Fast Gauss Bilateral Filtering

In spite of high computational complexity, the bilateral filter and its modifications and extensions have recently become very popular image and shape processing tools. In this paper, we propose a fast and accurate approximation of the bilateral filter. Our approach combines a dimension elevation trick with a Fast Gauss Transform. First we represent the bilateral filter as a convolution in a high dimensional space. Then the convolution is efficiently approximated by using space partitioning and Gaussian function expansions. Advantages of our approach include linear computational complexity, user-specified precision, and an ability to process high dimensional and non-uniformly sampled data. We demonstrate capabilities of the approach by considering its applications to the image and volume denoising and high-dynamic-range tone mapping problems.     

连续子邻域内的鲁棒双边滤波

提出一种连续子邻域内的鲁棒双边滤波算法(Robust Bilateral Filtering)。首先,利用自适应区域生长方法在图像局部部域中分割出种子像素的连续子部域;然后,在该连续子部域中采用改进的双边滤波算法对种子像素值进行平滑处理。为了提高算法的鲁棒性能,类似非局域均值滤波算法(Non-Local Means Filtering),以像素空间临近度和像素局部窗口相似度定义该滤波器核函数。算法结合了双边滤波和非局域均值滤波的优点,且在连续子部域内进行去噪处理相对可获得更为合理的图像效果。仿真实验表明,该算法具有良好的去噪效果,同时较好地保留了图像的细节特征。     

基于联合双边滤波的纹理合成上采样算法

提出了一个新的纹理合成的上行采样算法,即利用现有的高分辨率的样本纹理作为先验引导条件,对合成的低分辨率的纹理进行插值,获取更好的高分辨率纹理合成结果.该算法的主要思想是基于联合双边滤波器进行纹理合成上采样,对低分辨率合成纹理应用空间滤波,而将一相似的边界滤波联合地应用在高分辨率的样本纹理上.该算法克服了传统的以光滑性为先验引导条件的上采样方法会导致图像特征模糊的缺点,使获得的上采样纹理图像保持纹理特征,同时视觉上光滑.文中给出了图像和视频纹理合成结果的上行采样算法.实验结果表明,文中的方法减小了优化纹理合成过程所需的时间和空间,获取了更好的图像和视频合成纹理上采样效果.     

A Low‐Memory,Straightforward and Fast Bilateral Filter Through Subsampling in Spatial Domain

In this work we present a new algorithm for accelerating the colour bilateral filter based on a subsampling strategy working in the spatial domain. The base idea is to use a suitable subset of samples of the entire kernel in order to obtain a good estimation of the exact filter values. The main advantages of the proposed approach are that it has an excellent trade‐off between visual quality and speed‐up, a very low memory overhead is required and it is straightforward to implement on the GPU allowing real‐time filtering. We show different applications of the proposed filter, in particular efficient cross‐bilateral filtering, real‐time edge‐aware image editing and fast video denoising. We compare our method against the state of the art in terms of image quality, time performance and memory usage.     

基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法

基于决策的非对称裁剪中值滤波方法(MDBUTMF)能有效复原被高密度椒盐噪声污染的彩色图像,然而该方法采用固定大小的滤波窗口并利用均值替代中心像素,因此导致算法鲁棒性较低,对部分图像滤波失效.针对该问题,提出了一种基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法,通过增加对单色区域的判断,有效解决了已有算法对单色区域滤波失效的问题,使得新方法具有较高的鲁棒性和实用性;并采用自适应窗口解决了MDBUTMF采用单一3× 3窗口易导致滤波效果差的问题.实验数据表明,与经典的多种矢量以及标量的中值滤波方法相比,提出的裁剪中值滤波方法不仅具有较高的PSNR,而且具有较低的MAE和NCD,在抑制椒盐噪声的同时能有效保护图像的色调和细节.     

