基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配

基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域,减少视差断裂现象,具有很好的视差平滑效果.但此方法计算量大,并且若输入的左右图像对不是理想校正的,最终得到的视差图中可能会出现黑色小方块.针对上述问题,本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法,优化了视差斜平面拟合过程,提高了斜平面平滑的运算速度;另,通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充,很好地解决了视差图中的方块现象;同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近,对图像分割时用到的能量函数增加梯度项,使分割区域更加合理.实验结果表明,本文算法能取得更好的视差图,主观效果得到改善,运算速度提高约40%.     

一种边缘定向平滑图像插值算法

针对传统图像放大算法边缘处理效果较差,自适应图像插值方法存在高计算复杂度的问题,该文提出一种有效增强图像边缘轮廓的插值放大算法。该算法结合边缘定向平滑滤波器和双线性插值的特点,使得图像在平坦和非平坦区域均能取得理想效果。仿真测试结果表明,与基于统计特征的自适应插值算法相比,该文提出算法能显著提高插值速度,平均运行时间降低8.33 s;与双三次插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加0.30 dB。     

基于顺序形态学的医学图像插值算法的研究

医学图像插值方法是医学图像三维重建的关键技术,插值的结果直接决定了三维重建的效果.本文在深入研究了顺序形态学理论的基础上,提出了一种基于顺序形态学的插值算法,该算法采用百分位膨胀和腐蚀算子,解决了线性插值和形状插值等算法产生的边界模糊的问题.仿真实验表明该算法产生的断层图像和原有断层图像过渡自然,为后续的医学图像三维重建奠定了基础.     

数字相机色差空间双线性插值算法的实现

CCD和CMOS成像中普遍采用Bayer彩色滤波阵列,这种滤波阵列的插值算法,是决定成像质量的关键.在各种插值算法中,利用三颜色通道的相关性即色差进行插值,不仅能取得良好的图像效果,而且插值速度也适用于工业处理场合.文中研究了色差空间中的双线性插值,归纳出该算法的实用插值模板,并对其进行了仿真和对比.结果表明利用颜色分量之间的关联性可获得很好的图像效果.     

距离徙动校正和斜地变换的实时算法研究

距离徙动校正插值处理是距离多普勒域(RD)算法的重要步骤,图像校正中的斜地变换也需要插值处理,插值处理会对图像引入插值误差。该文分析了距离徙动校正和斜地变换的原理,推导出一种把两种处理结合实现的方法,该方法通过一次插值处理完成距离徙动校正和斜地变换。与传统的实现方法相比,该方法减少了图像中由于插值处理引入的误差,提高了图像处理的精度,并且很大程度上减少了运算量。采用机载SAR原始数据验证了该算法的有效性。该算法对于高分辨率SAR的大量数据的实时成像处理,具有较大的应用价值。     

基于Bayer格式图像的实时色彩还原算法

为了实现大面阵高帧频CMOS相机输出的Bayer格式图像的实时精准还原,恢复其真实色彩,减少整幅图像(特别是边缘图像)的色彩失真,提出一个既能够准确还原图像色彩又能够尽量减少复杂性的算法。首先对目标图像进行预处理,即将图像进行扩大,整幅图像采用统一算法进行色彩还原,以减少边缘处像素单独还原所增加的计算量。而后利用改进的梯度插值,通过计算一个5×5邻域内的水平梯度边缘值和竖直梯度边缘值,统计其两个方向边缘值的和来对边界方向进行仲裁。最后利用G分量插值结果对其他两分量进行还原,从而大大减小了传统算法所引入的色彩失真。用MSE、PSNR两种方法对本文提出的改进算法进行评估,结果表明本方法能够改善图像色彩还原程度、锐化图像边缘、提升计算效率、减少色彩失真。该方法可以实现12k×5k@10 f/s的图像数据实时色彩还原。本算法不仅色彩还原优于传统算法,而且适合使用FPGA实现高速图像数据的实时色彩还原。     

多结点样条插值曲面的图像放大方法探微

曲面曲线的拟合方法之一是多结点样条插值,多结点样条插值方法具有插值核函数、正则性、逼近精度的频域特性。利用混合型多结点样条插值曲面的图像放大方法构造一个分块混合型多结点样条插值曲面给数字图像的每一个色彩分量,通过试验得知,该方法可以提供高质量的图像放大。采用一种加速算法可以该方法的效率得到提高,在动画制作与数字漫游系统等该加速算法得到很好的应用效果。     

基于小波的双线性插值算法的改进

双线性插值算法在图像处理中有应用广泛,该方法虽在一定程度上可以得到理想的效果,但对于图像中的部分高频信息会损失严重,造成图像整体质量降低。考虑到小波变换的特性,将双线性插值和小波插值相结合,提出了一种基于小波变换的双线性插值算法的改进方法。经验证,改进算法对于本身并不平滑的图像在超分辨率重建中具有一定的优势。     

