新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

重叠细胞图像分离算法的设计

在实际的细胞图像中,经常会遇到重叠现象（又称为聚堆）,即多个细胞聚一起的情形,这给后续的分析处理带来了困难,因此需要设计一个有效的算法,能够将这些重叠在一起的细胞群分离为单个的细胞,文中针对二值化的图像,提出了一个基于形态学的算法,该方法首先利用腐蚀操作,以确定聚堆细胞最终分离为单个细胞的个数,然后再根据腐蚀后的结果,在原妈的二值图像上找到了分离点,从而最终有效地将重叠细胞分离为单个细胞,文中主要     

一种基于网格变形的图像放缩方法

基于内容的图像放缩的关键是如何保持图像中重要的内容,同时最小化整幅图像的视觉变形.文中将图像放缩问题转化成网格变形问题,提出一种改进的基于内容的图像放缩方法.首先在网格上建立保持整体形状的能量函数,结合约束条件,通过求解凸二次规划问题得到变形后的网格坐标,最终实现图像的放缩.实验结果表明,该方法不仅能够保持图像中重要的内容和特征结构,而且较好地保持了图像的整体性,使得图像视觉变形较小.     

图块的无线放缩算法

本文简单了对点阵图块的无级放缩的基本方法，并给出了用Ｃ语言实现该算法 的例程。     

图块的无级放缩算法

本文阐述了对点阵图块的无级放缩的基本方法,并给出用C语言实现该算法的例程。     

一种B超图像的边缘提取算法

B超图像中存在着大量噪声,传统的边缘检测方法效果都不理想。本文提出将经典的Sobe算子与Canny算子融合检测边缘。实验表明这种方法提取的边缘具有对噪声不敏感、定位精确以及检出的边缘连续等特点。     

一种医学图像数据场的剖切显示算法

提出了一种基于体绘制模型的医学图像数据场的三维可视化法 :剖切显示法 ,并在微机环境下以人体头部CT图像为例进行了实验。实验证明该方法具有绘制速度快和成像精度高的优点。     

聚类算法在DICOM图像处理中的应用

计算机断层成像技术CT（Computer Tomography）是医学诊断的一个主要医学图像应用技术手段。DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）图像就是CT扫描得到的结果,对这类图像的处理是一个难点。对DICOM格式进行分析,利用聚类算法实现了对DICOM图像的处理,并解决了DICOM图像向BMP格式的转换问题,为三维医学图像的重建奠定了基础。     

三维医学图像分割与可视化研究

本文提出了一种利用三维图像的灰度和形状信息进行三维图像分割以及在此基础上的构造等值面的方法，首先对三维图像进行阈值分割，获得三维二值图像，在预处理阶段，利用三维形状腐蚀消除感兴趣组组织与其它组织的弱联系，然后对三维二值图像进行三标记，得到腐蚀后的组织，对其三维形态扩张，获得感兴趣组织的三维模板，将模板与阈值分割图像求交，从而分割出三维组织，根据分割后的三维二值模板，构造出有一定厚度的模糊边界，然后     

医学图像的快速最优化边缘检测

在医学图像的目标识别和三维显示过程中，边缘检测是十分重要的一环，检测的准确性将直接影响以后续的治疗，虽然现在已有许多边缘提取算法，但这些方法用于医学图像分割时委能同时满足速度快、最优化以及所检测边缘连接甚至封闭等要求，本文提出一种基于动态规划的边缘检测的快速算法，在算法中采用局域窗技术加快搜索速度，由分段搜索自适应地实现快速最优化且连续的目标边缘检测，算法在模型图像及医学图像中实施，取得了满意的效     

