基于纹理复杂度的自适应分数阶微分算法

图像分数阶微分算子具有较强的纹理细节信息增强能力,但最佳分数阶微分的阶数需要人为指定。为此,分析传统的分数盒维计算方法并对其进行改进,提出一种基于纹理复杂度的自适应分数阶微分算法。选择可以表示纹理细节复杂程度的分数维作为参数,自适应确定微分的阶数。实验结果表明,改进算法提取图像边缘的效果较好。     

一种改进的双边滤波图像去噪算法

双边滤波亮度相似度因子仅受[σr]一个参数的约束,很难准确辨析图像平滑区域及细节丰富区域的纹理信息,不能较好地保留纹理细节信息。基于此,提出一种自适应分数阶微分与双边滤波相结合的图像去噪方法。在双边滤波算法的基础上,通过分析局部纹理特征,计算频率变化梯度和幅值变化特征,建立幅值频率非线性指数模型,自适应地选择每个像素点对应的分数阶阶次[v,]构建分数阶微分掩模算子。实验结果表明,改进的双边滤波算法能够在图像滤波的同时实现纹理细节地保留/增强,获得较好的滤波结果。     

数字图像的Caputo分数阶微分增强

为了提高图像的对比度,提出一种基于Caputo定义的分数阶对比度增强算法.首先给出分数阶Caputo定义的分数阶方向微分和数值计算方法,并推导了8个方向的分数阶微分模板;用8个方向的微分均值替换该点原像素值,得到增强后的图像;最后证明了二阶Laplacian算子是文中方法的一个特例.实验结果表明,该方法能明显地改善图像的对比度,突出图像的细节信息,增强后的图像具有较好的视觉效果.     

基于自适应Riesz分数阶微分的雾天图像增强

为了提高雾天图像的清晰度,解决分数阶微分阶数取值的单一性问题,提出了一种新的自适应分数阶微分的图像增强方法。基于具有六阶精度的Riesz分数阶微分的近似计算公式,构造了一种新的高精度分数阶微分掩模——RH算子,并对其进行改进,形成了IRH算子。针对图像局部特征建立了分数阶微分函数,提出了一种分数阶微分选取准则,实现了阶数逐点自适应选取的方法。结合IRH算子,形成了自适应IRH图像增强算法。对于彩色图像,由于RGB空间各通道之间独立性低,对各通道增强后再叠加可能会出现颜色失真,因此将图像由RGB空间转化到HSV空间且只对亮度通道进行增强处理。选择一组雾天图像进行了实验,并与Tiansi算子,基于分割的自适应分数阶微分图像增强算法以及自适应分数阶微分的复合双边滤波算法进行了比较,实验结果表明所提算法具有明显的增强效果,并且通过计算信息熵和平均梯度进一步表明了该算法的有效性。     

自适应非整数步长的分数阶微分掩模的图像纹理增强算法

图像纹理增强是计算机图形学、计算机视觉和模式识别等领域里的一个重要问题.通过分析分数阶微分原理和纹理图像的特性,提出一种自适应非整数步长的分数阶微分掩模算法,并将其应用于纹理图像增强中.利用图像纹理间的高度自相关性自适应地构建局部不规则的自相关掩模区域,剔除相关性较低的像素并降低噪声干扰;同时,突破传统分数阶微分数值计算采用单位步长的思想,分析不规则掩模区域的臂长特征,自适应地估计非整数步长;最后建立局部线性模型实现对非整数步长处的像素灰度值的准确估计,提高分数阶微分数值解的逼近程度.实验结果表明,该算法能够提高分数阶微分解析值的精确度,有效地增强了图像平滑区域中的复杂纹理细节.     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

