各向异性扩散方程和一种图像放大方法

小波的多分辨分析和变分方法相结合,提出一个图像平滑和放大同时实现的正则化模型.主要思想是把原图像作为放大图像的小波子带,对正则化泛函模型求变分导出Euler-Lagrange方程.图像放大和平滑同时实现.利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解.最后数值计算的实例说明对图像放大和平滑的有效性.     

基于各向同性和各向异性扩散图像放大

提出基于各向同性和各向异性扩散两种图像放大模型.把图像的像素看作是平面物体的温度,利用偏微分方程和图像放大理论设计相应算法.通过比较这两种新模型与其他的方法,取得较好的实验结果.     

基于self-snake模型的图像放大

目的研究图像放大的非线性偏微分方程方法。方法基于线性偏微分图像放大方法的初边值条件,提出将具有曲率运动和边缘增强双重功能的非线性偏微分平滑去噪self-snake模型用于图像放大。结果实验证明具有曲率运动、边缘冲击特性和平滑去噪性能的非线性self-snake模型适合于放大图像,拓宽了非线性偏微分方法在图像放大领域的方法研究和应用范围。结论相对于线性偏微分方法self-snake模型是一种行之有效且好的非线性偏微分图像放大方法。     

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．     

基于各向异性扩散的图像分割算法

提出了一种基于各向异性扩散的图像分割算法.对现有的各向异性扩散的正则化方法进行了分析.根据微分几何中共形映射的有关理论,把原扩散方程分解为关于表面曲率的二阶方程,给出了分解式的正则化条件,保证了解的稳定性.通过对扩散系数的调节,提高了对各向异性扩散过程的控制能力.在形态学分割的基础上,通过能量函数最小化实现非线性尺度空间中的区域合并,消除了分水岭算法造成的严重过分割现象.实验结果表明,该算法的分割结果可为后续识别和理解提供较理想的方式.     

基于一种图像恢复技术的光谱CCD图像宇宙线剔除算法

提出一种单幅光谱CCD图像宇宙线剔除方法.即先采用一种改进的中值滤波器找到可能被宇宙线污染的像素点作为噪声候选点;然后采用一种边缘保持算法——TV inpainting恢复被噪声污染的像素点值.模拟实验结果表明,该方法能够很好地剔除宇宙线,同时恢复被宇宙线污染像素点的流量值.     

一种利用采样率转换方法的灰度图像放大算法

数字图像放大是图像处理的基本操作之一,传统放大算法是运用各种插值算法在图像的像素点间插值实现图像的放大,插值时会退化图像的高频成分,使放大图像轮廓变得模糊.为此从另一种角度出发,根据数字图像的频率特性,利用数字信号处理中采样率转换滤波的原理,通过零值内插器对图像内插零值,用FIR低通滤波器进行滤波的方法实现灰度图像的放大.由于该算法是根据图像的频率特性进行放大,只要放大后图像的频率特性不变,就能得到比较理想的放大效果.同时该算法为图像放大算法研究提供了一种新的思路.     

一种权重的高阶扩散图像盲复原方法

为了实现对模糊噪声图像的清晰化盲复原,提出了一种权重的高阶扩散图像盲复原方法。首先,在模糊核的估计阶段,运用一种各向异性扩散的图像结构提取策略和shock滤波器将图像中的强边缘准确地提取出来,并利用提取的图像强边缘实现对模糊核的准确估计;然后,在图像的复原阶段,利用高阶扩散模型和权重平衡参数,针对复原图像,提出了一种权重的高阶正则化约束来实现图像的清晰化复原;最后,运用了一种分裂的布雷格曼(split Bregman,SB)最优化迭代策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明,较近几年的一些具有代表性的图像盲复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进,而且客观的峰值信噪比也增加了1.0~2.7 dB。     

基于非线性偏微分方程的图像着色

考虑到连通性原理和各向异性扩散,改进提出了新颖的非线性偏微分方程模型,改进的算法满足了视觉连通性原理,对图像中的细节也有较好的修复.     

基于三次样条插值的图像放大的离散算法

针对李将云等(2003)提出的图像放大离散算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度级较少的图像，用三次样条插值方法，提出一套新的离散放大算法．实验结果表明，该算法可以得到较好的放大效果．它适用于灰度级较少的数字图像，尤其是二值图像，并且这种图像放大方法的放大倍数没有限制．     

Navier-Stokes方程在图像放大中的应用

利用基于流体动力学方程的模型进行图像放大处理。该模型有各向异性的扩散项和对流项,利用多种信息传播模式对未知信息进行填补。实验结果表明模型在图像放大处理的有效性。     

一种新的视频缩放算法

基于量子力学新模型, 提出一种新的实用的图像缩放算法, 使得处理后的视频能有很好的图像质量。不同于量子力学中的一些模型, 新方法将图像看做一个连续的能量场。此方法修改了传统的基数样条函数, 并通过减少跨越图像物体边缘的采样来增加视觉的舒适度。该算法具有复杂度低和一致稳定的特点, 特别适合用于嵌入式设备, 如手机及PDA。     

基于能量提升的非等比例图像缩放方法

数字图像整体在进行非等比例缩放时,传统的缩放方法会导致图像本身结构发生较大的畸变。对此,本文先采用傅里叶变换找出图像的显著区域,对显著区域进行能量提升处理,并结合图像的特征边缘提取增强的边缘图,进行权值分配;再寻找非重要内容的低能量线,对这些低能量线进行删除或插入操作,可以维持重要内容不发生畸变,同时保持了图像的边缘信息。实验结果表明,本文所提出的方法在对行列进行非等比例缩放时,具有很好的抗畸变性能。     

基于低分辨率图像约束的BTV图像去模糊算法

多帧图像超分辨率重建算法为了简化算法复杂度,将整个图像重建过程分为数据融合与图像去模糊两步.然而,数据融合过程会丢失一些弱小细节信号,直接使用常规图像去模糊方法是无法将其复原的.为此,提出将低分辨率图像约束（LRIC）引入基于双边全变分（BTV）的图像去模糊优化,并利用梯度下降法求解,获得了BTV-LRIC算法.实验表明,对于不同图像内容或数据融合算法生成的数据融合图像,BTV-LRIC法获得的复原图像在视觉效果和客观评价上均优于TV法和BTV法.      

一类非线性扩散问题及其在图像修复中的应用

通过介绍传统非线性扩散方程在图像处理中的一般应用，引入了一类含间断系数的非线性扩散模型，并利用非线性系数正则化处理的方法及粘性解该类模型中的研究结果，得到了该模型的适定性理论．给出的一些具体数值实验结果表明，该非线性扩散模型是图像修复问题的一种比较理想的方法．     

基于图像相关性的混沌图像加密算法

利用图像相邻像素间的相关性,提出了一种将4个相邻的像素点分而治之的方法,对传统混沌加密框架中的置乱过程进行改进.首先对相邻的像素点进行分离,对分离后的4组像素点使用4组不同参数的猫映射进行置乱,最后再进行组合和扩散操作.模拟结果表明,该算法在保证加密算法安全性的前提下,减少了加密算法中置乱操作的次数,从而有效地...     

基于AOS方法的非线性总变差去噪模型

利用加性算子分裂(AOS)方法对非线性总变差图像去噪 模型（ROF模型）进行数值离散, 该数值格式为半隐格式, 克服了显格式对时间步长的限制,为无条件稳定的, 可以实现并行计算, 加快了收敛速度. 实验结果表明, 该方法比显格式具有更大的优越性.