自适应彩色图像SCM去噪

提出一种彩色图像去噪方法。该方法首先利用脉冲发放皮层模型spiking cortical model,SCM)的同步脉冲发放特性和脉冲噪声明显不同于周围非噪声像素的特点定位彩色图像各通道中脉冲噪声点的位置;然后根据噪声检测情况自适应地选择窗口的大小及对应的滤波方法仅滤除噪声像素,保持非噪声像素不变。实验数据表明该方法能够充分去除噪声的同时很好地保持图像细节。对污染严重的图像,用该方法去噪后的主观视觉和客观评价明显有所改善。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

基于鲁棒性神经模糊网络的脉冲噪声滤波算法

在一个简单有效的脉冲噪声检测器和一个鲁棒性神经模糊(robust neuro-fuzzy, RNF)网络的基础上,对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了一种新的脉冲噪声滤波算法。该算法可分两步进行,首先对RNF网络进行优化训练,然后用优化后的网络对被噪声污染的彩色图像进行噪声滤波。在该算法中,采用一个简单有效的脉冲噪声检测器,它能快速有效的检测出彩色图像中的噪声像素。经过优化的RNF网络仅对噪声像素进行滤波,而对非噪声像素则保持不变。在RNF网络的构造中,采用一个新的隶属函数,使该算法对于脉冲噪声具有鲁棒性。实验结果证明,与一些传统的非线性、多通道滤波器相比,该滤波器具有较好的滤除噪声能力,并且能较好的保留图像的边缘和细节,具有很好的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波，基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器．该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系，针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除．用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比．结果表明：模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声，还是二者的混合噪声，其滤除能力都要优于矢量中值滤波器，并且有较好的边缘和细节保持能力．     

极化SAR改进Lee滤波相干斑抑制研究

针对Lee滤波总存在降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,将自适应窗引入极化SAR滤波。该方法首先在span图像中根据窗内像素与窗边缘像素分布特性决定是否扩大窗口,在均质区域选择较大窗口,保证了一定的相干斑抑制能力,而在细节信息比较丰富的区域则选择较小窗口,避免细节信息被滤除,然后在选定的窗口中利用极化Lee滤波对数据进行相干斑抑制,在保证相干斑抑制能力的同时保留了细节信息。     

彩色显微骨髓细胞图像噪声的自适应矢量中值滤波

提出了一种基于彩色图像噪声的自适应矢量中值滤波方法,可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小.首先,检测3×3窗口中矢量中值与其他矢量之间的平均距离,然后根据这个平均距离的大小来判断选择3×3窗口,或5×5窗口,或1×1窗口.当选择1×1窗口时,意味着滤波输出就是原图像的像素值.模拟实验显示,应用自适应矢量中值滤波器能有效地滤除彩色显微骨髓细胞图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法要好.     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于双边滤波的低亮度图像增强算法

为了改善低亮度图像的可视性效果,给出一种基于双边滤波的彩色图像增强算法。对图像亮度整体作对数变换后,利用当前点与其邻域像素之间的关系,调整低亮度图像的局部对比度,并通过线性颜色恢复算法恢复图像色彩信息。针对随机所选5幅彩色图像的测试结果显示,经所给算法增强后的图像,其信息熵、均值和平均梯度皆有相对显著增加。     

基于小波变换的彩色图像多分量水印嵌入算法

针对彩色图像水印典型算法的不足,利用彩色图像信息量大的特点,提出了一种基于离散小波变换的彩色图像数字水印算法.该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量和Q分量分别嵌入水印,具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特点.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、滤波、剪切和噪声攻击等都具有一定的鲁棒性.     

嵌入邻域像素的彩色图像鲁棒聚类分割算法

为提高彩色图像模糊聚类分割算法的抗噪性,给出一种嵌入像素邻域信息的彩色图像鲁棒聚类分割算法。为适合彩色图像分割,以协方差马氏距离代替模糊C均值聚类算法目标函数中的平方欧氏距离;将样本协方差矩阵行列式作为正则项融入聚类目标函数,以增强算法普适性;将邻域像素滤波信息嵌入聚类目标函数,以改善聚类算法的抗噪性能。针对噪声干扰彩色图像的分割测试结果表明,所给分割算法抗噪鲁棒性良好。     

一种改进的高分辨极化SAR相干斑抑制算法

SDAN-FP算法在高分辨极化SAR相干斑抑制方面具有潜在的应用前景,但是该算法的同质区域选择方案未考虑地物极化散射特性。为提高同质区域选择的准确性,首先用及时更新功率后的SDAN方案对每一个待估像素自适应地选择同质区域;然后引入主散射机理判别机制进一步优化同质区域;最后估计得到极化相干矩阵,从而实现了更为有效的高分辨极化SAR图像相干斑抑制。基于仿真和实测极化SAR数据的相干斑抑制实验验证了文章算法的有效性。     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

