f+v分解与分形图像修复算法设计

提出了一种基于分形与图像分解的修复算法,将图像分解成为纹理和结构两部分,纹理部分采用以分形维度作为度量函数的修复算法,结构部分采用曲率驱动扩散CDD(Curvature-Drive Diffusions)算法进行并行修复,达到快速、高效的修复受损图像的目的。结果表明,该算法具有速度快、对大面积受损图像修复效果好的特点。     

基于小波域的一种新颖的数字水印算法

数字水印技术中,分形编码的数字水印算法具有十分重要的实际意义。通过对灰度图像数字水印系统的研究,提出了一种新颖的基于小波变换的分形编码数字水印算法。这种算法的优点是水印能够很好地保证水印的鲁棒性,对灰度图像的数字水印投入应用具有重要意义;基于分形编码的水印嵌入,即使在图像受到较大幅度改动的情况下,仍然能够较好地实现水印的检测。     

基于分形维数的计算机生成图像检测方法

计算机图像生成技术的快速发展使计算机生成图像具有极强的真实感.通过肉眼来区分计算机生成图像和自然图像变得越来越困难.本文提出了一种基于分形维数的计算机生成图像检测算法.不同于传统的算法,该算法利用两种图像表面纹理特征和自相似性的不同,提取局部图像块的分形维数作为统计特征,进而区分计算机生成图像和自然图像.实验表明,该算法给出了计算机生成图像检测的新方向,具有很好的检测率和研究前景.     

分形编码在图像检索中的应用

分形编码在图像压缩方面取得了很好的效果,同时,分形编码也能够用于基于内容的图像检索.本文提出了一种基于块限制的分形编码算法和匹配策略,并将它们用于图像检索.在我们编码算法中,图像会被预先分成互相不重叠的子图像块,然后对这些子图像进行独立地分形编码,从而获得整幅图像的分形码.该编码算法能够在很大程度上减少编码时间.在进行图像间相似性的匹配时,我们采用改进的基于九叉树的分配策略,从而避免全局地进行分形码的匹配,减少了计算量.实验结果说明,我们的编码算法和匹配策略能够比较有效地应用于基于内容的图像检索,在计算时间和存储时间上都优于实验中其它两种方法.     

基于多重分形分析的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于多重分形分析的边缘检测算法。该算法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个象素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息。经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,并能突出主要的图像边缘细节信息。     

改进的多重分形图像奇异性分析算法

为了准确地研究图像奇异性以及各部分的属性及特征,采用一种基于亚像素边缘测度的多重分形算法,该算法根据方形孔径采样定理计算亚像素位置的梯度面密度函数值和图像任意子集(半径可以达到亚像素精度)的边缘测度,进而利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合.并利用含有不同信息含量的分形集合重建原图像算法,实现了图像从纹理到边缘各层面内容的精确划分.对该算法进行了理论分析和实验验证,得到3×3亚像素方法提取的边缘信息重构原图像,其峰值信噪比达到14.76dB.结果表明,重建图像峰值信噪比主要依赖于所提取的边缘信息质量以及重构系数比,提取的各层面信息与人类的视觉系统所捕获的重要信息相吻合.     

基于分形理论的红外目标检测算法

通过计算红外图像的分形特征参数可以达到区分红外目标和自然背景的效果.计算了基于多尺度分形参数总体表现的新的多尺度D维面积K(即MMK),并提出了将MMK和基于灰度法计算的分形维数DΔr结合使用(即MKD)的目标检测算法.实践证明,在红外图像中,基于分形理论的目标检测算法效果优于以往的基于分形理论的目标检测算法.     

序列断层间图像轮廓的分形插值方法

本文基于分形插值,提出了一种新的序列断层间图像轮廓的计算方法,该算法具有分形几何的一般特点,可很好地表示轮廓的不规则性,从而可准确地表现序列断层间图像轮廓的形状,文中结合医学图像给出了算法实现,结果表明该算法具有较高的保形性,且运算量与存储量都非常小。     

图像分形维数的差分盒方法的改进研究

分形可以提供大量关于自然景象复杂程度的信息,差分盒算法作为一种图像分形维数提取算法被广泛应用.针对差分盒算法计算精度不高和计算量大等问题,基于动态规划和残差分析的思想,提出了改进的差分盒分形维数计算方法.实验结果表明,该算法能够有效地区分不同类型的地貌,能够应用于遥感图像的地物分类.     