Edge-Forming Methods for Image Zooming

The article is concerned with edge-forming methods to be applied as a post-process for image zooming. Image zooming via standard interpolation methods often produces the so-called checkerboard effect, in particular, when the magnification factor is large. In order to remove the artifact and to form reliable edges, a nonlinear semi-discrete model and its numerical algorithm are suggested along with anisotropic edge-forming numerical schemes. The algorithm is analyzed for stability and choices of parameters. For image zooming by integer factors, a few iterations of the algorithm can form clear and sharp edges for gray-scale images. Various examples are presented to show effectiveness and efficiency of the newly-suggested edge-forming strategy. The work of this author is supported in part by NSF grant DMS–0312223. Youngjoon Cha received his B.Sc. (1988) and M.Sc. (1990) from Mathematics, Seoul National University, Seoul, South Korea; and Ph.D. (1996) from Mathematics, Purdue University, working on mathematical epidemiology, under a guidance of Prof. Fabio Milner. He was a post-doctoral researcher at Purdue University, and Seoul National University, South Korea, from 1996 to 1997 and from 1997 to 1998, respectively. He is currently an associate professor in the Department of Applied Mathematics, Sejong University, South Korea. His research interests include image processing, mathematical and numerical modeling for waves, and mathematical epidemiology. Seongjai Kim received his B.Sc. (1988) and M.Sc. (1990) from Mathematics, Seoul National University, Seoul, South Korea; and Ph.D. (1995) from Mathematics, Purdue University, working on computational fluid dynamics, under a guidance of Prof. Jim Douglas, Jr. After two years of post-doctoral research on seismic inversion at Rice University, he worked for Shell E&P Tech. Co., Houston, for a year and the Department of Mathematics, University of Kentucky, for seven years. He is currently an associate professor in the Department of Mathematics and Statistics, Mississippi State University. His research interests are in mathematical and numerical modeling for wave propagation in highly heterogeneous media, seismology, and image processing for challenging images.     

图像放大的偏微分方程方法

在分析一些常见的图像放大方法的基础上,根据图像像素值特点及近期偏微分方程在图像处理中的应用,将图像的像素值看作是平面物体的温度;利用偏微分方程理论中的热传导数学模型,提出了基于一种新颖的热传导方程初边值问题的图像放大法;并根据其物理意义,设计相应的差分算法．实验证明,这是一种有效的图像放大方法．     

一种双向缩放Image Warping算法

根据映射方向的不同,传统Image Warping算法可分为正向和逆向方法。针对正向方法存在的映射出界和扩展空洞问题,以及逆向方法存在的效率瓶颈,设计了一种双向缩放Image Warping算法。新算法将传统的单向映射分解为一个逆向的视景收缩和正向的模板映射过程,仅通过调整目的图像绘制顺序和映射方向来进行改进,而避免了其他优化算法中相应的预处理步骤以及对场景本身的限制。理论和相关实验证实了双向缩放Image Warping算法的合理性和有效性。     

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．     

基于改进Catmull-Rom样条的图像缩放算法

Catmull-Rom样条函数具有C1连续性质与快速插值能力,其每一个节点的导数值都是由其相邻的2个节点确定。文中通过相邻4个节点确定样条上各节点的导数值,由此重新构造了Catmull-Rom样条以进一步减少插值误差。实验结果表明,将这种改进的Catmull-Rom样条用于图像的缩放处理,插值误差明显减少,插值效率高,适用于对图像缩放的质量与速度都有较高要求的场合。     

PDE技术的图像放大模型

偏微分方程(PDE)已成为图像处理与分析中的重要工具。而数字图像处理的一个基本内容是图像放大,即从低分辨率图像获得高分辨率图像的图像处理技术。通过两种泛函模型,利用变分的思想,提出了基于TV-norm (total variation norm)插值模型和四阶偏微分方程插值模型的图像放大算法。通过仿真实验结果及均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）两种评价准则说明了该算法的有效性和可行性。     

基于细分的图像插值算法

将基于法向的曲线细分技术应用到图像插值中,提出一种基于细分的图像插值算法．该算法无须建立中间连续图像模型,能自适应地插值,而且插值系数可为任意正实数．应用该算法插值后的边界清晰、自然,忠实地反映了原始图像的面貌．与传统的插值算法相比,其边界处理效果好,具有线性复杂度且易于实现．     

基于有理样条的图像缩放算法

提出基于双三次有理插值样条模型的图像缩放算法.用有理插值样条函数将离散数字图像建成相应的连续数学模型,然后按缩放要求进行重新采样,实现图像的缩放.实验结果表明:该算法能有效地应用于数字图像的缩放处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现.     

简用Photoshop处理图像

该文介绍了用Photoshop进行抠图的技巧及校正不理想图像的方法,为教师在制作课件过程中,图像处理问题上提供一定的帮助。