基于偏微分方程的图像修补方法

根据最小能量化泛函所建立的图像修补模型可以得到其欧拉方程,把该欧拉方程所对应的梯度下降流作用于需要修补的图像,当偏微分方程的解稳定时,此时的解就是修补后的图像．基于该原理建立了一个图像修补方程,并实现了此图像修补算法．从这个修补方法的修补效果可以看到,修补后的图像具有良好的光滑性．     

基于偏微分方程的图像修补方法

根据最小能量化泛函所建立的图像修补模型可以得到其欧拉方程,把该欧拉方程所对应的梯度下降流作用于需要修补的图像,当偏微分方程的解稳定时,此时的解就是修补后的图像.基于该原理建立了一个图像修补方程,并实现了此图像修补算法.从这个修补方法的修补效果可以看到,修补后的图像具有良好的光滑性.     

基于偏微分方程的图像分割算法研究

介绍了基于偏微分方程的图像处理方法的应用发展历程,分析了其在图像分割领域中的应用,阐述了参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,并描述了基于偏微分方程的坯布缺陷图像分割实验结果.理论和实验结果表明,偏微分方程模型是进行图像分割的一种很有效的工具.     

基于偏微分方程的图像修复算法

针对TV模型修复算法只沿梯度垂直方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应,迭代效率低,易产生假边缘的缺点,分析比较了TV图像修复模型的性能,提出了一种改进的图像修复算法。该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,提高了迭代效率。实验结果表明,该算法与TV模型算法相比,在具有同样修复效果的前提下,避免了阶梯效应并优于TV模型的修复速度。     

一种基于偏微分方程的文本图像版面分割方法

为了能有效分割版面复杂的文本图像,提出了一种新的文本图像分割算法。该算法先采用Hough变换来进行文本倾斜的检测和校正,再根据本文提出的投影直方图法自适应地确定文本行的间距,之后应用偏微分方程方法对文本图像进行分割。最后通过实例阐明了该算法的有效性。     

一种基于偏微分方程的图像放大方法

目的结合偏微分方程理论,研究图像放大的有效方法.方法根据热传导方程的物理意义,把图像的灰度值视为平面物体的温度,以原图像的某种插值结果作为异性扩散方程的初值,利用数值方法对方程进行求解,所得结果作为预估值.将预估结果中相应于原图像位置的像素值以原图像替换,所得结果作为校正值.校正值将作为下一步预估计算的初值.利用有限差分法求解偏微分方程,实现预估-校正迭代.结果数值实验显示笔者所提算法与传统的插值放大算法相比放大后图像没有明显的斑点及亮度偏移现象;与已有基于偏微分方程的图像放大算法相比,该算法能够较好地保持图像的边缘特征和细节信息.结论笔者所提算法具有长时间计算的稳定性,放大图像不会随着迭代次数的增加而变得模糊,是一种有效的图像放大方法.     

偏微分方程的参数估计

本文对于一阶非线性偏微分方程模型,研究了方程中系数,边界条件和初始条件中参数的估计方法,使用最小二乘法准则,藉助变分学推导出一些必要条件.     

一种基于偏微分方程的数值解的图像矢量化方法

该文提出了一种基于偏微分方程数值解进行图像矢量化的方法。提取图像的轮廓线作为椭圆偏微分方程的边界条件,用数值方法通过求解非线性方程组高效地计算偏微分方程的解,重构整幅图像。该方法原理简单、速度快,能高效地重构图像。     

图像分割中的偏微分方程模型解的存在性分析

该文研究一类基于水平集的偏微分方程图像分割模型的解的存在性问题,使用偏微分方程理论和图像处理中的偏微分方程粘性解理论,从理论上解决了模型的解的存在性问题和唯一性问题,为解决数值计算的迭代收敛性问题提供了理论依据,从而使图像分割模型在实际应用中具有比较强的稳定性。     

基于偏微分方程解析求解的图像矢量化方法

该文提出了一种利用偏微分方程解析求解进行图像矢量化的方法.借助椭圆偏微分方程,提取图像的轮廓线作为边界条件,用解析方法高效地计算偏微分方程的解,从而重构整个图像.该方法简单易行、速度快,效果良好.     

基于 PDE 与小波的图像放大研究

提出了一种基于PDE（Partial Differential Equations）和小波插值的遥感图像放大方法。首先采用双三次插值方法,进行遥感图像的初始放大,再进行小波分解,将低频分量替换为原图像,小波合成,获得小波放大结果,并采用PDE方法中的自蛇模型做后处理。同经典的图像放大方法进行对比实验表明,文章方法能够有效地解决遥感图像放大后边缘模糊的问题,能够更清晰地显示地面细节,更好地显示地物目标的轮廓。     

基于高斯-马尔可夫随机场模型的图像修补方法研究

实现基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的图像修补算法,详细讨论像素扫描顺序以及邻域大小对图像修补效果的影响.实验表明,基于GMRF的图像修补算法的性能依赖于像素扫描顺序和邻域大小的选取.     

基于曲率驱动的图像修补方法

利用Euler’s Elastica Inpainting Model建立曲率驱动图像修补模型,基于该模型建立了一个新的曲率驱动图像修补方程,并实现了此图像修补算法.从修补效果可以看到,不仅待修补区域在图像内部时修补后的图像具有良好的光滑性,而且当待修补区域在边缘处时仍具有光滑的水平线和陡峭的边缘.     

基于轮廓-纹理分解的图像修补技术研究

研究了传统整体变分去噪算法和图像修补算法,提出了一种基于轮廓-纹理分解的图像修补算法.算法首先将待修补图像分解为轮廓结构图像和纹理细节图像.再对轮廓结构图像的空缺进行轮廓结构修补,并对纹理细节图像的空缺进行纹理合成.最后将修补后的轮廓结构图像及纹理合成后的纹理细节图像进行合成,得到需要的修补图像.这种方法能够很好地修补图像空缺部分的轮廓结构及纹理细节.实验结果表明,该算法比纯结构图像修补法或纯纹理合成法要好.     

基于边缘自适应小波变换的图像修复算法

本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法,对非纹理图像有比较好的修复效果。边缘自适应小波变换的基本思想是,先检测出图像的主要边缘,这些边缘把图像分割成几个平滑区,然后对图像进行不跨越边缘的小波分解,即在各平滑区内部进行小波变换,得到图像的多尺度表示,并且同时计算边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上,而高频系数则非常稀疏,而且都接近于零。在此基础上进行图像修复,就只需要对低频部分与边缘图像进行修复,然后重构得到修复图像即可。经过小波分解,低频部分破损区域大大缩小,用比较简单的插值方法就可进行修复,大大降低了计算量。对边缘图则可用曲线拟合的方法进行修复。     

基于视觉感知的最好质量图像评价方法

基于人类视觉系统对图像感知功能的研究,提出影响图像质量的4个参数。综合这4个参数在图像质量评价领域的作用,建立最好质量图像评价的数学方法。分析CAF值与4个参数之间的函数关系,并通过大量实验,认为CAF最大值所对应的图像就是最好的图像,而此结论与视觉感知是一致的。该方法不依赖参考图像,同时适用于灰度图和彩色图,方法简单、直观。     

一种基于区域搜索的快速图像修复算法

基于纹理合成的图像修复技术在修复大面积破损区域时,普遍存在时间复杂度高的问题.针对Criminisi等提出的基于样本图像修复算法中的匹配技术存在的问题.该文提出了一种根据图像破损区域尺寸进行快速匹配的算法.同时,为了强调前次修复对以后修复产生误差累积的影响,提出了新的置信度更新方法.实验结果表明,改进算法对图像结构边缘...