基于区域分割和样本信息的图像修复算法

本文提出了一种通过区域分割和样本信息的图像修复算法,该修复算法是迭代的搜索原域和利用原域中最相似的修补块来填充目标域。首先采用区域分割的方法对图像中目标域进行区域划分,确定不同的目标域的修补区域,从而减少对整个原域的搜索;然后利用修补区域中的样本信息选择修补块大小;最后对图像进行修复。实验结果表明,该算法是有效的,从视觉修复效果较其他算法有了显著提高。     

基于结构和颜色信息的图像修复算法

研究图像修补问题,为了适应自然图像纹理信息的多样性,提高图像的修复质量,待修复图像的填充顺序和雎配准则极为重要.合适的填充顺序和匹配准则,对于待修复图像的修复质量具有重要意义.提出样图的纹理合成技术的图像修复算法,在Criminisi A的算法基础上,挺高待修复图像中已知像素的权重,加入颜色信息,并采用新的匹配搜索方法和自定义的结构-距离权重匹配准则对相似块进行匹配.通过仿真证明.改进方法对大面积的图像缺失的修复和多余物体的去除都有很好的效果,提高了修复质量,加速修补速度.     

一种基于样本纹理的图像修复算法研究

传统的基于样本纹理的图像修复算法也存在一定的问题,对于待修复区域周围比较平滑时,样本块之间的相似性非常大,如果仍采用全图遍历,会增加系统的开销,如果降低匹配范围,对于纹理结构比较复杂的破损区域,会造成匹配样本的多样性减少。在该文中,提出一种新的基于样本纹理的数字图像修复算法,该算法的原理是依据破损区域边缘纹理结构的复杂性,动态的选择匹配样本区域,该方法能够弥补全区域检索带来的系统开销问题,还能够较好的保持待修复区域的纹理信息。通过实验表明,该算法具有较好的修复效果。     

一种快速的图像区域分割算法

提出一种新的快速图像区域分割算法.这种方法首先抽取图像所有像素点的颜色、纹理与位置特征,并将图像划分成子块,以子块内像素点特征的平均值作为子块的特征向量,然后运用Mean shift算法进行聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后再利用改进的K均值算法进行聚类,实现图像的快速分割.实验结果表明新方法不仅分割速度快,而且得到的分割结果稳定,避免了过度分割.     

采用顺序修复的样本例图像修复算法

本文提出了一种采用顺序修复的样本例图像修复算法,该方法在原Criminisi经典图像修复算法的基础上对修复顺序进行新的尝试.原Criminisi经典算法的修复顺序通过计算优先级得出,随着修复的深入优先级逐渐趋近于0,导致算法失去作用.为解决该问题,本文采用顺序修复的方法来代替优先级决定顺序,避免出现算法失去作用的情况;同时本文提出的“倒L”型样本模板来增强结构的传播能力、提高匹配的正确率.实验结果证明,本文的修复算法相对Criminisi算法具有优势并取得很好的修复结果.     

一种基于Mean-Shift聚类算法的图像区域分割方法

提出一种基于均值平移(Mean-Shift)聚类算法的图像区域分割方法.该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素点抽取颜色、纹理及空间位置等特征,形成特征空间;然后,利用Mean-Shift聚类算法,在像素点特征空间中进行聚类,利用提出的方法,确定最佳窗口半径参数,进而确定聚类簇数、聚类中心等参数,将像素初步划归不同的组,并利用相邻像素之间的连接原理对图像区域进一步分割.分割方法提供了丰富的区域描述特征.实验结果表明这种方法具有图像分割速度快,分割效果好等特点.     

基于区域分割技术的图像无损压缩算法研究

1.引言在某些场合,需要压缩后重建图像的所有像素与原始图像的对应像素完全相等,这种压缩技术就是图像的无损压缩。无损压缩技术具有广泛的应用:医学射线图像往往要求进行无损压缩,以免造成诊断错误;卫星遥感图像往往也要求进行无损压缩,以减轻通信信道载荷,同时又保持遥测精度。进行无损压缩可以采取以下的两个步骤:首先进行解相关,尽量消除图像的冗余,得到误差图像;然后对误差图像进行可变长二进制编码。     

一种改进的基于样例的图像修复算法

经典的Criminisi图像修复算法,通过结合偏微分方程算法和纹理合成算法两者的优点,对图像的纹理和结构同时进行修复,获得了较好的视觉效果。但基于样例的图像修复算法在定义优先权时仅考虑了置信度和数据项,导致错误信息的繁衍,使修复结果不理想。在Criminisi算法基础上,提出一种改进的基于样例的图像修复方法。通过重新定义修复块的优先权,增加一种度量图像平滑性的几何量,同时增加最佳匹配块的限制条件,从而使修复后的图像获得了更好的视觉效果。     

一种改进的基于纹理的图像修复算法

图像修复是数字图像处理领域重要的研究内容,该文针对Criminisi等人提出的基于纹理的图像修复算法的一些不足,提出一种改进算法,优化了纹理块优先权的计算方法,采用新的搜索匹配块方法和改进了匹配准则.实验结果表明,该算法具有良好的修复效果.     

