基于分段函数的中国画风格渲染新方法

通过结合物理模拟中随机浓度的思想和分段处理方法,对中远距离分段的扩散浓度采取随机处理,从而提出一种新的分段水墨扩散函数,用于模拟水墨扩散效果,根据其实现要点选取适当算法设计了中国画风格绘制的总体算法框图。该算法首先对图像用均值滤波进行平滑预处理;然后应用K means聚类算法进行图像分割,用以模拟中国画用水墨浓淡表达色调层次的效果;接着,算法采用形态学方法检测图像的边缘点,对检测出来的边缘点应用自定义的分段处理函数模拟水墨边缘扩散的效果,得出中国画风格渲染图像;最后,用HTML5实现了该算法。该算法所生成的中国画风格在用墨模拟和水墨扩散上都能够得到较逼真的效果。     

基于视觉重要性的图像油画风格化绘制算法

为了将真实图像转换为油画风格,提出一种油画风格化绘制的算法.首先根据油画绘制特点,结合改进的双边滤波与数学形态学操作来建立金字塔结构的多层参考图像序列;然后提出基于视觉重要性图的笔画布置算法.通过使用人脸、视觉焦点检测等方法来检测重要性区域,并根据这些区域信息进行画笔绘制的起点、方向计算精度改进和对图像纹理边界做加强约束,达到了油画内容主次分明的效果.实验结果表明,采用文中算法能够达到较好的视觉效果.     

消除图像伪轮廓的各向异性自适应滤波

摘要：目的：图像反差增强、重复量化、有损压缩等操作容易造成伪轮廓瑕疵,使原本平滑的区域呈现不真实的亮度和颜色跳变,损害图像质量。针对这一问题提出一种各向异性自适应滤波方法,用于消除伪轮廓．方法：首先检测图像中的边缘和平坦区,若边缘位于平坦区域则判定其为伪轮廓,得到一幅伪轮廓分布图．对伪轮廓上每一点计算两个特性：伪轮廓走向和分布密度,量化为8个方向和6种尺度,据此确定不同方向特性和不同尺度的滤波参数,选择相应的滤波器．为保护目标边缘不受损伤,在含有伪轮廓的图像中提取强度超过指定阈值的边缘,对其进行膨胀生成模板用以屏蔽滤波效果．结果：该方法能有效消除伪轮廓并保护真实边缘不受损伤。实验中采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）评估图像质量,结果表明,各向异性自适应滤波器特性优于其他方法．结论：消除伪轮廓的自适应图像滤波方法能消除因过度增强或不当量化造成的伪轮廓瑕疵,并保留真实边缘,提高图像的视觉质量.     

基于非线性滤波和纹理传输的图像风格化

纹理传输通过将样本图像纹理信息传递给源图像实现风格化.但在处理纹理细节丰富的源图像和复杂样本图像时,现有技术的处理效果差,且不便于用户进行直观的交互操作.为此,提出一种基于非线性滤波的显式纹理传输方法.首先通过相对总变差和L0梯度最小化滤波器对源图像进行去纹理操作,然后通过相对总变差滤波器对样本图像进行纹理提取,最后通过亮度重映射和线性叠加实现纹理传输.实验结果表明,该方法能够在保持源图像结构和色调信息的同时进行纹理替换;与已有方法相比,交互过程更加直观且风格化效果更好.     

视觉感知的图像和视频抽象

可靠的视觉感知估计体现的是对图像中有意义的那部分结构信息的理解。基于此,描述一个完整的图像和视频抽象化框架,通过一种边缘保持的滤波器有区分地风格化抽象图像和视频的显著部分和非显著部分,并保持两部分之间的和谐过渡。首先,对于显著区域的识别引入一种自动显著性目标分割算法,基于局部空间邻域的自动显著性计算。考虑到实际需要,提供了交互式技术,方便有目的地去指定图像中的显著结构信息。然后,根据生成的显著结构信息掩模使用单尺度的各向异性滤波处理显著部分,而用多尺度的同种滤波处理非显著部分以实现更强程度的抽象效果。本文方法生成的图像和视频的抽象化不仅呈现了视觉满意的非真实感效果,而且在软量化后还可以应用于其他风格的非真实感渲染(NPR)效果的实现。实验结果显示,处理一定数量的图像及视频,本文方法可以得到期望的结果。     