基于分数阶微分差与高斯曲率滤波的边缘检测算法

应用梯度变化检测遥感图像纹理边缘信息时存在过检、漏检、错检和弱抗噪性等问题。为此,结合分数阶微分差和高斯曲率滤波,提出一种边缘检测算法。通过分数阶微分差运算对全色遥感图像的梯度场进行非线性增强,利用高斯曲率滤波平滑图像非线性扩散部分,并寻找正则化能量最速下降点,优化微分过程中的分数阶次和迭代次数,改善有噪图像的边缘信息提取质量。实验结果表明,该算法可抑制遥感图像纹理边缘提取过程中噪声非线性放大和扩散产生的背景伪噪声,保留图像纹理边缘信息,具有较好的图像增强和边缘检测效果。     

基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪

针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对算法中的各项参数进行自适应选择。实验结果表明,改进后的滤噪算法收敛速度快,迭代次数少,滤噪效果好,纹理保持能力强,且其检测滤噪效果能力的量化指标获得了很好的改善。     

基于自适应分数阶微分的医学图像增强算法

针对图像增强过程中,分数阶微分的阶数往往由经验或大量的实验来选择较优的值,不能实现自适应性,没有充分发挥分数阶微分的优良特性的问题,提出了一种基于图像局部梯度、信息熵和方差等3个与图像纹理相关的参数的自适应分数阶微分图像增强算法,并应用于一些相关的医疗图像中。依据信息熵和平均梯度等纹理分析的定量评定标准,对增强后的图像做了实验比较分析。实验结果表明,相对于所比较的算法,自适应分数阶微分算法能够在增强图像的边界和纹理部分的同时,能保留平滑区域的信息细节,同时获得较好的视觉效果。     

基于分数阶微分的超声斑点去噪

为了保留更多的纹理信息,构建了基于具有阻止扩散的梯度阈值k,和分数阶微分的阶数v平衡关系的分数偏微分方程的图像去噪模型,其有效结合了分数微积分理论和偏微分方程方法,并通过分数微分掩模算子实现了数值.超声体模信验和体内成像表明:基于分数阶微分的各向异性扩散方法可以提高组织的信噪比(SNR)和超声图像的质量.     

双边滤波与暗通道结合的图像保边去雾算法

目的 图像去雾领域越来重视去雾过程中对图像边缘细节的恢复和保护,针对现有主流的基于模型的有雾图像复原算法,基本都是对介质透射率进行直接求解,即先预估透射率,再细化抠图,运算量很大的问题,提出利用双边滤波方式进行介质透射率的间接求解,用以简化去雾算法时间复杂度。方法 利用双边滤波方式对介质透射率的求解,是先估算出较精确的大气散射函数及大气光值,然后间接求出透射率,其避免了采用软件抠图的方式对介质透射率进行细化的过程,提高了算法的时效性。结果 选取两组户外有雾图像进行实验,并从得出的透射率图、复原效果及运算时间进行了对比分析。本文算法能得到较为清晰的透射率分布图,并且改善了预估透射率图中的块状现象;本文算法对透射率细化的同时,还起到了平滑图像边缘的效果;耗时方面,本文算法对大小为608×456像素的图像恢复耗时为1.803 s。结论 本文算法对有雾图像进行全局清晰化处理的同时,重点恢复有雾图像的局部细节,复原结果能更好地保持图像边缘的效果,更适合运用到基于图像检测类的系统中去。     