一种基于双边滤波和图像融合的增强方法

在系统研究可见光和红外图像融合技术的基础上,提出一种图像融合算法用以检测可见光图像中的隐含目标。为了在检测隐含目标的同时平滑图像中目标的边缘信息,采用双边滤波来去除噪声并在此基础上进行图像融合以获取图像完整信息。首先通过对图像添加噪声得到降质退化图像,然后采取双边滤波算法对降质图像进行平滑去噪,此后,再对滤波去噪后图像进行融合。结合双边滤波和图像融合方法,设计四种算法来验证双边滤波和图像融合在多源图像应用中的强大功能。研究测试了算法对可见光图像中因光线原因隐藏的人体目标检测性能。实验结果表明,该方法可以有效提高在背景图像中进行目标检测或识别的概率。     

一种改进的双边滤波算法

双边滤波是一种既可有效降低图像加性噪声又可保持图像边缘细节的滤波技术,它能同时利用邻域内像素点的空间邻近度信息和亮度像似度信息。然而,双边滤波器的2维实现方式和浮点型空间邻近度因子不利于硬件实现,且计算量大。提出了一种改进的双边滤波算法,该算法设计了整数型空间邻近度因子,使用水平和垂直方向上的1维滤波实现方式,并能自适应地设置空间邻近度控制参数的值。实验结果表明,改进的双边滤波算法可获得较好的滤波效果。     

Fisher-Tippet分布拟合的超声图像联合双边滤波方法

由于双边滤波的固有不足以及Rayleigh分布散斑拟合存在的较大误差,致使SRBF方法对超声图像的散斑消减不够理想。针对该问题,采用联合双边滤波以及Fisher-Tippet分布散斑拟合来有效改进SRBF方法。联合双边滤波利用导向图像计算权值,有效减小双边滤波利用噪声图像计算权值产生的偏差。由散斑包络信号满足Rayleigh分布导出散斑图像满足Fisher-Tippet分布,更精确描述散斑统计特性。合成图像和真实图像的实验结果通过多种定量指标评估,验证了提出算法对SRBF在两个方面的改进都能有效提高散斑消减性能。     

中值滤波均值快速算法在高光谱图像处理系统中的应用

文章提出了一种中值滤波均值快速算法，介绍了该算法的设计思路、算法流程、基本运算步骤、实验设计与效果及与经典算法的比较情况。该算法利用数据窗口中的位置关系并考虑了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性，在运算过程中，保留前面窗口内数据的排序信息，作为下一个窗口内数据排序的参考依据。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，减少了中值滤波过程中比较运算的次数，该算法可将传统算法的复杂度O(n^2)简化成O(n)，同时将均值滤波与中值滤波有机结合起来，将两个独立的算法有机地融合成一种算法，从而有效提高运算速度，也减少噪声对图像的影响。     

基于自适应堆滤波的边界检测

从被噪声干扰的图象中提取边界是图象测试与分析的关键之一。通常需要先滤除图象中的噪声，再用边界检测算子求出边界。本文介绍了一种边界直接检测法，即将边界检测与噪声滤波相结合，它是基于自适应堆滤波的边界检测法。首先非线性堆滤波器用于求出图象某象素点邻域内的灰度最大值与最小值的最优估计，然后以此两估计值之差代替原象素点灰度值。最后对之二值化求出边界。本文根据最小平均绝对误差准则，采用自适应方法求解堆滤波器。这种方法类似于线性自适应滤波器的ＬＭＳ方法，先任设一初始堆滤波器，利用期望图象与合噪声图象对堆滤波器进行迭代训练，最后求出最优化的自适应堆滤波器。文章最后给出了采用自适应堆滤波法求取图象边界的试验结果，表明这种方法可以有效地抑制各种分布的噪声干扰。     

一种快速单幅图像去雾新方法

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的图像对比度、清晰度下降,本文提出了一种基于改进的双边滤波器的快速有效的去雾新方法.该方法引进了本文首次发现的简洁高效的“类高斯核”,代替传统双边滤波器的高斯核.改进的双边滤波器具有很好边缘保持特性,用该滤波器来准确优化雾天大气传输率的估计,大大提高了计算效率;在大气光值估计中,对暗通道和原图两个区间亮度最大值,进行加权平均,精确的估计出雾天大气光值.本文算法具有很快的处理速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,获得较好的图像颜色.     

