基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法

为了满足视频监控、目标检测与识别过程中较高图像质量和较低算法复杂度要求,以及改善传统图像插值中细节模糊和边缘锯齿效应,文中提出一种基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法。利用Otsu算法,根据目标区域和背景区域的类方差最大,确定分割阈值,对非边缘区域进行双线性插值,边缘区域利用与待插值点周围6个或8个相邻降采样像素局部结构的多方向特点,自适应估计高分辨率像素值。实验表明,该算法运算复杂度低,很好保持了图像的边缘,获得了视觉质量较好的高分辨率图像。     

小波域多角度轮廓模板变分模型的单幅图像超分辨率重建

近年来图像超分辨率重建技术因其可以提高图像的识别精度和识别能力而受到重视,其中一个难点问题是如何保证图像边缘纹理区域的重建质量.本文提出一种基于小波域的单幅图像超分辨率重建方法,首先对输入图像进行非下采样小波变换,根据小波变换的多方向性提出三类多角度模板,并采用TV模型估计各子带轮廓,确定其所属的最优方向,然后利用多角度模板来对各个子带进行双三次B样条插值,最后进行非下采样小波反变换.该方法使重建后图像的边缘、纹理信息更加精细,克服了诸如双线性插值法与双三次插值法等传统插值重建所产生的边缘模糊与边缘锯齿化,以及纹理区域失真等不足,在一定程度上提高了重建图像的质量.该方法可用于图像监控、遥感影像分析和医学图像处理等领域.大量的仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

一种基于边缘方向的双线性插值方法

针对传统的双线性插值存在的图像边缘模糊问题,本文提出一种改进方法。首先根据插值点的几何位置及邻点的灰度大小,确定插值点灰度的梯度方向和边缘方向,然后沿边缘方向进行双线性插值。该方法可实现沿任意边缘方向的插值,并且计算简单。实验结果表明,该方法与传统的双线性插值法相比,插值图像的平均梯度增加而均方误差减小,有效地提高了插值图像的质量。     

基于纹理特征和模板匹配的棒材自适应计数方法

研究了一种基于图像处理的成捆棒材自适应快速计数方法.该方法用灰度共生矩阵原理描述棒材截面纹理,有效地将棒材截面与复杂的背景进行分离,使用阀值渐增的二值化方法获取图像中的局部灰度极大值,并使用聚类方法对误判点进行过滤,进而统计计数.实验结果表明,该方法极大地提高了棒材技术的效率和准确率.     

非局部特征方向图像插值方法研究

提出了一种非局部的特征方向图像插值方法,有效地保持了插值图像轮廓的光滑,抑制了图像边缘的模糊.这种方法把非局部Hessian矩阵的特征向量视为图像特征方向,使图像能量泛函沿这个方向进行扩散,其扩散强度由图像局部Hessian矩阵特征值参与控制.它克服了传统方法以梯度方向指示图像特征方向的局部性,使图像能量泛函沿正确方向扩散,避免了对图像特征的模糊.数值实验结果显示,该方法既能很好地重建插值图像的边缘,又不会在插值图像中产生伪影或图像边缘失真.     

指纹图像预处理和特征提取

在对现有的指纹图像增强算法研究和分析的基础上,结合指纹图像的方向特性和灰度特性,提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法.先利用Kirsch算子得到指纹图像的方向场,并对指纹图像进行方向中值滤波,然后通过图像的边缘强度设计局部自适应阈值对指纹图像进行二值化,最后在指纹的细化图像上提取出指纹的细节特征点,并对其进行去伪处理.实验结果表明,该方法处理效果好,运算速度快.     

数字图像自适应插值法

文章分析了数字图像插值中最常用的双线形插值和立方卷积插值,并提出了一个根据 映射点邻域原图像的复杂程度,自适应地调节插值权值的数字图像插值方法。     

数字图像放大算法的研究

数字图像已经在工程和数学领域引起广泛关注,而图像技术也已被广泛应用于数字图像处理,例如图像缩放、图像变形、图像恢复、图像重建、图像配准等.图像插值就是利用已知邻近像素点的灰度值来产生未知像素点的灰度值,以便由原始图像再生出具有更高分辨率的图像.通过分析实际图像获取系统将图像数字化后,建立图像的模型,并给出了图像的表示方法,根据数字图像的特点阐述了图像放大的基本原理.     

一种改进的双线性插值图像放大算法

针对传统的双线性插值图像放大算法存在的边缘模糊问题,提出一种改进算法：先计算插值点的双线性插值和最近邻点插值,然后以4个邻点的灰度方差构造权重,将二种插值进行加权融合获得最终插值结果。该算法既考虑到插值点与邻点之间距离关系,又考虑到邻点的灰度分布特性,有效地提高了放大图像的质量。实验结果验证了算法的有效性。     

A simplified texture gradient method for improved image segmentation

Inspired by the probability of boundary (Pb) algorithm, a simplified texture gradient method has been developed to locate texture boundaries within grayscale images. Despite considerable simplification, the proposed algorithm’s ability to locate texture boundaries is comparable with Pb’s texture boundary method. The proposed texture gradient method is also integrated with a biologically inspired model, to enable boundaries defined by discontinuities in both intensity and texture to be located. The combined algorithm outperforms the current state-of-art image segmentation method (Pb) when this method is also restricted to using only local cues of intensity and texture at a single scale.     

