基于PDE的图像放大方法研究

对基于微分方程(partial differential equation,PDE)的图像放大方法的实现及应用效果进行了比对研究.具体实现了朱宁等人的线性PDE图像放大方法和基于P-M方程的非线性PDE图像放大方法.实验结果表明,线性PDE图像放大方法在平滑区域具有较好的放大效果;而在放大倍数不大的情况下,非线性PDE图像放大方法能更好地处理边缘区域.     

基于耦合PDE的图像处理

本文介绍了偏微分方程(PDE)在图像处理中的应用,并提出一耦合方程,给出具体数值算法,用实验验证了该方程模型在图像处理中的实际处理效果。     

一种改进的偏微分方程图像平滑方法

针对退化扩散方程在图像平滑时对角点的圆弧化,提出由梯度及其正交方向上的二阶方向导数共同决定扩散速度。在图像的角点位置上,扩散速度趋于零,在线条点位置上,扩散速度由梯度的模值来决定,并在与梯度正交的方向上进行平滑,在灰度变化不大的区域上,采用传导系数为常数的热方程进行平滑。文中的理论上说明了扩散速度的构造方法。实验结果表明,该扩散模型在对图像进行平滑的同时,对特征点的保留是明显的。     

一种基于PDE的多幅图像超分辨率复原算法

基于超分辨率复原问题,提出一种新的基于偏微分方程(PDE)的多幅图像超分辨率复原算法。该算法根据图像局部特征的不同,引入先验约束项,通过梯度下降法求解图像超分辨率复原的正则化问题。算法分为基于PDE的平滑扩散、锐化增强和保真约束3部分。实验结果表明,该算法能够有效地提高复原图像的主观视觉效果和客观保真度。     

一种改进的自适应PDE去噪算法

讨论了经典的偏微分方程去噪模型——TV模型和四阶PDE去噪模型的优点与不足,提出一种改进的综合去噪模型。通过自适应的系数选择,将TV模型和四阶PDE去噪模型进行加权组合.数值试验结果表明,改进算法不仅保留了传统算法的优点,而且能有效提高去噪效果.     

一种改进的基于PDE的图像去噪模型

本文在Perona和Malik及Catte等前人的工作基础上提出了一种新的图像去噪模型,并做了数值仿真,实验结果证明该模型不但能有效地去除噪声,而且能增强边缘并保持边缘位置,使处理后的图像清晰度和对比度都有大大增加,看上去也比较真实自然．     

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.     

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.     

一种基于非线性结构张量的边缘增强算法

基于偏微分方程的增强算法是解决图像边缘结构增强问题最有效的方法之一。本文提出一种将非线性结构张量与非线性边缘增强相结合的算法。其中,非线性结构张量的邻域选择方式能更好地描述图像局部几何结构,非线性边缘增强的各向异性扩散方式更有利于在增强边缘的同时有效地降低噪声水平。实验结果表明,本文算法不仅有效地增强了图像边缘,而且在噪声水平较高的环境下也有着良好的表现。     

基于PDE算法的指静脉图像预处理

为了更好地去除手指静脉图片中的噪声, 提出一种基于偏微分方程算法（PDE）的去噪新模型. 该模型在P M模型的基础上, 采用新的扩散函数, 并结合四阶PDE模型对原模型结构进行变换. 用合成图像和真实指静脉图像分别对新模型进行实验验证, 结果表明, 相对于P M模型, 新模型使信噪比（SNR）值提高了约5 dB, 且能在去除噪声的同时很好地保持指静脉特征.     

基于高斯曲率改进的PM模型

在Perona和Malik的各项异性扩散方程的消噪模型中,一些小梯度的细节信息和噪声会被扩散掉,而在这些细节信息点往往具有零高斯曲率的特征,根据这一特点,对PM模型加以改进。新的模型不但可以保持零高斯曲率的图像特征,如:直线边缘、曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征,还可以增强尖锐的边缘。实验表明,改进的模型比PM保留了更多的图像信息,因此该模型可以大量地应用于图像处理和计算机视觉。     

曲率驱动的基于样本的图像修补技术

将基于偏微分方程的修补模型中的曲率因素应用于样本修补模型,提出了曲率驱动的基于样本的图像修补模型,改善了具有曲线形状的修补区域的修补效果.实验结果表明,改进的方法对于待修补区域周围具有曲线形状的图像修补有着良好的效果.     

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.     

基于拉氏锐化算子的四阶偏微分方程图像去噪算法

采用拉氏锐化算子代替拉普拉斯算子,提出了一种基于四阶偏微分方程的图像平滑算法.该方法不容易产生二阶非线性扩散方程所造成的块效应,而且与一般四阶偏微分方程相比,收敛速度更快,同时在一定程度上避免了处理图像时常出现的不平整现象.     

一种基于C2连续Catmull-Rom样条的图像放大方法

针对图像高倍放大易出现block现象,文章构造了一类5次的Catmull-Rom样条用于图像放大,取得了较为满意的效果;与3次Catmull-Rom样条具有C1连续的性质相比,所构造的5次Catmull-Rom样条在不增加插值节点情况下达到C2连续;实验结果表明,该样条用于图像放大时运行速度快,能够在放大倍数很高的情况下不出现block现象,适用于对图像的快速与高倍放大处理。     

一种基于偏微分方程的图像去噪方法

为有效去噪,基于全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型,提出一种图像综合去噪模型.该模型克服了全变分去噪模型带来的块效应以及四阶偏微分方程去噪模型在处理平滑区域时带来的不平坦现象.仿真结果表明,图像清晰度有了较大改善.     

基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法

应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了.使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持.应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具.