基于显著性分割的图像抽象化

图像抽象化的目的是增加具有特定目标的信息,并过滤掉一些不相关或不重要的信息。为进一步提高图像的卡通风格化效果,提出一种基于显著性分割的图像抽象化算法,增强前景物体区域的可视特征,同时去除背景区域的无关细节。采用频率调谐算法获得显著度图,利用Mean-Shift分割算法检测出整个前景区域,与双边滤波和基于流场的边缘检测结合获得抽象化图形,通过软量化方法使产生的风格化图像更具有层次感,并以此为基础对图像进行非均匀的抽象化处理。实验结果表明,该算法能够有效地产生前景特征增强的非真实感图像,使结果图像的前景主题更加突出。     

改进多尺度分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及医学图像的特点,提出了一种能够有效增强梯度图像边缘点并且消除局部极小值的方法。 首先采用多尺度滤波法提取图像的边缘信息,然后提出了基于图像边缘滤波消除局部极小值的方法,最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能达到很好的效果。     

基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法仿真

针对当前水墨图像线条渲染运行时间长、分辨率低的问题,提出基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法.首先利用滤波函数对水墨图像进行去噪,可以得到经过去噪后的图像坐标,再利用Lab彩色模型对水墨图像做分割处理,根据聚类方法完成对图像的聚类处理,按照浮点方法将彩色水墨图像转为灰度图像,结合直方图阈值法将灰度图像转为二值图像,通过对水墨图像的去噪、分割以及预处理,完成了对水墨图像的轮廓提取,为图像线条渲染做准备.其次,利用水墨图像像素在RGB中的分量,计算输出和输入水墨图像间的关系,完成对水墨图像颜色的提取以及均一化处理.最后利用定向滤波方法计算水墨图像的相位偏移序列,对水墨图像正交滤波核的基函数进行求解,最终实现了对水墨图像线条的渲染.实验结果表明,在对水墨图像线条进行渲染时,提出方法不仅运行时间短、效率高,还具有较高的图像分辨率,图像的渲染效果较好.     

基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法仿真

针对当前水墨图像线条渲染运行时间长、分辨率低的问题,提出基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法.首先利用滤波函数对水墨图像进行去噪,可以得到经过去噪后的图像坐标,再利用Lab彩色模型对水墨图像做分割处理,根据聚类方法完成对图像的聚类处理,按照浮点方法将彩色水墨图像转为灰度图像,结合直方图阈值法将灰度图像转为二值图像,通过对水墨图像的去噪、分割以及预处理,完成了对水墨图像的轮廓提取,为图像线条渲染做准备.其次,利用水墨图像像素在RGB中的分量,计算输出和输入水墨图像间的关系,完成对水墨图像颜色的提取以及均一化处理.最后利用定向滤波方法计算水墨图像的相位偏移序列,对水墨图像正交滤波核的基函数进行求解,最终实现了对水墨图像线条的渲染.实验结果表明,在对水墨图像线条进行渲染时,提出方法不仅运行时间短、效率高,还具有较高的图像分辨率,图像的渲染效果较好.     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

Contour-driven Sumi-e rendering of real photos

We propose a sketch-based system for rendering oriental brush strokes on complex shapes. While previous research has focused on methods for converting user-specified trajectories into oriental ink painting (Sumi-e) strokes, we propose an approach that takes as input the contours of complex shapes, estimates automatically the sizes of the brush footprints, their orientations, and the brush trajectory. Then, it renders them into oriental ink paintings. The approach performs in three steps; first complex shapes are decomposed into elementary shapes that can be rendered with a single brush stroke. Second, the brush trajectory estimation is formulated as the minimization of an energy function that measures the quality of the trajectory. Finally, the estimated trajectories are rendered into brush strokes by mapping on them footprint textures scanned from real images. We demonstrate that the proposed contour-driven approach is particularly suitable for converting real images into Sumi-e paintings with minimum interaction. To this end we develop a system where images are either interactively or automatically segmented into elementary shapes and converted into Sumi-e paintings. For the automatic segmentation, we observe that the strokes in Sumi-e paintings are nearly parallel to the edge tangent flow (ETF). We propose a segmentation procedure that is based on clustering the curves obtained by integrating the ETF of real images. Experiments on complex shapes show that the proposed contour-based approach produces a large variety of complex strokes compared to trajectory-based approaches.     

