自适应的线条画绘制

目的 基于参考图像的线条画生成是非真实感绘制最为常见的应用之一。尽可能模拟艺术家的创作风格生成疏密得当、具有层次感的线条画是这类工作的主要目标和挑战。本文提出一个自适应线画图绘制算法。方法 首先,将场景图像分割成若干个区域,分别计算每个区域亮度的方差以及每个像素到边界的最小距离,将每个区域的方差和面积的比值作为该区域的复杂度。然后,计算能反映其显著视觉特征的边缘切向流场。最后,使用基于流的各向异性高斯差分滤波生成线条画。在构造边缘切向流时,每个位置的切向量由其邻域的切向量加权而得到。文中增加了一个新的系数项,对于邻域的任意一个位置,如果它和参考位置在区域分类中属同一个类别。则该位置的权值更大。基于流的高斯差分自适应滤波过程中,高斯差分滤波的尺度参数和复杂度以及到区域边界距离有关。细节越丰富,离边界越近,尺度参数取值越小,这样得到的边缘比较细,同时可以防止将相邻小细线条连接成粗线条。然后,将高斯差分滤波结果沿着流线方向进行高斯滤波,对于细节丰富的区域,边缘比较多,尺度参数取值比较小,所连接边缘比较短,可以减少错误边缘可能。结果 对生物、树林、建筑、山河等具有代表性的图像,采用本文算法进行自动实时进行线条绘制,实验结果表明,采用本文算法所生成的线条随着区域场景的复杂程度呈现不同粗细和浓淡的变化,具有一定的层次感。因而本文算法能生成视觉特征鲜明、风格化效果突出的线条画,且能处理各种复杂场景的图像。结论 本文自适应参数的线条画生成算法,其算法参数调节以及算法效果优于固定参数的算法,本文算法在处理日常生活中各类主题场景的图像时均能取得良好效果。     

综合几何信息的实时线绘制算法

以三维网格模型的微分几何信息为依据,结合视点相关和视点无关的线绘制方法,提出一种基于GPU的实时绘制算法.基于视点曲率在图像空间中计算提取视点相关特征线,同时利用风格化纹理和主曲率信息绘制视点无关特征线.根据三维模型信息与预设计的风格化纹理,在像素着色器中对视点相关和视点无关的2类特征信息进行计算,然后结合两者结果得到令人满意的绘制结果.实验结果表明,由于所有计算在图像空间由GPU并行完成,可以高效地提取特征线;采用风格化纹理的设计增加了图像空间风格化绘制的可控性,弥补了图像空间算法的风格化可控性差的缺点.此外,文中算法不仅可以进行实时的风格化线绘制,以该算法为基础还可以进行进一步的艺术仿真,如国画的模拟等.     

线条增强的建筑物图像抽象画生成

针对建筑物图像线条鲜明、轮廓清晰的特点,提出一种自动化的抽象画生成算法.首先通过双边滤波对原始图像的细节进行简化;然后利用快速的、带有误判控制的图像线段检测算法来获得建筑物的外轮廓和门窗等线条特征,通过该线条特征增强基于流的高斯差滤波器生成线条框架;最后将双边滤波处理结果与线条框架进行融合形成最终的抽象画效果.该算法既去掉了建筑物图像中多余的细节信息,使整个图像更趋抽象,同时又通过边缘信息保持了建筑物自身独有的风格,充分展现出富有艺术家手绘风格的建筑物效果.文中算法简单、易于实现,并通过实验充分证明了其有效性.     

