改进的基于样本块的图像修复算法

目前传统的基于样本块的图像修复算法容易产生错误的匹配纹理块,从而造成视觉的不连续性、结构性强的图像的修复效果差以及不同纹理区域间边界信息处理模糊。针对这些问题,提出了一种改进的基于样本块的图像修复算法。首先加入曲率因子改进优先权计算方法,然后建立目标优先级队列,最后提出了基于矩阵相似度的样本匹配策略。通过对几个关键目标块匹配策略的改变,解决了纹理边界处理误差大、图像过渡不平滑等问题。     

基于梯度调节规则的图像修复算法研究

当前较多图像修复算法采用单一大小样本块进行图像修复,不能适应图像不同差异的纹理丰富度变化,使得修复结果存在块效应以及模糊效应等不足。本文利用图像的梯度值,设计了基于梯度调节规则的图像修复算法。将图像的梯度信息引入优先权计算,联合数据项、置信度项目构造优先权计算函数,以计算优先修复块。利用图像的梯度变化率,建立梯度调节规则,用以调节样本块大小,适应不同的纹理丰富度。引入SSD(Sumofsquareddifferences)函数从源区域中寻找最优匹配块,实现图像修复。实验结果显示,所设计方法修复的图像具有良好的视觉效果。     

一种改进的Criminisi图像修复方法

针对Criminisi等提出的基于纹理的图像修复方法中存在的修复顺序不准确等问题,提出一种改进的Criminisi图像修复方法.对优先权函数的计算方法进行改进,引入影响因子,提出新的梯度算法,增强结构性较强地方的修复效果,提高优先权的准确性.考虑可能存在的误差因素,定义了新的置信度项的更新方式.实验表明,该算法具有更好的修复效果.     

一种改进的基于Criminisi算法的目标移除方法

由Criminisi算法设想并提出的基于样本块图像修复方法,不但能够修复大面积破损区域,而且可以用于移除图像中的目标物。针对其在计算修复块优先级和搜索最佳匹配块时存在的一些不足,提出了一种改进的基于样本块的目标移除方法。在图片预处理中首先进行膨胀腐蚀处理;其次优先级计算中将置信度计算引入指数,从而得到更加精确的优先权;再次运用局部搜索方法,大大提高了搜索速度和准确性;最后将整幅图再进行拉普拉斯锐化。实验结果表明,修复后的图像效果良好,峰值信噪比大大提高,并且提升了算法效率。     

基于纹理结构引导自适应的改进Criminisi算法

针对缺损图像修复时容易产生纹理紊乱、边界残缺等问题,基于Criminisi算法提出一种纹理结构引导的自适应图像修复算法。首先对决定合成顺序的优先级进行改进,在数据项中加入结构张量,使图像修复从结构区域向无结构区域填充;其次根据原图像区域纹理结构信息自适应地改变模板块的尺寸,这在一定程度上避免了纹理块过小或过大带来的弊端,从而使合成效果更为自然。实验结果表明,本文提出的改进算法不仅保证了修复图像结构信息的合理填充,还较好地保持了修复边界的完整性,图像修复后具有较佳视觉效果。     

一种改进的基于纹理合成的图像修复算法

文章介绍了纹理合成技术中的Criminisi算法,并对其计算边界点优先权的算法模型作了改进;针对Criminisi算法计算优先权时只考虑信任项和数据项的缺陷,增加了边界因素对优先权的影响,使得修复结果更为合理;改进的计算优先权模型灵活性较强,可以对不同特征的图像选择不同的参数,从而扩大了可以修复的图像范围.实验表明,改...     

基于邻域关联因子耦合信息度量规则的图像修复算法

针对当前图像修复算法忽略图像纹理信息的变化度而导致修复结果中存在间断及振铃效应等不足,提出了基于邻域关联因子与信息度量规则的图像修复算法.首先,将待修复块与其邻域块的归一化互相关值引入到优先权的计算中,以构造邻域关联因子,并将其与置信度以及数据项结合计算优先权,从而获取优先修复块.利用图像块对应的均值和方差特征,建立信...     

