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针对高动态范围(HDR)图像显示于普通显示设备的问题,提出一种新的基于多尺度分解的色调映射(TM)算法。首先利用局部边缘保留(LEP)滤波器对HDR图像进行多尺度分解,有效平滑了图像的细节同时保留了突出的边缘;根据分解后各层的特点和压缩的要求,提出一个带参数的动态范围压缩函数,通过变化参数以便压缩图像的粗尺度层并增强细尺度层,从而压缩图像的动态范围并增强细节;最后重组各层并恢复颜色,所得到的映射后图像具有良好的视觉效果。实验结果证明,该方法在自然度、结构保真度和整体的质量评价上都要优于Gu等(GU B, LI W J, ZHU M Y, et al. Local edge-preserving multiscale decomposition for high dynamic range image tone mapping [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(1): 70-79)和Yeganeh等(YEGANEH H, WANG Z. Objective quality assessment of tone-mapped images [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(2): 657-667)提出的方法,同时也避免了局部色调映射算法所普遍存在的光晕效应。该算法可以用于HDR图像的色调映射。 相似文献
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为了更好地滤噪,在研究基于数字滤波器的图像去噪问题的基础上,首先简洁地建立了双边滤波与最优能量泛函之间的理论联系,同时导出一类广义双边滤波器;然后基于双边滤波在阶数大邻域中的双重异性加权滤波机制,推广了Chan提出的数字全变差(TV)模型,提出了一种数字双边TV模型;随后,建立了基于数字双边TV模型的最优能量泛函,并且导出了适于高斯噪声和脉冲噪声两种情形的非线性数字双边全变差滤波器。实验结果显示,无论是在视觉效果方面,还是去噪后图像的峰值信噪比方面,双边全变差滤波都是对双边滤波和全变差滤波极为合理而有效的推广。尤其对于脉冲噪声,该双边全变差滤波的去噪性能明显优于中值滤波器,具有重要的实用价值。 相似文献
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结合引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决红外与可见光图像融合时信息容易相互干扰、影响融合质量的问题,将引导滤波、高斯低通滤波与非下采样方向滤波器组相结合,提出一种新的图像融合方法。利用引导滤波和高斯低通滤波,将源图像分解为低频近似部分、强边缘部分和高频细节部分,并将高频细节部分进行非下采样方向滤波,进一步得到高频方向细节部分;对低频近似部分应用基于局部区域能量的融合规则,对强边缘部分提出一种基于卷积稀疏表示的融合规则,对高频方向细节部分提出改进的脉冲耦合神经网络的融合规则,得到相应的融合部分,并通过逆变换得到最终的融合图像。对多组红外与可见光图像的实验结果表明,算法得到的融合结果的主观视觉效果和客观评价指标均优于传统的图像融合方法,其客观评价指标中的标准差、信息熵、互信息、平均梯度和空间频率相比融合效果较好的基于离散小波变换和稀疏表示的融合方法平均提高20.28%、2.24%、47.41%、5.34%、8.02%。 相似文献
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对图像复原中保持边缘规整化算法做了改进,改进算法利用矩阵运算解决了原有算法的非线性问题. 相似文献
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目的 为了有效消除引导滤波平滑图像后产生的光晕现象,提出一种新型的融合梯度信息的改进引导滤波算法。方法 该算法借助引导图像的梯度信息来判断图像边缘位置,并结合指数函数框架设计权值来控制不同图像区域内的平滑倍数,使改进后的引导滤波能够自适应地区分和强调边缘,从而避免边缘附近由于过度模糊所引入的光晕现象。结果 与引导滤波算法相比,本文算法能在保边平滑的同时较好地抑制光晕,并在结构相似性(SSIM)评价和峰值信噪比(PSNR)评价中分别取得最高约30%和15%左右的质量提升。结论 本文算法具有较好的鲁棒性,在图像平滑、图像细节增强、多曝光图像融合等多种图像处理相关应用中均有着良好的表现。 相似文献
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提出了一种基于方向性平滑测度的保边缘加权马尔可夫先验模型,并将其应用到基于最大后验估计的影像超分辨率重建中.该模型对邻域内不同方向的平滑测度使用不同的权值,以此减小对影像高频成分的惩罚约束,进而保护影像的边缘.利用不同影像对本文方法进行了验证,并用MSE影像评价方法对重建影像进行了定量评价.实验结果表明,与传统马尔可夫先验模型相比,加权马尔可夫先验模型能有效保护影像的边缘,取得更好的重建结果. 相似文献
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基于局部保边函数的低信噪比图像去噪 总被引:4,自引:1,他引:3
传统的去噪算法要求含噪图像信噪比较高,并且去噪后图像边缘及纹理信息受到不同程度地损失。本文针对传统算法的不足,提出了基于局部保边函数的低信噪比图像去噪算法,首先对低信噪比图像运用自适应中值滤波器减少椒盐噪声对图像的影响同时保留图像边缘和纹理等细节信息;其次分析处理后的图像局部邻域内像素之间的关系,设计图像局部保边映射函数,最后利用Poly-Ribière-Polak(PRP)算法求出目标函数的最值进而实现低信噪比图像的去噪处理,去除高斯噪声和残余的椒盐噪声。 与传统算法相比,本文去噪效果较好,尤其是对PSNR为5.4db的低信噪比图像去噪后图像PSNR 达到24.3dB。 相似文献
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