一种基于改进GFF和联合双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光融合图像伪影较多、边缘信息不够丰富等问题,提出一种基于改进GFF和联合双边滤波的图像融合算法.首先,使用高斯拉普拉斯算子、二维高斯算子分别对源图像进行高低通滤波.然后,对两幅图的低通滤波结果归一化,得到的显著图,再对显著图进行导向滤波并计算近似值,获得基础层和细节层的决策图,使用联合双边滤波器优化基础层决策图.其次,使用圆形均值滤波器对源图像进行多尺度分解,分解结果与决策图加权相加获得基础层和细节层的融合图像.最后,将两层融合图像进行线性叠加,得到最终的融合图像.实验结果表明,所提出的算法在客观评价指标上优于经典的融合算法,在视觉感知上边缘信息更加突出、细节轮廓更加明显.     

彩色视频图像卡通风格化研究与实现

提出一种彩色视频图像卡通风格化的新方法,将均值漂移滤波与高斯图像金字塔结合起来使用,在对彩色视频图像进行颜色聚类和噪声消除的同时,提高了处理的速度.运用DoG算子对滤波后的图像进行边缘检测;再对移滤波后的图像进行色彩量化;最后将量化后的图像与边缘图像进行融合.融合时根据边缘处梯度的大小设置边缘颜色的深度,使得最终得到的卡通化图像不仅在高对比度区域得到加强而且减少了噪声,边缘更加自然.实验结果表明:本算法与传统的双边滤波和DoG算子相比,获得了更好的卡通风格化效果和更快的运行速度,并且可以直接将输入的视频文件转换为卡通化的视频文件输出.     

基于模糊算子的电学层析成像算法

电学层析(ET)成像是新一代可视化无损检测技术,在工业和生物医疗等领域具有广泛的应用前景.但是受被测物场的软场效应和欠定性等尚未根本解决问题的影响,ET成像的空间分辨率很低,使用优化技术是解决这些问题的一类有效方法.为提高空间分辨率,模糊算子被引入优化过程以对传统的ET图像重建算法做改进.先从ET逆问题的欠定性和病态性...     

融合双边滤波算子的多相水平集图像分割算法

由于乳腺肿瘤超声图像的边界模糊,且灰度异质现象较严重,准确分割出肿瘤区域是一项具有挑战性的工作.针对传统的Chan-Vese模型和局部二值拟合模型(local binary fitting)的分割缺陷,在乳腺肿瘤超声图像的全局和局部能量信息的基础上,结合双边滤波算子,提出一种全局和局部二值拟合模型的多相水平集分割算法.首先,将双边滤波算子作为乳腺肿瘤超声图像的核函数;然后,根据变分法求解表征超声图像结构信息的能量泛函,得到对应的梯度矢量方程;随后,引入多相水平集函数实现病灶区域的多区域细化分割;最后,对乳腺超声图像数据集的分割实验.结果 发现:经过与医生手动标记的肿瘤区域进行对比,分割准确度为94.51％.可见,该模型的准确度较高、误判率较低、鲁棒性较强.     

改进的双边滤波算法

针对传统双边滤波不能较好保持边缘特征以及不易于硬件实现这一现状,文章提出一种新的改进的双边滤波算法。该算法加入了基于相似性判断的补偿函数,有效保持了边缘;对指数函数采用Thiele型连分式逼近,更易于硬件的实现。经实验,该算法在主观评价和客观质量上均取得了较好的效果。     

基于Delta算子的数字滤波器设计

针对高速采样的离散系统能避免传统数字信号处理中的系数表达精度不够及高采样率情况下的数值不稳定,从频谱逼近角度出发引入Delta算子理论并利用连续系统设计方法来设计数字滤波器,该方法适用于不同类型的滤波器设计。在理论分析的基础上对该设计方法进行了阐述和举例,仿真结果验证了该设计方法的有效性。     

