基于小波双立方配比插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。提出了一种基于小波双立方配比插值(wavelet bi-cubic)的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这3种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数(PSNR、SSIM、FSIM及运算时间TOC等)说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

基于小波域HMT模型的图像复原

小波域隐马尔可夫树（HMT）模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度呈指数衰减的特性.提出了基于小波域HMT模型的图像复原算法作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用共轭梯度法对其进行求解.实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有显著的提高.     

基于小波域维纳滤波的图像复原算法优化

作为图像复原中一个非常重要的环节,图像去噪是为了取得一个视觉上的高质量图像.通常对小波域维纳滤波的研究都是在图像为零均值的情况下研究,但在现实情况中图像一般不为零均值,于是该文考虑了图像不是零均值的情况,并对局部期望的均方误差参数进行改进,形成参数LSI.通过比较原参数和LSI,根据它们中较小的数进行阈值化处理,选择小波系数,最后进行图像去噪.仿真结果表明,改进后的滤波器对于图像有一个更高的峰值信噪比,有效地改善了小波域维纳滤波算法的性能.     

周期双正交小波的数值算法

在周期小波理论研究的基础上讨论周期双正交小波数值算法,给出了周期双正交多分辨分析中1-周期函数表示的快速数值算法.这些算法包括分解,重构,插值,点估计.     

基于非均衡系数小波变换的插值算法研究

为了在不改变系统硬件的条件下获得高分辨率的图像,对双线性等传统插值方法和小波插值方法进行了分析,提出基于非均衡系数匹配的小波插值算法,通过对小波插值的各个高频子图进行降幅,并配合不同的幅度系数,获得了高分辨率插值图像.试验结果证明:这种方法运算量小、计算速度快、能提高插值复原图像的效果,应用于热图像同样有效.试验中峰值信噪比相对于双线性插值法提高0.5 dB以上.     

基于插值多小波的双彩色图像水印算法

根据插值多小波具有的优良性质,提出了一种双彩色图像水印新算法.该算法只须对彩色的宿主图像和含水印图像的R,G,B各分量分别进行多小波变换或逆变换就可实现,具有较高的执行效率.且实验证明该水印系统具有良好的透明性和鲁棒性.     

基于自适应双正交小波的织物疵点边缘检测

针对织物疵点边缘检测问题,分析了"最佳"边缘检测滤波器设计的准则,以及构造自适应双正交小波的优化目标函数,提出了一种基于自适应双正交小波的图像边缘检测方法.实验结果表明,与已有的基于小波的图像边缘检测方法相比,本方法具有更好的边缘检测能力和鲁棒性.     

一种使用小波分解的多尺度盲图像复原方法

针对EM算法图像复原质量有限的问题,提出了一种新的使用小渡分解的图像复原EM方法.该方法使用正交小波变换将降质模型分解成更小的子带降质模型,解决了用EM算法估计子带模糊算子前各子带模型间的耦合问题,从而提高了EM算法对图像复原的质量.     

一种改进的基于小波变换的图像边缘检测算法

本文研究了利用小波变换对图像进行边缘特征提取的算法.传统的小波边缘检测算法检测到的边缘均有边缘定位不准确、边缘不连续等缺点.为了解决这些问题,本文对小波边缘检测算法作了一些改进.主要改进了以下两个方面:在图像边缘检测方面,检测小波系数模的相角方向上小波系数的局部模极大值点;在阈值选取方面,不再应用全局的单一阈值,而是选择动态双阈值.实验表明,本文方法在图像边缘的连续性比较好,边缘定位上比较准确,而且能很好地保留图像的细节信息.     

基于Matlab的图像复原算法的研究

图像在获取、传输和存储过程中由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响,会造成图像质量的下降.在对目前有关数字图像复原技术的文献进行理解和综合的基础上,本文主要对EM算法、维纳(Wiener)滤波和NAS-RIF算法进行了探讨,同时对上述算法进行了仿真实现,并分析了实验的结果.     

基于二维高斯曲面拟合的图像灰度补偿算法

研究了基于CCD的带钢表面缺陷检测系统图像采集中出现的灰度失真问题,提出了在不改变系统硬件配置的基础上,根据主导退化因素采用二维高斯曲面为基本退化模型,同时兼顾其他没有明确数学模型的图像退化因素,根据图像灰度分布统计特性估计二维高斯曲面各参数以实现图像灰度补偿的软解决方法,实验结果表明,该算法有效地提高了图像质量,可以满足系统实时性及后续识别的要求．     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

图像分割算法的探究

将图像中具有不同含义的区域分割开来,就是所谓的图像分割。它在计算机视觉和图像处理中是一个非常重要且具有权威意义的实际应用问题,在图像分析和图像处理中也起至关重要作用。因此,图像分割技术具有极高的研究价值。随着数学、生物学、计算机科学等学科的发展,图像分割技术也在不断更新与完善。但到目前为止,图像分割还没有一套完整切实可行的理论。力求就图像分割算法做一些积极的探索和研究,尤其是对区域分割法、边缘检测分割法及其它领域相关理论工具的分割法做一些比较详细的阐述,最后给出未来可能的研究方向。     

基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法,提出将两种方法有效地结合起来,应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明,该方法准确的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。     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

基于全变差和P-Laplace模型的混合图像修复算法

图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息.将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法.提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复.实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果.     

基于soft形态学的图像边缘检测算法

将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性。     

基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测

针对传统可分离小波图像边缘检测方法的各向异性和计算复杂性,应用基于“五株排列”的提升不可分离小波的构造方法,把基于矩形栅格的数字图像分成红块和黑块,然后根据图像边缘特点,利用二维提升格式构造了“最大-提升”小波,进而提出了一种基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测新方法,通过与传统的B样条小波边缘检测方法进行试验比较,证明了新方法在图像边缘检测方面具有更好的效果．