基于形状边缘点夹角直方图的图像检索研究

针对形状特征图像检索具有平移、旋转和尺寸不变性的优点,提出了一种直接在边缘曲线上提取特征的方法,该方法利用边缘点的夹角直方图作为特征向量.经实验表明:该方法能有效提高图像检索的精确度,并能缩短检索时间.     

利用对抗性边缘学习模型生成超分辨率图像

大部分基于卷积神经网络的图像超分辨率方法都是采用端到端的模式,这类图像超分辨率方法往往存在重构图像纹理边缘模糊、高频信息缺失的问题.为了改善该问题,在SRGAN(super-resolution generation adversarial networks)的基础上提出了一种基于对抗性图像边缘学习的深层网络模型,将图像边缘信息得到充分利用,来引导超分网络生成更加真实的高分辨率图像.该网络模型由两个生成对抗网络所组成,首先利用一个生成对抗网络来生成低分辨率图像所对应的高分辨率边缘特征图,然后再用高分辨率边缘特征图来约束和引导第二个生成对抗网络,使之重构出来的高分辨率图像纹理边缘更加清晰,更好地恢复图像边缘的高频细节.在Set5、Set14、BSD100、Urban100和Manga109基准测试集上的实验结果表明该算法重构出的高分辨率图像更加接近真实的图像,在峰值信噪比、结构相似度和感知指标上都有不错的表现.     

基于非参数统计的综合孔径图像弱小目标检测

针对综合孔径微波辐射图像中目标和复杂背景的边缘振荡对目标检测带来的影响,提出一种基于非参数统计的弱小目标检测方法.在对综合孔径辐射图像特征进行研究的基础上,采用非参数统计中的秩统计量描述图像中目标及复杂背景边缘的过渡纹理,给出综合孔径辐射图像的非参数统计描述模型,利用目标及复杂背景边缘各方向秩相关系数不同的特征,将目标与复杂背景有效地分离,实现对复杂背景的抑制和目标检测.仿真及实验结果表明该方法能有效地对综合孔径辐射图像中的弱小目标进行检测.     

基于边缘切线流场的多尺度结构张量图像检索算法

为减小基于草图的检索技术中弱边缘的影响并提高特征的平移不变性,提出了一种基于边缘切线流场的多尺度结构张量检索算法.该算法采用边缘切线流场取代梯度场,在显著强边缘上计算结构张量以抑制弱边缘的影响,并在多尺度分区架构下进行结构张量特征的提取以增强特征的平移不变性.实验结果表明,与传统的结构张量方法相比,该算法有效地抑制了弱边缘的影响,避免了使用图像梯度方向描述图像显著边缘方向的不稳定性,增强了特征的平移不变性,提高了检索性能.     

基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法

针对多模态图像的融合问题, 提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法, 解决了已有融合方法中融合精度较低的问题. 该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解; 将低频子带系数视为原始观测数据, 采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数, 将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励, 边缘强度作为链接强度, 经点火处理和判决选择运算, 得到融合高频方向子带系数; 最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像. 为了验证该融合方法的有效性, 对几组不同模态的图像进行对比融合实验. 融合图像的主观与客观评价结果表明, 该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.     

利用异常边缘进行图像锐化篡改取证

为实现图像的完整性和真实性鉴别,提出了一种针对人工锐化的取证方法.利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点,进行边缘点分类;通过研究锐化前后预测误差图像和相位一致性来统计正常边缘点与锐化边缘点之间的差异,提取特征,训练分类器;利用SVM标定人工锐化痕迹.实验表明,该方法能够有效地检测出图像人工锐化篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界.     

基于非下采样轮廓波的图像检索

提出一种基于非下采样轮廓波的图像检索方法.首先对图像进行预处理;然后利用非下采样轮廓波的平移不变特性,将像素点分为强边缘、弱边缘和噪声点三类;最后忽略噪声点,提取强边缘和弱边缘的各个子带的均值和方差等作为特征进行检索.实验结果显示,与轮廓波等方法相比,该方法具有更高的鲁棒性、检索效率更高且特征维数低.     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

一种高分辨率遥感卫星帧间图像配准的方法

针对某高分辨率遥感卫星高精度图像配准要求,提出了一种采用边缘特征的提取和特征点提取相结合的方法,解决了卫星云图存在云层遮挡导致图像边缘信息无法准确提取的问题。该方法基于改进的Canny算法和Harris检测算子对图像的边缘特征和特征点进行提取,并采用Hu氏不变矩实现图像特征点的匹配,通过仿真试验验证了该方法对提高图像配准精度的有效性。     

一种基于非线性扩散的图像放大算法

针时传统图像放大处理过程中基于线性插值方法通常导致边缘模糊问题,分析了Tikhonov模型、全变差模型和高阶偏微分模型在图像处理中的优缺点,提出了一种全变差和高阶偏微分模型自适应结合的图像放大模型及推导算法.该模型对图像非平滑区域采用全变差模型处理,而平滑区域则采用高阶偏微分模型处理,最终新插入的图像点象素值由该点邻域象素自适应地各向异性加权得到,在保持图像边缘锐度的同时有效克服了平滑区域的阶梯效应.4种模型的实验比较验证了本文算法的有效性.     