基于遗传算法的卡尔曼滤波器水下机器人信号处理方法

水下机器人的传感器信号受环境影响较大,数据滤波一直是机器人控制的核心问题之一。该文在卡尔曼滤波的基础上,引入遗传算法,对卡尔曼滤波方法进行改进,提出基于遗传算法优化的卡尔曼滤波器模型,从而提高水下机器人测量数据的精度．降低系统噪声和量测噪声所带来的误差。OUTLAND1000水下机器人罗经传感器的水池仿真试验结果表明所提改进滤波方法有效、实用。     

A Statistically-Switched Adaptive Vector Median Filter

This paper presents a new cost-effective, adaptive multichannel filter taking advantage of switching schemes, robust order-statistic theory and approximation of the multivariate dispersion. Introducing the statistical control of the switching between the vector median and the identity operation, the developed filter enhances the detail-preserving capability of the standard vector median filter. The analysis and experimental results reported in this paper indicate that the proposed method is capable of detecting and removing impulsive noise in multichannel images. At the same time, the method is computationally efficient and provides excellent balance between the noise attenuation and signal-detail preservation. Excellent performance of the proposed method is tested using standard test color images as well as real images related to emerging virtual restoration of artworks. Rastislav Lukac: Corresponding author e-mail: lukacr@dsp.utoronto.ca, Web: http//www.dsp.utoronto.ca/∼lukacr.     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数,用该乘积与原图像进行卷积运算,然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声,而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

新型递归多级中值滤波器

结合了Adrian Burlan和Pauli Kuosmanen提出的关于中值滤波的新的递归算法结构,在多级中值滤波器(MLMF)算法基础上提出了一种新的中值滤渡器．该滤波器克服了传统多级中值滤波器一些缺点。实验结果显示,在抑制噪声方面和细节保护方面,该滤波器比传统的多级中值滤波器有着明显的改善．     

基于遗传算法的卡尔曼滤波器水下机器人信号处理方法

水下机器人的传感器信号受环境影响较大,数据滤波一直是机器人控制的核心问题之一。该文在卡尔曼滤波的基础上,引入遗传算法,对卡尔曼滤波方法进行改进,提出基于遗传算法优化的卡尔曼滤波器模型,从而提高水下机器人测量数据的精度,降低系统噪声和量测噪声所带来的误差。OUTLAND1000水下机器人罗经传感器的水池仿真试验结果表明所提改进滤波方法有效、实用。     

一种用于数字图象传感器的彩色插值算法

由于物理结构的限制 ,单片 CCD和 CMOS彩色图象传感器在每个像素的位置上只能采集一个颜色分量 ,其余两个颜色分量只能通过插值的办法得到 .鉴于通常的线性插值方法容易使图象的边缘变得模糊 ,并可能出现较为明显的颜色失真 ,而一些新方法尽管可以得到较高质量的插值图象 ,然而运算的复杂性限制了它们的应用 .为此提出了一种在色差空间进行插值的算法 ,以代替普通颜色空间的插值 ,同时用基于有理函数的插值算子来代替普通的线性算子 ,并通过后处理来进一步提高插值图象的质量 .由于色差空间的插值考虑了不同颜色分量间的耦合性 ,并利用了有理函数插值算子固有的边缘自适应特性 ,因而得到了较好的效果 .该方法另外的一个优点是计算速度较快 .实验结果表明 ,该该算法是有效的 .     

一种新的面向信号处理的小波变换加速算法

给出了小波分析滤波器系数的解析构造方法,导出了类似于快速Fourier变换的小波快速变换算法.它比著名的小波变换Mallat算法更简单、方便,计算速度更快.同时,它还可以根据分析的信号自适应地选择小波分析滤波器参数.     

基于小波分解的快速分形图象压缩算法

为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .     

一种基于选点的可变滤波窗口中值滤波算法

中值滤波是一种应用广泛的滤波方法。该文提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进,一方面基于选点的方法,不对所有的点进行滤波;另一方面在对中值滤波的窗口进行可变处理。与中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能,而且能有效地滤除图像中的随机噪声。