偏微分方程约束下基于动态大小模块的图像修复模型

提出一种保持图像线性特征和纹理信息、并能应用于存在较大规模缺失信息区域的图像修复模型.该模型根据图像局部纹理特征强度动态地选择匹配模块的大小,使用切向等照度线强度数据项约束修复顺序.几何特征作用下的切向等照度线偏微分方程在边缘宽度约束下扩散,具有很好的线性特征保持性能;它具有形态学不变性,可以真实地修复自然场景图像.根据基于模块的修复模型的特点,使用欧氏距离作为模块相似度测量函数.针对模型引起的模块接缝效应,使用散度约束下总体变分插值法对修复结果进行无接缝效应处理,使得最终结果平滑.理论和实验证明了该模型在图像修复中的有效性.     

一种新的基于偏微分方程的图像修复

图像的修复是图像处理中一个重要的部分,主要是利用一定的方法针对产生划痕和有缺损的图像进行修复,或者从图像中去除指定的物体和文字,以达到特定的目的。该文比较了CDD图像修复模型和快速图像修复模型的性能。它们都满足“连接整体性准则”,对于具有较大破损区域及细小边缘的图像具有良好的修复能力。但是前者修复速度较慢,而后者可以克服CDD修复速度较慢的缺点。实验结果表明,该模型在保证与CDD模型相近修复质量的情况下可以大幅度地提高修复速度。     

基于方向场的指纹图像偏微分方程修补模型

提出一个用于指纹图像修复的新的偏微分方程(PDE)模型,该模型对指纹图像的缺损区域能进行有效的修补。通过分析比较现有的技术方案对指纹图像修补的不足:一般常见的图像修复模型由于缺乏方向场的几何信息,对于指纹图像,这些模型不能给出满意的修补结果;或者虽然引入了方向场的几何信息,但在具体修补时会出现将不同的脊线连到一起不同的错误结果。该模型采用方向场作为扩散方向,在扩散过程中灰度信息沿着表征脊线方向的局部固定方向传播到待修复区域中, 改进了一般PDE模型不能用于修复指纹图像的不足。数值实验结果表明在修复指纹图像时提出的模型优于一般的模型     

基于偏微分方程和Gabor算法的图像细节特征保护方法

传统的数字图像恢复算法在图像恢复过程中会抹掉图像的局部特征如纹理或者细节特征,从而可能降低图像的可读性和可理解性。利用偏微分方程( PDE)和Gabor( PG算法)结合运用于图像恢复,不但能保护图像的边缘细节,而且还能有效地保护图像的局部特征,如纹理、有意义的小细节等反映图像重要信息的特征。将Gabor过滤器的图像特征识别特性融入PDE的图像恢复算法之中,对图像细节特征进行加权保护,再利用较简洁的基于局部能量残余的图像分区机制来控制图像光滑的强度,从而有效地解决传统PDE算法的“盲目性”。     

基于四阶偏微分方程的盲图像恢复模型

由于全变分(total variation,TV)正则化方法能够很好地保持边界,因而在图像去噪和恢复中得到广泛的应用,但其一个显著的缺点就是会在恢复出来的图像中产生阶梯效应。针对此问题给出了一种基于四阶偏微分方程(PDE)的盲图像恢复模型,该模型在Chan和Wong的全变分模型的基础上,用四阶范数来代替TV范数,构造了一种新的能量泛函,消除了全变分正则化方法所产生的阶梯效应。实验结果表明,该模型能取得较好的图像恢复效果。     

基于区域填充的图像修复算法研究

图像修复算法是一类基于人工智能研究领域的一个很有发展潜力和实用价值的研究方向.论文通过待修复区域中提取的信息,按照等照度线检索（isophote-driven）进行正交迭代运算,并在填充顺序中加入了判断策略,从而实现了对损坏图像的修复.通过对算法的分析和对比,验证了该算法的改进是有效的.     

基于变分法和偏微分方程的图像彩色化方法

针对传统的图像彩色化算法易产生的图像边缘颜色模糊等问题,提出一种基于变分法和偏微分方程的图像彩色化算法,结合整体变分(TV)模型和金兹堡一朗道(GL)模型的特点,通过求泛函极值建立偏微分方程,使图像的光滑区域和边界区域都能有效的实现颜色扩散,对偏微分方程进行数值求解得到彩色化结果.实验结果表明,与其它偏微分方程彩色化技术相比,该方法能得到清晰自然的彩色化图像和较高的图像质量.     

