基于加权抛物线插值与小波变换的图像放大算法

图像放大问题的焦点是如何在图像放大过程中保持良好的视觉分辨率和清晰度。论文首先对加权抛物线插值算法进行了改进,在此基础上提出一种加权抛物线插值结合小波变换的图像放大算法,并对小波变换后的小波系数低频带作了幅值增强处理。实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法不仅较好地保留了原始图像的细节信息,而且还提高了放大后图像的亮度和清晰度。     

基于小波变换和Cycle Spinning图像放大算法

提出一种基于小波变换和Cycle Spinning的图像放大算法。该算法对放大后图像进行初始估计,对估计图进行小波变换,并用Cycle Spinning去除图像中因小波变换而产生的伪吉布斯现象,进行小波逆变换得到放大图像。数值实验结果证实该方法在放大图像的同时也增强了图像的清晰度和对比度,能够有效提高放大图像的RMSE及PSNR,该方法也适用于带噪图像的放大。     

一种基于离散余弦变换的图像放大算法

图像放大算法众多,有的算法简单但是效果不好,放大效果较好的算法又比较复杂。根据尺度变换原理,信号在时域扩展对应于频域的压缩,使信息能量集中于低频部分。本文提出了一种基于离散余弦变换的图像放大算法,保留图像的低频并与相应的增强系数相组合,在频域实现放大操作。本文还从一维数据仿真试验确定增强系数的取值。将放大后图像与利用插值算法放大的图像进行比较,结果表明使用本文算法放大效果优于插值算法,有较好的清晰度．该方法可仅在频域操作,较其他放大方法易于实现,效果较好。     

适合高频子带特征的小波域图像放大算法

针对小波域图像放大出现的伪吉普斯现象和虚假边缘问题,提出一种新的小波域图像放大算法。对原始图像进行一级小波变换,根据各高频子带的方向特点,确定高频子带系数在放大子带中的布放位置。给出基于边缘方向的高频系数插值方法,计算空白像素的高频系数。将线性变换的原始图像作为放大后的低频子带,结合放大后的3个高频子带进行小波反变换,得到基于小波变换的放大图像。实验结果表明,该算法可有效克服由于小波变换缺乏平移不变性造成的伪吉普斯现象,避免产生虚假边缘。     

基于四元数小波变换的清晰度评价

针对当前各种图像清晰度评价方法在清晰度判别过程中单调性和区分度不够以及适用范围较小的问题,提出了一种基于四元数小波变换（QWT）幅值与相位的图像清晰度评价方法。该算法通过四元数小波变换将图像从空间域变换到频率域,对得到的四元数小波变换系数进一步计算之后获得低频子带与高频子带的幅值与相位信息,求得低频子带幅值各方向的梯度之后与对应方向的相位相乘求和,最终得到两个清晰度指标值。采用该算法与多种现有算法对不同内容的图像、不同程度模糊的图像以及含有不同程度噪声的图像进行清晰度评价实验：相对于现有算法,所提算法在对上述多种图像的清晰度评价中都保持着很好的单调性与区分度。实验结果表明,所提算法不但克服了现有算法在单调性与区分度上的不足,而且所提清晰度评价指标可以应用在图像处理中。     

基于变分和小波变换的图像放大算法

为了更好地放大图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像放大算法.该算法的思想是先构造一个用Besov范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到放大图像.小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得文中新算法具有运行时间短、速度快的特点.与传统的插值放大图像不同,该算法是用变分的思想进行图像放大.理论分析和实验仿真表明,该算法能达到和样条插值同样的放大效果.     

基于小波的离焦模糊图像清晰度判定

提出了一种基于小波变换的离焦模糊图像清晰度判定算法.这种算法根据小波变换后的高频子图表示图像细节部分的特性,将高频子图分块,并根据子块保持细节信息的多少,对其加以不同的权值,从而对图像清晰度进行了客观、准确的度量.与传统的灰度方差、模糊指数和熵相比,该算法定义的图像清晰度对图像模糊程度变化敏感,并且更符合人眼的视觉特性.     

磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。     

基于边缘检测的双树复小波图像融合算法

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提高了融合图像的质量;高频系数则采用常见的基于区域特征的融合规则。实验结果证明,该算法能够有效地提高融合图像的清晰度,细节更为丰富。     

结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法

针对现有的遥感图像融合算法所得融合图像存在边缘清晰度不高与光谱保持能力较差等问题,根据方向小波变换的高效性与方向选择性,提出了一种结合方向小波的多光谱与全色遥感图像融合算法。该算法采用人眼的视觉特性首先对待融合图像进行预处理,并根据小波变换的分解特性,对低频子带小波系数采用基于能量比的图像融合规则,而对高频子带则采用基于纹理一致性的融合规则。实验结果表明:该算法能够在保留多光谱图像信息的基础上,得到清晰度较高的融合图像,其中对中等分辨率图像的融合处理效果最佳。     

图像的定向插值放大及其简化算法

首先介绍了常见的图像插值放大方法及其不足 ,然后描述了定向插值放大的基本思想和实现方法 ,最后分析了所提到的插值放大方法的优缺点及各自的适应范围 ,并讨论了如何进一步地提高插值放大算法的性能     

