基于双线性插值的图像缩放算法

本文用双线性插值算法来改善数字图像缩放出现的失真现象,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于双线性插值的图像缩放算法

本文用双线性插值算法来改善数字图像缩放出现的失真现象,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于双线性插值的图像缩放算法的研究与实现

数字图像的缩放被广泛的应用在各个领域,但是使用StretchBlt函数生成的图像很容易出现失真现象,因此这里提出了双线性插值算法来改善这个问题,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于邻近均值图像插值的数字图像隐藏技术

图像隐藏技术作为一种常用的信息保密技术,通过将秘密图像隐藏于一幅或多幅公开图像中,来实现对秘密图像的保护.方法给出了一种邻近均值图像插值(NMI)的方法并将该方法应用于图像隐藏.邻近均值插值具有低时间复杂度和高的计算效率.结果与结论数值试验表明该方法的隐藏能力较大,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

图像双线性插值无级放大及其运算量分析

针对图像的无级放大问题,提出了3种双线性插值放大方案,分析了3种方案各自的运算量,找出最优的图像放大算法.     

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。     

基于双线性插值算法的图像放缩技术与实现

本文介绍了双线性插值算法在图像放缩领域的应用和具体实现的方法,并通过与传统放缩方法的比较,证明了该算法能显著提高图像缩放后的清晰度。     

一种基于新插值方法的图像旋转算法

图像旋转算法采用的插值方法存在不足,容易出现“锯齿”形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,为此提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法,从而避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,它对不同的情况采用不同的插值方法。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。     

结合非局部均值的快速FCM算法分割MR图像研究

针对FCM算法分割医学MR图像存在的运算速度慢、对初始值敏感以及难以处理MR图像中固有Rician噪声等缺陷,提出了一种结合非局部均值的快速FCM算法。该算法的核心是首先针对MR图像中存在的Rician噪声,利用非局部均值算法对图像进行去噪处理,消除噪声对分割结果的影响;然后根据所提出的新的自动获取聚类中心的规则得到初始聚类中心;最后将得到的聚类中心作为快速FCM算法的初始聚类中心用于去噪后的图像分割,解决了随机选择初始聚类中心造成的搜索速度慢和容易陷入局部极值的问题。实验表明,该算法能够快速有效地分割图像,并且具有较好的抗噪能力。     

基于边缘保持的CT图像插值放大算法

由于医学硬件设备和辐射剂量的限制,为了获得高分辨力、高质量的CT图像以协助医生进行诊断和治疗,通常需要从软件方面将CT图像放大或局部CT图像放大,考虑到CT图像边缘在CT图像处理中的重要性,提出一种基于边缘保持的CT图像插值算法,该算法包括两个步骤,第一步对原图像进行边缘提取以及沿边缘方向进行边缘插值放大;第二步进行图像平滑区域的双线性插值放大。该算法能很好地保护图像的边缘细节,文中给出了放大实例,实验结果证明了算法的有效性。     

一种结合双线性插值和Perlin Noise的地形生成算法

针对传统三维地形生成算法在生成大规模地形数据时用时较多的问题,提出了一种结合双线性插值和Perlin Noise的地形生成算法.该方法首先将初始地形数据进行扩展,之后利用双线性插值和Perlin Noise进行地形细节生成.该方法能够有效降低生成大规模地形数据时的时间,并且该算法还可利用低分率地形数据生成高分辨率地形数据.     

融合局部搜索与二次插值的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易早熟和求解精度差等问题,提出一种融合局部搜索与二次插值的粒子群优化算法.首先由标准粒子群优化算法产生N个位置,从这N个位置中随机选取3个不同位置,进行二次插值操作产生每个粒子的新位置,更新每个粒子的历史最好位置的全局最好位置;然后经过一定迭代步后,利用Hooke-Jeeves局部搜索技术,对得到的当前全局最优位置进行局部搜索;最后,对9个典型测试函数进行仿真实验并与其它算法进行比较,数值结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力.     