细节感知的纹理滤波算法

目的 基于现有的研究提出一种细节感知的纹理去除算法,在去除图像纹理时,能够很好地保持图像的结构信息,尤其是诸如细长结构和边角信息等在其他方法中容易被模糊化的特殊细节。方法 首先,本文提出一种能够识别细长结构的结构检测方法,对细长结构进行检测并增强其结构特征。其次,为了估计每个像素点的最优滤波核尺度,改进原有的相对总变差模型,多方向寻找最小相对总变差,使它能够更好地区分纹理和边界,并且将边角信息从纹理中区分出来。然后,将检测出来的细长结构归一到改进的相对总变差的度量尺度上,估计滤波核尺度,生成引导滤波图像。这样就能够在平坦或有纹理的区域运用大尺度的滤波核,并在结构边缘和边角附近减小滤波核。最后,通过联合双边滤波器得到纹理去除后的图像。结果 实验测试了马赛克图像和艺术画作,对比了相对总变差和尺度敏感的结构保护滤波等方法,本文方法在去除纹理的同时保留了细长结构和边角细节,并且具有良好的普适性和鲁棒性。利用本文算法处理一幅含10万像素的图像,仅通过一次迭代计算就能够去除大量纹理且效果优于已有的方法,本算法的计算时间为3.37 s,其他算法为0.07~3.29 s。结论 本文设计的纹理滤波器不仅在保持诸如细长结构方面的性能更好,而且使纹理去除后的图像在边角细节处更尖锐,为图像的后续处理提供了一种强有力的图像预处理方式。     

基于Riemann-Liouville改进的1~2阶分数阶边缘提取新模型

针对数字图像的处理中采用整数步长与0~1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题,在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子。该算法从Riemann-Liouville(R-L)定义出发,推出1~2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0~1阶分数阶微分并显著提升了高频信号,最终得到精确的检测效果。仿真结果表明:提出的算子能更好地提取边缘信息,尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像,该算子检测到的信息优于现有0~1阶微分算子,针对主观识别有更高的准确率;客观上采用扫描法的定位误差统计,该算子的综合定位误差率为7.41%,低于整数阶微分算子(最低为10.36%)与0~1阶微分算子(最低为9.97%),有效提高了边缘定位精度。该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中。     

基于二维Otsu准则的自适应分数阶微分的图像增强算法

针对传统的分数阶微分应用于图像增强中会在强化图像边缘的时候忽视了图像的纹理,或者在保留更多图像纹理的同时弱化了图像边缘等不足,本文提出一种可以根据像素点的动态梯度来自适应调整分数阶微分阶次的图像增强新方法.该方法引入改进的二维Otsu准则,并结合图像的区域特征构造出自适应分数阶微分函数,进而求出与每一个像素点相对应的分数阶微分阶次.最后,实验结果表明该方法比较现有的方法可以更好的提取和增强图像边缘的同时,保留图像弱纹理和平滑区域,从而达到更佳的图像增强效果.     

基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

现有的图像边缘检测方法效果不太理想,得到的图像边缘可能模糊。针对此问题,将分数阶微分理论和现有的Laplacian算子方法相结合应用于图像边缘检测,提出了一种基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型。实验结果表明,相比现有的整数阶微分边缘检测方法,该模型不仅能较好地检测出图像的边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用,尤其对于纹理细节丰富的图像而言,能够检测出更多的纹理细节信息,是一种比较有效的边缘检测方法。     

基于分数阶变分的图像泊松去噪模型

为了进一步提高图像去噪的效果,针对图像泊松噪声的特点,提出了一种有效的基于分数阶导数的图像泊松去噪的变分模型。该模型继承了全变分模型去噪效果良好的优点,并且很好地利用分数阶微分特有的幅频特性优势,在处理图像细节和纹理特征方面很好的保留了图像的“弱信息”。数值实验结果表明,该分数阶变分方法的去噪效果优于传统的整数阶变分方法,能很好地保留图像的边缘细节特征。     

基于分数阶统一混沌系统的图像加密算法

为了解决数字图像信息传输所面临的安全性问题,基于分数阶统一混沌系统,提出了一种新的图像加密算法.采用经典的置乱-扩散机制,整个加密策略分为图像像素位置置乱和像素值替代两个过程.在像素置乱的过程中,采用排序的方式分别对图像的行和列进行置乱.在像素值替代的过程中,通过与密钥序列进行异或运算来实现加密.而混沌系统则作为伪随机序列发生器,并作用于加密的各个阶段.安全性和时间复杂度分析表明:该算法具有高的安全性和低的时间复杂度,且能够抵御几种常见的攻击方式.