快速方向字典插值的中低倍率超分辨率算法

在中低倍率实时超分辨率显示系统中,为了进一步提高重建图像质量的同时降低运算复杂度,提出了一种全方向字典拟合插值的中低倍率快速超分辨率算法。对每个高分辨率图像中待插值像素,首先在对应的低分辨率插值区间中,采用金字塔纹理字典查找主纹理方向,然后根据待插值像素位置进行插值方向修正,最后通过单边拟合的插值方法得到插值结果。实验结果表明,与基于线性映射的边缘定位超分辨率算法(SREO)相比,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)平均分别提高了0.73 dB和0.04,同时平均运算时间减少了40%。     

保持轮廓清晰光滑的灰度图像放大算法

灰度图像放大时，插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分，使放大图像轮廓变得模糊，文中提出一种基于拟合分界线的插值放大算法，该处包括分割和插值放大两个步骤；分割是搜索出灰度图像的突变象素点，并用三次均匀B样条把它们拟合为光滑分界线，以把整幅图像分割为若干子区域；插值放大是基于拟合分界线对图像插值，即插值操作限定于原图像的某一子区域内进行。采用文中算法得到的放大图像不仅可保持轮廓清晰，而且可持续轮廓光滑，最后给出三个放大实例，证明了 文中放大算法比常规算法产生的图像质量高。     

结合中值滤波的彩色自蛇模型在遥感图像放大的研究

研究了彩色自蛇模型的形成过程,对遥感TM图像进行了后处理放大处理,采用最邻近点插值、双线性插值、三次样条插值、双立方插值、双二次插值。针对插值放大后的图像的边缘出现锯齿化和模糊化问题,由于彩色自蛇模型本身不仅具有边缘锐化功能,它可以消除边缘锯齿化和边缘模糊化问题,而且具有去噪的能力。采用彩色自蛇模型进行后处理,并对处理后的残余斑点进行研究,结果采用了中值滤波的方式取得更好的效果,并对含噪的遥感图像也有较好的放大效果,实验结果证明该方法适于遥感图像的放大处理。     

基于色度-亮度全变分模型的彩色图像放大

采用传统插值法放大的图像存在边缘锯齿化和边缘模糊化缺点。针对该问题,在分析图像复原全变分模型的基础上,将色度-亮度全变分复原模型用于彩色图像放大,使图像放大问题转化为图像修补问题。实验结果证明,该方法能保持放大后图像边缘的光滑与清晰。     

多尺度有理分形的图像插值算法

目的图像插值是图像处理中的重要问题,为了提高纹理图像的放大质量,结合以往的有理函数的插值算法,提出一种新的基于有理分形函数的图像插值算法。方法对于输入图像,首先,运用中值滤波和直方图均衡化对输入图像预处理;其次,通过毯子覆盖法求出图像的多尺度分形特征值,进行纹理区域和平滑区域的划分;最后,在纹理区域采用有理分形插值函数,在平滑区域采用有理插值函数。结果对于一般图像,本文算法与NARM(nonlocal autoregressive model),NEDI(new edge-directed interpolation)相当,在纹理区域较多的图像中,本文算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)数值上较对比算法进一步提高,在视觉效果上,图像对比度明显增强,在Barbara,Truck等的对比图像中,峰值信噪比均提高了0.5 1 dB。结论本文插值算法利用多尺度分形特征将图像划分区域,在不同区域采用不同的插值模型。优化模型参数使得插值质量进一步提高。实验表明本文算法能够对纹理和非纹理区域有效划分对纹理的信息保持优于传统算法,获得了较好的主客观效果。     

一种新颖的边缘自相关模糊消除放大算法

传统插值算法放大后的图像产生细节模糊和边缘锯齿化,为此提出一种基于边缘检测的多方向模糊消除算法。采用双通道方式,边缘检测原图像,提取放大后的图像边缘信息,根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点优化;多倍放大时采取小倍率递进方式实现。实验证明,算法模型简单易于实现,对提高图像质量取得了明显的效果。     

基于非均匀B样条插值算法的图像放大

图像放大和缩小处理在实际生活中具有广泛的应用,常用的图像处理软件普遍采用插值方法进行放大和缩小,各种插值算法的实现是目前研究的热点。提出了基于三次B样条函数的插值算法,采用不同于传统算法的非均匀参数化方法,使得插值后的图像能够保持较高的清晰度和平滑度。针对图像边缘处的锯齿现象,该算法在图像插值时对边缘像素采用双三次插值,优化了图像边缘的视觉效果。实验结果表明,使用该算法放大后的图像平滑清晰,消除了图像边缘处的锯齿效应,取得了良好的效果。     

基于区域划分的快速图像插值算法

图像插值是将低分辨率图像放大后提高视觉效果的有效方法,传统算法中有较简单且算法复杂度小的方法,但插值后的图像常常有锯齿边缘或者效果模糊,因而实际应用并不广泛。为克服以上缺陷,提出了一种先将图像进行区域划分,然后再进行快速图像插值的算法,既保证了算法较低的复杂度,又优化了图像显示效果,适合实际应用。