基于视觉特性的Riemann-Liouville分数阶图像增强

为了解决Grünwald-Letnikov分数阶微分算法对彩色图像增强容易产生色彩失真以及传统方法增强效果不明显的问题,在分数阶微分视觉模型的基础上提出了一种基于Riemann-Liouville(R-L)分数阶微分的数字图像增强算法。首先讨论了数字图像的分数阶微分视觉模型;接着在R-L分数阶微分方程的基础上构造了8个方向上的分数阶微分增强模板;并讨论了这些微分增强模板的数值运算规则;并在HSI色彩空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像的增强处理。实验表明本文方法具有非线性特性,对图像增强效果明显,且增强     

数字图像的局部分数阶微分增强

为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出了一种局部分数阶微分增强图像算法。首先根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。     

将分数阶微分演算引入数字图像处理

为了系统论述图像分数阶微分对纹理细节的增强能力及其侧抑制原理,提出数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。论述了分数阶微分的动力学物理意义并推导了分数阶微积分与经典时-频分析之间的关系,分析了在一定条件下二维分数阶微分的可分离性;其次,从信号处理和生物视觉神经模型两个角度提出图像分数阶微分的高斯差感受野模型,并分析其产生的特殊马赫现象;最后,提出并论述了数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。计算机数值实验结果表明,对于纹理细节信息丰富的图像信号而言,分数阶微分对灰度变化不大的平滑区域中的纹理细节信息的增强效果明显优于整数阶微分运算。     

可变阶次分数阶微分实现图像自适应增强

为了改善图像增强的效果,提出了一种可变阶次的分数阶微分图像自适应增强算子.该算子的数学原理是根据图像的局部统计信息和结构特征来动态调整分数阶微分的阶次.在图像增强的过程中,分数阶微分的阶次满足在图像“强边缘”处具有较大的微分阶次,在图像“弱边缘”或纹理处具有较小的微分阶次,在图像平滑处具有微小的微分阶次,在判断为噪声处具有负阶次.建立了图像增强效果和分数阶微分阶次之间的非线性量化关系,构造了相应的自适应函数,实现了图像的自适应增强.实验结果表明,在无噪声的情况下,该方法较传统的分数阶微分算子在图像增强方面效果更好;在有噪声的情况下,该方法具有一定的噪声免疫能力.     

一种基于分数阶积分的数字图像去噪算法

针对现有图像去噪算法丢失图像纹理信息的问题,将基于Riemann-Liouville定义的分数阶积分应用于数字图像的噪声去除,提出8个方向上的图像任意阶积分掩模,给出运用该掩模进行图像去噪的数值运算方法及相应的算法实现电路模型.仿真实验结果在定性和定量的方面表明本文的算法对灰度图像和彩色图像同样适用,具有能够一次性完成积分,去噪精度高,同时能最大限度保持图像的纹理细节信息的特点.该算法特别适用于高精度的图像实时去噪.     

数字图像的0～1阶Riemann-Liouville分数阶微分增强模板

提出了一种数字图像的0～1阶分数阶微分增强模板.从Riemann-Liouville分数阶积分定义出发推导出0～1阶Riemann-Liouville分数阶微分方程及其离散化方程;构造了x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、左下对角、左上对角、右下对角、右上对角8个相互中心对称方向的分数阶微分模板,并讨论了这...     

基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型研究

为了在获取更高信噪比的同时更多地保留图像边缘和纹理等细节信息,将分数阶微积分理论和偏微分方程方法有效结合,构建了基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型,并利用分数阶微分掩模算子来实现去噪模型的数值计算。该去噪模型通过引入以分数阶梯度模值为参数的边缘停止函数并选择合适的分数阶微分阶次,由此能够在一定程度上解决传统去噪模型存在的不足之处。实验结果表明,基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型较传统的去噪模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像边缘和纹理等细节信息。     

基于分数阶微分、水平集及分水岭的铅锌浮选图像分割

针对铅锌浮选气泡暗颜色、细节弱、分割难的特征,提出了一种新的图像分割算法。该算法分成三个部分： 气泡边界增强： 基于分形学改进分数阶微分算法,主要是根据图像的纹理特性自动确定分数阶微分的非整数阶数,以自适应分数阶微分算法增强气泡边缘; 气泡亮点区域提取： 在改进传统的水平集算法基础上,进行精确的气泡亮点区域的提取,克服了全局自动阈值算法在提取气泡亮点时存在的缺陷; 图像分割： 利用内外标记修正梯度图像, 最后运用分水岭算法对浮选图像进行分割。对于不同铅锌矿大小气泡图像的实验,并通过与多种传统的图像分割算法分析比较,实验结果表明新算法不仅提高了浮选气泡图像的分割精度,并且有效地减少了传统图像分割算法的过分割问题,本文算法对于浮选气泡具有良好的分割效果。     

