基于双树复小波域的马尔可夫随机场样本修补算法

为了消除大目标图像修补过程中,修补区域由于累积误差引起的马赛克和振铃效应,提出基于双树复小波域的马尔可夫随机场(MRF)样本修补算法。首先应用双树复小波变换(DTCWT)将待修补图像变换到复频域,通过合理的置信度和数据项计算待修补块的修补顺序;然后应用MRF样本修补算法在不同尺度、不同方向下修补未知区域;最后利用双树复小波逆变换重构图像。实验结果表明,与传统离散小波修补方法相比,双树复小波域MRF样本修补算法能更好地保持修补区域纹理和结构信息。     

基于虚拟图像的单样本人脸识别方法

针对单训练样本情况下的人脸识别问题,提出一种基于虚拟图像的人脸识别方法。为给定的训练图像增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,对其进行离散小波变换,并将变换的低频子带图像作为人脸识别特征,利用二维主成分分析法分析“低频脸”。实验结果表明,该方法能过滤因表情变化和少量遮掩而带来的高频信息,提高识别率。     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

基于级联离散小波变换的信号去噪方法研究

提出了基于级联离散小波变换的信号去噪方法。该方法通过对带噪信号作一层离散小波变换(DWT)后提取的低频部分和高频部分分别作一层DWT和四层DWT,然后,对低频部分提取的低频成分和高频成分均作三层DWT,接着,对所有分解的小波系数进行阈值处理,最后,完成信号重构。实验结果表明:在同样的小波分解层次下,本方法去噪效果好于DWT法和WPD法。     

基于方向可调的不可分离小波框架变换图像融合检测方法

针对复杂的中长波红外图像的特点,论文提出了一种基于方向可调的不可分离小波框架变换红外图像融合检测方法。首先,对图像进行不可分离小波变换分解,提取两幅图像的低频和高频,分别对高频和低频信息进行融合,并用逆变换重构成融合后的图像。对融合后的图像进行目标检测得出最终结果。实验结果表明文中提出的方法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量，再对各灰度分量进行离散小波框架变换，根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标，然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合，从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于SIDWT的遥感图像融合算法

合成孔径雷达(SAR)和全色遥感图像由于成像机理存在差异,对目标轮廓、纹理和色调等信息的表现各不相同,像素级融合后将更易于图像判读。基于此,将平移不变离散小波变换(SIDWT)算法用于SAR与全色遥感图像融合,该算法克服了传统小波变换不具有平移不变性的缺点。同时,提出一种新的增强互补信息的融合规则：图像的低频部分采用基于边缘提取的加权规则,高频部分采用绝对值最大原则。实验结果表明,该算法能够获得较好的融合效果。     

拓扑梯度耦合多重最小修补路径的连续边缘图像修复算法

当前的图像修复算法都是利用非连续边缘的已知块信息来完成损坏区域的填充,造成图像模糊与视觉不连通;且修复路径都是随机确定,使其成本较高.对此,提出了拓扑梯度耦合多重最小路径快速行军的连续轮廓图像修复优化算法.引入拓扑梯度,检测出缺失区域的边缘轮廓;定义关键点择取规则,提取图像损坏区域的关键点,嵌入权重因子,建立权重距离函数,计算最小修补路径成本,并设计多重最小路径快速行军机制,提取出连续边缘,完成损坏区域填充.仿真结果显示,与其他图像修复算法相比,本文算法可检测出损坏区域的连续边缘轮廓;且该算法具有更好的修复视觉与效率.     

变分模型在矢量图像修复中的应用

图像修复是指恢复图像中破损区域的颜色信息或者去除图像中的多余物体。分析了基于整体变分法TV模型以及矢量图像耦合技术的原理,根据矢量图像耦合思想将整体变分法运用到矢量图像中并对矢量图像进行试验。实验结果表明：改进的矢量图像耦合修复模型能较好地修复大块彩色图像的缺失信息和移除多余物体,能保持彩色图像的边缘,且有较好的去噪功能。     

破损区域分块划分的图像修复

目的： 提出一个算法,使计算机能够自动修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。 方法： 本研究通过模仿手工修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像的方法,按如下2个步骤来修复图像：1) 破损区域的划分,首先,对各断裂边界线进行匹配配对。然后,将已配对的各断裂边界线进行直接连接,从而在破损区域内形成各个待修复块。2) 各块的修复,首先,采用BSCB算法中的传输方程和扩散方程将已选邻域信息迭代传输和扩散到各块破损区域,以修复完优先级最大的各个块。然后,判断是否有次优先级的待修复块,若有,则采用边界线删除算法删除部分冗余边界线,接着按相同方法修复次优先级的待修复块;若无,则修复完成。 结果： 基于以上图像修复步骤,提出了破损区域分块划分的图像修复算法。将提出的该算法和其它3个算法用于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像,其结果显示,该算法所修复图像的PSNR值平均提高1.49db,同时,所修复图像具有较好的视觉效果。 结论： 和其它3个算法相比,提出的破损区域分块划分的图像修复算法更适合于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。     

