对时间的分数阶扩散方程在图像恢复中的应用

提出了一种包含对时间的分数阶导数的非线性扩散方程,它是对Perona-Malik的非线性扩散方程和Cuesta提出的方程的推广,介于非线性抛物方程和非线性双曲方程之间,从而能有效地控制扩散过程,使得在去除图像噪声的同时能够尽可能地保留图像的边缘等细节信息.数值试验结果显示,该方程比Perona-Malik的非线性扩散方程有更好的去噪效果.     

P-M扩散方程图像去噪方法分析

目的 对P-M扩散方程图像去噪方法的原理及参数选取问题进行分析.方法 通过傅立叶变换法和图像特征方向的正交坐标系方法.结果 该方法比从P-M扩散方程本身出发讨论其去噪原理更为直观.结论 为P-M扩散方程图像去噪的参数选取提供了理论依据.     

一种改进的提高SAR图像分辨率的偏微分方程方法

目的提高SAR图像的分辨率,滤除噪声干扰。方法利用了P-M非线性扩散方程在提高SAR图像分辨率时既能滤除噪声又能很好保护边缘的优势,借鉴了边缘增强扩散方程能够增强图像边缘的特性,提出了一种将两种方法相结合的处理方式。结果得到了一种将2种方法相结合的混合模型。结论该方式既避免了P-M非线性扩散方程无法改善SAR图像边缘的缺陷,又回避了边缘增强扩散方程容易产生虚假条纹的劣势,使图像的整体分辨率得到了提高。     

一种改进的图像自适应非线性滤波方法

针对图像的保边光滑问题，分析了Perona-Malik(PM)方程的非线性滤波扩散行为，利用保边正则化思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法。这种新的各向异性扩散滤波方法与PM方程的不同之处在于：扩散系数不是直接来源于图像的梯度幅值，而是在图像梯度模基础上恢复出图像的边缘信息。实验结果表明，所提方法对图像边缘的恢复结果要比PM的方法具有更高的可靠性和准确性。     

各向异性全变分图像去噪算法

图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。     

一种改进的边缘检测方法

对图像进行边缘检测是图像处理中的一项重要内容,为了克服噪声的干扰,人们提出了许多边缘检测的方法,但是都不能达到最理想的效果.基于各项异性扩散方程平滑图像的良好效果,本文将其与传统的边缘检测算法结合,提出了一种新的改进的边缘检测算法,该方法首先用各向异性扩散方程平滑图像,然后利用非极大值抑制机制和区域增长的方法处理图像,提取出细节完好的边缘.本文将提出的新方法用于核磁共振成像的心脏图像中,与传统的方法比较,可以看出该方法明显的优势.     

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。     

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。     

一种基于扩散方程的指纹方向场提取方法

方向场估计是指纹识别过程中非常重要的步骤。传统方向场提取算法存在着3个较为严重的问题:指纹质量较低时,无法获得满意的结果;无法在背景区域获得可靠的方向场;基于模型的方法,如Legendre模型或FOMFE模型,在奇异区域会产生较大偏差。针对这些问题,该文改进了基于复数滤波的质量评价方向,并提出了一种融入指纹质量的扩散方程来提取指纹方向场。为了验证算法的有效性,在各种质量的指纹图像上进行了实验。实验结果表明:无论是低质量还是高质量指纹图像,基于扩散方程模型的方向场提取算法都能获得准确的指纹方向场。     

基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

基于泊松方程的图像修复与融合的研究

提出了采用泊松方程的图像融合算法用于实现数字图像的简单修复和无缝拼接;在图像欲修复和融合区域通过解泊松方程在梯度映射下来构建图像;利用MFC和MATLAB进行仿真,比较实际修复和融合的例子与结果,探讨了方法的实际应用效果;实验结果表明:基于泊松的图像编辑方法可以较好地实现图像的简单修复和背景颜色较为单一的彩色图像的融合。     

基于改进的HDCS的图像去噪方法

针对数字图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出了一种基于改进的各向异性的混合扩散模型。传统的基于边缘增强和相干增强的模型,虽然能够有效地去除噪声;但也会存在减弱相干结构和背景的对比度等问题,同时在保持图像细节纹理方面可能会出现失真。通过在扩散方程中引入一个源项;并充分考虑它对模型中各项产生的影响,使得改进后的模型既能有效去除噪声,也能有效地保持相干结构和背景的对比度;同时在模型中引入一个偏微分方程用以获取保真项,使得图像的细节保护效果更明显。实验结果表明,该方法能达到较理想的去噪和恢复图像纹理信息的结果,而且明显改善了图像的视觉效果。     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

基于局部结构和视觉显著特征的红外和可见光图像泊松重构融合算法

研究了一种基于泊松重构的红外和可见光图像融合算法,算法在梯度域内实现图像信息的融合,可有效避免传统空域和变换域方法在融合图像中由于局部亮度不一致而产生伪边缘。另外,提出的算法在源图像梯度融合时,同时考虑了图像的局部结构显著和视觉显著特征,能够在保留源图像更多细节的同时突出输入图像的视觉显著目标信息。通过与其他最新融合算法的对比实验结果显示本文算法获得的融合图像既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,并且不会产生伪影和噪声,同时客观评价指标也有显著的优势。     

基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象,基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性,提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像,然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法,得到混合的分解系数,通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果,不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

一种应用于异质扩散的噪声腐蚀新算子

提出了一种新的基于偏微分方程的形态学腐蚀算子,该算子能够直接对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强,在异质扩散系数的求取过程中,摈弃了传统的在低分辨率条件下计算图像梯度的方法,而是直接利用该算子对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强．与基于高斯光滑以及传统的形态学预滤波方法相比,新的扩散系数具有更好的边缘定位能力和对噪声的鲁棒性．实验结果表明基于该算子的异质扩散滤波新方法具有更好的图像光滑和细节保持性能．     

Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的应用

为改善辐射图像质量,提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征,在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程;同时,采取NSHP(non-symmetrichalfplane)模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明,该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声,和传统滤波方法相比,更好地保持了图像的细节信息,体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。     

融合灰度和梯度方向信息的随机游走的图像分割

针对传统图像分割方法在处理梯度变化较大的图像中存在的缺陷,以随机游走算法为基础,在原始的像素的灰度信息的基础上,融合了像素间的梯度差信息作为图网络的权重,以更好地描述像素与其相邻像素间的关系,通过用户指定的种子点信息,借助于电路模拟以及线性方程的系统,使得随机游走者从每个非种子点沿着最大概率的边逐渐走向正确的标记点(目标点或背景点)即为其最可能属于的区域,从而最终实现图像的分割.实验结果表明,方法适合于梯度变化较大的图像,不仅保留了原有算法抗噪声的优势,而且运算效率较高,是一种有效的图像分割方法.     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．