基于ENO插值方法在图像放大中的应用研究

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度。传统的内插法存在一定的缺陷。提出了基于小波变换的ENO插值图像放大方法,对插值后的图像做小波变换,对于高频系数进行修正,经过重构保持放大图像的清晰度。实验结果表明,用该方法与传统的图像放大方法相比,获得的放大图像的纹理特征和图像的边缘得到明显增强,并能提高插值图像的清晰度。     

激光三角法高精度测量模型

为提高检测准确性,提出激光三角法高精度测量模型,由变阈值亚像素灰度重心提取算法和CCD倾角误差补偿模型两部分组成;光斑中心定位算法对激光检测准确度起关键作用,针对已有激光中心定位算法的缺陷,提出了变阈值亚像素灰度重心提取算法,通过梯度函数和高斯拟合算法设定阈值去除光斑边缘噪声区域对中心定位的影响,并利用多项式插值提高灰度重心法精度;同时为提高实际工业生产环境中的测量准确性,建立CCD倾角误差补偿模型;应用激光三角法高精度测量模型,以STM32F407为硬件核心建立系统,以锥螺纹为被测物进行实验;实验结果表明:该测量模型实现了对锥螺纹信息的准确采集,且精度明显高于传统的灰度重心法,可以将锥螺纹检测的误差控制在10 m内。     

结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法

为了提高现有可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入 率,提出了一种结合二次差值扩展 和插值扩展的可逆图像水印算法。首先去除原始图像中的0和255像素 点;然后对去除0和255 像素点后构成的新图像进行互不重叠块划分并对划分出的每个图像块进行插值扩展;接着将 前一半置乱后的水印信息利用一次差值扩展嵌入到经插值扩展生成的图像块中;最后利用二 次差值扩展将剩余的一半水印信息嵌入到之前生成的水印图像中,去除扩展的像素点和并上 之前已去除的0和255像素点,以此生成最终的水印图像。实验结果表 明该算法不仅嵌入率高 ,而且有较高的视觉质量(平均PSNR值高达77.91 dB),能实现原始图像的完全恢复。和 其它基于差值扩展的可逆图像水印算法相比具有一定的优势,无需考虑嵌入区域的平滑度。     

图像插值方法对互信息局部极值的影响分析

多模态图像配准中常使用互信息作为配准度量,互信息中的联合概率密度函数一般是利用图像灰度对的统计值来代替的,而图像插值可能产生新的灰度对,造成互信息出现局部极值。该文利用一维信号从理论上分析了线性和最近邻两种插值方法对互信息的影响。理论分析表明,线性插值造成互信息局部极值的可能性较小,而最近邻插值会使互信息出现周期性局部极值。试验结果证实了该文的结论。分析结果对基于互信息的多模态图像配准具有理论参考价值。     

一种混合红外云图超分辨率重建算法

红外云图具有分辨率较低、图幅大和纹理丰富等特点。针对相关研究目前在算法效率优化和局部细节分析方面仍有不足,提出了一种混合超分辨率重建算法。该方法结合双三次插值重建方法和基于稀疏表达的重建方法在不同类型图像区域中的各自优势,利用方差将滑动窗口中的图像块区分为平坦和边缘两种类型;采用双三次插值方法重建平坦型图像块,采用基于稀疏表达的方法重建边缘型图像块。利用目视、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)以及残差图评估了算法效果。实验结果表明,本文方法在PSNR指标上比插值法平均提高了1 dB,比稀疏法也略有提升;经局部观察发现,改进重建结果中平坦区域噪声减少;该方法的重建耗时明显减少。     

基于小波变换与曲波变换的图像插值

提出了一种组合小波变换与曲波变换稀疏约束的图像插值算法。利用小波变换对图像纹理成份和曲波变换对图像卡通成份的稀疏表示特性,首先将图像插值问题转化成稀疏约束的图像重建问题,然后通过迭代投影对复原最优化问题进行求解,从而实现成份自适应的图像插值。实验结果表明,相比于现在有图像插值算法,本文算法可以显著地提高被插值图像的峰值信噪比(PSNR)和视觉质量。     

New edge-directed interpolation

This paper proposes an edge-directed interpolation algorithm for natural images. The basic idea is to first estimate local covariance coefficients from a low-resolution image and then use these covariance estimates to adapt the interpolation at a higher resolution based on the geometric duality between the low-resolution covariance and the high-resolution covariance. The edge-directed property of covariance-based adaptation attributes to its capability of tuning the interpolation coefficients to match an arbitrarily oriented step edge. A hybrid approach of switching between bilinear interpolation and covariance-based adaptive interpolation is proposed to reduce the overall computational complexity. Two important applications of the new interpolation algorithm are studied: resolution enhancement of grayscale images and reconstruction of color images from CCD samples. Simulation results demonstrate that our new interpolation algorithm substantially improves the subjective quality of the interpolated images over conventional linear interpolation.