基于分形的数字图像修补算法

针对传统图像修复方法中搜索范围局限于待修复图像源区域的问题,提出了一种新的基于分形的数字图像修复算法,首次将分形理论应用于图像修复领域,利用图像的自仿射性(或自相似性)对破损图像进行修复。首先,在图像的源区域中选取定义域块,经仿射变换后建立码本;然后,从码本中查找待修复块的最佳匹配块,同时为了加快查找速度,降低计算复杂度,采用了基于方差和内积的快速搜索算法来提高修复效率;最后,用查找得到的最佳匹配块对待修复块进行填补。提出了一种改进的优先值计算方法,在计算优先值时加大置信度的比重,从而可以加强搜索匹配过程中的约束,使得修复过程总体按照"剥洋葱"的顺序进行,同时兼顾线性结构的延伸。实验结果证明,与传统修复方法相比,本算法不仅提高了修复质量,同时也提高了修复效率。     

基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法

提出了一种基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法。将原始图像在水平方向和垂直方向皆作１／２抽取得到一幅“亚抽图像”，对亚抽图像进行分形编码得到亚抽图像的分形码，采用分形插值方法由亚抽图像的分形码解码得到原始图像的分形预测图像，然后对预测误差图像进行基于ＤＣＴ的自适应补偿编码。实验表明，这种方法的编码速度有了很大提高，而且恢复图像的质量具有较高的保真度。     

改善分形图像编码视觉效果的有效方法研究

针对当前分形图像编码面临如何改善重建图像视觉效果的问题,利用局部图像的特点,采取自适应的分块方法与缩短编码时间的多种块分类技术相结合设计图像编码算法,该算法明显改善了图像编码视觉效果,编码时间缩短上千倍,具有快速实现分形图像编码之功效。     

基于小波分析的分形图像去噪压缩方法

近十几年来,分形(Fractal)在图像压缩技术中的应用已成为图像数据压缩领域中最为热点的问题之一。其压缩比在理论上可超过经典压缩方法的几个数量级。但实际上,原始图像经常被噪声污染。噪声的存在一方面使得图像编码的时间延长,另一方面降低了图像的信噪比,使图像质量明显下降。本文对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似性,研究了基于小波域的分形图像去噪、压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间并获得了良好的图像质量。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。     

快速分形图像编码的一种特征方法

快速分形图像编码的特征向量法是最具创新性、最有前途的方法之一,但它有几个缺点、特别是特征向量的高维数性.针对这个问题,本文提出减少分形编码时间的一种可选的特征方法.作为它的应用,本文先定义图像块的新特征——叉迹,然后提出一个基于叉迹的快速分形算法.这个算法把Range-Domain子块匹配问题转化为叉迹意义下的邻域搜索问题.对256×256 Lena图像的实验显示,与基于全搜索的基本分形算法比较,依赖于搜索邻域大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现加快3倍多,也能在主观质量有一定下降的成本下实现加快100倍以上.     

基于各向异性扩散方程的局部非纹理图像修整与去噪

图像修整(image inpainting)是一种图像插值的方法,它根据丢失信息区域周围的图像信息来猜测和填充这个区域,图像修整属于图像恢复的范畴。利用变分方法导出的各向异性扩散方程对于图像边缘的良好保持特性,而在图像处理中得到了广泛的应用。基于这一思想,本文提出了一种基于各向异性扩散方程的图像修整算法:在填补修整区域的同时,可有效地去除噪声,同时保持边缘信息。理论分析和实验结果表明了这一点。     

一种基于分形码和模型约束的图像放大算法

图像放大技术在众多研究领域中有着重要的应用.本文提出一种基于分形码和模型约束的图像放大算法,分形码能够包含图像的空间信息和图像本身的自相似信息,模型约束能够有效的限制放大引入的误差.我们首先对图像采用多种值域块分割方案计算得到多组分形码,并由此得到多个放大图像,然后对放大图像进行平均,从而降低编码误差,最后采用约束模型对放大图像进行修正.实验结果表明,利用本文的方法可以大大提高放大图像的PSNR.     

遮挡情况下的数字图像修补技术研究

在遮挡情况下,首先将抠像技术应用到目标物的提取过程中,然后使用图像分割的方法实现修补的目的。在基于全自动前景目标提取算法的基础上对抠像技术作了改进,移除遮挡物,提取出背景图像以便于进行修补工作。然后提出了基于模糊C均值聚类结合边缘检测的图像修补方法。实验结果表明,该算法能较好地修补受损区域。     

基于区域的分形图像编码

本文在分形方块图像编码的基础上，提出了一种区域分形编码方法。以提高压缩比，缩短编码时间。实验结果表明，在信噪比略有下降的情况下，压缩比几乎提高一倍，编码时间大为缩短