量子衍生PDE医学超声图像去斑

目的 医学超声图像常常受到斑点噪声的污染而导致质量降低,影响后续诊疗.为了解决医学超声图像在滤波去斑的同时保持图像边缘细节和结构特征的问题,借鉴量子力学的基础理论,提出一种量子衍生偏微分方程(PDE)医学超声图像去斑方法.方法 针对传统P-M方程各向异性扩散的自适应去斑能力有限的问题,引入量子理论改进扩散系数增强去斑算法的自适应能力.同时构造出各向异性扩散模型,提出一种量子衍生的偏微分方程医学超声图像去斑方法.结果 通过对模拟斑点噪声污染的图像和真实医学超声图像实验,比较信噪比(SNR)、边缘保持度、结构相似度(SSIM)等客观评价指标,本文方法较其他图像去斑方法更能有效去除斑点噪声,同时又能较好地保持图像边缘细节与结构特征.结论 本文方法能够有效地解决医学超声图像去斑中保持图像细节特征的问题,同时,量子理论的引入也为后续医学超声图像的研究提供了新思路.     

基于小波变换和高阶PDE的图像放大算法研究

本文在对传统小波变换算法改进的基础上,提出了基于小波变换以及高阶PDE的图像放大新算法。与传统的小波变换图像放大算法相比,将小波变换与高阶PDE有效结合的算法能更好保留图像的细节特征,仿真结果和视觉感受都表明该算法有较好的图像放大效果。     

基于变分的保持特征的有噪图像放大算法

针对图像放大后出现边缘模糊的现象,该文考察了典型边缘的特征,利用整体变分思想,提出了一种基于变分模型的有噪图像放大算法。利用导出的偏微分方程和图像边缘的局部梯度信息,该文算法实施一种自适应非线性滤波处理,能够较好地保持图像边缘锐度,同时有效地去除图像噪声。为了保持图像的特征和细节,文章利用图像的方向导数局部地调整正则系数.理论分析和实验结果皆表明此文算法的有效性。     

基于偏微分的图像放大算法研究

在研究图片放大算法中,分析了现有的运用偏微分算法在图像法大中的不足,利用图像放大过程中的边缘信息可预知性,本文提出一种新的基于偏微分方程的图像放大算法,这种算法通过将图像边缘检测、平滑处理,然后采用三次样条插值算法对边缘进行相应倍数的放大,并通过对可能出现的锯齿边缘进行细化处理;将处理过的边缘作为放大图像的边缘,从而可以将源图像的边缘很好的保持下来,避免了偏微分方程放大过程中出现的边缘模糊现象。实验结果显示,该方法是一种能够很好的保存图像的边缘信息的图像放大算法。     

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．     

CDD模型的PDE推导及其数值实现

CDD模型是在全变分(TV)去噪模型基础上发展而来的一个图像修复模型.对变分修复模型做一个综述,详细阐述CDD修复模型的构造过程,用变分法推导出与之相应的偏微分方程(PDE),并用半点中心差分法对该模型进行数值仿真.     

基于自适应耦合PDE模型的车牌图像去噪研究

针对车牌识别预处理中的图像去噪问题,提出一种自适应耦合偏微分方程(PDE)去噪模型;该模型在各项异性扩散模型的基础上,构造一种新的去除椒盐噪声的扩散项,能够根据噪声图像特点自适应控制扩散速度,有效抑制椒盐噪声,并将新的扩散项与各向异性扩散模型进行耦合,并提出一种新的耦合系数计算方法,根据图像信息自适应计算耦合系数,使得新模型能够在新的扩散项和各项异性扩散模型间自适应转换,有效去除车牌图像中的混合噪声;为了抑制去噪引起的图像边缘模糊问题,引入振动滤波进行逆滤波,增强图像的边缘信息;实验结果表明,自适应耦合PDE模型能更有效去除车牌图像中的混合噪声,保护图像的边缘信息,提高图像的峰值信噪比(PSNR);去噪后的图像更有利于后续的字符分割与识别,有效提高车牌图像的识别准确率。     

