图像降噪的自适应高斯平滑滤波器

作为去除图像中噪声的图像增强技术,常用的图像平滑方法在提高局部信噪比的同时,也使图像产生模糊。为克服上述缺点,引入了自适应高斯滤波器,它结合了高斯滤波器和梯度倒数加权滤波器的特点,同时考虑了图像局部的空间距离和像素距离,以确定参与局部平滑的像素及其权值。该滤波器算法牺牲了简单平滑滤波器的计算性能,但很好地保留了图像的局部特点,特别是边缘和细节。实验比较了该方法与其他常用滤波器的性能,结果证实了该方法的有效性。     

一种异性扩散的自适应平滑滤波算法

固定尺度的高斯滤波器对图像中的所有像素使用相同的加权系数,在平滑噪声的同时也模糊了边缘信息,影响了后期的边缘定位和提取,为此提出了一种异性扩散的自适应仿高斯滤波器,通过计算当前像素与周围像素的灰度梯度,预判该像素类型（噪声点或是边缘点）,并根据像素点类型和梯度生成自适应的、各向异性的加权系数,通过多次平滑迭代实现权重的异性扩散。实验结果表明,该滤波算法具有平滑噪声的同时保留并锐化边缘效果。     

2D转3D处理中深度图超平滑处理算法的研究与硬件设计

该文研究了一种2D转3D处理中深度图超平滑处理算法,本算法在加权平均滤波器的基础上引入像素相关度,对平滑窗内的像素点进行选择,减少了区域外的点对中心像素的影响,有效解决了均值滤波器能引起区域边缘模糊的问题。同时,使用verilog语言实现了此算法,并且通过modelsim仿真软件进行了仿真。     

一种新的图像混合自适应滤波器*

为了更好地滤除图像中多种类型的噪声污染,提出了一种新的图像混合自适应滤波器。该滤波器首先基于图像中每个像素八个方向上的基本梯度,及其3×3邻域窗口像素的结构和连通特性,提出了九条像素类型判别规则,把图像中的像素划分为脉冲噪声污染像素、边缘或细节像素和平滑区像素三类;然后,采用不同的子滤波器对这三类像素分别进行处理。同时,滤波器处理窗口的尺寸根据其处理像素的邻域结构和连通特性自适应选择。实验结果表明,提出的滤波器不仅能够有效滤除图像中多种类型的噪声,而且具有良好的边缘细节保持能力,性能优良。     

一种有效的虹膜定位及睫毛检测方法

提出一种有效的虹膜定位及睫毛检测方法。通过把眼睛图像中分割成小的矩形区域,利用找到的这些矩形区域像素平均最小值把眼睛图像进行二值化,找到虹膜区域的内边界;以瞳孔的质心为参考点,在其左右的扇形区域内分别使用修改后的Daugman的检测算子,找到像素值变换大的位置,进而定位出虹膜的外界;使用Gobor滤波器和窗口移动法对睫毛进行有效的检测。通过对大量虹膜图像的实验表明,该方法取得了非常好的结果。     

基于MATLAB线性平滑滤波器的设计

本文采用MATLAB进行线性平滑滤波器设计。结果表明,线性低通平滑滤波器可以有效的消除噪声,当所用的平滑模板的尺寸增大时,消除噪声的效果增强,同时所得的图像变得模糊,细节的锐化程度逐步减弱。     

基于Quaternion-Gabor小波运动估计的深度图获取技术

深度图是“二维视频+深度图”格式3D显示器的关键技术所在。在对四元数及Gabor滤波器进行研究的基础上提出了基于Quaternion-Gabor小波运动估计的深度图获取技术。通过计算普通视频运动图像的全局运动向量,估计出图像背景运动模型,获得图像运动场,最后分离出图像的前景与背景,从而得到图像的深度图。将普通的Gabor滤波器扩展到Quaternion-Gabor滤波器,不仅把图像变换到频率域获得额外的信息,而且可以对每个像素的RGB分别独立滤波。实验结果表明,使用Quaternion-Gabor小波运动估计方法得到的深度图变化很平滑,边缘更突出。     