基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法

多尺度分析技术已经广泛应用于数字图像处理领域,较大破损区域的图像修复成为图像修复的一个热点和难点。针对该问题,结合多分辨率分析原理与传统的样本块图像修复技术,提出了一种基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法。该算法利用非降采样轮廓波变换把图像分解成低频部分和高频部分,并对图像分解后不同频率的部分分别予以修复。其中,图像的低频成分采用改进的纹理合成的方法进行修复。因为图像经过非降采样轮廓波变换后,低频分量与高频分量之间对应位置的信息之间具有一致性的特点,所以在修复低频成分的同时实现其他高频分量对应位置信息的修复。最后通过非降采样轮廓波重构过程完成纹理图像的修复。一般图像修复方法的参数选取以图像的修复效果最佳为宜,给出一个反例进行分析论证。实验发现,所提算法所修复图像的结构相似性测度与经典Criminisi算法和小波修复算法相差不大,但是峰值信噪比（PSNR）测度依据不同图像的纹理结构的特点与破损区域的不同位置特点而不同。仿真实验表明,所提方法很好地推广了非降采样轮廓波变换在图像修复中的应用,并且在修复大区域破损图像时能够获得较好的修复效果。     

改进的TV模型图像修复算法

分析了基于TV模型的图像修复算法,针对各参考点梯度模值的大小不同,对原始模型进行了改进.该算法通过计算待修复区域像素点的梯度信息来构造一个扩散函数,利用其控制各参考点对待修复区域的贡献值,然后再进行加权处理.实验结果表明修复变化剧烈和有较大破损的图像效果较好,图像边缘清晰,过渡自然.     

基于双十字曲率驱动扩散模型的图像修复算法

当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息,使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题,提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上,再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值,并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后,将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证,其结果表明,新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下,使得图像边缘过渡更加自然,修复精度得到了有效提高。     

基于双分支网络的图像修复取证方法

图像修复是一项利用图像已知区域的信息来修复图像中缺失或损坏区域的技术。人们借助以此为基础的图像编辑软件无须任何专业基础就可以轻松地编辑和修改数字图像内容,一旦图像修复技术被用于恶意移除图像的内容,会给真实的图像带来信任危机。目前图像修复取证的研究只能有效地检测某一种类型的图像修复。针对这一问题,提出了一种基于双分支网络的图像修复被动取证方法。双分支中的高通滤波卷积网络先使用一组高通滤波器来削弱图像中的低频分量,然后使用4个残差块提取特征,再进行两次4倍上采样的转置卷积对特征图进行放大,此后使用一个 5×5 的卷积来减弱转置卷积带来的棋盘伪影,生成图像高频分量上的鉴别特征图。双分支中的双注意力特征融合分支先使用预处理模块为图像增添局部二值模式特征图。然后使用双注意力卷积块自适应地集成图像局部特征和全局依赖,捕获图像修复区域和原始区域在内容及纹理上的差异,再对双注意力卷积块提取的特征进行融合。最后对特征图进行相同的上采样,生成图像内容和纹理上的鉴别特征图。实验结果表明该方法在检测移除对象的修复区域上,针对样本块修复方法上检测的F1分数较排名第二的方法提高了2.05%,交并比上提高了3.53%;针对深度学习修复方法上检测的F1分数较排名第二的方法提高了1.06%,交并比提高了1.22%。对结果进行可视化可以看出,在检测修复区域上能够准确地定位移除对象的边缘。     

小波变换与纹理合成相结合的图像修复

目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复,利用小波变换域的系数特征,探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图,然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图,采用FMM(fast marching method)算法进行修复;对代表图像纹理信息的高频子图,根据各子图中小波系数的特征,利用纹理合成方法进行修复。结果 分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果,其峰值信噪比相比于传统算法提高了1~2 dB。结论 与相关算法相比,本文算法的综合修复能力较好,可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像,尤其对破损自然图像的修复,修复后图像质量得到较大提升,修复效果更符合人眼视觉效应。     

Block-based image inpainting in the wavelet domain

This paper introduces a new model for block-based image inpainting in the wavelet domain. The proposed technique separates the inpainting process into two different and important steps, both using the energy of wavelet coefficients. First, the model explores wavelet detail coefficients to estimate the image gradient vector, weighting each vector with the energy of wavelet coefficients. Such information is then used to determine which block belonging to the inpainting region should be filled first. After that, an adapted method for texture synthesis in the wavelet domain is applied in order to successfully fill this block. These two steps are applied successively, until the inpainting region is completely filled. Experimental results indicate that the proposed algorithm can fill large inpainting regions with good visual quality, presenting results comparable to or better than other competitive approaches for image inpainting.     

结合网函数插值与TV模型的图像修复算法

TV（Total Variation）模型用于图像修复时没有考虑缺损区域的方向信息,并且存在收敛速度缓慢以及修复质量较低等问题.针对图像上方向特征明显的条状缺损区域,提出带方向的TV图像修复算法（ADTV）.该算法分别针对4种方向（0度、45度、90度、135度）对TV算法离散格式进行改进,并引入方向判断,将缺损区域归类到此4种方向进行修复.实验结果表明,该算法充分利用了条状缺损区域的方向信息,有效提高了图像修复质量.为提高修复效率,将网函数插值分别与TV算法、ADTV算法相结合提出Net-TV算法、Net-ADTV算法.实验结果表明,结合算法不但有效减少了迭代次数,降低了时间成本,加快了收敛速度,而且提高了图像修复效果.