基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。     

基于冲击滤波器的视频图像卡通化算法

传统二维卡通绘制的专业性和复杂性导致普通用户参与性较低。为此,提出一种基于冲击滤波器的视频图像卡通化算法。应用改进的冲击滤波器对彩色视频图像进行颜色聚类和噪声消除,对冲击滤波后的图像使用高斯差分算子进行边缘检测,并做颜色量化处理,融合边缘曲线和量化图像生成个性化的卡通图像。实验结果表明,与基于双边滤波器、Osher冲击滤波器、Alvarez冲击滤波器以及改进Osher冲击滤波器的图像卡通化算法相比,该算法能够获得更清晰、完整、光滑和连续的边缘曲线,风格化图像的视觉显著性更强,保真度更高,并能通过系列图像的风格化转换自动生成个性化的卡通视频。     

整数阶滤波的分数阶Sobel算子的边缘检测算法

针对传统的整数阶微分图像边缘检测算子存在的边缘模糊不清、受噪声影响大等问题,该算法从改进传统的整数阶微分Sobel算子入手,以分数阶微分理论为基础推导出了分数阶微分Sobel算子,结合Sobel算子边缘检测方法,将整数阶微分Sobel算子作为滤波器与分数阶微分Sobel算子作卷积运算,改进了整数阶微分Sobel算子。整数阶微分滤波后的分数阶微分Sobel算子成功地解决了传统的边缘检测算子存在的准确性低、抗噪性差等问题。理论研究与实验结果表明,该边缘检测算子对图像的边缘细节特征刻画得更精细,抗噪性更强,优于常用的整数阶微分边缘检测算子,边缘检测效果很好。     

一种新的用于图像边缘检测的滤波器设计

在分数阶微分Günwald-Letnikov定义的基础上,设计了一种中心对称分数阶差分滤波器。同时考察了其对一维信号的滤波特性,进而给出了一种具有两个参数的用于图像边缘检测的滤波算子,并通过实验归纳了该滤波算子两个参数的作用。实验表明,在处理不含噪图像时,该方法能很好地提取图像边缘信息,其效果不亚于经典的边缘提取方法;对于含噪图像,由于具有两个可调的参数,此滤波器更为灵活,能够获得比其他一些经典方法更优的效果。     

一种新型的混合滤波器的设计与实现

对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析,提出了一种线性与非线性混合滤波算法。该算法充分结合了中值滤波器和均值滤波器的优点,比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力,能较好地保持图像的边缘和几何结构细节。最后给出了几种滤波技术的滤波效果比较图,验证了文中提出的滤波新方法对椒盐噪声和高斯噪声的滤除能力。     

一种新型的混合滤波器的设计与实现

对空间域的常用噪声滤波技术的不足进行了分析,提出了一种线性与非线性混合滤波算法。该算法充分结合了中值滤波器和均值滤波器的优点,比均值滤波器和中值滤波器具有更好的抑制噪声的能力,能较好地保持图像的边缘和几何结构细节。最后给出了几种滤波技术的滤波效果比较图,验证了文中提出的滤波新方法对椒盐噪声和高斯噪声的滤除能力。     

基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法

论文提出一种基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法。该算法用两个不同尺度参数的高斯滤波器分别对图像进行滤波平滑,然后将所得的两个结果相乘后,再利用Canny算子对图像进行边缘检测。该算法具有算法简单、编程容易、计算量小等特点。论文最后通过实验验证了该算法能较好地抑制噪声干扰和有较高的边缘定位精度。     

基于分数阶微分的高斯噪声图像信息提取算法

考虑分数阶微分对信号处理的性质与特点,提出一种基于分数阶微分的信息提取算法。首先针对各种系数高斯噪声的图像进行信息提取,并与Roberts、Prewitt、Sobel整数阶经典算子对图像信息提取的结果进行分析比较。实验证明,利用分数阶微分不但能提取整数阶算子的高频边缘信息,还能提取平滑区域的纹理信息,并对高斯噪声具有一定程度的抗噪性。     

