基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

图像纹理区检测及分割算法研究

图像纹理区是指在进行边缘检测时边缘分布相对密集,并存在一些伪边缘的区域。研究表明,现有的很多图像处理算法的误差集中在纹理区。图像纹理区分割的目的就是将这一区域分割出来以便对其采用不同的处理方法。本文提出了一种基于模糊增强的图像纹理区检测及分割算法。本文算法根据图像纹理区特点,首先增强纹理区像素对比度,并利用Canny边缘检测算法提高纹理区检测效果,最终实现了图像纹理区的准确检测和分割。     

改进的中值滤波图像去噪方法研究

为了有效的去除图像中的脉冲噪声,提出了一种新的噪声检测与噪声去除的方法,它在充分分析了噪声的分布特性的基础上,对图像中的噪声及图像的细节进行多方向检测,进而有效的分辨出噪声像素点与非噪声像素点.同时在传统的中值滤波的基础上结合邻域均值加权的思想对检测到的图像噪声点进行处理.在Matlab上的实验结果表明,该方法能有效地检测出噪声点,同时也在一定程度上较好的保存了图像的边缘信息.     

图像超分辨率重建技术综述

超分辨率(SR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像,同时能够消除由成像器件引入的模糊、噪声.该技术应用领域广泛,已经成为国内外图像处理领域的研究热点之一.介绍了超分辨率重建技术的基本原理,并分别以单帧和多帧、频域和空域为分类依据,分别阐述了超分辨率重建技术的经典方法,系统地总结了各种方法的优缺点,提出了超分辨率重建技术可能的研究方向,从而为超分辨率重建相关技术的进一步研究提供一定的理论基础.     

基于传输线模型的填埋场渗漏检测仿真研究

 垃圾填埋是我国目前固体垃圾处理的主要手段,而防渗层在铺设期间会发生不同程度的渗漏。本文利用传输线模型对其进行了仿真研究.首先对比了有无漏洞的电位能分布情况,其次从发射频率,传输线间距对电位能分布影响入手,利用comsol进行仿真,从仿真结果得到,电缆间距越小,频率越高,检测效果越明显。     

基于亚像素的图像超分辨率重建算法研究

图像超分辨率重建是指利用一幅或多幅具有互补信息的低分辨率图像,运用相应的算法来获得一幅清晰的高分辨率图像的过程。本文采用亚像素插值重建算法,利用多幅低分辨率视频图像重建出一幅高分辨率图像。重建算法有效利用了各幅图像中对应像素的相关信息,提高了图像的视觉效果和峰值信噪比。