自适应尺度的双边纹理滤波方法

目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构,但是所用的矩形片边长是单一尺度的,这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此,提出一种自适应尺度的双边纹理滤波方法。首先,通过对局部区域进行统计分析,从给定候选值中自适应地为每个像素选取合适的矩形片边长,对于均匀的纹理区域,选取较大的矩形片边长,对于邻近特征边的区域选取较小边长;其次,利用自适应的矩形片边长计算引导图像;最后,对原始图像进行引导双边滤波。实验结果表明,所提方法能够在保持图像结构的同时更好地平滑纹理。     

强边缘提取网络用于非均匀运动模糊图像盲复原

基于深度学习的非均匀运动图像去模糊方法已经获得了较好的效果. 然而, 现有的方法通常存在对边缘恢复不清晰的问题. 因此, 本文提出一种强边缘提取网络(Strong-edge extraction network, SEEN), 用于提取非均匀运动模糊图像的强边缘以提高图像边缘复原质量. 设计的强边缘提取网络由两个子网络SEEN-1和SEEN-2组成, SEEN-1实现双边滤波器的功能, 用于提取滤除了细节信息后的图像边缘. SEEN-2实现L₀平滑滤波器的功能, 用于提取模糊图像的强边缘. 本文还将对应网络层提取的强边缘特征图与模糊特征图叠加, 进一步利用强边缘特征. 最后, 本文在GoPro数据集上进行了验证实验, 结果表明: 本文提出的网络可以较好地提取非均匀运动模糊图像的强边缘, 复原图像在客观和主观上都可以达到较好的效果.     

基于模糊形态学的应变片去噪

抑制应变片图像采集和传输过程中的噪声,是实现应变片识别和精确安装的关键技术,针对形态学去噪时会导致图像细节模糊的特性,本文引入模糊形态学,根据隶属度来对图像进行划分,将分类的图像像素值分别进行对应的模糊形态学操作,然后在此基础上再对整幅图像进行模糊形态学的开闭平滑来实现对图像的去噪滤波。仿真实验证明该方法可以有效的去除噪声,而且不会对图像的边缘细节造成模糊。     

结合Canny和距离变换的矩形模式特征提取方法

提出了一种图像矩形模式特征提取算法。首先利用Canny算子对图像纹理敏感特性求取图像的Canny边缘;对Canny边缘结果计算其距离变换图,可有效减小纹理复杂区域对后续矩形模式特征提取的影响;然后对距离变换图进行掩膜卷积,对其结果进行聚类,获得矩形模式特征的中心;最后利用几何约束求解出矩形模式特征的四个顶点。实验证明了该算法有效可行,特征定位精度在真实图像上可达1.3像素。     

基于纹理分析的保细节平滑滤波器

平滑去噪是图象处理中一个重要课题,但是以往在处理平滑去噪问题上一直存在平滑和保细节的矛盾。为解决此问题,提出了一种基于纹理分析和保细节平滑滤波器,该滤波器采用了多尺度多方向的模板,并利用纹理分析等手段,同时根据图象各部分特性,通过自适应地选择模板来进行平滑滤波,该算法兼顾了降噪和保细节两方面要求。实验结果证明,该算法实现简单,计算速度快,且效果优于其他几种常用的保边界平滑算法。     

一种快速模糊图像边缘检测算法

针对传统模糊方法处理速度慢的弱点,该文建立了一种新的快速图像处理算法,包括模糊图像增强、模糊平滑和模糊边缘检测,该方法利用相应算法建立快速查找表,通过简单的查表运算,大大提高了图像处理速度。所提方法的快速性和有效性在B-超图像应用后得以证明,并取得了比其他处理方法好的效果,为这种新的快速模糊图像边缘检测算法在B-超临床应用打下基础。     

