一种极值约束的边缘保持图像平滑算法

边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置处取得相应的极大(小)值来保持原图像的主边缘,同时平滑消除副边缘和信号小起伏。首先对原图像进行初步平滑,然后从中提取出极值点,再把这些极值点作为处理后图像的约束。在所有满足这些约束的函数中,取与原图像最接近的作为最终平滑结果。利用半二次技术和交替最小化得到了有效的数值求解方法。实验结果表明,提出的方法在一些基于边缘保持平滑的图像处理(如细节增强)中取得了更好的效果。     

一种改进亮度平滑滤波调节图像融合算法

针对基于亮度平滑滤波调节(SFIM)遥感图像融合存在的空间细节信息提高不足,光谱存在一定失真的问题,提出了一种改进SFIM算法.该算法在SFIM基础上,结合平滑滤波和加权平均等方法,对SFIM的不足进行了改进;但保持了SFIM算法简单,运算快捷的优点.实验结果表明改进算法在空间细节增加,对比度以及光谱保持方面有了明显改善.     

混合光照干扰下静态灰度图像多特征识别仿真

传统的静态灰度图像多特征识别方法,在混合光照干扰下,静态灰度图像中经常会出现大量的干扰因素,导致识别结果不完整、处理速度慢等问题.为此提出一种基于Sobel算子和张量分类器的混合光照干扰下静态灰度图像多特征识别方法.采用Sobel算子提取静态灰度图像特征,将水平和垂直方向的梯度、灰度特征相融合构成静态特征,采用背景建模...     

基于图像转换的全景平滑漫游技术

基于全景图的虚拟现实系统存在实现两个相邻视点空间的平滑过渡的问题,为此对目前全景漫游系统的现状及功能进行分析,利用计算机视觉技术,提出基于图像转换的全景平滑漫游技术。在过渡路径上采集照片,根据摄像机的成像模型,建立空间点和投影点的关联,确定图像在平移运动下的关系,合成非采样点的图像。实验结果表明,该方法获得了比较平滑的过渡效果。     

自适应偏心窗口平滑滤波图像修复

提出一种自适应平滑滤波数字图像修复新算法,采用变动中心的非线性平滑滤波算子,克服了固定中心点算子产生的边缘模糊问题。为了兼顾处理效果和计算效率,根据待修复的像素是位于图像平滑区还是边缘突变区,自适应地切换处理方法。实验表明,该算法对2种类型的像素均能取得较好的修复效果。提出用“分块校验和”方法在需要保护的图像中嵌入脆弱数字水印,一旦图像受损,即可精确得到损坏像素的定位模板,在修复中不再需要人工干预。     

医学细胞图像的空间域改进平滑滤波算法

为了更加准确地完成医学细胞图像的检测,针对图像预处理过程中存在的边缘模糊、图像色变和图像形变的缺陷,研究了改进型平滑算法,利用邻域平均和中值滤波相结合的方法对图像进行平滑滤波处理.基于标准图像的实验结果证明,这一新算法在实现去除噪声的同时,既克服了邻域平均法处理后图像边缘模糊和图像色变的缺点,也克服了中值滤波法处理后图像形变的不足.     

基于LLE的边缘保持图像平滑算法

现有全局优化算法都使用不同范数约束输出图像梯度来实现图像平滑,但会牺牲图像中的弱结构信息来达到较好的平滑性能,导致输出图像出现颜色失真和细节模糊的情况。针对上述问题,提出一种基于LLE的边缘保持图像平滑算法(edge preserving image smoothing algorithm based on LLE,Ep-LLE),引入局部线性嵌入(LLE)的思想作为优化函数的正则化项并采用L₂范数进行惩罚。该方法利用图像局部区域内像素存在的相互关系,通过约束局部相似以实现图像平滑任务。最后通过各个算法的实验对比验证,基于LLE的边缘保持图像平滑算法能在实现图像边缘保持平滑的同时,保留图像局部结构特征,并有效避免区域内颜色一致导致的边缘阶梯状现象,避免图像颜色失真。     

基于粗糙集理论的图像平滑算法研究

基于粗糙集理论,针对高斯噪声和脉冲噪声,分别采用高斯模板和中值滤波技术,提出了图像平滑算法.这两种算法在去噪的同时,都能够很好地保持图像细节,并且简单易行、处理速度快、使用范围广.通过实验,该算法对灰度图像和彩色图像的处理效果较之传统的处理方法,质量上有较大的提高.     

