一种改进的灰度图像修复算法

针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。     

一种改进的快速图像修复算法

目前基于结构的图像修复算法中,基于快速行进的图像修复算法能够简单快速的修复数字图像中的破损区域,但是修复效果一般,特别是边缘区域的保持效果较差.在快速行进算法中引入了梯度权函数和距离权函数,通过对邻近点的加权计算进行排序,然后按权值大小对破损区域进行逐步修复,并利用梯度排序对边缘进行保持.实验结果表明该算法修复效果要优...     

一种基于全变分模型的图像修复改进算法

为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。     

图像放大的改进算法

本文首先介绍两种常用的图像放大方法：邻域插值和双线性插值。在此基础上提出了一种双线性的改进算法，实验结果表明它优越于邻域插值和双线性插值。     

图像旋转的改进算法

首先证明了矩形与其外接矩形或内接矩形中心重合这一例题，并据此推导出图像旋转任一有度后可直接显示在屏蔽上的一种坐标变换公式。     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想.为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法.首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;...     

改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中;利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优,实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高,并有效地解决了分水岭算法的过分割问题,分割结果更加符合人的直观视觉特性,是一种有效、准确且实用的图像分割方法。     

基于偏微分方程的图像修复算法

针对TV模型修复算法只沿梯度垂直方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应,迭代效率低,易产生假边缘的缺点,分析比较了TV图像修复模型的性能,提出了一种改进的图像修复算法。该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,提高了迭代效率。实验结果表明,该算法与TV模型算法相比,在具有同样修复效果的前提下,避免了阶梯效应并优于TV模型的修复速度。     

上下文信息多样聚合的图像修复算法

为解决现有算法修复大面积、不规则语义缺失图像时存在结构扭曲和纹理模糊的缺陷,提出了一种基于上下文信息的多样聚合图像修复算法。首先,用编码器提取待修复图像的信息,估计缺失内容,经纹理信息生成模块融合来自各种感受野的上下文信息,增强缺失区域的结构与纹理信息;然后,经解码器恢复原始图像特征;最后,使用掩码匹配鉴别器对生成图像进行鉴别训练,结合对抗损失、重建损失、感知损失和风格损失共同优化模型,促进生成器合成清晰的纹理。在公开数据集上,对所提算法进行训练和测试,实验结果表明,修复随机不规则大面积语义缺失图像时,所提算法可得到比对比算法更清晰合理的结构和纹理细节,其峰值信噪比和结构相似度等客观指标均优于对比算法。     

一种改进的图像旋转算法

在图像处理中,有时需要对图像进行旋转变换,但是图像在小角度多次旋转变换后,会产生失真．改进的算法是在图像旋转过程中先将图像旋转回原始的位置,再旋转到目标位置．利用该算法对图像进行多次旋转变换实验,实验结果表明,与以步进方式的旋转算法相比,改进算法在旋转的同时较好地保持了图像的细节信息,减小图像的失真．     

电离层层析图像重建的改进算法

针对电离层层析图像重建数据不完全的关键问题.文中利用最速下降法对投影数据进行预处理,利用乘法代数重建算法进行图像重建.算法将迭代初始值的确定与图像优化重建过程统一起来,减少了初始值对重建结果的影响.数值计算及实测数据重建结果表明,该混合算法减少了投影数据不完全对重建结果的影响,有效提高了电离层层析成像质量.     

基于Kinect相机的深度图像修复算法

针对Kinect相机获取深度图像存在空洞和噪声的问题,提出了一种基于联合双边滤波和中值滤波相结合的深度图像处理方法.将Kinect获得的彩色(RGB)图像和深度图像裁剪对齐,利用联合双边滤波器修复深度图像中的空洞,用中值滤波器滤除噪声.实验结果表明:与其他方法相比,所提算法能够有效填充深度图中的空洞区域,并去除图像中的...     

人脸图像风格迁移的改进算法

图像风格迁移是对给定的输入图像,采用计算机手段自动将任意其他图像的风格迁移到输入图像中,使两者风格完全相同,但保持原图像内容不变.本研究通过实验发现,当这种风格迁移用到人脸图像时,由于嘴唇、眼睛等部位对空间位置差异比较敏感,容易导致风格迁移效果失真.基于DPST (deep photo style transfer)算法,提出对空间差异鲁棒的人脸图像风格迁移的改进算法,通过将输入图像和风格图像各部分语义的分割内容在深度卷积神经网络中特征图通道间的归一化互相关最大化,对风格图像进行对应的仿射变换,每个分割区域都以对应的空间变换后的样式图像作为样式参考,有效减轻了输入图像和风格图像各部分语义分割内容在空间上存在较大差异时产生的重影.选取空间差异较大的输入图像与风格图像,对新算法和原DPST算法以及其他基准算法进行对比实验,结果表明,当两张图像各语义分割内容在空间位置相差较大时,新算法仍能产生较好的效果,鲁棒性更佳.     

改进SRGAN的图像超分辨率算法

SRGAN算法虽然具有许多优点,但也存在图像重建效果不够好、参数数量庞大、激活函数表现较差等问题。为此,本文提出一种基于SRGAN的图像超分辨率算法SRGAN-E。该算法首先删除BN层,提高图形的重建效果;再在原生成器模型中加入一维卷积注意力机制,使得图像在重建过程中更加关注上下文信息并减少网络模型中生成器的参数;将SRGAN算法鉴别器模型中的LeakyReLU函数改为Mish函数,以提升鉴别器的性能。实验结果表明:对比SRGAN算法,改进后的SRGAN-E算法在4个测试集上PSNR的平均值增加了0.345,SSIM的平均值增加了0.009;SRGAN-E算法的生成器参数数量与SRGAN算法相比,减少了1 388个。SRGAN-E算法不但提高了图像的重建效果而且还减少了模型参数。     

改进的指纹图像参考点定位算法

针对Hong和Jain提出的指纹图像参考点定位算法的不足提出了指纹定位算法的改进方案，利用复数滤波器对指纹脊线方向场进行滤波来定位指纹图像的参考点，并通过在FVC2000标准指纹数据库上的对比实验，验证了该改进算法的有效性．     

基于改进Harris的图像拼接算法

针对传统Harris角点检测算法进行改进,提出了一种基于改进Harris的图像拼接算法.首先,通过修改角点响应函数,引进8邻域比较以及圆形非极大值抑制窗口,采用NCC算法对检测出的Harris角点进行粗匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配,最后对匹配图像进行图像融合,完成图像拼接.仿真结果表明,该算法提高了图像拼接的准确性、稳定性和鲁棒性,能够达到无缝拼接,具有优良的实用性.     

基于Beta样条函数的图像滤波模板

图像滤波模板是图像处理的重要内容，该文应用Beta样条函数作平滑函数构造出图像滤波模板，它具有B样条函数及B样条函数图像滤波模板的优良特征，并且它可以通过两参数的调节来获取满意的模板。     

基于改进的分水岭算法的图像分割

考虑到分水岭算法存在过分割问题,本文提出一种有效解决方法。在图像预处理过程中首先对图像进行中值滤波来消除部分噪声;然后采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对梯度图像进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除了噪声和图像细节。在此基础上对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。实验结果表明该方法能够较好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,降低了分割的复杂性。     

图像修复问题的低秩对偶逼近算法

为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用低秩对偶逼近提取可用信息以修复缺失像素.实验表明,新算法能够准确地优先修复显著性结构,且对多种类型的缺失均具有较好的修复效果.