基于结构张量方向引导的改进的Image Quilting图像风格迁移算法

传统的Image Quilting算法在进行块拼接时没有考虑到目标图像的方向场特征的变化,所以传输的纹理不具备方向性特征。针对传统算法的不足,本文提出了一种基于目标图像结构张量方向引导的改进的Image Quilting图像风格迁移算法,从而使得图像风格迁移时不仅保证了颜色及纹理特征能准确传输到目标图像中,同时通过方向场引导,确保了方向信息也能合理传输到目标图像中,同时本文运用图像内容融合技术确保目标图像的形状,边缘,内容等信息较好的留存于渲染图像中。实验表明,改进后的算法能够取得更好的图像风格迁移效果。     

一种改进的纹理合成算法

基于已有的纹理合成算法,提出将单象素点的纹理合成改进为矩形纹理区域的合成,以加速合成过程,匹配矩形纹理区域时采用提取纹理结构信息的方法来实现,取得了较好的合成结果.实验结果表明,改进的算法无论在合成速度和合成质量上都有较大的提高,对于大纹理的合成,速度更快,而且有广泛的适用性.     

图像纹理合成的研究应用

在此介绍了纹理和纹理合成的基本概念,给出了纹理合成常见的几种算法,通过分析块拼接纹理合成算法,对块拼接纹理合成算法进行改进,将块拼接的原理应用到图像拼接上,并对象素加入与人视觉有关的权值进行接缝处理。实验结果表明,该方法简单实用,对于基本的由不同方位拍摄的图像都可以通过该算法进行拼接,并通过对接缝处的处理,取得了较好的结果。     

小波变换在纹理图像分割中的运用

在纹理图像分割的研究领域中j基于人类视觉感知特性的图像分割方法是一个重要的新研究方向,在许多领域都有广泛的应用.基于小波分析理论,实现了图像的纹理分割.该算法首先对原始图像实施二维多分辨率小波分解,得到特征图像;然后对其直方图进行一维小波变换和多阈值选择,生成区域图像.实验表明,通过调整参数:一维小波分解级数S和模糊阈值,能得到图像的最佳纹理分割.     

基于区域纹理合成的图像修补算法

针对传统修补技术在图像恢复中出现的纹理模糊现象,该文根据纹理合成技术,提出了一种区域纹理合成的修补算法。算法根据破损点邻域特征选择模板,去除模板内的破损点后进行匹配,在搜索范围内寻找最佳匹配点。该文采用由边缘向中心逐步推进的修补次序,提高破损区域内纹理结构延伸方向的正确性以及连续性,避免出现纹理模糊现象。算法能够适用于多种性质的纹理,在处理真实图像时使人在视觉上获得满意的效果。     

复合MRFM在纹理合成及压缩中的应用

马尔可夫随机场模型(Markov Random Field Model: MRFM)是一种比较有效的纹理合成方法。但MRFM的稳定性条件非常苛刻,寻找一个稳定的MRFM去合成纹理图象是很困难的,且常常得不到稳定的MRFM。本文将从这个问题出发,提出一种修正的MRFM,称之为复合MRFM。这是一种绝对稳定的级联形式的MRFM,它适用于随机纹理及大部分自然纹理的合成及数据压缩。采用此种模型时,无需再去寻找最佳模型支持域。     

基于K-D树加速的方向纹理合成算法应用研究

本文设计的算法在Wei和Levoy的思想基础上首先采用结构张量计算出引导图像的方向场,其次在方向场的引导下对样本纹理进行旋转,最后采用基于K-D树加速的邻域相似性查找方法进行纹理合成,取得了良好的实验效果.本文设计的算法不仅可以应用于方向纹理合成领域,同时也可运用到铅笔画模拟绘制渲染等相关领域.     

融合纹理特征与螺旋状搜索聚类的超像素分割算法及应用

针对传统SLIC(simple linear iterative clustering)超像素分割算法没有综合考虑图像的纹理信息特征,导致对边缘信息较强和纹理复杂的图像进行超像素分割时,出现边缘检测不灵敏,分割效果不理想的问题.提出了把原图像先经过噪声抑制提取出纹理特征分量,构建以颜色特性、纹理特征和空间位置特征相融合...     

一种快速块拼贴纹理合成算法

提出一种改进的基于样图的块拼贴纹理合成算法.针对拼贴纹理块时产生的局部性边界不匹配现象,用图的切割算法寻找块重叠区域的最优拼接路径,有效地提高了纹理合成质量.同时采用多分辨率图像金字塔构建输入纹理图像,并结合螺旋线搜索策略和加速算法提高纹理合成速度.     