Linux下多线程的视频图像平滑度评价算法

视频图像的平滑度评价算法是对视频质量评价的重要指标。平滑度与视频运动信息相关,具有计算量密集和实时性特点。随着流媒体业务的快速发展,传统的评价算法不能满足现状,为了对视频图像质量进行大规模处理,在现有的平滑度评价算法上,提出在Linux环境下处理视频图像,采用多线程技术实现该算法程序。试验结果证明:在Linux环境下实现的多线程算法比传统的串行算法提高了10倍的效率,在大规模计算密集型任务有具大的潜力。     

基于二维小波分析和中值滤波的图像平滑处理

首先通过分析二维离散小波分解与重构的实际算法,及其中值滤波在图像处理中的原理和特点,总结出中值滤波容易去除孤立点、线的噪声、二值噪声等,并能很好地保持图像边缘。然后通过编程实现图像平滑处理,在图像边界轮廓过渡、图像消噪方面收到很好的效果。     

改进的基于粗糙集的图像平滑

为了取得更好的图像平滑效果,研究了一个改进的基于粗糙集理论的图像平滑方法,即以传统的选择式掩模平滑处理方法的思路为基础,给出了改进的基于粗集理论的图像平滑的具体实现方法。该方法首先通过像素点的RS近似相似度来判断像素所属的掩模,然后对图像进行平滑处理。该方法在完成去除噪声功能的同时,不仅较好地保持了细节,而且增加了图像的对比度,试验结果表明,该方法较传统的预处理方法处理的图像,质量上有所提高。     

基于改进Renyi熵的运动目标图像提取仿真

运动目标图像提取有助于通过计算机视觉实现复杂变化背景下的图像细节分析,现有图像提取方法通常针对某一类图像作为研究对象,致使应用场合受到一定限制。针对运动目标图像的提取应用,提出了改进Renyi熵的运动目标图像提取方法。首先利用直方图对运动图像的YCbCr颜色概率进行估算,根据图像YCbCr颜色计算Renyi熵,然后设计相应的目标函数来确定阈值,并结合中值处理提高算法的抗噪声性能,最后对颜色的Y、Cb与Cr通道分割得到原始中心点,利用迭代处理更新中心点,并搜索出像素的边界阈值,从而实现运动目标图像的提取。通过仿真,分别从提取时间、计算熵值、以及目标图像识别率多个方面进行比较验证,证明了提出的改进Renyi熵的运动目标图像提取方法能够有效应对运动图像复杂多变的背景,提高了处理速度与提取准确度,具有较好的抗干扰能力。     

复杂背景图像中检测动目标的一种方法

该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测。首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心。整个目标检测方法简单、有效,便于用硬件快速实现。文中给出了实验结果。     

基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制

针对虚拟视点绘制中由于区域暴露引起的空洞问题,提出一种基于图像金字塔修复的虚拟视点绘制方法.利用视点变换方程生成虚拟视点,对含有空洞的视点采用图像金字塔修复进行处理,设计含有深度项的权值函数,在深度的约束下进行高斯加消零的滤波和下采样,对低分辨率图像的上采样,利用采样的图像信息对空洞进行填充.实验结果证明,该方法得到图像的主观视觉效果和峰值信噪比计算结果优于传统的非对称高斯滤波算法,且图像绘制的虚拟视点不失真,可抑制物体边缘处的伪像生成.     