红外遮挡人体目标模板图像的Mean Shift分割算法

提出了一种红外图像中遮挡人体目标的分割方法。首先通过传统的阈值选取方法或直方图聚类等红外图像分割的方法,获取遮挡区域目标的二值化模板。用目标像素在模板中的相对行列坐标作为特征集使用Mean Shift算法分别计算各像素在行列方向的收敛位置并使用复数向量进行联合表达,再次以所有的复数向量作为特征集进行Mean Shift聚类,根据各像素位置对应的复数向量所属类别对其进行划分,完成遮挡目标的分割。与分水岭算法相比,该算法的分割结果完整保留了目标模板的外形,并且可以通过Mean Shift 带宽参数的选择完成不同精细程度的分割。     

利用GPU计算的双线性插值并行算法

双线性插值算法在数字图像处理中有广泛的应用,但计算速度慢.为提高其计算速度,提出一种基于图形处理器加速的双线性插值并行算法.主要利用Wallis变换双线性插值中各分块之间的独立性适合GPU并行处理架构的特点,把传统串行双线性插值算法映射到CUDA并行编程模型,并从线程分配,内存使用,硬件资源划分等方面进行优化,来充分利用GPU的巨大运算能力.实验结果表明,随着图像分辨率的增大,双线性内插并行算法可以把计算速度提高28倍.     

基于双线性插值算法的缩放IP核设计

设计了基于双线性插值算法的IP核,通过减少乘法器数量,优化了对该算法的实现。针对一般的双行缓冲器不能满足高实时显示要求,及帧存储器成本高且还需另外进行帧存储器的控制逻辑设计的缺点,设计了一个RAM FIFO的缓冲阵列,利用多个RAM存储器保证图像数据存储和时序性控制,它能够有效进行数据缓冲。最后给出了设计的时序仿真,进行结果验证后得到缩放的图像质量较好。通过和已有IP核进行对比,得出绝对平均误差非常小。     

Multiresolution Mean Shift Clustering Algorithm for Shape Interpolation

In this paper, we solve the problem of 3D shape interpolation with significant pose variation. For an ideal 3D shape interpolation, especially the articulated model, the shape should follow the movement of the underlying articulated structure and be transformed in a way that is as rigid as possible. Given input shapes with compatible connectivity, we propose a novel multiresolution mean shift (MMS) clustering algorithm to automatically extract their near-rigid components. Then, by building the hierarchical relationship among extracted components, we compute a common articulated structure for these input shapes. With the aid of this articulated structure, we solve the shape interpolation by combining 1) a global pose interpolation of near-rigid components from the source shape to the target shape with 2) a local gradient field interpolation for each pair of components, followed by solving a Poisson equation in order to reconstruct an interpolated shape. As a result, an aesthetically pleasing shape interpolation can be generated, with even the poses of shapes varying significantly. In contrast to a recent state-of-the-art work (Kilian et al., 2007), the proposed approach can achieve comparable or even better results and have better computational efficiency as well.     

MODIS 影像条带噪声去除的自相关插值法

条带噪声是影响MODIS 影像质量和反演精度的一个重要因子。针对MODIS 第五波段影像条带特征, 系统地分析了其形成的原因, 比较了几种常用条带噪声去除方法并讨论了其具体应用的局限性。应用常用的傅立叶变换法进行了MODIS 条带去除试验, 并根据MODIS 影像数据的自相关性提出了自相关插值法去除MOD IS 影像条带噪声的方法。两种方法在MODIS 条带噪声去除实验结果的均值和标准偏差的比较表明自相关插值法在去除MODIS 影像条带噪声方面要明显优于傅立叶变换法。     

一种基于矢量方法的彩色图像双线性插值算法

图像的双线性插值是图像处理中常用到的一种图像放大方法,传统的彩色图像的双线性插值没有考虑到彩色图像三个分量之间的内在有机联系,容易造成不协调的色彩,本文从颜色感知均匀性角度出发,提出一种新的基于矢量方法的彩色图像双线性插值算法,实验结果表明新的基于矢量方法的彩色图像双线性插值算法有效性。     

齿轮故障信号的线性插值局域均值分解方法

针对局域均值分解（LMD）方法中滑动平滑获取局部平均函数和包络函数误差较大、跨度选取不合适导致信号无法收敛等缺点,提出采用线性插值LMD的方法。在齿面磨损故障信号诊断过程中对比分析了LMD方法、三次样条LMD方法和线性插值LMD方法的优缺点。实例分析表明,线性插值的LMD方法可以有效应用于齿轮故障诊断。