一种线性与非线性相结合的图像缩小方法*

提出了一种线性和非线性相结合的图像缩小方法。首先由近邻取样方法和邻域平均相结合的方法产生一个中间图像1,利用二元NewtonThiele型向量连分式建立有理插值曲面;然后对插值曲面进行重新采样产生一个中间图像2;最后对这两幅中间图像进行加权求和,得到最终的图像。实验表明,该方法比常规方法产生的缩小图像效果好。     

用二元向量有理插值实现彩色图像缩放的方法

以二元向量有理插值为基础,提出了一种图像缩放方法．首先将图像的每一个像素看作是平面域的关于RGB三原色的一个向量,利用二元Newton—Thiele型向量连分式建立关于像素值的有理插值函数,即有理插值曲面;然后对此有理插值曲面进行重新采样,以实现图像的缩放．通过实验证明,该方法能有效地用于图像的缩放处理,并且算法简单,易于实现．     

一种多幅图像间的渐变技术

提出了一种图像渐变的新方法,即基于连分式插值Morphing技术。用此方法可以实现多幅不同图像之间的渐变。它是一新的非线性插值算法,与其他算法相比,该方法具有计算精度高、图像过渡平滑、易于编程实现等优点。更重要的是,它还具有信息隐藏的功能。     

一种SVM与区域生长相结合的图像分割方法

作为一种全局门限处理方法,支持向量机图像分割方法不能完成对图像进行精细分割,其分割结果需要其他分割方法进一步处理。提出一种结合支持向量机和区域生长的交互式分割方法,不仅可有效剔除与感兴趣区域特征类似的非目标区域,而且把为SVM选择训练样本和为区域生长选择种子点两个步骤合二为一,从而提高了图像分割质量和交互式分割方法的自动分割能力。     

一种基于图像融合的图像放大处理方法

提出了一种结合图像融合与小波变换的图像插值方法.首先利用一种常用图像插值方法获得初步放大图像,再将初步放大图像进行小波分解,源图像与小波低频子图进行直方图匹配后作为新的低频子图.将初步放大图像小波分解得到的不同方向的高频系数子图结合新的低频子图作为融合图像的多分辨率金字塔.最后进行小波逆变换得到融合图像,也即放大图像.实验结果表明该方法可提高图像插值的主客观效果,峰值信噪比相对常用方法可提高2dB以上.     

一种结合线性模板的非线性扩散平滑方法

一般的平滑算法往往因过度平滑使得图像细节特征模糊,针对这一情况,在传统的基于偏微分方程的算法中,加入对大曲率边界点进行线性模板匹配的改进,对比现存的保边界平滑算法,实验结果表明,改进的算法优于其他算法.     

一种基于边缘特征的图像融合方法

图像数据融合是研究如何从多幅图像中恢复原始图像的重要技术,它在图像处理中引起了人们的关注.本文探讨了基于图像边缘特征的图像的融合方法.在对现有的有关融合方法及其所融合效果进行分析的基础上,提出了一种新的基于小波检测边缘的融合方法.实验证明,该方法能有效地保留原图像信息及增强融合图像的细节信息.     

一种提高图像位移测量精度的方法

在高速摄像位移测量系统中,对被测物预定义目标特征图像标签,先在像素级实现模板与目标的配准,然后对目标区图像作半阈值分割,用目标像素灰度一阶边矩求重心,作为目标基点,从而实现了模板与目标的亚像素级配准,即目标精确定位,使动态位移测量精度显著提高.     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.     

一种基于逻辑最小项化简的非线性函数实现方法

神经网络的数字VLSI实现中,非线性激活函数是计算部件设计中的难点.区别于其他模拟近似方法,本文提出的LMN方法使用逻辑最小项化简,对查找表(即函数真值表)进行有效压缩,提炼出函数最简逻辑表达式后,可直接生成结构规整的门级电路,且除线延时外,电路只有数个门级延时.该方法使用程序实现,简化了设计过程.结果表明当定点位数小于12时,该方法在速度及误差方面具有更好的性能.     