用遗传算法优化设计分数阶微分器

为了进一步提高分数阶微分器的精度,将遗传算法引入到滤波设计中,获得了性能更加优越的分数阶微分器.首先分析了分数阶微分器的特点和设计方法,通过对相应IIR滤波器的系数进行优化,得到了分数阶微分器的全局最优个体,避免了传统方法设计分数阶微分器中高频出现的误差.仿真结果表明,由该算法设计的分数阶微分器明显优于其它方法,能有效的逼近理想分数阶微分器的幅频响应.     

基于分数阶微分的边缘检测

为了提高图像边缘提取的信噪比,更有效和准确检测图像边缘,由信号的微分特性得出分数阶微分算子较传统1阶和2阶微分算子具有更高的信噪比,然后根据经典的G-L分数阶微分定义推导出的分数阶差分方程,构建了近似的分数阶Tiansi模板.实验证明,基于分数阶微分的边缘提取算子,可以有效提取边缘和有比传统的算子更高的信噪比.     

基于分数阶全变差和自适应正则化参数的图像去模糊

为更好地复原图像的纹理细节,避免求解图像去模糊模型时面临正则化参数难以选择的问题,提出了一种基于分数阶全变差（FOTV）模型和自适应更新正则化参数的非盲去模糊图像重建方法。首先,在分析不同分数阶下FOTV的幅频响应特性的基础上,采用不同分数阶次的FOTV模型约束图像的平滑（低频）部分和纹理细节（高频）部分,从而建立图像非盲去模糊重建模型。其次,为了有效地求解重建模型和实现两个正则化参数的自适应更新,采用交替方向乘子法(ADMM)将原本含有两个正则化参数的复杂问题分解成两个相对容易的子问题进行求解,每个子问题只含一个正则化参数。最后,根据偏差准则,在迭代求解过程中实现了两个正则化参数的自适应更新。将所提算法应用于包含平滑、边缘和纹理细节的多幅图像中,测试4种不同模糊核下的去模糊效果;与传统的4种去模糊算法相比,实验结果表明所提算法能自适应地更新两个正则化参数,对于纹理细节适中的图像具有较好的去模糊效果。     

基于纹理修复的双焦相机连续数字变焦算法

设计主要用于双焦相机成像系统的连续数字变焦算法. 该算法将双焦相机连续数字变焦问题拆分成长焦相机视场内的特征迁移问题和长焦相机视场外的纹理修复问题. 在实现细节上,该算法参考基于上下文语义的图像修复算法的思路,利用长焦相机图像的纹理信息修复短焦相机图像,并在2个问题上使用相似的网络结构来降低长焦相机视场内外细节视觉效果的差异. 实验结果表明,相比其他算法,所提算法能显著提升变焦图像的质量,有效改善长焦相机视场内外纹理细节差距较大的问题,在主客观评价上都具有更好的表现. 此外,该方法对于处于长焦相机视场外的纹理细节,具有明显的修复效果,对于实际拍摄的图像同样有效.     

火灾视频图像的边缘检测

针对火灾视频图像存在较多噪声的特点，介绍了图像边缘的概念和几种传统的边缘检测算子，对各种边缘检测算子的优缺点进行了分析，给出了一种图像阈值分割与边缘检测相结合的方法.该方法先对火焰灰度图像进行分割，采用阈值迭代算法找到分割的阈值，使火焰与背景分离，然后再应用传统的边缘检测算子.通过利用拍摄的火焰视频图像对传统的算法和给出的算法进行多次试验及图像的对比分析，结果表明，提出的边缘检测方法检测出的火焰边缘在完整性和清晰度上具有更好的效果.     

用USM锐化生成铅笔画的新方法

给出了一种根据真实2D图像自动生成相应的非真实感铅笔画的新方法。首先将彩色图像进行Unsharp Mask(USM)锐化处理,再进行色彩缩放运算,得到具有一定半径的图像的边缘细节。然后,为了更好地产生铅笔画的光线效果及其局部走势纹理,采用线积分卷积(LIC)的方法生成类似的效果,并且用适当的图像分割方法来获取有意义的区域进行LIC处理。最后,把前面得到的边缘细节和LIC处理的结果分为两层进行叠底和透明处理就能得到较好的铅笔画效果。试验结果表明:使用本文方法可以产生更接近于手绘铅笔画的效果,并且生成的速度更快。