非局部的变分正则化图像放大算法

针对Chambolle图像放大模型存在分块效应,提出一种非局部的变分正则化图像放大算法。该算法的思想是构造一个适用于图像放大的变分泛函,该泛函由正则项和数据保真项构成,其中图像的正则项是用非局部全变差范数进行估计,进而用迭代投影方法求泛函的最小解,即为放大后的图像。与传统的图像插值方法不同,该算法是用变分的思想进行图像放大,非局部全变差的引入更使得该算法不只是利用图像的单个像素点,或某一邻域内的灰度和梯度信息进行放大,而是更大范围地利用了图像本身的信息,这将更有效地保留图像特征,避免了Chambolle方法在图像放大时出现的分块效应。实验结果表明,该算法能更好地保留边缘和细节信息,放大图像的清晰度比Chambolle图像放大方法和样条插值的效果要好。     

一种基于双曲正切函数的自适应图像放大算法

针对图像放大后出现边缘模糊的现象,论文考察了典型边缘的特征,利用图像的梯度信息和双曲正切函数的性质,提出了一种较好地拟合任意方向、陡度和幅度的边缘,因此能够保持边缘锐度的自适应图像放大算法。实验结果表明该算法的有效性。     

基于变分和小波变换的图像放大算法

为了更好地放大图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像放大算法.该算法的思想是先构造一个用Besov范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到放大图像.小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得文中新算法具有运行时间短、速度快的特点.与传统的插值放大图像不同,该算法是用变分的思想进行图像放大.理论分析和实验仿真表明,该算法能达到和样条插值同样的放大效果.     

基于局部梯度的WaDi图像插值

线性插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,为了较好地保持图像的边缘信息,改善图像的主观视觉效果,提出了一种改进的Warped Distance（WaDi）图像插值方法。传统的WaDi算法是对空间线性插值的改进,但它仅仅利用了图像边缘的局部不对称特征来计算WaDi。除了局部不对称特征,局部梯度特征也是图像边缘的一种重要特征。文中采用将局部不对称特征和局部梯度特征相结合的方法来计算WaDi,可同时保持图像边缘的细节特征和非边缘的光滑性。实验结果表明,用该方法能获得高精度的插值图像。     

基于局部梯度的WaDi图像插值

线性插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,为了较好地保持图像的边缘信息,改善图像的主观视觉效果,提出了一种改进的WarpedDistance(WaDi)图像插值方法.传统的WaDi算法是对空间线性插值的改进,但它仅仅利用了图像边缘的局部不对称特征来计算WaDi.除了局部不对称特征,局部梯度特征也是图像边缘的一种重要特征.文中采用将局部不对称特征和局部梯度特征相结合的方法来计算WaDi,可同时保持图像边缘的细节特征和非边缘的光滑性.实验结果表明,用该方法能获得高精度的插值图像.     

基于改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大

针对二阶偏微分方程（PDE）放大算法丢失弱边缘和纹理细节的不足,提出一种改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大算法。利用复扩散具有边缘定位准确的特点耦合冲击滤波器,改进复扩散模型能够较好地增强强边缘;而通过对相似图像块构成图像组的三维变换系数的稀疏特性进行建模,非局部变换域模型能够很好地利用图像中相似图像块的非局部信息,对弱边缘和纹理细节有较好的处理效果;最后利用复扩散得到图像的二阶导数作为参数实现改进复扩散模型和非局部变换域模型自适应耦合。所提算法与偏微分方程放大算法、非局部变换域放大算法和偏微分方程耦合空域非局部模型放大算法进行仿真实验比较,在强边缘、弱边缘和细节纹理具有较好的放大效果,弱边缘和纹理细节图像在平均结构相似性测度上高于改进复扩散放大算法、非局部变换域放大算法。所提算法验证了空域模型和变换域模型、局部模型和非局部模型耦合结合的有效性。     

基于边缘保持的CT图像插值放大算法

由于医学硬件设备和辐射剂量的限制,为了获得高分辨力、高质量的CT图像以协助医生进行诊断和治疗,通常需要从软件方面将CT图像放大或局部CT图像放大,考虑到CT图像边缘在CT图像处理中的重要性,提出一种基于边缘保持的CT图像插值算法,该算法包括两个步骤,第一步对原图像进行边缘提取以及沿边缘方向进行边缘插值放大;第二步进行图像平滑区域的双线性插值放大。该算法能很好地保护图像的边缘细节,文中给出了放大实例,实验结果证明了算法的有效性。     

