无下采样轮廓小波在图像融合中的应用

在无下采样Contourlet变换和小波变换的基础上,针对低、高频系数的特点,提出一种新的基于无下采样轮廓小波变换的图像融合算法。该算法对无下采样轮廓小波分解后的低频部分采用了选择与加权平均的融合规则进行融合,而对各层高频系数采用局部区域加权平均融合规则进行融合。实验结果表明,该方法在包含信息量、清晰度上都有明显的提高。     

基于无下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,提出了一种新的基于无下采样Contourlet变换图像融合算法。首先对原始图像进行无下采样的Contourlet变换,得到高频和低频图像系数;然后根据它们的系数特性,采用一种新的加权融合规则对其进行融合。实验证明,此方法相对于传统的变换法,取得更优的融合结果。     

基于NSCT的区域自适应图像插值算法

提出一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)的分区域自适应插值算法,将图像划分为不同区域,相应地采用不同的方法实现图像插值.首先,构造了一类有理函数插值模型,分析了其C\\+2连续性条件,给出了误差估计.其次,通过NSCT捕获到图像的边缘轮廓信息,利用其高频信息的统计特性设定阈值,根据阈值将图像自适应地划分为边缘区域和非边缘区域.最后,边缘区域采用新的基于边缘指导的插值(new edge-directed interpolation, NEDI)模型,非边缘区域采用C\\+2连续有理函数模型插值,进而得到目标图像.实验结果证明:提出的基于NSCT的区域自适应插值算法与当前经典插值算法相比,在处理图像纹理细节和边缘方面具有明显优势,同时获得了较好的客观评价数据,且时间复杂度较低.     

医学图像快速插值算法的设计与实现

研究医学图像,针对断层间距影响像素间距、图像轮廓粗糙问题,采用图像捕值算法可以解决医学像三维重建模型的轮廓粗糙、呈阶梯状的问题,但是传统插值算法的运算量大,加之医学图像序列包含的图像多、图像本身比较大,处理起来需要耗费大量的时间,未能在医学图像三维承建领域得到广泛应用.为了提高分辨率和快速性,提出一种基于距离变换的图像插值优化算法.算法依据图像的相似性信息,极大地减少了参与计算的像素点,同时采用一种快速的距离计算方法.避免了乘法和开方运算,使得算法效率大幅提高.将优化算法应用于医学图像序列中进行仿真,结果表明,生成的插值图像边界清晰、过渡平滑,与传统算法相比所需的时间减少了60%以上.证明改进的算法可有效地解决传统算法的效率问题,为医学图像研究提供了科学依据.     

一种基于NSCT分解的图像插值算法

由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为了尽可能地保持CCD图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,同时克服传统插值算法存在的缺陷,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)分解的图像插值算法,利用NSCT提取高频成份,原始低分辨率图像经过双线性插值放大充当低频部分,再经过NSCT逆变换得到放大后的高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的双线性插值算法,所提出的基于NSCT分解的图像插值算法考虑到全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息,从而得到更好的图像插值放大后的视觉效果。     

下采样对数字图像伪造检测的影响分析

在数字图像伪造检测中,取证过程容易导致伪造痕迹丢失,造成图像内容鉴别困难。为此,研究数字图像伪造检测方法的可靠性。给出图像复制-移动伪造检测流程,分析下采样处理对图像伪造检测的影响。理论分析与实验结果表明,在一定情况下,下采样处理会移除数字图像的伪造痕迹,影响检测结果。     

气象遥感图像及格点场重采样插值方法

重采样插值方法是气象信息处理领域研究的问题之一。针对气象遥感图像,介绍了基于地图投影坐标转换的直接重采样插值方法和间接重采样插值方法;针对气象格点场,介绍了双线性插值方法和贝塞尔插值方法。以气象业务中不同分辨率的气象卫星（FY2E和FY2D）遥感图像以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）降水预报场为例,分别对不同重采样插值方法进行了分析比较。结果表明：基于间接重采样的气象遥感图像最近邻点插值法的计算量小于邻点权重插值方法,而邻点权重插值方法的效果优于最近邻点插值方法;随着图像的分辨率提高,最近邻点插值法与邻点权重插值方法相比,计算量小的优势更加明显;对于高分辨率的气象遥感图像建议采用基于间接重采样的最近邻点法;对于气象格点场,贝塞尔插值方法的插值效果优于双线性插值方法。     

基于边界采样技术的插值Loop细分方法

本文在分析了传统几何造型的弊端及开曲面造型中光滑边界曲线的插值要求后,针对细分曲面造型方法中较常用的Loop细分,提出了基于边界采样技术的插值细分曲面造型方法。该方法一方面利用了细分曲面造型的优点,如算法简单、可表达任意拓扑结构等;另一方面又满足了工程应用中插值边界曲线的要求。文中详细讨论该算法的步骤,并通过示例验证了该算法的有效性和实用性。     

基于二次曲面拟合的插值算法

提出了一种基于二次曲面拟合的插值算法。该算法对最近邻插值算法中的阶梯状直边界起很好的平滑作用,有效地解决了线性插值算法中的亮度损失问题,避免了高阶插值算法运算量巨大、严重耗时等局限。该算法具有较高的应用价值。     