不完全投影数据图像重建的ART算法研究

ART算法是一种经典的图像重建方法,适合于不完全投影数据重建。为了提高重建速度,通常对权因子进行简化,其结果是在重建图像中普遍存在椒盐噪声。提出了一种改善重建质量的方法,在每次迭代后对重建图像进行有选择的平滑,将平滑结果作为下一次迭代的初值,其特点是将图像处理和图像重建相结合。仿真实验表明该方法非常有效,不但提高了重建质量,而且克服了利用Box模板进行平滑所造成的图像模糊现象。     

Fuzzy vector median-based surface smoothing

This paper proposes a novel approach for smoothing surfaces represented by triangular meshes. The proposed method is a two-step procedure: surface normal smoothing through fuzzy vector median (FVM) filtering followed by integration of surface normals for vertex position update based on the least square error (LSE) criteria. Median and Order Statistic-based filters are extensively used in signal processing, especially image processing, due to their ability to reject outliers and preserve features such as edges and monotonic regions. More recently, fuzzy ordering theory has been introduced to allow averaging among similarly valued samples. Fuzzy ordering theory leads naturally to the fuzzy median, which yields improved noise smoothing over traditional crisp median filters. This paper extends the fuzzy ordering concept to vector-based data and introduces the fuzzy vector median filter. The application of FVM filters to surface normal smoothing yields improved results over previously introduced normal smoothing algorithms. The improved filtering results, coupled with LSE vertex position update, produces surface smoothing that minimizes the effects of noise while simultaneously preserving detail features. The proposed method is simple to implement and relatively fast. Simulation results are presented showing the performance of the proposed method and its advantages over commonly used surface smoothing algorithms. Additionally, optimization procedures for FVM filters are derived and evaluated.     

三维医学图像分割与可视化研究

本文提出了一种利用三维图像的灰度和形状信息进行三维图像分割以及在此基础上的构造等值面的方法，首先对三维图像进行阈值分割，获得三维二值图像，在预处理阶段，利用三维形状腐蚀消除感兴趣组组织与其它组织的弱联系，然后对三维二值图像进行三标记，得到腐蚀后的组织，对其三维形态扩张，获得感兴趣组织的三维模板，将模板与阈值分割图像求交，从而分割出三维组织，根据分割后的三维二值模板，构造出有一定厚度的模糊边界，然后     

面向图像角点特征取证的人工智能检测仿真

角点是展现局部图像特征的关键要素,但传统图像角点特征取证检测方法精度低,无法有效的解决角点特征图像中模糊、缺失等问题.为此,对面向图像角点特征取证的人工智能检测进行研究.通过在不同干扰情况下对图像做简化处理,完成特征取证.采用掩模平滑方法将提取出图像角点做增强处理,最后利用人工智能中链码和与差算法对图像做检测.结果表明...     

图象平滑与边缘检测的模糊向量描述

本文对噪声和边缘的统计特征进行了分析，提出了以Ｐ１（ｉ，ｊ），Ｐ２（ｉ，ｊ）和Ｐ３（ｉ，ｊ）作为边缘、噪声和非边缘非噪声的尿属函数，并在此基础上建立它们的特征描述向量。借助于该特征向量，将图像平滑和边缘检测转化为一个模式识别的问题，从理论上讨论了解决图像处理中长期存在的去噪和保持边缘细节的折衷问题的思路，并构造了基于模糊模式识别的图像边缘检测和滤波的基本框架。     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

针对椒盐噪声的开关模糊滤波器

自适应中值滤波随着椒盐噪声密度增加滤波图像细节损失较大。在开关滤波和自适应中值滤波的基础上提出了开关模糊滤波（SF）。SF用Max-Min算子检测噪声点,然后根据滤波窗口中正常点数量以均值方法或者T-S模糊方法去噪。仿真实验表明,开关模糊滤波比自适应中值滤波能更好地保护边界和细节。开关模糊滤波在消除噪声和细节保护之间取得了良好的平衡。