基于参考图像的彩墨画快速渲染法

通过对彩墨画创作过程的模拟,提出一种基于参考图像的彩墨画快速渲染算法,其模拟过程分为铺底模拟和细节刻画两个阶段。在铺底阶段,利用平均曲率流与冲击滤波的组合对图像进行细节简化,并通过对颜色空间的截取和拉伸数字模拟彩墨画的留白特征,同时提供基于PatchMatch算法的颜色学习着色方法;在细节刻画阶段,针对墨水的扩散现象提出一个随机模拟扩散的公式,并给出模拟彩墨画描边手法的边界处理方法,最后进行纸张效果合成。实验结果表明,该算法能够快速地将参考图像渲染成具有彩墨画风格的艺术作品。     

Real-time image-based chinese ink painting rendering

Chinese ink painting, also known as ink and wash painting, is a technically demanding art form. Creating Chinese ink paintings usually requires great skill, concentration, and years of training. This paper presents a novel real-time, automatic framework to convert images into Chinese ink painting style. Given an input image, we first construct its saliency map which captures the visual contents in perceptually salient regions. Next, the image is abstracted and its salient edges are calculated with the help of the saliency map. Then, the abstracted image is diffused by a non-physical ink diffusion process. After that, we combine the diffused image and the salient edges to obtain a composition image. Finally, the composition image is decolorized and texture advected to synthesize the resulting image with Chinese ink painting style. The whole pipeline is implemented on the GPU, enabling a real-time performance. We also propose some optional steps (foreground segmentation and image inversion) to improve the rendering quality. Experimental results show that our model is two to three orders of magnitude faster, while producing results comparable the ones obtained with the current image-based Chinese ink painting rendering method.     

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法,在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将含噪图像的边缘信息检测出来,然后将边缘信息保存下来,再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪,然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪,再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证,此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。     

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.     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

无抽样方向滤波器组用于图像去噪的方法研究

提出一种基于无抽样方向滤波器组的图像去噪新方法,首先,将一维半带滤波器（half band filter）转换成二维低通滤波器,通过对此滤波器的各种操作获得4方向、8方向和16方向等无抽样方向滤波器组,同时,将各频域方向滤波器转换成空域模板;其次,采用Contourlet变换中的多尺度分解方法,利用上述空域模板实现图像方向分解,获得噪声图像的各尺度多方向系数;最后,根据各方向系数的统计特性,合理设定去噪阈值,方向合成只需各方向子带图像相加,多尺度合成过程与Contourlet变换相同,完成图像去噪。实验结果表明：该方法不仅有效地去除了图像噪声,而且能很好地保留图像的边缘纹理信息,并很好地去除了Contourlet变换去噪中无法避免伪吉布斯现象所引起的视觉失真,与现有阈值去噪方法相比,图像信噪比明显提高。     

改进非局部均值滤波的SAR图像降噪

在非局部均值滤波(NLMF)的基础上,通过预生成相似集与2DPCA(two-dimensional principle component analysis)对NLMF进行改进,提出一种新的SAR(synthetic aperture radar)图像降噪方法。在NLMF算法框架下,针对SAR图像噪声的特点,首先经预处理选择邻近的子图像生成相似集,然后通过2DPCA提取子图像的主要特征,此过程减小了斑点噪声对相似性度量的影响,最后在降维后子图像的基础上进行相似性度量。通过仿真SAR图像和真实SAR图像的降噪实验,将本文方法与经典Lee滤波、Kuan滤波、Gamma-Map滤波和NLMF滤波相比较,结果表明,该方法无论在边缘保持还是一致区域的平滑上,都能取得较好的效果,是一种有效的SAR图像降噪算法。     

一种基于二叉判定图的包过滤规则设计方法

提出了一种采用二叉判定图来表示规则集的新的算法。通过仿真实验证明：对于较大规模的规则集,基于BDD的包过滤规则设计方法简沽可行,且在存储空间和查询性能上要优于传统的线性顺序方法。     

基于FPGA的实时高污染图像降噪器的设计

针对高污染图像,以现场可编程门阵列（FPGA）为平台,实现了一种最大最小排除均值滤波（MMEM）器,并给出了后仿真时序结果和图像仿真结果。试验证明,该滤波器在实时性和噪声抑止性能方面均能达到令人满意的效果。