基于非局部总广义变分的图像去噪

针对全变分(TV)模型在去除图像噪声时容易产生阶梯效应的缺点,将二阶总广义变分(TGV)作为正则项应用于全变分模型中可以有效地去除阶梯效应,并且还能够更好地保持图像边缘纹理结构;利用非局部均值滤波算法的思想来构造非局部微分算子,将非局部微分算子应用于总广义变分模型中,综合提出了一种基于非局部总广义变分的图像去噪新模型。新模型充分利用了图像的全局信息进行去噪。实验结果显示了该模型的有效性和优越性。     

基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建

针对基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的图像边缘保持性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建算法。该算法利用卷积神经网络和各向异性引导滤波训练了一个各向异性特征模型,然后利用该特征模型构建一个局部的结构先验,以和非局部稀疏先验形成互补,从而提高算法的边缘保持能力。该算法训练后的模式使用通用测试集进行测试,测试结果表明算法SR性能较好,能很好地保持边缘细节,提供视觉效果更好的图像。     

基于双向耦合扩散的保持特征的边缘锐化和图像增强

在过去的十几年中,偏微分方程在图像增强中得到了越来越多的研究和应用.该文提出了一个保持特征的双向耦合扩散框架.这个框架沿着等照度线(边缘)的梯度方向,利用柔和的边缘判定实施反向扩散以锐化边缘;而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像.为了消除这两个相反的扩散力彼此之间的冲突,将算法分裂为一种耦合的格式,而且为了保持图像特征,利用图像的局部微分几何特征调整非线性扩散系数.实验结果显示,文中算法可以显著地提高被增强图像的视觉质量.     

基于边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法

灰度图像放大时，插值的平滑作用会退化图像的高频部分，致使放大图像的边缘变得模糊．本文提出了一种基于离散边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法，算法包括两个步骤，第一步是使用能量优化方法，根据一定的准则从离散的边缘曲线数据恢复出连续而光顺的边缘曲线；第二步是基于这些曲线对图像实施插值计算．使用本文方法得到的放大图像边缘清晰光顺．文中络出了放大实例，实验结果证明了本文方法的有效性．     

Image enlargement based on a step edge model

In compiling a multimedia document we often need to enlarge the size of an image. The traditional pixel repetition method tends to make the edges jagged. On the other hand, the interpolation-based methods tend to make the edges blurry in the enlarging process. In this paper we propose an image magnification method based on a step edge model. Using the model, we are able to define a straight step edge segment with four parameters. In enlarging a digital image, we first derive the parameter values for its step edge segments. This is like extracting the step edges in the corresponding continuous image. Then we re-digitize the step edges in the continuous image with a finer grid to obtain an enlarged image. In this way, the step edges are able to stay well defined after they are enlarged. The experiments show that in both visual comparison and quantitative analysis, the results produced by the suggested step edge model-based approach are consistently and significantly better than that produced by pixel repetition and bilinear interpolation.     

基于欧拉运动放大算法的桥梁索力测试方法研究

斜拉索、吊杆和系杆是缆索承重桥梁的重要受力构件,但传统的索力测试方法存在操作复杂、 成本高和效率低的缺点,为此开展基于欧拉运动放大算法的索力测试方法研究。采用数码摄像设备采集拉索振 动的数字图像数据,经过基于相位的欧拉运动放大算法处理,获取运动放大后的图像序列;利用基于 Canny 算子的边缘识别算法得到边缘图像序列,并通过边缘定位提取拉索人工标记的位移时程数据;最后利用频率 法识别拉索索力。以拱桥吊杆索力测试为背景,讨论了基于相位的欧拉运动放大算法与基于 Canny 算子的边 缘识别算法的适用情况。与传统基于加速度传感器的索力测试方法相比,该方法具有易操作、低成本和高效 率的特点。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

小波变换在X射线图像边缘检测中的应用

分析了X射线探伤图像的特点,将小波变换技术应用到X射线图像的边缘检测中,提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法,利用二次B样条小波,采用Mallat快速算法进行小波分解,采用分块阈值选取方法确定模极大值点,给出缺陷边缘。实验结果表明,该方法去噪效果好,检测出的缺陷边缘具有较强的连续性。     

A multiscale edge detection algorithm based on wavelet domain vector hidden Markov tree model

The wavelet analysis is an efficient tool for the detection of image edges. Based on the wavelet analysis, we present an unsupervised learning algorithm to detect image edges in this paper. A wavelet domain vector hidden Markov tree (WD-VHMT) is employed in our algorithm to model the statistical properties of multiscale and multidirectional (subband) wavelet coefficients of an image. With this model, each wavelet coefficient is viewed as an observation of its hidden state and the hidden state indicates if the wavelet coefficient belongs to an edge. The WD-VHMT model can be learned by an expectation-maximization algorithm. After the model is learned, we employ an extended Viterbi algorithm to uncover the hidden state sequences according to the maximum a posterior estimation. The experiment results of the edge detection for several images are provided to evaluate our algorithm.     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。