基于L_0二阶偏导最小化和核回归模型的图像去噪方法

L0梯度最小化模型(LGM)作为一个最基本的数学工具已经成功的被用在了图像平滑领域.该模型最大的优势就是在处理图像的同时能够很好的保护图像的显著边缘.然而,作为总变差模型(TV)的改进版本,L0梯度最小化模型处理得到的结果图中却存在着比总变差模型更严重的阶梯效应并且不能够很好地保护图像的纹理和细节特征.为了克服这些缺点,本文提出将L0梯度最小化模型中的一阶导数推广到二阶偏导并且引入一个保真项,然后将其应用在图像去噪中.这个保真项是使用控制核作为核函数的移动最小二乘,即核回归模型.该模型虽然能够很好地保护图像的纹理特征,但是该模型处理得到的结果图中不仅会有流式效应并且不能很好的保护图像边缘.因此,本文利用二者的优势将其结合进行图像去噪.大量的实验结果表明提出的模型不仅具有良好的去噪属性并且在去除噪声的同时能够很好地保护图像的边缘和纹理特征.     

基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法

为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计.在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数.对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题.基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数.实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进.与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势.     

基于改进MRF的高分辨率SAR图像中建筑物轮廓提取算法

本文提出了一种基于改进马尔科夫随机场模型(MRF)的高分辨率SAR图像建筑物轮廓提取的方法.该方法首先引入了自适应的权重系数来改善邻域系统对先验能量项的影响,从而使分类结果更加准确.其次,利用Fisher分布来描述观测图像每一类的边缘分布,并且估计Fisher分布的参数;然后,根据改进的MRF对图像进行分类;最后,利用面向对象的方法,利用建筑物的形状特性及空间关系来提取建筑物.实验结果表明该方法可以较好地提取出建筑物的轮廓.     

基于自回归正则化和稀疏表示的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建中稀疏系数解不精确和重建图像质量不理想的问题,本文提出了一种空间自回归正则化的超分重构算法.该重构算法联合稀疏K-SVD方法训练一个具有相同稀疏系数解的相对应于高低分辨率图像块的字典对,在此基础上利用自然图像本身具有的局部自回归性先验知识来对图像进行处理,经过模型的训练和选择引入正则化项,实现图像的局部约束,从而完整构造了基于正则化的稀疏编码目标函数,为了进一步实现图像去模糊得到清晰图像,利用退化模型实现全局约束.实验结果表明:与Bicubic、NE和SCR等算法相比,本文算法在主观视觉效果和客观评价指标方面都有了一定地提升.     

基于CV模型改进的磁共振成像图像分割方法

为解决灰度变化缓慢、边缘变化不明显的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割问题,在CV(Chan-Vese)模型的基础上,改进了CV模型的能量泛函,同时用新的边缘指示函数来替换Dirac函数,优化了CV模型的参数,提高了CV模型的分割精度和分割速度。首先,引入了一个新的局部项。用局部直方图均衡化预处理过的图像与原图像相减得到目标边缘变化较为明显的图像,并将其作为局部项引入到CV模型的能量泛函。然后,由局部项构建新的边缘指示函数。用新构建的边缘指示函数代替Dirac函数,解决了CV模型演化曲线不能检测远离目标的边缘的问题。最后,优化平滑项参数,减少迭代次数提高运行效率。实验结果显示,算法对脑部复发性胶质母细胞瘤的MRI图像具有较好的分割效果。     

一种改进的基于活动轮廓和光流的运动目标分割方法

将光流技术和几何活动轮廓模型结合起来对运动目标进行分割,一方面可以通过算法分割出运动目标轮廓,另一方面,使得算法面对背景变化的情况仍具有一定的适应性.为了更好地将二者结合起来,进行2个方面的改进;建立基于运动边缘的几何活动轮廓模型,从而克服光流计算中由弱纹理区域产生的运动空洞对分割的影响;引入边缘增强的非线性扩散作为光流计算模型中的平滑项约束,可以在平滑流场的同时减小运动边缘处平滑效果而保护边缘,进而提高运动目标分割的完整性.研究结果表明:与现有算法相比较,该算法能够更准确地分割出运动目标的轮廓,同时在一定程度上克服背景运动的情况.     