气象图像放大补偿技术研究

气象图像都是卫星远程采集的,图像放大后,气象图像像素个数不变,造成像素变形,变形后的像素很容易被破坏,导致放大后的气象图像清晰度不高,为此,提出一种基于滤波插值的放大图像处理算法;通过滤波计算,过滤放大后图像多余的噪声,然后对变形像素进行插值计算,补偿由于显示区域变大导致的像素变形,完整像素数量不足的缺陷,克服由于放大造成的图像清晰度下降的弊端;实验结果表明,该方法能够大幅提高气象图像放大后的清晰度,具有很强的实用性和推广价值。     

基于偏微分的图像放大算法在视频监控中的应用

视频监控是安全防范系统的重要组成部分,它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。针对视频监控中画面回放的特殊场合和获得较好的视觉效果的需求,相对于传统放大算法难以获得高分辨率的优质图像的缺点,基于偏微分的图像放大算法,能较好地保持图像的边缘特征和细节信息,从而获得清晰的放大图像。     

一种图像放大的偏微分方程综合模型

针对传统图像放大处理过程中基于线性插值方法通常导致边缘模糊问题,分析了各向同性扩散模型和各向异性扩散模型在图像处理中的优缺点,提出了一种线性扩散和P-M方程自适应结合的图像放大综合模型。该模型对图像非平滑区域采用各向异性扩散模型处理,而平滑区域则采用各向同性扩散模型处理。实验结果表明,该综合模型在保持图像边缘锐度的同时提高了图像的清晰度,能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观SNR及PSNR。     

一种基于偏微分方程的图像平滑技术

图像平滑是大多数图像分析和计算机视觉问题中必需的环节。文中探讨了噪声图像的噪声抑制方法,利用了基于偏微分方程的平滑技术。该方法的优点在于可以在消除噪声的同时有效地保持空间分辨率。最后采用数据验证了方法的有效性。     

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。     

基于偏微分方程的图像平滑处理技术

传统的图像平滑方法在去除噪声的同时往往会破坏边缘、线务、纹理等图像特征,而基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散算法在抑制噪声的同时能够保持这些特征。研究基于PDE的图像去噪平滑算法并对PDE算法的不足作出改进,将其用于图像去噪处理效果非常理想,并在精密光学元件表面疵病识别的实验中取得较好的效果。     

偏微分方程约束的基于模块的图像修复模型

为了对大规模目标区域的图像进行修复,提出了一种既能保持线性特征和纹理信息,又能应用于大规模目标区域的基于模块的图像修复模型。该模型首先使用像素切向等照度线强度约束修复优先级,由于切向等照度线方程在图像边缘宽度约束下扩散,因此具有很好的线性特征保持性能。这种扩散具备形态学不变性,可修复自然场景图像;然后采用Euclidean距离计算模块相似度,并加入偏微分方程约束,使得线性特征位置的像素点在匹配中影响较大;使用散度约束下总体变分插值法对修复结果进行无接缝效应处理,使得最终修复结果平滑;最后扩展模型相似度函数,使目标区域可被修复为指定的纹理特征。理论和实验结果证明该模型在图像修复中是有效的。     

一种基于偏微分方程的图像超分辨方法

在图像超分辨方法中,经典插值方法存在块状效应和图像模糊的情况,而以经典插值方法为基础,用偏微分方程进行后处理的方法则较为复杂。运用各向同性方程与各向异性方程进行耦合得到了一个新的偏微分方程模型,用该模型对图像进行超分辨处理,既降低了计算复杂度,又能保证得到较好的图像超分辨效果。实验结果表明了本文方法的优越性。视觉感知具有良好的一致性。     

一种基于分数阶偏微分方程的图像放大算法

针对传统图像放大算法的不足之处,将物理意义鲜明的分数阶偏微分理论引入到图像放大算法中,提出一种新的基于分数阶偏微分方程的图像放大算法,使得放大图像的轮廓更加清晰,同时能够有效保留放大图像的细节边缘特征。仿真实验结果表明,该方法对比传统图像放大算法在放大图像的同时也增强图像的清晰度和对比度。     

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     

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．     

基于多重网格的遥感影像融合方法研究

目前常用的遥感影像融合方法大都从离散角度出发,一定程度上失去图像本身的物理意义,得到图像的质量不高。本文从连续图像出发,将二阶偏微分算子应用于影像函数,利用多重网格算子能得到近似影像的性质,得出一种多分辨影像分解的方法,经过图像重建过程得到融合影像。试验表明本融合方法可应用于遥感影像融合。