基于改进Criminisi算法的病理组织反光图像复原

病理组织所含水分导致图像采集时易出现反光现象,影响了图像的质量,降低了计算机对病征的识别效果。为此,本文提出基于Criminisi的改进算法。首先,对病猪器官反光区域进行标记,在对标记图像二值化,对二值化图像用数学形态学闭操作处理,消除空洞,再与未标记的图像叠加,优化修复效果;之后,运用正规化函数定义置信度项,避免出现置信度项迅速衰减;最后,采用加权和的形式定义优先权函数,避免了优先权值为零,导致修复顺序不可靠问题。实验结果表明,改进的Criminisi算法修复顺序更加可靠,填充结果更加自然。     

基于样本的图像修补

提出了一种基于样本的图像修补方法。该方法首先计算填充前缘上每个修补块的优先权,确定填充前缘上最高优先权的修补块;然后在样本区域中寻找最高优先权修补块的最佳样本块,拷贝最佳样本块的有关图像数据到最高优先权修补块的未填充好的像素点位置;再更新这些刚填充的像素点的自信度。重复这些步骤直至整个图像受损区域填充修补完毕。实验结果表明,该方法能同时有效地修补图像受损区域的纹理和结构,还能较好地去除图像上不需要的物体。     

一种改进的数字图像修复算法

本算法建立在Markov随机场模型的基础之上,通过对待修复区域边界点的优先权处理,以及对邻域像素点的权值处理,较好的保持了图像的边缘特征,同时也顾及到了图像的纹理细节和结构信息,避免了传统修复算法所带来的模糊效应,即使是在修复图像中较大破损区域时,也能够达到了较好的修复效果。     

基于改进的Retinex算法对路面裂缝的图像增强处理研究

为了解决传统的图像增强算法中道路路面破损裂缝之间的显示度不高,致使道路裂缝自动检测处理装置不能有效地自动提取裂缝的问题,基于图像增强处理的特点,分析了Retinex算法不足之处,提出了一种改进的Retinex算法和模糊算法相结合图像增强算法。在Matlab上进行仿真,结果表明可以达到很好的增强处理效果。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

一种基于混沌粒子群的泥沙颗粒图像优化算法

针对泥沙颗粒图像与其它领域的颗粒图像的类同性,利用图像处理技术计算泥沙颗粒,提出了一种基于混沌粒子群的泥沙颗粒图像优化算法。该算法在运行的初期为了避免收敛早熟,增强了群体的多样性;通过设定的特定格式迭代产生混沌序列,有效的避免多样性的下降和早熟收敛的产生。在运行的中后期,能够在全局的最优区域进行更加精细的搜索,找到全局最优解的速度更快。实验结果表明,算法较好地解决了河流复杂泥沙颗粒图像的优化问题。     

分块噪声自适应高光谱图像去噪算法研究

高光谱图像在获取过程中容易产生噪音,从而影响了地物空间信息的识别。噪声去除是高光谱图像处理十分必要的步骤。结合低秩矩阵分解理论,在传统奇异值阈值方法的基础上提出基于分块的噪声自适应遥感去噪方法。实验结果证明,该方法运算速度快,并能够有效去除缺失值造成的死线噪声以及高斯噪声,在平均峰值信噪比(MPSNR)和平均结构相似性(MSSIM)上优于Godec算法。     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

基于维纳滤波的小波图像去噪算法研究

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像.图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节.为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差.仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值...     

基于改进遗传算法的工业机器人能耗最优轨迹规划

为了降低工业机器人在工作过程中的能耗,提出了一种能耗最优的轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由空间中一系列的型值点构成,每相邻的型值点间由一段五次B样条曲线连接,得出机器人的轨迹函数。以动能作为目标能耗函数,同时考虑各个关节的运动学和动力学约束。对遗传算法进行改进,用于优化目标能耗函数,此改进遗传算法提高了算法的运算效率、局部搜索能力和实时性。对优化结果进行仿真,得出各个关节的运动学参数变化曲线,分析各个关节的曲线图知其均满足运动学和动力学约束条件,验证了此优化轨迹的合理性。     

基于颜色信息的水稻稻曲病图像分割算法研究

提出一种从颜色空间进行稻曲病图像的稻曲球分割算法,通过研究稻曲病图像颜色空间的各颜色分量对应坐标值的比值,分析颜色分量的色差模型,找到稻曲球、稻穗和叶片之间颜色信息的不同分布区域,采用动态阈值法有效分割稻曲球。图像分割实验结果表明所提算法的有效性,为后续进一步研究稻曲病的图像特征提取与图像识别等提供研究基础。     

一种基于改进遗传算法的文本特征选择方法

文本特征选择对提高文本分类的速度和准确率,改善网络信息过滤效果至关重要．把特征选择看作优化组合问题,提出用遗传算法进行文本特征选择．传统遗传算法适应性较差,本文对传统遗传算法交叉概率、变异概率、更新策略等重要参数和关键环节作了改进,实验验证了该算法的有效性．