基于小波域降采样的低比特率图像压缩算法

针对无线传输背景下低比特率图像压缩存在的模糊和振铃问题,提出一种基于小波域降采样和插值的高效图像压缩算法.在编码端,对图像进行小波变换,根据各高频子带特点对其进行自适应降采样处理,并采用基于小波树的小波差分缩减编码算法进行编码.在解码端,采用基于边缘方向的插值方法将解码的高频子带进行放大,对解码重建的图像采用基于强边缘的自适应滤波算法以消除振铃效应.实验结果表明,与基于空域降采样的图像压缩算法相比,该算法具有较高的图像解码质量,可有效抑制低比特率下重建图像的模糊和振铃问题.     

一种改进的低成本自适应双三次插值算法及VLSI实现

提出了一种新型图像缩放算法, 由自适应锐化滤波器和双三次插值组成.锐化滤波器减轻了双三次插值产生的模糊效应, 自适应技术进一步提升了图像缩放质量. 为了减少运算量, 提出前置滤波和后置滤波技术.与其他几种算法相比较, 本文的算法在主观和客观评价方面都明显胜出. 为了实现实时低成本设计, 提出了一种该算法的流水线超大规模集成电路 (Very large scale integration, VLSI)架构. 在现场可编程逻辑器件 (Field-programmable gate array, FPGA)上实现, 占用695个逻辑单元(Logic elements, LEs), 时钟频率达到165MHz, 减少了36.8%逻辑单元, 图像质量平均峰值信噪比 (Peak signal-to-noise ratio, PSNR)提升了1.5dB.     

分形插值结合边缘轮廓实现图像仿射变换

通过对边缘和平滑区域采用不同的插值处理方法，能获得清晰的变换图像．对自然景观图像、医学图像和人物图像进行了变换，得到的结果说明了文中算法的有效性．同时该算法容易编码。     

改进的沃尔什滤波的图像插值算法

为了更有效地实现超分辨率插值,基于传统Walsh滤波模板的设计思想,将Walsh变换与全相位数字滤波相结合,通过将权值修正为按照子滤波器与中心点的距离,提出一种改进的沃尔什插值算法。仿真实验表明,该算法计算简单,抗噪能力强,与传统插值方法和恒定权值全相位Walsh滤波器方法相比,具有更好的插值效果。     

基于Biharmonic样条插值的图像渐变算法及实现

图像变形是计算机动画的重要技术之一。本文提出一种图像变形方法,利用Biharmonic样条曲面插值实现空间映射,采用后向映射和双线性插值进行图像重采样。在图像变形基础上结合图像融合技术实现了图像渐变。该方法使用灵活,操作者可以简单地改变特征点的数量和位置以控制变形细节而无需其他操作。实验结果表明,该方法产生的过渡图像平滑、自然,每幅变形图像边界稳定且有良好的可视性。     

基于双线性插值的图像实时消旋系统的设计与实现

在一米红外太阳望远镜电控系统中,为了消除图像旋转对望远镜跟踪系统产生的误差,以VC＋＋6.0作为开发工具,采用软件消旋的方法将CCD采集到的图像反向旋转相应的角度,同时利用双线性插值算法对图像进行重采样,从而达到实时消旋的目的。     

基于BP神经网络的图像插值算法研究

图像插值技术具有重要的研究价值。本文提出了一种结合BP神经网络、小波变换、线性插值的图像放大算法,提高图像分辨率。实验结果表明:该方法获得的高分辨率图像主观上拥有良好的视觉效果,客观上具有较高的峰值信噪比(PSNR),并且较好地保留了图像细节,边缘模糊和阶梯形失真也明显降低。因此,使用本文插值算法获得高分辨率图像是可行的。     

改进的DFT插值频率估计算法及其DSP实现

在Quinn算法和插值迭代算法(A&M算法)的基础上 ,提出了一种改进的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform, DFT)插值频率估计算法。该算法首先通过Quinn算法估计出1个频率误差作为迭代估计算法的误差初值,然后用迭代算法精确估计频率误差。改进后的算法可以有效减少迭代次数,因此同时具有Quinn算法 的高效率和A&M插值迭代算法的高精度。为了提高算法在DSP处理器上的运行效率,本文还对算法在DSP上的实现提出了一种优化方法,有利于该算法的实时性应用。仿真结果表明该算法在频率估计精度、实时运算效率以及对噪声的抗干扰性能上均获得了提升。     

小波局部适应插值的图像超分辨率重建

针对单帧低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出一种改进的小波局部适应插值的超分辨率重建方法,该方法能够弥补重建图像边缘不平滑的缺陷。结合小波变换与可分离高低频信息的特性,提出一种综合两者优点的单帧图像超分辨率重建算法。实验结果表明,采用该算法得到的重建图像不仅能较好地保留原始图像的细节信息,提高图像的空间分辨率,并能提高图像的峰值信噪比,更适合人眼视觉系统。