出一种阶梯型量化和零树小波相结合的图像比率可分级性编码方法，首先对图像小波分解的较低级子带的变换系数采取一种阶梯型量化，然后对整体小波系数采用零树编码，并利用逐次逼近量化方法获得潜和式码流，以实现比率的可分级解码，它在一定程度上克服了EZW算法的不足，提高了PSNR值，试验结果验证了方法的有效性。     

基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

一种基于小波分析的图像压缩编码方法

提出一种基于小波变换的图像压缩编码算法。即首先对图像进行小波分解 ,然后对高频子图像用改进后的LBG算法形成码书 ,进行VQ编码。算法充分利用了不同分辨率间各种子图像的相似性 ,仅对最高分辨率层进行码书地址索引 ,低频区域用DPCM编码 ,最低分辨率层用游程编码。模拟实验的结果验证了该算法在提高图像的恢复质量及降低位码率方面有一定的价值