基于顺序形态滤波的外运动小目标检测

针对约外图像中运动弱小目标的检测问题,本文提出了基于顺序形态滤波的小目标检测方法,并给出了具体算法。目标检测分两步进行,首先利用顺序形态滤波抑制背景,检测出候选目标的位置,并对候选目标进行区域分割,最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标,作者通过实验比较了该方法与传统高通滤波方法在抗噪声性能,背景抑制性能以及抑制虚警目标性能的差异,实验结果表明,顺序形态滤波法在这三个方面都优于高通滤波法,它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标。     

人员图像跟踪过程中多人交叉区域防丢失方法

研究运动目标的图像准确跟踪问题.在随机图像跟踪过程中,画面中出现的图像人物是不定的,图像中目标与随机目标经常同时交叉出现,多目标区域的相似性会造成跟踪帧画面出现多目标特征区域干扰.传统的图像目标跟踪方法以图像关键兴趣区域里的目标特征为基础,一旦图像中出现多目标区,跟踪模型会陷入重复选择,跟踪丢失.提出采用尺度动态变换的运动目标跟踪方法.根据衰减相关理论,提取运动目标关键帧图像,为运动中的交叉多目标跟踪提供依据.利用尺度动态变换方法,对人物交叉画面中运动目标关键帧多目标区进行背景分离处理,实现运动目标的分离跟踪,防止跟踪丢失.实验结果表明,利用改进算法进行运动目标跟踪,能够有效提高运动目标跟踪的准确性,抗击由于画面突变对跟踪结果造成的干扰.     

图像插值的自适应邻域滤波方法

图像待插像素用其邻域内连续方向上像素的Tyler展开可以得到较好的近似,但是沿着灰度连续和不连续方向(跨越图像边缘方向)的Tyler展开近似的线性平均会增加图像边缘宽度,引起图像边缘的视觉模糊以及产生锯齿边缘。为此,通过一个与灰度距离相关的权函数,自适应选择待插像素邻域内的Tyler展开,提出一个邻域滤波图像插值方法。与待插像素位于图像边缘同侧的像素权函数的值较大,像素的Tyler展开被选择为待插像素的近似;反之则权函数的值较小,像素的Tyler展开不用作待插像素的Tyler展开。实验结果表明,该方法避免了跨越图像边缘的Tyler展开的线性平均,可减小插值图像边缘的宽度,增加边缘斜坡坡度,从而获得清晰的插值图像边缘。     

TTCAN协议静态调度算法研究与仿真

TTCAN已经被广泛应用于汽车控制系统的实时通讯协议.TTCAN协议的研究目标主要是通过优化周期性通讯任务的调度方法,以便满足系统的实时信号传输的要求.针对TTCAN协议周期性和非周期性通讯任务的特点,采用最优调度法研究和改进了基于状态模型的TTCAN调度算法,并且利用Simulink中的Stateflow工具建立了TTCAN静态调度算法的仿真模型,仿真结果较好地验证了改进算法在通信实时性和带宽利用率方面的优势.仿真模型的建立为TTCAN协议的应用研究提供了重要的参考价值.     

SAR图像线特征提取方法的仿真

雷达图像的线条特征提取算法一般分为三步:首先作图像预处理,然后采用特定的边缘检测算子提取边缘点,最后形成各种有意义的线条特征。本文采用两步检测算子来直接检测边缘点,不需要对图像进行预处理。首先用比率线探测器对SAR图像进行线特征的提取,然后用互相关探测器进行提取,最后融合二者的结果。本文对该算法进行仿真,证实了该算法能够很好的提取图像的线特征。     

时空数据库移动点轨迹建模

时空数据库的移动点轨迹建模技术是近年来是时空数据库研究热点之一.本文在给定一系列时空数据库移动点的信息,找出实际应用中时间更新阈值和空间距离阈值,结合移动点时空模型和数学上线性回归的建模思想,建立一种新的支持过去、现在、未来的移动点轨迹模型,并有效地预测了移动点在某一时间阈值内,移动点的运动趋势及范围.