图像拼接技术研究综述

图像拼接技术是虚拟现实和图像绘制技术的一个重要研究方向,该文对图像拼接的内涵进行了阐述,提出图像拼接在虚拟现实、提高图像的分辨率、增大光学系统的视场角、方便图像的检索、编辑、分析和理解等四大方面的应用,研究分析了图像拼接算法的流程,介绍了图像拼接的关键技术,即图像拼接预处理技术、图像配准技术和图像融合技术。结合图像拼接技术在现实生活中的应用,提出了图像拼接方法在实时图像拼接、自动图像拼接、彩色图像拼接、3D立体图像拼接等几大方面的研究新进展。     

图像数学形态学分析与处理

图像数学形态学操作是数字图像处理的重要技术之一,用于表示和描述图像的形状。在分析了图像形态操作的基础上,综合考虑了图像形态操作的各种情况,给出了图像形态操作的实例,提供了Matlab实现方法,有利于分析和提取图像的有用成分。     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型,由Harris角点检测法确定图像特征点,由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆,根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准,证明了该算法的有效性。     

一种基于微透镜阵列的图像全聚焦方法

光场相机捕获了光线的位置信息和方向信息;但牺牲了一定的方向分辨率,降低了图像的清晰度。目前,一款消费级光场相机Lytro虽小巧便携,拍摄方便,但其提取的图像分辨率很低。针对这一问题,提出了一种基于微透镜阵列的图像序列全聚焦方法。首先对采集到的原始光场图像进行编码、标定及颜色校正等处理,再构造子图像序列模型,从处理后的图像信息中提取出不同的图像序列,在空间域积分重聚焦的原理上,用清晰度评价算子确定子图像的最佳聚焦点,再经过图像融合完成图像的全聚焦。实验结果表明,使用该方法提高了图像的空间分辨率,得到更加清晰的全聚焦图像。     

基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

基于几何特征聚类的图像降噪

合成孔径雷达(SAR)图像中的相干斑噪声严重影响了SAR图像的自动解译。结合非局部滤波技术,提出了一种新的基于图像块处理的滤波算法。首先提取SAR图像几何特征,然后根据乘性噪声模型,对具有相同几何特征的图像块进行非局部均值滤波。在充分利用图像块强度相似性的同时,保留了SAR图像的几何结构特征。仿真图像和真实SAR图像的实验结果证实了算法的有效性。     

图像加密技术及其进展

在图像传输的过程中,图像加密技术起着重要作用。本文介绍了目前常用的图像加密方法、加密技术的发展现状,同时还介绍了图像加密方面的新技术、新方法,并阐述了图像加密技术的发展趋势。     

图像混合信息隐藏技术的研究

介绍了图像混合的概念,研究了混合图像的一些性质,探讨了利用图像混合将一幅图像隐藏于另一幅图像之中的方法;给出了利用图像混合隐藏图像的指导原则,分析了用混合来隐藏图像的算法的鲁棒性.实验和分析表明,该种技术简单易行.     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

一种射束硬化伪影校正方法

提出了一种医用CT图像射束硬化伪影校正后处理算法。CT扫描机扫描得到的投影数据重建CT图像,对此图像进行分割,得到仅包含高密度物质的图像。分别对原始图像和高密度物质图像进行投影,并对投影数据进行校正。使用校正后的投影数据进行图像重建,得到包含校正信息的校正图像。对原始CT图像,使用校正图像进行CT值校正,得到校正后的CT图像。通过实验,验证了该后处理校正算法的有效性和稳定性。     

基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化

图像抽象化绘制旨在以模糊、抽象的艺术手法展现图像。提出了基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化绘制方法,首先,在RGB(Red,green,blue)颜色空间提取各颜色通道的梯度,并对其进行融合,对融合后的梯度图像求边缘切向流,并使用高斯差分滤波(flow-based difference-of-gaussians,FDOG)方法提取图像的特征线条;然后,对原始图像用非线性方法进行平滑处理,并在(hue-saturation-intensity, HSI)颜色空间进行量化;最后,将量化图像和特征线条图像进行融合,得到原图像的抽象化图像。实验证明该方法增强了图像轮廓的主要特征并忽略了局部细节,突出了图像的层次感,使图像简洁清晰,抽象化效果显著。     