基于采样抠图和自适应颜色的图像合成算法

针对图像合成结果易受颜色取样和权值选取影响等问题,本文借鉴梯度域和线性alpha合成算法的优点,提出了一种基于采样抠图和自适应颜色权值的图像合成算法。算法首先通过增加数据项约束和邻域限制对原始抠图方法得到的alpha matte值进行局部迭代修正,根据得到的alpha matte值对合成区域进行划分,不同的合成区域采用不同的合成策略,边缘区域采用梯度域合成方法对边界进行无缝对接和颜色保真,同时利用均值插值重建方程求解,降低求解复杂度;内部区域通过亮度对比系数计算自适应颜色权值,并用其进行内部区域颜色再平衡,保证源图像和目标图像的完美融合。仿真实验表明,该算法与其他合成算法相比,在无缝边界的同时,颜色保证处理更为有效。     

基于HLS的色彩插值算法硬件设计与实现

为了快速、高效地在FPGA平台上实现色彩插值算法并得到高质量的彩色图像,使用Xilinx高层次综合工具HLS设计并实现一种改进的色彩插值算法。该算法融合双线性插值算法和一阶微分边缘导向插值算法完成图像色彩插值,对以R分量与B分量为中心像素点的像素使用一阶微分边缘导向插值算法插值计算缺失的颜色分量,对以G分量为中心像素点的像素使用双线性插值算法插值计算缺失的颜色分量。该算法充分考虑图像边缘插值效果与FPGA硬件资源占用量,可对Bayer格式图像进行还原,恢复全彩色图像。本文使用HLS开发,与传统FPGA开发相比缩短了开发周期,提高了开发效率。在Kodak数据集上的测试结果表明,改进的色彩插值算法的彩色峰值信噪比(CPSNR)相较于常规算法高4～6dB,且减少了图像锯齿现象和边缘模糊等问题,本文算法占用FPGA资源较少,可实现实时的图像色彩插值。     

An adaptive color plane interpolation method based on edge detection

In this letter, an adaptive interpolation algorithm based on edge detection is proposed. With this algorithm, all the missing green values can be reconstructed in Bayer pattern image by using edge detection interpolation method. Reconstructed images composed of green pixels are classified according to the high frequency components in image, and the threshold T needed for all kinds of green images in the edge detection is determined through experiments. The edge detection is carried out based on the one Dimensional （1D） gradient operator. If the gradient value is greater than T, this pixel is located on the edge; otherwise the pixel is in the smooth area of the image. Finally, the simple bilinear interpolation is used for the smooth area while the Laplacian interpolation with the second-order correction term is adopted to reconstruct the other red/blue values on the edge. This algorithm resolves effectively the conflicts between reconstructing high quality color image and reducing computational complexity, and thus largely enhances the processing speed for the reconstructed color image.     

改进边缘质量和运动估计的超分辨率图像重构

凸集投影算法（POCS）是一种广泛使用的超分辨率图像重构方法。针对传统的POCS超分辨率图像重构算法出现的边缘模糊及匹配时的局限性问题,首先利用二阶梯度检测出像素周围0°、45°、90°、135°四个边缘。在构造参考帧时采用基于梯度的插值算法,沿边缘方向进行线性插值,沿非边缘方向进行基于一阶梯度的带权插值。在运动估计时,采用SURF匹配算法,提高匹配的鲁棒性和实时性。在修正参考帧时,分别定义中心在四个边缘方向的点扩散函数（PSF）。利用完全参考图像质量评价和无参考图像质量评价分别对仿真实验和实物实验进行了评价,评价结果表明提出的算法较传统POCS算法有明显的改善。      

一种基于边缘方向的双线性插值方法

针对传统的双线性插值存在的图像边缘模糊问题,本文提出一种改进方法。首先根据插值点的几何位置及邻点的灰度大小,确定插值点灰度的梯度方向和边缘方向,然后沿边缘方向进行双线性插值。该方法可实现沿任意边缘方向的插值,并且计算简单。实验结果表明,该方法与传统的双线性插值法相比,插值图像的平均梯度增加而均方误差减小,有效地提高了插值图像的质量。     

基于边缘保持的POCS超分辨率图像重建

针对常规的POCS超分辨率图像重构算法导致的边缘模糊问题,文章分析重建后高分辨率图像边缘模糊形成的原因,提出了基于边缘保持的插值算法,用基于梯度的插值算法来获取POCS的初始值,实验结果表明,该方法能够明显地提高重建图像的边缘质量。     

小波域多角度轮廓模板变分模型的单幅图像超分辨率重建

近年来图像超分辨率重建技术因其可以提高图像的识别精度和识别能力而受到重视,其中一个难点问题是如何保证图像边缘纹理区域的重建质量.本文提出一种基于小波域的单幅图像超分辨率重建方法,首先对输入图像进行非下采样小波变换,根据小波变换的多方向性提出三类多角度模板,并采用TV模型估计各子带轮廓,确定其所属的最优方向,然后利用多角度模板来对各个子带进行双三次B样条插值,最后进行非下采样小波反变换.该方法使重建后图像的边缘、纹理信息更加精细,克服了诸如双线性插值法与双三次插值法等传统插值重建所产生的边缘模糊与边缘锯齿化,以及纹理区域失真等不足,在一定程度上提高了重建图像的质量.该方法可用于图像监控、遥感影像分析和医学图像处理等领域.大量的仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