一种基于样本块的快速图像修复算法

分析了Criminisi等人提出的基于样本块的图像修复算法,针对其不足,提出一种改进的基于样本块的快速图像修复方法.引入新的度量函数更新置信度,使优先级的计算更加准确;待匹配块的再筛选策略降低了选择最佳匹配块的随机性;已修复样本块邻域检测避免了全局范围内寻找破损边缘.实验结果表明:该方法取得了较好的修复效果,同时提高了...     

基于区域生长的彩色图像分割算法

针对传统种子区域生长算法在分割具有复杂纹理的彩色图像中存在的问题,提出一种改进的种子区域生长算法,该算法在YCbCr颜色空间中进行,采用离散余弦变换提取图像纹理特征值,进行自动种子及种子区域的生长,并用区域合并改善过度分割。实验结果表明,该算法能有效提高图像分割的精确性。     

基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法

针对光照变化和阴影对图像分割的不利影响问题,提出了一种基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法。该算法不仅考虑了彩色图像的颜色信息,而且也考虑了彩色图像的空间信息。该算法首先利用一种修改的GLA算法对彩色图像进行量化,并根据彩色图像量化的结果选取种子像素;然后基于矢量角相似性准则,并结合像素空间邻接信息,对每一个种子像素进行区域生长;最后利用模糊C-M eans算法来对未能归类的剩余像素进行分类。实验表明,该算法不仅可以在很大程度上克服光照变化及阴影对图像分割的不利影响,而且分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

一种彩色图像区域分割及轮廓矢量化新算法

提出了一种逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法,其思想是按逆时针顺序追踪轮廓线,在追踪过程中避免了像素点的重复判断,采用回溯搜索解决崎点问题,从而保证了追踪过程的连续性和正性性,在此基础上,运用递归方法分割出图像的所有不同色彩区域,直接提取出具有一定色极特征的区域,具有较高的实用性,也是此算法的优点之一,本文亦从直线像素点排列的特点出发,提出了一种轮廓点列快速矢量化算法,极大地减沲轮廓需存储的像素点个数,节省了内存空间,并为进一步算是如形状匹配,编码等提供了基础,实施测试的结果表明,该算法效果较好,达到了预测的要求。     

基于随机区域合并的自动彩色图像分割算法

针对彩色图像分割精度不高的问题,提出了一种具备多尺度空间约束的自动彩色图像分割算法。基于改进的随机区域合并方法,该算法首先实施双边分解并执行基于多通道信息和多尺度梯度的过度分割;然后,在CIE L*a*b*颜色空间中使用规范化的颜色直方图来表示每个子区域,构造一个基于过度分割结果的区域邻接图;最后,在区域邻接图上执行具备空间约束条件的随机区域合并策略,为每个尺度构造一张分割图。在BSDS图像数据库中进行 对比实验,结果表明,在直接视觉对比和量化分析上,相比现有的分割算法,所提方法表现出了更好的分割效果。     

改进的K均值聚类算法彩色图像分割的研究

针对传统K均值聚类算法在彩色图像分割中受K值和初始聚类中心影响较大等问题。在基于图像子块划分的基础上给出了一种k值和初始聚类中心确定方法,并用区域生长算法对聚类后的子块进行块后处理,利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

结合聚类与改进分水岭算法的彩色图像分割

针对传统分水岭算法产生严重的过分割问题,提出了一种聚类和改进分水岭算法结合的彩色图像分割算法.该算法首先利用聚类算法在HSV颜色空间将特征相似的像素归为一类,然后对分水岭算法产生的分割区域进行种子区域生长,并利用区域合并将剩余的小区域进行合并,从而完成了对彩色图像的分割.实验证明该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高...     

基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法

针对分水岭算法过分割问题,提出一种基于自适应提取标记的改进算法。该算法结合极小值深度和汇水盆地尺度信息提取与物体相关的极小值标记,根据梯度图像中极值点的统计信息自适应设定标记提取的阈值。提取到的标记采用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的极小值,在修改过的梯度图像上进行分水岭分割。仿真结果表明,该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题,具有更强的抗噪性能和边缘定位能力,且计算复杂度较小。     

一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像颜色和空间信息的彩色图像分割算法.该算法首先根据所提出的颜色粗糙度概念对图像进行颜色量化,并在此基础上使用增量式的区域生长算法发现颜色相近的像素之间的空间连通性,形成图像的初始分割区域.然后,根据融合了颜色和空间信息的区域距离,对初始分割区域进行分级合并,直到系统满足了所提出的停止区域合并的准则.最后,利用形态学的有关算法对分割区域的边缘进行平滑.实验证明,算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性.