基于多方向中值滤波的各向异性扩散滤波算法

提出一种改进各向异性扩散滤波算法。现有研究方法多存在图像边缘不清,误识别多,扩散系数多凭主观选择等问题。该算法利用保留细节和边缘的能力较为突出的多方向中值滤波方法在多个方向上进行扩散,利用局部方差和图像梯度改进了扩散系数,通过多次迭代修正扩散系数,增强了算法的鲁棒性,且在滤除噪声的同时注重对边缘细节的保持。通过具体实验仿真,以峰值信噪比、均方误差、结构相似度以及图像佳数4个参数作为指标,对实验仿真结果进行了量化比较,表明该算法与传统各向异性扩散方法以及Catté_PM模型等改进方法相比,具备更好的滤除图像噪声以及保持图像边缘的能力。     

基于解剖非局部先验的模糊扩散PET重建算法

针对传统最大后验(MAP)算法出现阶梯伪影以及不能有效保持重建图像低梯度值处细节信息的问题,提出了一种基于解剖非局部先验的模糊扩散正电子发射计算机断层扫描(PET)重建算法。首先,对中值先验分布的MAP重建进行改进,在每次中值滤波前引入结合模糊函数的各向异性扩散滤波器;然后,采用模糊隶属度函数作为各向异性扩散过程的扩散系数,并结合解剖非局部先验来考虑图像的细节信息。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法提高了信噪比(SNR),具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,图像边缘清晰,在抑制噪声和边缘保持方面取得了良好的折中。     

基于各向异性改进的水平集超声图像去噪算法

针对各向异性扩散可能出现的阶梯效应以及扩散门限难以准确确定、水平集函数只能根据图像梯度区分图像边缘及同质区域的问题,将各向异性扩散中的边缘增强项引入到水平集方程中,同时自适应地估计扩散门限,在去除噪声的同时保持和增强边缘。该方法结合了水平集函数和各向异性扩散的优点,理论分析和实验结果均表明了该算法的去噪效果更好。     

改进的基于各向异性扩散的B超图像降噪方法

散斑噪声是超声成像机制引起的固有形态,它对超声图像质量以及医学诊断的准确性有很大的影响;针对传统Perona-Malik(PM)各向异性扩散模型通过四方向扩散无法提供充分的信息且处理效果不明显的问题,提出八方向选择式扩散模型;针对传统算法对强噪声则失效、扩散门限参数K依据经验选取的不足以及迭代终止条件不明确,提出改进的扩散系数计算方法,应用自适应选取的扩散门限参数K,且提出适合改进算法适用的迭代终止准则;经过多组仿真实验,证明文章算法较传统模型可以更好的控制扩散过程,并且提高了算法鲁棒性和效率,综合峰值信噪比(PSNR)、边缘保持度(FOM)等指标,表明该算法相比同类算法有更好的降噪和边缘保持效果.     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

改进的图像自适应梯度插值

传统的图像插值算法存在边缘模糊和边缘锯齿,已有改进算法改善了插值图像质量,但存在斜边缘锯齿或局部扭曲变形等问题。为解决上述问题,提出了改进的图像自适应梯度插值。该方法首先根据图像的局部不对称性和局部梯度特征在1维方向上修正插值点空间距离,并将1维修正结果合并到2维空间,然后将修正的空间距离应用到传统的插值算法中。实验结果表明,该方法改善了插值图像的峰值信噪比,有效保护了图像在各个方向上的边缘信息。     

基于Canny 算子的大米边缘检测

为解决传统边缘检测算法对大米图像边缘检测精度低以及对噪声敏感的问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该方法首先采用非线性扩散滤波减少图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制噪声的影响;最后采用最大类间方差法选取阈值,从而提高对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,本文的改进算法运用到大米图像边缘提取中效果显著,满足大米质量检测和分级的要求。     

一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

一种改进的数学形态学边缘检测算法

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等问题,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法在保持传统形态学方法优点的基础上引入边缘方向信息,采用非极大值抑制方法对形态学梯度图像进行细化处理,利用新的基于方向的检测和连接方法从中提取边缘,既提高了检测出的边缘的分辨率,又实现了低强度边缘的保护,同时还获得了更强的抗噪声能力。与应用较为广泛的传统形态学方法及Canny边缘检测方法的比较研究也证明了该算法的有效性。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

一种新的各向异性扩散时间尺度估计方法

在各向异性扩散(AD)的图像处理应用中,扩散终止机制是当前研究的主要热点。该文把热物理扩散中的扩散平衡概念引入到图像处理的AD中,定义图像扩散平衡(DB)与最优扩散时间(ODTS)的概念,提出利用扩散平衡估计最佳扩散时间尺度的方法。该方法与SURE, MSE及其他时间尺度估计方法相比在噪声压制与特征的保护上达到了一个合理的平衡且不需估计噪声强度(方差),能自适应于图像,在低信噪比下也能获得很好的估计结果,试验测试结果验证了该方法的有效性。     

一种用于分析故障分布的新方法

本文在分析故障分布规律的基础上，提出用正态扩散的方法对故障分布规律进行估计的新方法，理论证明，把正态扩散估计方法用于对故障分布的分析，可提高估计精度，具有较强的实用价值。     

信号自适应衰减的多壳扩散磁共振成像方法

提升总体平均扩散传播算子(Ensemble Average diffusion Propagator,EAP)的重建精度一直以来都是扩散磁共振成像领域中扩散光谱成像(Diffusion Spectrum Imaging,DSI)的核心问题.在诸多成像算法中,用径向基函数(Radial Basis Function,RB...     