基于分数阶微分差与高斯曲率滤波的边缘检测算法

应用梯度变化检测遥感图像纹理边缘信息时存在过检、漏检、错检和弱抗噪性等问题。为此,结合分数阶微分差和高斯曲率滤波,提出一种边缘检测算法。通过分数阶微分差运算对全色遥感图像的梯度场进行非线性增强,利用高斯曲率滤波平滑图像非线性扩散部分,并寻找正则化能量最速下降点,优化微分过程中的分数阶次和迭代次数,改善有噪图像的边缘信息提取质量。实验结果表明,该算法可抑制遥感图像纹理边缘提取过程中噪声非线性放大和扩散产生的背景伪噪声,保留图像纹理边缘信息,具有较好的图像增强和边缘检测效果。     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

边缘跟踪算法的图像线条画生成

给出一种基于边缘跟踪算法的图像线条画生成算法。该算法由边缘跟踪和线条画绘制两部分组成。在边缘跟踪中,提出基于相异性度量的边缘跟踪算法,以使利用边缘检测算子得到的边缘能够归类、连接;在线条画绘制过程中,引入非均匀B样条对不连续边缘进行插值并使用高斯平滑以获得连续光滑的边缘线条,然后以线条的曲率为依据,生成画笔,实现线条画的绘制。实验给出了本文方法生成的图像线条画的结果,实验结果表明,本文方法能够迅速快捷的生成较高质量的线条画。     

基于Canny算法的改进Kirsch人脸边缘检测方法

针对Kirsch边缘检测算法的不足,提出了一种基于Canny算法改进的Kitsch人脸边缘检测算法.该算法先对原始图像用高斯滤波器平滑,计算其梯度图像.然后将梯度图像用改进后的Kitsch算法进行计算,并根据和两个阈值进行边缘提取.试验结果表明,采用该算法提取人脸边缘不容易受噪声的干扰能检测到真正的弱边缘,效果优于经典Kitsch边缘检测算法.     

强噪声下改进Canny算法的边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。     

自然环境下路面裂缝的识别

论文提出了一种基于分数阶微分和图像形态学的路面裂缝检测算法.分数阶微分能有效增强信号中、高频部分,非线性保留信号的低频部分,通过构建分数阶微分掩模算子,增强裂缝信息特别是平滑区域中弱信号信息.利用图像形态学算子提取裂缝,通过组合中值滤波去除孤立噪声点.实验结果表明,该算法比传统算法能更有效地检测出细小裂缝信息,是一种具...     

针对文物图像的特征线提取方法研究

针对计算机辅助实现文物考古绘图自动化的问题, 提出了一种文物图像的特征线提取方法。首先利用双边滤波器对文物图像进行预处理, 改善了文物图像的主观质量; 运用LoG边缘检测的方法得到图像的边缘路径; 最后采用非均匀B样条得到插值边缘曲线, 并利用高斯滤波器对其平滑处理来提高画笔生成的质量。实验结果表明, 该方法是文物特征线提取的有效方法。     

基于频谱分析的高分辨率遥感图像边缘特征检测研究

针对高分辨率遥感图像的边缘特征,提出了一种基于频谱分析的图像边缘检测方法.首先对南京市主城区典型地物QuickBird图像进行傅里叶变换,分析频谱能量的角向分布特征,对最大角向能量分布曲线求一阶导数,将其峰值作为边缘检测滤波器的中心频率.通过设计方向Gabor滤波器进行频域滤波,达到图像边缘特征检测的目的.结果表明,进行频谱分析能够确定图像边缘特征的最佳截止频率,从而为高分辨率遥感图像边缘特征检测提供一种新方法.     

新的噪声污染灰度图像边缘检测方法

传统的图像边缘检测方法由于引入了各种微分运算,因此用于噪声图像边缘检测时对噪声极度敏感。针对这一问题,提出了一种基于独立分量分析技术的噪声图像边缘检测方法,该算法通过计算数据之间的高阶统计信息,提取特征模板,然后将被高斯噪声污染的灰度图像与这些模板逐个匹配,提取出边缘成分。实验结果表明,基于独立分量分析技术的模板匹配方法自适应强,复杂度低,是一种有效的高斯噪声污染灰度图像边缘检测方法。