基于CV模型改进的MRI图像分割方法

为解决灰度变化缓慢,边缘变化不明显的MRI图像的分割问题,在CV(Chan-Vese)模型的基础上,改进了CV模型的能量泛函,同时用新的g(R)来替换Dirac函数,优化了CV模型的参数,提高了CV模型的分割精度和分割速度。首先,引入了一个新的局部项。通过对图像进行局部直方图均衡化预处理,用预处理过的图像与原图像相减得到目标边缘变化较为明显▽I,将其作为局部项引入到CV模型的能量泛函。然后,由局部项构建新的边缘指示函数。用新构建的边缘指示函数g(R)代替Dirac函数,解决了CV模型演化曲线不能检测远离目标的边缘的问题。最后,优化平滑项参数,减少迭代次数提高运行效率。实验结果显示,本算法对脑部复发性胶质母细胞瘤的MR图像具有较好的分割效果。     

演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型研究

利用图像梯度和几何曲率等信息可以准确定位分割图像的边缘.基于此,本文在对图像分割典型变分模型有效性及所存在问题分析和讨论的基础上,提出了一种演化曲线自适应驱动的图像分割水平集模型.模型通过调整演化曲线长度项和面积项的权重函数,使演化曲线能够根据图像当前的状态自适应的调整演化幅度和方向,不仅提高了图像分割的准确度,还大大缩减了图像分割时间;模型在利用图像局部区域信息的同时,也利用全局化的正则函数来兼顾模型能量泛函的全局性,使模型有了对异质区域边界的捕捉能力.经试验验证文章所提出的新模型有效可靠.     

一种新的基于高斯偏移差分过滤器与方向图的图像分割算法

为了使图像分割算法通用性更强,利用高斯偏移差分过滤器模拟人类视觉机制模型寻找图像中有纹理区域,使用方向图算法界定目标边缘,最终得到图像分割结果.该算法能有效地克服图像背景上的噪声以及前景目标轮廓不明显的缺陷,成功分割提取出图像的前景目标.试验证明,该算法鲁棒性强,具有一定通用性且无需先验知识.     

一款工作在2.45 GHz的小型化RFID标签天线

基于腔膜理论设计一款工作于2.45GHz的RFID标签天线.采用锯齿形边缘替代直线形边缘实现天线的小型化,然后采用圆弧形边缘代替锯齿形边缘对天线进行优化.仿真结果表明该天线的各项性能指标均满足设计要求,测试结果证实了该文方法正确、可行.     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

基于多尺度平滑的前景提取

传统的Graph cuts算法可以有效地提取卡通图像前景,但是对自然场景图像效果差.为了提高前景提取的效果,本文提出了基于多尺度平滑的前景提取模型,联合分割和多尺度特征,从适当的尺度特征中提取前景.运用TV保边平滑模型对图像进行平滑,降低了图像区域的非均匀性,保护了边缘,提高了前景提取的效果.实验结果表明,基于多尺度平滑的前景提取算法降低了非均匀区域对前景提取的影响,其评测分数高于传统的Graph cuts算法.     

基于数学形态学的去方块效应法

为了减少多分辨奇异值分解(MSVD)图像融合后的图像出现明显可见的方块效应,提出一种基于数学形态学的边缘检测去方块效应的方法.首先通过形态学梯度算子求出两幅原图像的边缘,将边缘融合后的图像作为有方块效应图像的边缘,然后根据形态学梯度逆变换得到结果图像.最后,采用客观性能指标对结果图像进行评价.实验结果表明本文中的方法不仅简单易行,而且图像可以达到较均匀的成像效果;方块效应去除后,图像表现出良好的视觉效果,清晰度和空间频率都有很大提高,且具有较好的保持边缘的性能.     

样条几何形变模型及其在CT图像分割上的应用

根据医学图像分割的特点，建立了一种样条几何形变模型，它表示为一个有序的用边线连接的顶点集合，其有序的顶点集合组成顶点模型，有序的边线集合组成边线模型，两者通过形变模型的二阶连续性紧密地结合在一起，样条几何形变模型能够获得平滑而连续的对象描述，适合于形状复杂的解剖结构，将其用于肝脏CT图像分割，结果表明，模型具有很好的收敛性和描述效果。     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

基于图像统计特征的平移线性插值方法

针对平移线性插值算法存在的边缘锯齿问题,提出一种基于图像统计特征的平移线性插值方法.该方法利用图像插值前后边缘统计特征的相似性,从低分辨率图像中获取估算高分辨率图像边缘点所需的协方差矩阵和矢量,并对非边缘处图像进行平移线性内插,可以同时保持图像边缘的光滑性和非边缘处的细节特征.该方法无需迭代运算,计算量较小.实验结果表明,用该方法可获得高质量的高分辨率图像.     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

脉冲耦合神经网络模型参数优化及图像分割

脉冲耦合神经网络在图像处理中有着重要应用,但存在模型参数难以选择和图像边缘过于平滑问题.通过对图像进行双线性插值运算,再利用具有保护图像边缘作用的各向异性扩散特性确定模型的链接权值参数,采用遗传算法求解模型的链接强度参数和衰减阈值参数,成功实现了图像的自动分割.仿真结果表明,该方法得到的图像分割结果,体现了更多的图像轮廓和边缘细节,具有较好计算性能.