基于偏微分方程的医学超声图像降噪研究

提出一种将图像分解和几何分析相结合的算法去除超声图像中的斑点噪声。针对超声图像的斑点噪声为乘性噪声特性,将经典的ROF图像分解模型引入到适合于受乘性噪声污染的图像分解。超声图像经模型分解为轮廓部分、细节部分和噪声部分,然后对分解后的差值图像进行Ridgelet降噪,由于Ridgelet降噪克服传统小波分析方向性上的不敏感的缺点,能很好地保持图像边缘。处理后得到的图像无论是在斑点噪声去除、细节保护方面都优于传统的非线性滤波器和小波分析方法。实验表明,算法是完全可行和有效的。     

基于偏微分方程的图像处理——图像的加密及图像膨胀

图像加密处理技术是各种鱼图像相关技术的总称。对于大多数图像技术处理工作者来说,他们在处理图像信息中都是通过数字图像处理技术和和电子辅助设备相互结合运行来完成的。在很多领域都在利用图像处理技术来变换,增强或者表达描述目标的提取和测量。随着计算机科学技术的不断发展,3D场景建模,数据库建立以及相关图像分割技术都在不断的飞速发展,除此之外,图像加密处理技术还可以完成上述的制作和硬件设计。     

偏微分方程(PDEs)模型在图像处理中的若干应用

介绍了偏微分方程(PDEs)模型在图像处理与分析中的应用,基本思想,发展历史和解决问题的基本框架。主要阐述了变分方法和形变模型(曲线演化)在图像恢复和图像分割中的应用。理论和实验结果表明,应用偏微分方程模型进行图像处理是一种有效的工具。最后,分析了这种方法的优点和面临的挑战。     

连续性约束下基于样例的图像修复算法*

为了提高图像修复效果,提出了一种连续性约束下基于样例的图像修复模型。通过建立能量函数,引入一种新的偏微分方程约束,优化了修复顺序,能够克服传统的基于样例的修复算法在结构性较强的图像修复过程中造成的结构断接现象,在修复纹理的同时很好的保持了结构。实验表明,该算法可以更好的修复大尺度缺损的图像。     

一种基于偏微分方程的图像平滑技术

图像平滑是大多数图像分析和计算机视觉问题中必需的环节。文中探讨了噪声图像的噪声抑制方法,利用了基于偏微分方程的平滑技术。该方法的优点在于可以在消除噪声的同时有效地保持空间分辨率。最后采用数据验证了方法的有效性。     

数字图像修复技术综述

图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,其可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。为了使人们对该技术有个概略了解,在对目前有关数字图像修复技术的文献进行理解和综合的基础上,首先通过对数字图像修复问题的描述,揭示了数字图像修复的数学背景;接着分别介绍了以下两类图像修复技术:一类是基于几何图像模型的图像修补(inpainting)技术,该技术特别适用于修补图像中的小尺度缺损;另一类是基于纹理合成的图像补全(comp letion)技术,该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果;然后给出了这两类方法的应用实例;最后基于对数字图像修复问题的理解,提出了对数字图像修复技术的一些展望。     

PDE技术的图像放大模型

偏微分方程(PDE)已成为图像处理与分析中的重要工具。而数字图像处理的一个基本内容是图像放大,即从低分辨率图像获得高分辨率图像的图像处理技术。通过两种泛函模型,利用变分的思想,提出了基于TV-norm (total variation norm)插值模型和四阶偏微分方程插值模型的图像放大算法。通过仿真实验结果及均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）两种评价准则说明了该算法的有效性和可行性。     

曲率驱动的基于亥姆霍兹涡量方程的图像修复模型

图像修复模型根据已知区域信息自动修复目标区域,且保证修复后的图像满足人眼视觉系统的要求,目标区域轮廓自然.理论分析证明,流体力学中无粘亥姆霍兹涡量方程可以实现图像修复.根据曲线和曲面运动方程,使用曲率驱动亥姆霍兹修复模型中的等照度线传输方向.曲率是图像几何特征作用的结果,所以新模型可以很好地保持图像中的线性特征.图像中涡量为平滑程度的度量,二维图像域中涡量具有扩散性,对涡量方程的结果做各向异性扩散,使等照度线间的图像信息交互.亥姆霍兹涡量方程修复模型中的各个参数及扩散过程是涡量扩散性和耗散性以及图像几何特征作用的结果,扩散后的修复模型稳定且不存在错误的传输方向.理论和实验证明了曲率驱动的亥姆霍兹涡量方程模型在图像修复中的有效性.     

基于整体变分模型的矢量图像修复

基于灰度图像修复的整体变分法,提出解决矢量图像修复处理的4步法：对待修补图像进行标注,根据标注的像素灰度值求掩模图像,对掩模图像进行膨胀,根据膨胀信息进行修复。对3幅彩色图像进行实验,取得了很好的修复效果,对含有噪声的图像,也能很好地去噪并保持图像的清晰边界。     

一种基于偏微分方程的图像超分辨方法

在图像超分辨方法中,经典插值方法存在块状效应和图像模糊的情况,而以经典插值方法为基础,用偏微分方程进行后处理的方法则较为复杂。运用各向同性方程与各向异性方程进行耦合得到了一个新的偏微分方程模型,用该模型对图像进行超分辨处理,既降低了计算复杂度,又能保证得到较好的图像超分辨效果。实验结果表明了本文方法的优越性。视觉感知具有良好的一致性。     

综合自适应阈值与多尺度的TV图像修复方法

基于TV模型的图像修复算法具有较好的修复效果,但其对参数的选取较敏感,且运算量较大。该文提出了一种综合自适应阈值与多尺度的TV图像修复算法,该方法不仅可以提高TV图像修复模型的修复稳定性,还可以进一步压缩运算量,提高修复速度。