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针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题,提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法。首先,将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面,再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项,以提高纹理抑制性能;其次,根据图像的统计特性,建立L0梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约束图像平滑模型;最后,采用交替方向乘子法对非凸非光滑的优化模型进行高效求解。通过纹理抑制、边缘检测、纹理增强和图像融合等方面的实验结果可知,所提出的图像平滑算法克服了L0梯度最小化平滑方法易造成的阶梯效应和欠滤波等缺陷,能够在去除大量纹理信息的同时保持并锐化图像显著的边缘轮廓。 相似文献
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针对传统平均保边滤波算法中存在的光晕伪影现象,提出一种显著图局部平均梯度的保边滤波算法.利用显著图像边缘对比度突出的特点,简化边缘区域和非边缘区域间的阈值设定工作,并根据显著图的平均梯度自适应的平滑图像中的细节和噪声部分,同时保持边缘清晰.实验结果表明,显著图局部平均梯度的保边滤波算法利用显著特性有效地避免了传统平均滤波算法中的光晕伪影现象.相对于传统平均滤波算法,在降噪、多尺度增强以及HDR方面都有较好的表现. 相似文献
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目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。 相似文献
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为了有效克服图像在复原过程的边缘退化、振铃效应等影响,使空间域的边缘先验信息能够灵活的添加到图像复原算法中,依据差分算子描述检测边缘的特性,将数字摄影测量学中的拉普拉斯算子、Robert梯度算子、方向差分算子作为一种新的边缘约束先验引入到图像复原过程中,同时使用Toeplitz矩阵实现图像在空间域解卷积的过程,提出了一种以差分算子为边缘约束先验的空域图像复原算法。模拟数据的实验结果体现了更多的细节信息,相关评价指标表明了该算法的有效性。 相似文献
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张雷李成龙涂铮铮汤进 《数据采集与处理》2017,32(4):799-808
在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。 相似文献
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提出一种新的非线性保边界平滑算法,通过对图像每个像素点的某个邻域内所有颜色相似的像素简单平均,来对图像进行平滑处理。该算法不仅能够进行保边界平滑,并且具有非常高的运算效率。应用这种平滑算法可以对图像进行快速保边界多尺度分解。运用多尺度分解实现了图像的增强、抽象化、对比度调整的效果。 相似文献
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目的 针对红外与可见光图像融合时易产生边缘细节信息丢失、融合结果有光晕伪影等问题,同时为充分获取多源图像的重要特征,将各向异性导向滤波和相位一致性结合,提出一种红外与可见光图像融合算法。方法 首先,采用各向异性导向滤波从源图像获得包含大尺度变化的基础图和包含小尺度细节的系列细节图;其次,利用相位一致性和高斯滤波计算显著图,进而通过对比像素显著性得到初始权重二值图,再利用各向异性导向滤波优化权重图,达到去除噪声和抑制光晕伪影;最后,通过图像重构得到融合结果。结果 从主客观两个方面,将所提方法与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)、导向滤波(guided filtering,GFF)和各向异性扩散(anisotropic diffusion,ADF)等4种经典红外与可见光融合方法在TNO公开数据集上进行实验对比。主观分析上,所提算法结果在边缘细节、背景保存和目标完整度等方面均优于其他4种方法;客观分析上,选取互信息(mutual information,MI)、边缘信息保持度(degree of edge information,QAB/F)、熵(entropy,EN)和基于梯度的特征互信息(gradient based feature mutual information,FMI_gradient)等4种图像质量评价指数进行综合评价。相较于其他4种方法,本文算法的各项指标均有一定幅度的提高,MI平均值较GFF提高了21.67%,QAB/F平均值较CNN提高了20.21%,EN平均值较CNN提高了5.69%,FMI_gradient平均值较GFF提高了3.14%。结论 本文基于各向异性导向滤波融合算法可解决原始导向滤波存在的细节"光晕"问题,有效抑制融合结果中伪影的产生,同时具有尺度感知特性,能更好保留源图像的边缘细节信息和背景信息,提高了融合结果的准确性。 相似文献
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现有的图像椒盐噪声滤除算法缺乏对小于滤波窗口的图像细节与边缘信息的保护能力,本文提出了一种基于二次噪声检测和细节保护规则函数的图像椒盐噪声滤波算法,算法将滤噪过程分为两个阶段:噪声检测和噪声恢复阶段.在噪声检测过程中,用自适应中值原理对图像中的噪声点进行初步检测,然后通过局部模糊隶属度函数对检测出的噪声点进行二次判断,有效提高了噪声检测的准确度.在噪声恢复阶段,利用细节保护规则函数与1数据逼近的凸面代价函数来恢复噪声点.为了充分利用图像局部特征,该算法自适应地选择噪声点周围的象素点利用细节规则保护函数得到输出值,当图像噪声点的凸面代价函数值达到最小时,噪声图像得到最佳恢复.实验结果表明,本文提出的滤波算法针对椒盐噪声具有很好的细节保护与噪声滤除能力,特别是在噪声感染率高(70%以上)的情况下,算法性能优于现有的其它算法. 相似文献