医学B超图象的模糊增强处理方法

本文根据Ｂ眼图象的灰度特性，选用象素的相对灰度等级作为模糊特征，在对图象作灰度线性变换和中值滤波 基础上，采用模糊算法实现Ｂ超图象的模糊增强处理。实验表明通过调节模糊参数可显著提高图象的增强效果。     

医学B超图象的模糊增强处理方法

本文根据B超图象的灰度特性,选用象素的相对灰度等级作为模糊特征#在对图象作灰度线性变换和中 值滤波的基础上#采用模糊算法实现B超图象的模糊增强处理.实验表明通过调节模糊参数可显著提高图象的增 强效果.     

一种基于散乱数据插值的网格图象变形方法

提出一种基于特征点运动分解和散乱灰度数据插值的网格图象变形算法,以改进传统的两步扫描网格变形法在扫描顺序和变形效果上的不足。将原始图象的象素坐标一次性映射至目标图象,再对映射后得到的散乱坐标点的灰度进行散乱数据插值以恢复目标图象的象素信息。为了提高灰度映射的效率,引入一种基于Delaunay三角剖分的三角线性插值的方法来处理大规模散乱数据的插值。最后通过实例证明该算法的变形效果较两步扫描网格变形法有显著提高。     

单幅图象去运动模糊的新方法

由相机抖动引起的图象退化是一种常见现象,由于退化函数和隐藏图象均未知所以对单幅模糊图象进行恢复具有很大难度。介绍了一种新的模糊核估计方法和贝叶斯最小均方误差采样反卷积算法,提出了一种同时具有该模糊核估计和贝叶斯最小均方误差采样算法功能的单幅图象去运动模糊方法,并使用由相机抖动引起的运动模糊图象进行了实验验证和分析,实验结果表明,该方法恢复结果中保留了图象重要边缘信息,振铃失真很少,视觉效果较好。     

一个运动退化图象恢复的综合方案

文章研究光学镜头摄像机线性运动物体退化图象的恢复问题。常见的光学镜头摄像机图象存在着移位帧偏差、几何畸变、运动模糊等退化现象。论文采用奇偶场矫正、反向滤波、多项式矫正和直方图平衡等方法,提出一个运动退化图象恢复的综合方案。最后给出了实验结果。由于综合应用各种矫正和恢复的方法,提高了运动退化图象的质量,可得到满意的恢复图象。     

基于数码相机的图象数字变焦（视图插补）算法

相邻象素之间的相关是图象数字变焦（视频插补）、图象平滑及滤波处理的理论基础。为此以图象的相关系数为量化参数，讨论了象素空间和灰度相关性；定义了象素的空间距离和灰度距离，并在此基础上构造了基于空间相关和灰度相关领域变焦（插值）算子，给出了该算子的离散算法、软件实现和仿真。仿真结果表明：该算法最大限度地减小了图象的几何失真和色彩失真，可满足数码相机数字变焦的视觉要求。本算法已应用于i.Photo系列数码相机。     

图象椒盐噪声的非线性自适应滤除

为了在滤除图象椒盐噪声的同时能很好地保持图象的细节,提出了一种新颖的图象椒盐噪声非线性自适应滤除算法。该方法首先在噪声图象的滤波窗口中去除具有最大和最小灰度值的象素,然后求取剩余象素的均值,计算出该均值与对应的象素灰度值的差值,再通过与阈值相比较,确定是否用求得的均值代替原噪声图象的灰度值。阈值由图象的灰度分布自适应地确定,该算法与已发表的同类算法相比,具有更好地滤波性能,尤其在噪声严重时,其效果明显优于传统的中值滤波算法。     

图象噪声的模糊聚类平滑方法

模糊C-means算法在聚类分析中已得到了成功的应用,本文提出一种利用模糊C-means算法消除噪声的新方法.一般来说,图象中的噪声点就是其灰度值与其周围象素的灰度值之差超过某个门限值的点.根据这个事实,首先利用模糊C-means算法分类,再利用标准核函数检测出噪声点,然后将噪声点去掉.由于只修改噪声点处的象素灰度值,而对于其它象素的灰度值不予改变,所以本算法能够很好地保护细节和边缘,本方法每次处理3×3个点,而以往的方法只能每次处理一个点,所以本方法能提高运算速度.文中给出了利用本方法对实际图象处理的结果,并与梯度倒数权值法进行了定量的比较.     

模糊理论在图象增强中的应用

在图象处理中，图象增强技术对于提高图象质量起着重要的作用，传统的图象增强方法，或者修改图象的傅立叶变换，或直直接处理图象中的象素。本文提出了图象增强的模糊方法不涉及直方图直接在图象的模糊特征域上修改象素，并得到清晰较高的图象由于图象中所具有不确定性往往是由于模糊引起的，因此模糊处理能成功应用于图象处理领域并优于传统方法，本文介绍了图象模糊增强的基本思路和增强算法，给出实验结果以及定性和定量分析。     

灰度不变的图象插值算法

现有的图象插值算法会改变局部平均灰度，导致图象对比度下降。本文提出了一种新的保持平均灰度不变的图象插值算法。此算法的关键不同点在于不是让算法结果在采样点的值等于原采样值，而是在一个象素大小的单位面积上得到的平均值等于原采样值。插值结果C1连续，视觉上的平滑性接近于样条插值。将该方法用于图象几何变换可以避免灰度的损失。     

