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基于VB与MatrixVB的各向异性扩散图像滤波方法实现 总被引:1,自引:1,他引:0
针对Visual Basic数值计算能力和图像处理能力的不足,不利于系统开发,介绍各向异性扩散方法的原理及其基于VB和MatrixVB的实现,编制了具有Windows界面和图形处理功能的各向异性扩散图像滤波程序.该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面开发方面优势结合起来,缩短了软件的开发周期.软件测试结果表明,计算方法正确,方法稳定可靠,算法设计优化,所开发的应用软件具有界面友好,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足图像滤波的要求. 相似文献
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本文提出基于GPU加速的图像及视频的实时抽象化绘制算法。首先通过运用Kuwahara滤波实现图像的颜色特征快速聚类,其次采用各向异性双边滤波算法对图像沿结构张量场进行平滑,从而获得连续的、局部区域色彩一致的结果图像,实验表明该算法简单、易于实现。 相似文献
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基于人类视觉系统的各向异性扩散图像平滑方法 总被引:14,自引:1,他引:14
本文首先分析了图像处理领域中现存各向异性扩散技术所面临的一些问题,然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一个改进的各向异性扩散方法.由于该方法充分利用了可见度函数所提供的信息,它不仅避免了Perona-Malik 以及You-Kaveh方案中对参数选择的困难,而且也克服了Catte方案对观察图像进行预平滑的过程中所面临的问题.实验结果表明,在图像平滑的过程中,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果. 相似文献
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一种偏微分方程图像平滑方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在各向异性扩散图像平滑的过程中,保持图像平滑性及保留图像特征都很重要。本文将复域内的扩散过程 与实数域内的扩散过程结合起来,使扩散过程具有更好的平滑效果,并能更好保持图像边缘,用实验证明该方法的有效性。 相似文献
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基于各向异性扩散方程的图像对比度增强方法 总被引:3,自引:1,他引:2
讨论了光学图像中同时存在噪声与模糊时的对比度增强问题.构造了一种基于边缘定向扩散的各向异性非线性扩散方程来作为图像的光滑约束项,并根据模糊后的图像在边缘处相对清晰图像具有较大误差的事实,构造增强图像与原图像之间的非均匀逼近项,将此两项通过正则化参数联系起来,得到了一种图像对比度增强的正则化模型,并利用Euler方程将该模型转换成一种可以快速求解的各向异性非线性扩散模型.该模型能在抑制噪声的同时增强图像的边缘,在模型的解算上也不存在大型矩阵的存储与运算问题.数值计算结果表明,新方法适合于多种形式的模糊和不同程度的噪声污染,相对现有方法具有更好的边缘锐化能力和更高的清晰度,峰值信噪比比现有方法提高了1~2 dB,边缘保护指数也比现有方法有较大提高. 相似文献
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基于各向异性扩散的图像去噪并放大 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从各向异性扩散图像去噪方法出发,在偏微分方程有限元方法的基础上,提出一种图像复原并放大的 算法,实验表明该算法比中值滤波后插值所得图像的主、客观质量要好。 相似文献
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针对传统超分辨率图像重建算法速度慢的缺点,提 出了一种基于自适应各向异性正则化的快速超分辨率图像重建算法。本文 算法兼顾重建图像质量的同时,提升了图形的重建速度。基于传统迭代算法,本文算法通过 优化约束条件,大量剔除了冗余过程, 弥补了传统算法的不足;同时引入一种具有自适应能力的各向异性平滑项,可以适应各种 复杂的运动模型。另外,提出 以图像的峰值信噪比(PSNR)为标准,作为重建迭代的截止 条件。运 用本文算法对序列低分辨率图像进行重建,证明了本文算法可以更快实现超分辨率图像重 建。 相似文献
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在SAR(Synthetic Aperture Radar)图像噪声抑制处理中,为了有效地保持图像边缘,作者在斑点噪声去除的各向异性扩散模型(SRAD模型)的基础上,提出了一个基于各向异性扩散的SAR图像斑点噪声滤波算法.该算法对应的扩散系数从理论上满足Charbonnier 等人提出的构造扩散系数准则,同时该算法能够通过对边缘直方图上累计百分比和相对信噪比阈值进行调节来得到一系列不同的滤波效果,从而满足不同的应用需求,如绘图、高分辨率或细节丰富的处理结果.实验结果表明,与传统的方法相比,该算法不论从噪声去除能力、边缘和纹理保持能力上,还是从视觉评价效果来看,都具有一定的优越性. 相似文献
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各项异性扩散方程是一种经典的图像去噪方法,但该方法在去除噪声的过程中会造成一定程度的模糊边缘。对此文中提出了一种基于改进的各向异性扩散方程的图像去噪方法,通过在其能量泛函的目标函数中添加残差项,使能量泛函的极小解更加接近原始的函数,可取得比其更好的去噪效果。文中方法可看作是各项异性扩散方程和全变差模型的结合。实验表明,新提出的方程相对经典的方程有较好的边界处理效果和更高的信噪比。 相似文献
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提出了一种基于梯度向量流各向异性扩散模型的图像放大方法.首先低分辨率图像插值放大作为高分辨率图像的初始估计,然后利用基于GVF的平均曲率扩散模型和高斯移动平均低分辨率模型约束进行迭代复原.GVF是一种有旋场,作为外力场用来描述图像的边缘特征,能够将初始图像中斜向边缘锯齿效应表示为流线型.采用GVF外力场约束平均曲率扩散过程,能够有效去除边缘锯齿现象并保持纹理结构.高斯移动平均模型提供了图像数据保真度约束,使结果更接近理想图像.实验结果表明,本文算法能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观PSNR. 相似文献
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超声图像利用不同组织和局部细节的不同回声信号强度和分布来捕捉重要的医学病变信息.然而,超声图像在形成过程中产生的斑点噪声使得超声图像质量较差,给以后的图像特征提取和识别,病情诊断及定量分析造成不利的影响.本文利用局部坐标变换,边缘、局部细节的一、二阶法向导数和双曲正切函数,结合各向异性扩散方程,提出了一种超声图像去噪与边缘增强算法:可以在去除噪声的同时,保持重要的边缘、局部细节和超声回声亮条.理论分析和实验结果表明了本文算法的有效性. 相似文献
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研究了偏微分扩散方程在医学超声图像去噪中的应用。首先对各向异性扩散模型的进行分析,为了更好地去除噪声并保留图像的边缘等重要信息,提出了构造新的各向异性加权系数和优化的迭代次数的改进方法,并通过实验证明可达到更好的去噪效果。 相似文献