3D reconstruction method based on contour features

To guarantee the accuracy and real-time of the 3D reconstruction method for outdoor scene, an algorithm based on region segmentation and matching was proposed. Firstly, on the basis of morphological gradient information, obtained by comparing color weight gradient images and proposing a multi-threshold segmentation, scene contour features were extracted by a watershed algorithm and a fuzzy c-means clustering algorithm. Secondly, to reduce the search area, increase the correct matching ratio and accelerate the matching speed, the region constraint was established according to a region''s local position, area and gray characteristics, the edge pixel constraint was established according to the epipolar constraint and the continuity constraint. Finally, by using the stereo matching edge pixel pairs, their 3D coordinates were estimated according to the binocular stereo vision imaging model. Experimental results show that the proposed method can yield a high stereo matching ratio and reconstruct a 3D scene quickly and efficiently.     

显著图联合改进的JND模型

提出一种改进的基于显著性检测图联合估计恰可失真(JND)阈值的视觉感知模型,将人眼注意力机制引入JND模型,通过感知特点建模得到更为精确的JND 模型.首先通过改进的显著性检测算法得到相应的显著图,在计算JND 阈值的过程中,使用显著图来分配不同的权重给JND模型,并针对色度和亮度的不同给予不同的权重.基于空域的JND 模型主要用在计算图像中的平坦区域;而基于DCT域的JND模型更加适合计算纹理区域的阈值,新的模型还同时考虑加入对比敏感度函数和各种掩蔽效应因子.将改进的JND模型融合到新的视频编码软件HM 16.4中,实验结果表明,与HEVC 标准的数据对比,视觉感知质量没有明显下降.     

基于相关权值的图像椒盐噪声自适应窗滤波

为有效滤除图像中椒盐噪声,提出一种基于相关权值的自适应窗滤波算法。算法基于极值检测判断噪声点并仅对噪声点滤波。引入灰度差刻画邻域像素与中心像素的相关性,以此为基础设置像素权值,对中心像素执行加权均值滤波。通过邻域窗口的自适应扩展适应噪声密度变化,并对邻域像素分区域设置权值,从而适应高椒盐噪声的滤除。仿真结果表明,本文算法能够有效滤除图像中的椒盐噪声,尤其在高椒盐噪声下性能表现更佳。     

基于像素点分类和颜色分割的树型滤波立体匹配

针对树型滤波匹配算法只需颜色一个要素计算权重而引起的匹配错误,提出一种基于像素点分类和颜色分割的树型滤波局部立体匹配算法。首先,在计算初始匹配代价时,按照稳定度将像素点分类;其次根据参考图像的颜色信息将其建立为代价树,并在建树的过程中根据颜色分割约束获得颜色分割图像;利用颜色分割图像和像素点分类信息,改进代价树中各边的权值;最后执行树型滤波,并获得稠密的视差图,从而完成立体匹配。采用Middlebury数据集进行的实验结果表明,该算法相比传统的树型滤波算法,在各区域的精度上都有一定的提升。     

基于线性预测的图像去噪

针对图像脉冲噪声的去除问题,本文提出了一种基于线性预测的新方法.根据噪声的特点,首先将像素点分成信号点和可疑噪声点,对信号点不进行处理,对可疑噪声点进行进一步分析.若可以噪声点被确定为噪声点,则采用线性预测方法进行滤波,否则保持不变.实验结果表明,本文方法不仅有效的去除了噪声,而且很好的保持了图像的细节.     

基于图像的植物叶面积计算方法的研究

以大豆叶片为例,介绍了一种基于象素点的计算叶面积的新方法。该方法采用delphi编程识别像素点颜色,进而求出叶片包含的像素点数及其面积值．通过理论分析及对比,可以证明,利用像素点计数的方法来求区域面积,不仅简单,而且也是对原始模拟区域面积的无偏和一致的最好估计．     

用于图像分割的边界保持局部拟合模型

针对局部二值拟合变分水平集模型(LBF模型)的分割质量很大程度上取决于核带宽的选取,容易造成冗余轮廓、边界模糊等问题,提出一种基于边界保持局部拟合的变分水平集模型.该模型引入图像相依的测地时间定义核函数,结合空间距离和图像梯度,自适应地选取邻域采样点;同时,采用基于多波段的图像梯度,并相应地调整图像点的相异性测度,将模型的应用范围扩展至彩色及多光谱图像.实验结果表明：该模型能选取较大核带宽并有效保留潜在的边界信息,从而避免了核带宽的选取问题,较好地应用于灰度异质图像的精确分割;而且,该模型对彩色及多光谱图像的分割也同样有效.