A multiple-theory analysis of a diffusion of information technology case

Abstract. This paper describes a multiple-theory analysis of a diffusion of information technology case. Three innovation diffusion models, the interactive model, the linked-chain model and the emergent model, are used to develop an analysis that describes the essential knowledge that each model produces. Rather than develop conflicting stories, each model leads to distinctly different, but complementary, knowledge about the case setting. More generally, the analysis enables us to circumscribe the distinct conceptual domain of each model. These domains define the scope of research questions that can be addressed by each of the innovation diffusion models. In addition to the theoretical implications, the paper also describes the practical indications and actions of the case subjects.     

Two New Nonlinear Nonlocal Diffusions for Noise Reduction

Two new nonlocal nonlinear diffusion models for noise reduction are proposed, analyzed and implemented. They are both a close relative of the celebrated Perona-Malik equation. In a way, they can be viewed as a new regularization paradigm for Perona-Malik. They do preserve and enhance the most cherished features of Perona-Malik while delivering well-posed equations which admit a stable natural discretization. Unlike other regularizations, however, certain piecewise smooth functions are (meta)stable equilibria and, as a consequence, their dynamical behavior and that of their discrete implementations can be fully understood and do not lead to any “paradox”. The presence of nontrivial equilibria also explains why blurring is kept in check. One of the models has been proved to be well-posed. Numerical experiments are presented that illustrate the main features of the new models and that provide insight into their interesting dynamical behavior as well as demonstrate their effectiveness as a denoising tool.

相干光学系统图像复原的各向异性扩散方法

相干光学系统中图像噪声污染严重,提出一种基于各向异性扩散的图像复原模型,该模型的扩散系数从理论上满足Charbonnier等人提出的构造扩散系数准则,同时结合对数变换对相干光学图像进行复原去噪处理。实验结果表明,同SRAD、Lee、Frost、Non-local Means算法和基于小波的BLS-GSM、BM3D等方法相比,该算法可以更有效地进行边缘平滑,而且还能够较好地解决图像边缘和细节失真的问题,不论从PSNR,还是从视觉评价效果来看,该算法都具有一定的优越性。     

相关扩散方程在图像修补中的应用

图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,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。目前有很多图像修补算法对于灰度图像的修补已经取得了很好的修补效果,但存在着时间消耗大和应用到彩色图像修补中时修补效果不理想的缺点。将相关扩散方程引入到图像修补中,并进行改进,使得图像的修补效率和修补效果都得到了有效提高,而且可以很自然地应用到彩色图像修补中。大量的实验证明了该方法的有效性。     

基于节点和信息特征的社会网络信息传播模型

随着在线社会网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.虽然有关社会网络中的信息传播模型已经得到广泛研究,但是影响网络中节点之间信息传播的因素有哪些,以及如何刻画信息传播过程,仍然是一个有待深入研究的重要内容.传统的传播模型及其扩展模型更多地从网络结构出发研究信息传播,很大程度上忽视了节点属性和信息内容的影响.从多个维度提取信息传播的特征,包括节点属性特征和信息内容特征,对节点间传播概率和传播延迟进行建模,提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型.利用随机梯度下降算法学习模型中的各个特征的权重.另外,针对模型的传播预测功能,在新浪微博真实数据集上进行了实验,结果表明,在预测准确率方面,所提出的模型要优于其他同类模型,如异步独立级联模型、NetRate模型.     

Image magnification method using joint diffusion

In this paper a new algorithm for image magnification is presented. Because linear magnification/interpolation techniques diminish the contrast and produce sawtooth effects, in recent years, many nonlinear interpolation methods, especially nonlinear diffusion based approaches, have been proposed to solve these problems. Two recently proposed techniques for interpolation by diffusion, forward and backward diffusion (FAB) and level-set reconstruction (LSR), cannot enhance the contrast and smooth edges simultaneously. In this article, a novel Partial Differential Equations (PDE) based approach is presented. The contributions of the paper include: firstly, a unified form of diffusion joining FAB and LSR is constructed to have all of their virtues; secondly, to eliminate artifacts of the joint diffusion, soft constraint takes the place of hard constraint presented by LSR; thirdly, the determination of joint coefficients, criterion for stopping time and color image processing are also discussed. The results d     

P2M扩散与相干增强扩散相结合的抑制噪声方法

该文讨论保边缘的去噪问题。针对P2M扩散不能有效保持线状特征,相干增强扩散易出现虚假条纹的缺点,提出了一种P2M扩散与相干增强扩散相结合的去噪方法。首先,建立了一个P2M扩散与相干增强扩散的加权组合模型。该模型在图像边缘部分侧重于相干增强扩散,其余部分则侧重于P2M扩散。然后,针对模型中存在的参数选取问题进行了分析。从公式推导出发,得到了在边缘点百分比给定的条件下,P2M扩散参数的自适应取值方法,并从应用的角度出发,得到了相干增强扩散参数的经验取值。仿真计算结果表明,与一些常用的去噪方法相比,该方法既能有效地抑制图像噪声,又能较好地保持边缘等线状特征,同时具有较高的峰值信噪比。