基于联合后置滤波器与分数阶光流模型相结合的运动分割算法

针对传统HS（Horn&Schnuck）光流估计算法存在奇异值、不能保留光流场边界不连续性、不能应对运动目标间相互遮挡等问题,提出一种联合后置滤波器的分数阶光流模型。在该模型中,应用分数阶微分处理HS模型中的平滑项以保留光流场的边界不连续性;通过分析结构张量特征值的数据特征来寻找光流场边缘点,利用联合流场散度与像素点投影差分的方法来检测遮挡区域;采用一种结合MF(Median Filter)中值滤波器、WMF(Weighted Median Filter)权值中值滤波器、BF(Bilateral Filter)双边滤波器的CPF(Combined Post Filter)联合后置滤波器,它能够通过检测是否存在遮挡、图像亮度不连续性、图像运动不连续性,自适应地调节光流场的扩散过程,从而获得更加准确的光流场。实验证明,该算法能在图像中存在光照变化、遮挡、多运动目标等复杂情况下精确地估计出光流场,且算法计算成本低,能满足实时性要求。     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测方法

提出了一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测算法,该算法可有效地解决在混合噪声及复杂细节环境下的遥感图像地物边缘信息的检测．该算法首先利用中值滤波消除原始图像的非高斯噪声,并采用数学形态学进一步消噪及增强地物间的对比度;然后采用LOG（LaplacianofGassian）算子对处理后遥感图像进行边缘信息检测．实验结果表明,提出的方法能有效地提取遥感图像地物边缘信息．     

基于双边滤波的HDR图像色调映射算法

高动态范围(HDR)图像是一种表达了超过一般显示器所能表示的真实场景中亮度大范围变化的图像类型,能够很好地区分场景的明暗区域,呈现更多的细节信息.为了能够在低动态范围显示器上显示HDR图像,需要进行动态范围压缩.采用一种基于双边滤波的HDR图像动态范围压缩算法,首先计算每个像素点亮度值,然后对其进行双边滤波处理,最后进行对比度的压缩并生成最终的图像.实验结果表明,该算法合成的HDR图像整体明暗效果较好,细节信息丰富.     

非局部相似和双边滤波的图像超分重建

为了提高重建图像的分辨率,提出一种改进的稀疏表示超分重建算法.在稀疏编码阶段,引入非局部相似正则化以改进稀疏编码目标函数,并通过非局部相似正则化获得图像非局部冗余,以保持图像边缘信息.为了进一步恢复图像的边缘细节信息,提出一种基于改进双边滤波的全局误差补偿模型,以实现重建图像的误差补偿.实验结果表明:与Bicubic,L1SR,SISR,ANR,NE+LS,NE+NNLS,NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,所提算法都有显著的提高.     

一种自适应双边滤波的超声图像去噪

超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息,但超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别、病情诊断及定量分析造成不利影响。文中在传统双边滤波既能去噪又能保持图像边缘信息性质的基础上,对传统双边滤波的灰度权系数部分进行了改进,使其局部自适应。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

图像去噪的混合滤波方法

针对视频图像在同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,严重影响图像的存储、 编解码、 传输、 目标识别与跟踪的问题, 提出一种图像去噪的混合滤波方法。该方法通过基于个数判断脉冲噪声的方法, 将脉冲噪声从混合噪声中分离, 并利用中值滤波将其过滤; 再利用分块平均边缘检测的方法提取图像的边缘; 利用自适应均值滤波方法滤除非边缘的高斯噪声, 并将边缘图像嵌入滤除高斯噪声的图像中。实验结果表明, 该方法不但能有效去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声, 而且能保持图像的边缘信息, 从而提高图像的去噪效果和清晰度。     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

基于广义形态骨架的拐点检测方法

提出了一种基于形态骨的快速拐点检测方法,该方法基于物体条件骨架原理,采用改进的非对称开运算算子,利用内外骨架检测物体的凸点和凹点,以实现对所有拐点的检测;对于有噪声图像根据多刻度滤波原理采用较大的结构算子去噪,使预处理和检测在算法上实现统一,实验表明,该统一算法检测准确度高,抗噪性能好、具有旋转不变性、计算量小、硬件实现简单。     

一种基于方向梯度的图像滤波算法

自然图像中的大部分图像都存在噪声,在滤除噪声的同时尽可能地保存图像细节是图像平滑的目标.目前普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想且易使图像变得模糊,中值滤波虽然滤除噪声效果较好但使得图像变得模糊且易使图像的细节信息丢失.针对这一问题,本文提出了一种基于方向梯度的图像滤波算法.该算法对含有噪声的图像取3×3邻域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

基于次序统计滤波器的阶跃边缘检测

在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。