一个基于线性变换的数字图像自由拉伸算法

描述了一个基于线性变换的图像自由拉伸算法。此算法在多边形扫描转换算法的基础上,以线性变换的方法,可以将矩形的原始图像拉伸至任意定义的四边形形状,从而使得常用的图像几何变换在此算法中得到了统一。用这个算法可以处理的图像几何变换包括：图像旋转,图像变倍,图像剪切,以及图像翻转,镜像变换等。使用本文所述的算法,结合图像的网格划分技术,可以实现更为复杂的图像几何变换,例如矩形图像向任意曲边四边形的变换,透视变换等。     

用于人脸识别的正面人脸图像眼镜摘除

眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物,它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率,提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法,检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法,合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明:该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%,合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。     

基于插值检测的扫描图像源辨识方法*

针对扫描图像真实性的问题,提出了应用EM算法与扫描仪传感器噪声的自然统计特性相结合的识别方法。该识别方法一共生成63维特征,用SVM进行训练,通过大量实验图像,文中对取证方法效果进行了分析研究。结果显示,扫描图像虽然在生成过程中不存在CFA插值过程,但是在被显示前,仍经过了插值运算,傅立叶频谱图仍具有周期性。该算法对SG图像（扫描图像）与CG图像、SG图像与DG图像（数码相机生成图像）之间的识别,达到了较理想的效果。     

加密图像的开关中值滤波去噪算法

图像数据有时有必要交给第三方设备进行处理。为了保护图像安全,需要对图像进行加密及进行加密域图像处理。在此背景下,提出了一种新的加密域图像处理算法。图像拥有方采用一种分块置乱像素位置的加密算法对噪声图像进行加密,再传送给图像去噪方对加密的噪声图像进行开关中值滤波处理,最后图像接收方通过密钥恢复像素位置得到解密后的去噪图像。在MATLAB平台下进行了算法仿真设计,并测试了典型图像的去噪效果,实验结果表明,该算法在保护图像安全的前提下,能有效地去除图像的噪声点,保留图像的非噪声点,去噪性能较好。     

基于多尺度局部边缘保持滤波的X射线图像色调映射算法

为了使工业和医疗检测系统获取的高动态范围X射线图像显示于普通显示器并保留丰富的细节信息,提出了一种基于多尺度局部边缘保持(local edge-preserving,LEP)滤波的色调映射算法。原始图像通过LEP滤波器得到代表近似信息的基础层图像,并与基础层图像对应位置灰度值作差,得到代表细微边缘的细节层图像。对该基础层图像进行两次类似的分解后,原始图像被分解成一个基础层和三个细节层图像。各细节层图像的细节信息增强后与基础层图像融合,并通过直方图均衡化提高图像的对比度,得到保留了原始图像中丰富细节的低动态范围图像。实验结果表明,所提算法在结构保真度、自然度、图像质量评分的表现上都得到了较大改进,有效地优化了图像质量,提高了X射线检测系统的检测效率。     

基于自适应分块MRF模型的SAR图像变化检测研究

现有的SAR图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。论文首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,论文提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。     

图像变换的稀疏性能比较仿真

图像处理领域基本问题之一是图像的稀疏表示,并且图像的有效表示是图像处理应用开展的基础,图像表示的有效性是指用很少的数据捕获感兴趣目标重要信息的能力,即稀疏表示能力。文中着点于图像变换这种图像表示的方式,首先介绍图像变换稀疏性能比较的意义,并引出了图像稀疏性度量方式的定义形式,之后分别对几种典型图像变换的稀疏性能进行了实验模拟仿真,并利用MATLAB软件对变换后的图像进行了稀疏性能比较和分析,实现了图像变换稀疏性能可视化对比仿真。     

基于HDevelop处理图像灰度分布不均匀

在图像处理中,针对光照不均匀图像字符的识别带来的困难,提出了基于HDevelop处理图像灰度不均匀方法,通过对图像进行背景拟合,以消除图像光照不均匀,并通过实验验证了该算法。实验结果证明了该图像处理方法对图像光照不均匀图片的有效性。     

图像处理中边缘检测算法性能的分析

数字图像处理和计算机视觉有一个基本问题就是边缘检测。图像中会有亮度变化比较明显的点就是图像的边缘。图像的边缘表现出了图像的位置信息、轮廓特征等。边缘检测现在只要应用在分析和处理图像中,像提取图像特征、分割图像、增强图像、复原图像、模式识别、图像压缩等。本文介绍了边缘检测算法中的几种经典边缘检测算法,讨论了这几种经典的边缘检测算子的若干性能判据,通过实验验证:不同的边缘检测算子对分辨率不同的图像性能变化是不同的。