基于VLSI设计实现的高效颜色插补算法

针对Bayer格式阵列的CMOS图像传感器(CIS)片上系统(SoC)中图像信号处理单元(ISP)的研究,提出一种适合VLSI实现的高效颜色插补算法。算法重点重建了缺失的G分量,先进行像素边缘判断,进而结合边缘方向梯度加权计算,使得G分量的重建有效避免了传统方法中易造成边缘变模糊的现象;对于B和R分量的重建,充分利用小范围内已知的像素分量值对其进行线性插补,使得插补后的值更接近真实值。通过对色彩测试标板和自然图像的模拟实验表明,该算法插补后的图像与传统算法相比更清晰、信噪比更高。算法基于VL-SI设计实现,并通过FPGA验证,结果表明,该算法易于片上实现,耗费资源892个LE,最大频率可达142MHz,完全满足实时处理需求。     

Morphological Image Enlargements

This paper presents a method based in mathematical morphology to enlarge images. It does not make the low pass assumption which is common to all linear interpolation methods and which does not often hold for images. Pixels in smooth areas are properly interpolated by linear methods while those at the edges are not. The method begins with a linear interpolation and a gradient computation. The gradient serves as a measure of confidence about the linear interpolation. Then, the proposed algorithm processes the pixels in a certain order: first pixels with high confidence (smooth zones) of the image and those with a low one (edges) at the end. By doing so, it preserves both slow variations and sharp edges. The method can be applied to other image processing problems, such as edge enhancement or motion vector estimation, where there is an image and confidence information about each pixel.     

基于结构成分双向扩散的图像插值算法

该文提出一种基于结构成分双向扩散的插值方法,有效地减小了插值图像的边缘扩散,从而获得更为清晰的边缘。该方法采用改进的耦合双向扩散滤波器对轮廓模板插值图像进行边缘增强。其中,为了使滤波器更精确地作用于边缘轮廓,利用形态成分分析(MCA)分离出初始插值图像中的结构分量再实行滤波;同时,改进双向扩散模型,使其能够根据边缘梯度自适应地调整边缘扩散程度,且更加柔和地控制梯度方向的像素值变化。实验结果表明,对比传统的插值方法、相关的边缘自适应插值方法以及几种应用普遍的商用软件,该方法获得的插值图像主、客观质量均有明显提升,不仅有效提高图像锐度,且边缘光滑、过渡自然,避免产生边缘锯齿和过度的人工效应。     

基于图像传感器的图像画质增强算法研究

针对图像在传输过程中易引入噪声、色彩质量下降、中值滤波导致图像细节丢失和均值滤波出现模糊等问题,提出了一种可以应用于CMOS图像传感器的图像画质增强和滤波算法.该算法对插值后的Bayer图像数据进行一维空间的增强和降噪处理,首先将图像从RGB空间转换到YUV空间,在Y通道上用改进的直方图均衡化方法实现图像明暗程度的对比度增强调节,对U、V通道采用分段式线性调节方法实现饱和度调节;然后对Y通道进行自适应降噪,对U、V通道进行加权中值滤波降噪,以满足后续处理对图像质量的要求;最后在Y通道上,采用基于Laplace算子的锐化掩模进行锐化处理,保证图像的细节清晰可见.实验结果表明:从图像视觉效果来看,相比单独使用中值和均值滤波,所提出的自适应滤波得到的效果更好,图像细节保存较好、模糊程度低、图像更为清晰,且色彩质量更高.通过对比峰值信噪比(PSNR),对混合噪声进行处理时,该滤波算法的PSNR优于中值和均值滤波,有效地抑制了噪声.整个算法在一维邻域空间进行,更容易在有限的硬件上实现较好的图像处理结果,满足小面积低功耗的要求.     

基于DSP系统的超分辨率图像重建技术研究

由于航空光电设备造价与体积等的限制,需要在不改变航空光电设备硬件结构的前提下,获取尽可能清晰的图像或视频。文章提出了基于DSP图像处理系统的超分辨率重建方法,首先利用Fourier-Mellin变换法和Keren算法的联合优化算法进行运动估计;然后利用基于边缘保持的凸集投影简化方法进行超分辨率重建;最终结合DM642的特征,在不降低精度的前提下,对算法进行优化实现。该方法在不增加系统结构体积和成本的前提下,有效地提高了成像系统的分辨力,进而提高系统的目标识别能力。在以DM642为核心嵌入式图像处理平台中实现超分辨率重建实验,所采用的相机分辨率为720×576,整个重建的时间由传统的几分钟甚至几十分钟下降至20s左右。实验结果表明,用本文方法重建出的图像细节明显比单帧插值的图像清晰,图像的平均梯度和信息熵有了明显提高。