基于局部抑制线性编码的图像快速识别方法

传统的图像识别方法如ScSPM、LLC都是在SIFT的基础上提取特征,忽略了人工特征的局限性,且单张图像识别耗时略长。考虑到这些不足,提出了一种基于局部抑制线性编码的图像快速识别方法。该方法首先直接利用局部抑制线性编码提取图像局部特征描述子;然后用线性空间金字塔匹配(LSPM)对特征描述子进行计算;最后将计算结果输入到线性支持向量机(LSVM)中进行训练和测试。在3个常用的图像数据集上的实验结果表明,该方法在类别不多的情况下具有很好的识别准确率,同时大大减少了单张图像识别耗时,从而验证了该方法在图像识别上的有效性。     

一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法

针对一般缩小算法随着缩小比例降低,图像信息丢失愈发严重的现象,提出了一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法.首先,根据缩小比例,求出缩小图像中每点映射在原始图像中的子块,然后,根据各子块,加权平均算出缩小图像中每点的像素值,从而达到缩小的目的.缩小后的图像具有较好的完整性,且算法简单、快速有效.实验结果表明,该算法与其他缩小算法相比,在保持图像完整性方面具一定的特点.最后,针对缩小后图像对比度偏低这一现象,提出了一种灰度拉伸的处理方法,并进行了实验对比,取得了较好效果.     

Newton-Thiele插值方法在图像放大中的应用研究

图像放大一般采用插值方法，而插值基函数的选择直接影响放大图像的效果和实时速度．在分析常见插值方法和图像特点的基础上，提出一种新的图像放大方法，利用Thiele连分式和Newton多项式建立有理插值函数和代数插值函数；并通过实验证明，该方法也是一种有效的图像放大方法．     

Thiele-Thiele型二元向量有理插值实现彩色图像的缩放

提出了一种基于Thiele-Thiele型有理向量插值的彩色图像插值方法。将数字图像的每一个像素点看成是一个平面域的关于RGB三原色的一个向量,在矩形网格上利用Samelson逆与倒差商技巧,根据图像的像素特征构造Thiele-Thiele型二元向量连分式有理插值函数,然后对插值曲面进行采样以实现缩放。采用该算法可以得到更加清晰的放大图像。实验结果表明,该方法是一种有效的图像缩放方法。     

一种基于角点信息和加权子块的图像缩小算法

针对映射图像子块加权均值算法造成的角点信息丢失,提出一种同时考虑原始图片角点信息和映射子块的算法。首先,求出原始图片的角点信息,再根据缩小比例,求出缩小图像中的对应子块。如果子块内有角点则以该角点为中心计算加权系数;否则就按图像中心计算加权系数。使用本算法对文本图片的缩小能比单纯的子块加权算法保留更多的角点信息。     

一种基于降维技术的图像局部融合算法

给出了一种基于降维技术的局部融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合。该算法将现有的图像融合技术和非线性降维技术融合,通过对待融合图像进行分块、关联矩阵表示、MDS降维处理,得到待融合图像的感兴趣区域块,对这些感兴趣区域块进行基于小波的局部融合,使图像变小。通过实验证明,该算法提高了融合速度,有利于目标识别、变换检测等后续处理。     

基于混合线性模型的图像去噪

现有的图像去噪算法大多假设图像为分段平滑信号,通过滤除图像中的振动分量达到去噪的效果.如果将这类方法应用于纹理图像,则会导致图像细节信息的损失.该文针对保留图像细节的问题,提出了基于混合线性模型的去噪方法.新方法不假设图像分段平滑,仅假设图像具有自相似性,利用图像的相似性区分图像信号与噪声.文中使用统计学习的方法对图像区域进行聚类,并得到图像主成份,以主成份作为信号分量重组图像,从而对纹理图像取得很好的去噪效果.     

分片线性函数逼近与DCT相结合的图像压缩方法

文章基于分片线性模型的紧凑表示和整体拟合方法,提出了一种新的分片线性逼近算法。并将此算法用于对JPEG标准的改进。基本方法是在对图象数据做了DCT变换之后,对于不同块相同位置的元素,在保持块相对位置不变的前提下,进行分片线性函数逼近,从而在更大范围内把握图像的相关性,提高图像的压缩比率。