2SFS方法及其与立体视觉方法的集成方案综述

立体视觉（Stereo Vision）方法是目前利用图象数据获取物体三维信息的主要方法之一。但该方法在图象灰度变化较缓慢的区域，由于难以准确地进行图象间的象素配对．而严重影响了它的效果。利用从明暗重构物体三维表面形状（Shape from Shading，简称SFS）的方法与该方法相结合，是改善重构结果的主要途径之一。文章通过分析SFS问题本身的不适定性，揭示了目前几类主要的SFS算法在可靠性、稳定性、局限性以及实用性方面所存在的问题，并在此基础上，简要地介绍了四类SFS与立体视觉方法相结合的形式．说明了通过利用立体视觉为SFS补充辅助的信息来消除SFS问题的不适定性，并对过去SFs的实现方法进行有效的改进．它是提高集成系统准确性的关键。     

区域的深度计算及其在图象渐变处理中的应用

为了解决局部图象处理容易产生边界效应的问题 ,可以区域中任意一点的深度值为基础 ,来得到权函数的数学表达式 ,然后根据权函数对图象上给定区域范围内的象素进行处理 ,使区域中离区域边界较近的象素的灰度值改正量小一些 ,而使区域中离区域边界较远的象素的灰度值改正量大一些 ,从而实现区域图象的渐变处理 .另外 ,为了克服迭代算法速度慢的缺点 ,还提出了一种快速标记多边形区域内部点的深度值算法 .实验结果表明 ,所提出的渐变处理方法 ,在克服区域图象增强处理时容易产生的边界效应方面是十分有效的 ,可以获得满意的效果 .     

基于图像多尺度运动特征的模糊分割算法

从运动分析的角度出发,对所研究的图像序列,提出了一种基于空域－时域连续小波变换（CWT）的模糊分割算法。运用可分离的小波函数作为滤波器来提取不同尺度上的运动参数,由不尺度上的运动特征参数构成特征参数集,然后运用快速模糊聚类算法实现基于运动特征的图象分割。该分割算法不仅对噪声具有较强的适应性,而且也极大地提高了图像分割的速度,同时使得分割结果能够更加准确地反映运动物体的特征。     

一种新的动态二值化算法

本文提出了一种新的动态二值化算法，以实现从灰度点阵图象中提取其对象。通过分析象素和其所在的局部区和灰度值等数字特征，可以判断局部区的内是否存在对象，阈值和判断条件对应。     

改进的局部最大熵图象恢复方法

首先讨论了图象退化过程和引起图象退化的因素及恢复方法,并利用能量和图象局部统计特征,对局部最大熵图象恢复方法进行了改进,实验表明,改进后的恢复方法不但具有与局部区域大小无关的特点,而且在改善图象灰度均匀性和对比度的同时,可人为控制图象的细节保持程度。该算法运算量小、灵活。     

非零边界旋转运动模糊图像的恢复算法

具有非零灰度边界的旋转运动模糊图像的恢复是图像处理的一个热点研究问题。为了在离散情况下能够沿模糊路径上快速提取像素的灰度信息，将Bresenham算法思想引入到旋转运动模糊图像的恢复工作中，并在此基础上，提出了一种基于模糊路径频域滤波去卷积的恢复算法，同时，为了有效地恢复非零边界区的图像信息，又提出了一种基于邻域知识引导的最小代价恢复算法。这样就可将非零边界旋转运动模糊图像的恢复过程分为两个阶段，即先后用该两个恢复算法分别进行处理，由于使整个恢复过程避开了迭代计算和一些复杂的费时运算，从而加快了恢复速度。为验证该算法的效果，在微机上，对该恢复算法与现有的算法进行了对比实验和一系列的验证实验，实验结果表明，该算法十分有效，且具有一定的抗噪能力。     

基于有偏场的适配模糊聚类分割算法

近年来提出了许多监督和非监督模式识别技术用于磁共振图象的组织分类和定量分析。但是，这些方法的精度受到图象灰度不均匀性的严重影响。对于那些受灰度不均匀性影响的图象，如磁共振图象（MRI），提出了一种新的基于有偏场适配模糊聚类算法（BAFCM）来产生它们的分割结果。该算法通过修改C－means模糊算法中的目标方程，引入了描述灰度不均匀性的增益场，通过将增益场经为有偏场的计算，避免了AFCM中为保证增益场平滑缓慢变化引入的第一阶和第二阶正则项空间改变的二阶差分方程的复杂计算。其不仅对图象的灰度不均匀性进行了校正，而且实现了脑组织图象的快速全自动分割。     

SFS方法及其与立体视觉方法的集成方案综述

立体视觉(StereoVision)方法是目前利用图象数据获取物体三维信息的主要方法之一。但该方法在图象灰度变化较缓慢的区域,由于难以准确地进行图象间的象素配对,而严重影响了它的效果。利用从明暗重构物体三维表面形状(ShapefromShading,简称SFS)的方法与该方法相结合,是改善重构结果的主要途径之一。文章通过分析SFS问题本身的不适定性,揭示了目前几类主要的SFS算法在可靠性、稳定性、局限性以及实用性方面所存在的问题,并在此基础上,简要地介绍了四类SFS与立体视觉方法相结合的形式,说明了通过利用立体视觉为SFS补充辅助的信息来消除SFS问题的不适定性,并对过去SFS的实现方法进行有效的改进,它是提高集成系统准确性的关键。     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

《OpenGL三维图形程序设计》系列讲座 第四讲 位图、图象

《ＯｐｅｎＧＬ三维图形程序设计》系列讲座第四讲位图、图象在前面的三讲中，详细介绍了如何使用几何数据（点、线、面的信息）绘制三维物体。其实除了几何数据，ＯｐｅｎＧＬ还可以处理图象数据。图象数据是以象素阵列的形式存储的，其中每个象素可以用１、４、８、２４...