基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法

针对常规误差扩散方法中的图像细节轮廓损失问题,提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法.该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息.仿真结果表明该算法能够更好的减少图像细节损失,保留图像细节信息.     

基于贝叶斯统计推理的复杂场景边缘检测

复杂场景图像存在大量的噪声和纹理干扰,传统边缘算子的检测效果不理想.为此,文中提出一种基于贝叶斯统计推理理论的多信息融合边缘检测算法.该算法融合了梯度算子、拉普拉斯算子以及两级均值比率(ROA)算子的输出响应;通过最大类间属性互信息对特征属性进行最优离散化;利用非参数直方图方法估计类概率密度函数;并通过贝叶斯风险最小化原则实现边缘检测.试验中该方法的Bhattacharyya误差界为0.093,工作特性曲线下的面积(AUC)达到0.958,证明了该算法的有效性.与经典算子检测结果的比较也表明,该算法能够有效地克服图像中的噪声和纹理干扰.     

适用于地毯编织图像处理的误差扩散改进算法

常规误差扩散方法会导致图像细节轮廓损失问题,为满足地毯编织图像处理中对图像细节处理的要求,本文提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法。该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息。仿真结果表明该算法能够更好地减少图像细节损失,保留图像细节信息,进而满足地毯编织图像处理的需要。     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

一个小波域上各向异性扩散去噪算法

目的 给出一个图像去噪的算法.方法 利用小波变换把图像分解为高频子图和低频子图,再根据子图像的特点,采用不同的各向异性扩散方法处理各个子图,最后重构图像.结果 各向异性扩散在图像平滑中,不但能够较好地抑制噪声,而且能够很好地保留图像原有的边缘和纹理特征,因而解决了图像去噪时高频部分和低频部分抑制噪声和保留边缘之间的矛盾问题.结论 与已有的方法比较,该方法不但能够有效地去除噪声,而且能够保持图像中的细节.     

基于全变分自适应保真项去噪算法的数值实现

基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,解决了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.     

基于算术-几何均值比的改进型各向异性扩散斑点噪声抑制

在传统的基于各向异性扩散斑点噪声滤波算法DPAD的基础上,利用A/G代替CV在DPAD中的作用,提出了一种新的基于A/G的改进型各向异型扩散的斑点噪声抑制算法.仿真实验表明了该算法具有效性;在对纹理信息丰富的SAR图像处理中,基于CV的传统斑点噪声滤波器比基于A/G的斑点噪声滤波器表现要好;而在对具有大范围边缘、亮线和全向纹理等特性的SAR图像的处理中,改进的算法更具优势;两类算法互为补充.     

一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究

针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题,根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法．首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算,在消除原图像噪声的同时,更好地划分了图像的边缘和纹理区域;然后提取图像的纹理特性运用到聚类算法中,从而对图像进行分割．实验证明：与未经扩散处理的分割算法相比,基于各向异性扩散的图像分割算法不仅改善了分割效果,而且提高了计算速度．     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性.     

超声图像斑点噪声限制的非线性各向异性扩散

结合非线性各向异性扩散和斑点噪声的限制,有效抑制临床超声图像斑点噪声.基于最小均方误差方法得到瞬时方差系数作为边缘检测器去控制扩散方程,并将经过对数压缩的斑点噪声模型限制通过附加能动项引入,通过能量最小化,自动估计附加能动项最优权值.仿真图像和临床超声图像实验证实,该算法能有效抑制斑点噪声、保留纹理信息.     

适用于已给定颜色处理的彩色矢量最小距离误差扩散算法

提出了一种彩色矢量最小距离误差扩散算法.较常规误差扩散算法而言,可更好地处理编织过程中将彩色图像分解成由已给定颜色组成的离散图像的问题.该算法将每个像素点的RGB值作为一个矢量,采用矢量误差扩散系数矩阵计算像素点的误差和矢量,分别计算像素点原RGB矢量值与误差和矢量的和值与每个已给定颜色矢量的矢量距离,选矢量距离最小的已给定颜色矢量作为输出.仿真结果表明,采用该算法可将连续色调彩色图像转换到已给定的颜色色系,处理结果有较好的视觉效果并满足编织要求.     