基于插值技术和多层折叠的可逆数据隐藏算法

现有的基于插值技术的可逆数据隐藏算法具有单层嵌入容量大的优点。然而,现有算法隐秘图像的视觉质量不是很好。针对此问题,提出了一种基于插值技术和多层折叠的可逆数据隐藏算法。该算法先对输入图像进行不重叠的2×2分块;然后对每个分块利用提出的图像插值算法生成大小为3×3的分块。为降低嵌入数据对插值像素的失真,先对待嵌入的秘密数据进行多层折叠编码;然后再嵌入到插值像素中。大量的实验结果表明,提出的算法不会出现像素溢出;与最新相似的算法相比,在相同的嵌入容量条件下,该算法具有更好的视觉质量。此外,提出的算法能抵抗直方图和RS隐写分析。     

一种新的基于像素交迭的图像插值方法

提出一种图像插值算法，将图像像素看成矩形块而非像素点，利用插值图像的矩形像素块由尺寸放大(或缩小)的原始图像的像素所占的百分比，将原始图像做放大或缩小变换，从而在最大程度上保留了原始图像的数据．即使经过多次的缩放变换，也不至使图像失真。     

一种基于组合的图像插值方法

针对现有的图像插值方法存在的不足,在图像放大中容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,提出了平面插值、球面插值、斜平面插值、双三次插值相结合的图像插值方法,避免了传统的插值方法用同一个模型逼近所有像素存在的不足.理论分析和实验结果表明了文中所提方法的有效性.     

一种降低复杂度的CCD彩色图像重构算法

为了提高视频展台的图像质量和帧率,提出一种基于边缘检测的低复杂度插值方法。首先重构绿色分量图像,然后按照实验确定的阈值T划分图像平滑区域和边缘位置,分别对平滑部分、边缘位置进行双线性插值和Laplacian二阶校正项插值,来重构红、蓝色分量图像,最后对红蓝分量图像的平滑区域进行中值滤波以抑制伪彩失真。该算法与传统的两阶段图像重构算法相比,计算量显著降低,提高了图像重构实时性,并保持满意的图像质量,PSNR值达到33 dB以上。     

一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法

提出一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法,分为正则化权值训练和图像内插两部分.在训练部分,根据局部窗口特征和其对应的最优正则化权值建立字典.在图像内插部分,利用加权最小二乘法估计自回归模型参数,并通过查找字典中距离当前局部窗口最近的样本获得最优正则化权值,然后使用软判决估计重建图像内插值.同时,使用EM算法修正估计出的模型参数和图像内插值.实验结果表明,与其它算法相比,所提的内插算法具有更好的主观和客观效果.     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

一种保持图像边缘的插值方法

在图像超分辨率重建中,需要对低分辨率图像进行插值。在对图像提取边缘的基础上,考虑边缘的方向,先对边缘像素插值,然后对其余零填充像素用双三次插值赋值。最后给出了实验结果,并与最近邻插值、双线性插值及传统的双三次插值进行了比较。结果表明该方法较好地保持了图像的边缘信息。     

基于图像边缘保持的反距离加权插值算法

在数据可视化过程中运用一般的插值算法处理图像,边界效果通常比较模糊,也容易造成图像边缘信息的大量损失,导致图片整体增强效果欠佳。针对该问题,将图像边缘保持策略引入到反距离插值算法中,提出了基于图像边缘保持的自适应反距离加权插值算法(adaptive inverse distance weighted interpolation,AIDWI)。在图像边缘优化方向确定的基础上,利用反距离加权插值函数获取图像边缘区域像素间的关系,根据权值下降指数调节图像边缘的清晰度,设置平滑参数控制算法的平滑效应,达到图像整体增强效果的最佳状态。利用计算机进行图像增强仿真实验,通过基于图像能量谱的图像质量测度值和图像熵值对图像整体增强效果进行评估,结果表明经算法处理后的图像整体增强效果明显,算法在执行效率和提升图像熵值等方面均具有突出的优越性。     

基于交替投影滤波器组的插值算法

在初始插值为边缘检测插值的基础上提出了交替投影滤波器组插值算法,提高了图像的信噪比,锐化了图像的边缘,减少了图像高频信息的错误像素的数量,提高了视觉质量,而且计算复杂度较低。     

基于色度矢量的图像错误隐藏内插算法

MPEG- 2等图像编码算法对信道干扰是非常敏感的 ,由于错误传播现象 ,1bit的错误将可能使图像质量有明显的下降 .因此 ,接收端常常提供错误隐藏技术 ,来改善图像效果 .该文以 MPEG- 2的视频信号为例 ,根据图像像素间的强相关性 ,对以条为单位出现的图像错误 ,提出了一种空间色差内插算法 ,并推导出了内插像素色差的显示表达式 ,从而可以实现快速实时处理 .另外 ,还对传统的像素内插算法进行了修改 .最后 ,对时间内插算法中的运动矢量进行了推导 .仿真结果表明 ,应用该算法进行丢失像素的内插 ,效果是满意的 .