LTE系统中的可配置多核并行FFT算法

在LTE系统中,上行链路采用单载波频分多址技术(SC-FDMA),下行链路采用正交频分多址技术(OFDMA),在这两种技术的实现过程中,快速傅里叶变换(FFT)都有着重要的应用。为了提高FFT算法的计算效率,进而提升LTE系统的性能,本文提出了一种基于多核并行处理的点数可配置FFT算法,然后基于硬件实现平台的特点利用OpenMP并行编程语句在PC上对算法进行仿真,最后在FPGA上使用可配置软核MicroBlaze和逻辑资源实现了以上设计。仿真和实现结果表明,在多核环境下计算效率提升显著,尤其在大点数情况下,这对提升整个LTE系统的性能而言是非常有意义的。     

一种基于变差函数的纹理图像分割方法

本文基于变差函数提出一种图像纹理分割的新方法.由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性,因而能很好的表达纹理图像的特征.文中算法根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割,实验结果表明它对纹理图像分割与识别是十分有效的.     

分布式并行计算在超分辨率图像增强中的应用

主要介绍了分布式并行计算在超分辨率图像增强领域中的应用,超分辨率图像增强是指在不升级现有采集设备、不增加传输带宽的情况下,对现有1080P的视频内容通过软件方法提高图像分辨率,从而使图像达到4K的画面质量.由于超分辨率图像增强技术需要强大的计算能力支持,研究了分布式并行计算环境下的超分辨率图像增强系统的搭建以及性能对比测试,得出了分布式并行计算技术可以成百倍地提升超分辨率图像增强处理能力的结论,在实际应用中可大幅提升4K内容的生产能力.     

纹理特征在多光谱图像分类中的应用

文中介绍了几种纹理特征提取方法，并将图像中的纹理信息作为重要的特征参与多光谱图像分类的过程，通过与单纯基于像元光谱信息的分类结果的比较，证明了此方法可以改善分类的效果。     

多传感器图像融合技术的军事应用

给出了面向军事应用的多传感器图像融合的基本原理和方法,综合分析了不同方法的特点,进而对其未来发展方向进行了展望.     

显微图像处理技术在病原体检测中的应用

为了缩短目前人工初筛镜检诊断淋病存在的诊断周期,提高诊断准确率,降低检验成本。本文将图像处理技术用于淋病病原体显微图像的处理,在对图像进行预处理和序贯分割的基础上,标记多形核白细胞和淋球菌,实现了淋球菌的自动计数和淋球菌与多形核白细胞的定位,从而为淋病病情的诊断提供了依据。     

基于流处理器的图像并行处理系统及其算法流化研究

为了解决图像处理中计算量大、处理速度慢的问题,提出了一种基于流处理器的图像并行处理系统.该系统采用Strom1系列SP16HPG220流数字信号处理器构建硬件平台,根据流处理器体系结构特点建立了流程序模型,并参考图像处理实际需求选取具有代表性的灰度变换与Sobel算子进行算法并行性分析与算法流化,利用流化过的算法与传统算法进行了对比实验,实验结果表明,灰度变换加速比为199,Sobel算子边缘检测加速比为175,满足机器人系统对图像处理实时性的需求.     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将同态滤波增强与控制标记符分水岭相结合的分割策略.该方法先进行同态滤波增强预处理,再采用改进控制标记符的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,提出的算法很好地抑制了过分割,实现了有意义的医学图像区域分割,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,并且能够适应医学图像分类与信息提取的需求.     

比例误差扩散算法在数字图像处理中的应用

数字图像可看成是一个二维数组,是便于计算机处理的一种图像的表示形式。因此它是离散、量化的灰度-像素的集合。针对不同的图像成像存在的问题,采用不同的算法对二维函数进行处理,能得到一组新的不同的灰度-像素的集合,基于MATLAB的数字图像处理技术目前在电子成像及视频设备领域中有着广泛的应用。例如LED显示器中,采用一种基于MATLAB技术的比例误差扩散算法对数字图像进行处理,大大改善了图像的成像及显示的质量。     

浅析R语言并行计算在大数据分析中的应用

介绍了当今最流行的统计编程语言R语言,描述了R语言向量化计算思想以及其并行计算的软件包的使用过程,探讨了R语言在大数据分析中的应用.