结合MCA与Retinex算法的低照度图像增强方法

针对低照度条件下获取的图像存在可见光照度低、噪声大等问题,提出了一种基于形态成分分析(MCA)和Retinex算法结合的低照度图像增强方法.首先,将低照度图像转换到HSV色彩空间,接着采用MCA将V分量分解为纹理和平滑部分;其次对平滑部分采用基于改进的多尺度Retinex算法和自适应全局色调映射进行增强,对纹理部分进行...     

基于区域划分的合成孔径雷达图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题;为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏。通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分;并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明:与多种各向异性扩散抑斑算法相比,算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

基于改进的HDCS的图像去噪方法

针对数字图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出了一种基于改进的各向异性的混合扩散模型。传统的基于边缘增强和相干增强的模型,虽然能够有效地去除噪声;但也会存在减弱相干结构和背景的对比度等问题,同时在保持图像细节纹理方面可能会出现失真。通过在扩散方程中引入一个源项;并充分考虑它对模型中各项产生的影响,使得改进后的模型既能有效去除噪声,也能有效地保持相干结构和背景的对比度;同时在模型中引入一个偏微分方程用以获取保真项,使得图像的细节保护效果更明显。实验结果表明,该方法能达到较理想的去噪和恢复图像纹理信息的结果,而且明显改善了图像的视觉效果。     

数字加网迟滞系数的研究

在输出反馈误差扩散法的基础上,提出了一种修正的调频调幅数字加网算法即带迟滞系数曲线的输出反馈误差扩散法。首先综合分析峰值信噪比与人眼主观感受,得到迟滞系数和图像不同阶调之间的规律,然后根据迟滞系数的拟合曲线得到其近似方程。实验结果表明,该算法能够有效抑制传统误差扩散调频加网中的网点扩大现象,并提高了图像的细节再现能力。     

一种遥感影像噪声抑制各向异性扩散算法

噪声抑制是遥感影像处理中一个重要研究课题,但常用的去噪算法会造成细节损失。为有效抑制噪声,同时保护边缘,本研究在Perona-Malik扩散模型基础上,提出了一种新的基于方向信息测度和边缘隶属度的各向异性扩散滤波算法。本算法的核心思想是根据遥感影像在其均匀区域各向同性扩散而在边缘细节区域各向异性扩散的这种局部特征,将影像分为边缘区和非边缘区两个区域,对非边缘区采用常规Perona-Malik扩散方程完成噪声的滤除,而对边缘区采用基于方向信息测度的非线性扩散方法进行处理,在平滑去噪的同时对边缘进行修整,不仅可以很好保持边缘细节信息,而且可以对其进行增强。实验结果表明,该算法的峰值信噪比、均方误差、辐射分辨率等参数均优于常规算法,提高了遥感影像的等效视数,有效消除了影像中的相干噪声。算法具有良好的应用前景和实用价值。     

基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割算法

针对兼顾统计性和结构性纹理图像的分割存在的问题,提出了基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割方法,实现了纹理图像有效分割,尤其是结构纹理图像的准确分割.该方法将纹理图像视作二维波函数,利用薛定谔方程获取纹理图像的势函数图像,然后采用耦合马尔科夫随机场与模糊聚类的算法分割函数图像.实验结果表明:文中给出的算法能够实现纹理图像较好的分割,特别是对于结构性纹理图像能获取较准确的分割.     

基于空间自适应正则化的超分辨率重建算法

针对模糊图像的复原问题,从正则化技术克服问题病态性的思想出发,研究了一种有效的超分辨率重建算法。该算法充分考虑了图像的局部特性,引入了空间自适应加权矩阵,采用全局正则化参数与局部正则化参数矩阵相结合的方法,弥补了传统正则化方法所带来的正则化误差以及噪声放大误差。实验结果表明,该算法能够有效地减少重建误差,保护图像的细节信息。     

一种自适应窗口滤波算法研究

提出了一种滤波窗口方位、尺寸和形状都可随图像纹理结构自适应变化的开关滤波算法。滤波窗的尺寸可随图像梯度值的变化而变化,滤波窗方位排列与图像对应点像素最小梯度值方向一致。同时,为了将受噪声污染的点和图像的细节纹理像素点分开,给出了一种噪声点检测判据和开关算法流程。与传统均值、中值及相关文献提出的自适应平滑滤波算法相比,由于本文算法在降噪的同时兼顾了图像的局部纹理分布结构,因此在保护图像细节方面做得更好。仿真实验结果证明了本文算法的有效性。