基于自适应参数高阶偏微分方程的图像平滑

为消除经典P-M方法在图像平滑时引起的"阶梯"效应,提出了基于自适应参数的高阶偏微分方程图像平滑方法,并且利用Mean Shift的核密度估计方法来确定各点阈值参数.与固定阈值参数的各向异性扩散方法相比,该方法有效地保持了图像的边缘等重要信息,能够更大程度地抑制孤立噪声,从而得到更高的PSNR值和更好的视觉效果.     

基于结构图的手绘草图检索

提出一种基于结构图的草图检索方法,在保持图像大致形状的基础上对图像的轮廓数据进行有效的降维处理,解决了轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性,形成了图像的标准化形状描述子,并生成相应的结构图,提取结构图的四种特征,分别进行形似性度量.实验表明文中方法能够用来有效地进行草图检索.     

基于结构图的手绘草图检索

提出一种基于结构图的草图检索方法,在保持图像大致形状的基础上对图像的轮廓数据进行有效的降维处理,解决了轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性,形成了图像的标准化形状描述子,并生成相应的结构图,提取结构图的四种特征,分别进行形似性度量。实验表明文中方法能够用来有效地进行草图检索。