多尺度几何活动曲线及MR图像边界提取

活动曲线方法是８０年代末发展起来的基于模型的图像分割方法,主要有两大类,能量活动曲线方法和几何活动曲线方法,几何活动曲线言方法在数学上比较完备,较好地克服了能量的许多缺点,但是在医学图像分割中,尤其是结构性噪声比较严重的情况下,几何活动曲线向边界的演化会受到一定程度的影响,为了解决这个问题,作者利用基于小波变换的多尺度边缘检测算法,提出了多尺度几何活动曲线模型,在人体头部ＭＲ图像脑边界的提取中,多     

基于多尺度图像局部结构分解的人脸特征提取方法

为了有效提取人脸图像的全局和局部特征以提高人脸识别的性能,提出一种基于多尺度图像局部结构分解的人脸特征提取方法。该方法首先通过多尺度分析构建人脸图像金字塔,然后对于金字塔中每一层的图像应用脊回归度量图像局部窗口内中心宏像素与其近邻宏像素之间的结构关系从而刻画出图像的局部结构信息,再根据得到的局部结构信息将图像分解为若干个子图像,最后将这些子图像均匀下采样和归一化后连接在一起形成一个特征向量。实验结果表明,与Gabor、LBP和IDLS等方法相比,该方法具有更好的识别性能。     

结合多尺度通道注意力和边界增强的2D医学图像分割

二维(2D)医学图像分割在疾病诊断和计算机辅助治疗中具有重要作用.针对2D医学图像由于目标大小、形状不一以及边界模糊而难以精确分割的问题,提出一种结合多尺度通道注意力和边界增强的2D医学图像分割方法.首先以2D医学图像作为输入,并利用编码器和边界增强模块从中分别提取出高级特征图和边界分割结果;然后利用多尺度通道注意力模块从高级特征图中提取出不同尺度的上下文信息,增强其中有用的特征并抑制无用的特征响应;最后将得到的上下文信息传入解码器中获得区域分割结果,并与边界分割结果进行整合,得到最终的分割结果.为了化解医学图像中出现的数据不平衡问题,提出一种自定义的损失函数.在包含残根的牙齿全景片、包含龋齿的牙齿全景片、视网膜血管和皮肤病灶4个数据集上的实验结果表明,所提方法的分割精确率分别达到了85.63%,70.15%,75.86%和85.92%;与其他医学图像分割方法相比,所提方法表现更佳.     

基于特征标记的多尺度建筑空间图像分解仿真

多尺度建筑空间图像分解重组过程中易出现阶梯现象,导致图像显得轮廓过分尖锐,影响分割结果,提出一种基于特征标记的图像分解方法.通过主流色标记符与颜色空间标记符量化标记颜色方差与图像空间结果,标记图像纹理和轮廓特征,根据标记结果构建分解模型,克服全变差重组图像时引起的阶梯现象;将像素灰度值对应坐标垂直投射至坐标平面内,挑选...     

基于特征尺度及多尺度分解的纹理分割

在计算机视觉领域，纹理识别及分割是图像低层次处理中一个重要的问题。文章依据视觉信息处理的生理学理论，提出了一种新的纹理分析算法。该算法通过搜寻纹理图像的特征尺度并配合连续整数尺度滤波上的特征尺度统计对纹理进行分层分析。并基于特征尺度上的分层分析提出一种纹理分割算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于图像分解和相对全变分的图像平滑

图像平滑旨在去除图像中纹理细节信息的同时保留重要的结构边缘,因此如何正确区分二者成了图像平滑的关键。梯度作为计算图像变化速度的重要指标是区分结构边缘和纹理细节的有效度量,但不同图像以及同一图像不同区域中的纹理和边缘的梯度差异并非固定不变的。为了能够有效识别结构边缘和纹理细节,提出了基于图像分解和相对全变分的图像平滑方法。为了扩大结构边缘和纹理细节之间的差异,实现在尽可能不改变结构边缘的前提下降低纹理细节的梯度,以多方向的梯度为约束对图像进行分解,提取图像的平滑成分。在特定尺度下,基于图像的区域结构差异,采用相对全变分方法,在保留结构边缘的同时去除该尺度下的纹理细节。通过迭代优化,不断调整图像区域尺度,实现对不同尺度纹理细节的逐步去除。与现有算法相比,新方法在有效地去除纹理细节和完整地保留结构边缘方面都具有较好的视觉效果。     

基于多尺度马尔可夫随机场的图像分割

离散马尔可夫随机场(MRF)模型是贝叶斯图像分割中最常用的工具。一般采用双MRF,一个随机场对应于观测图像,另一个随机场对应于未知的分类标号,通过迭代的算法将图像的局部信息逐步传递到整个图像,以求得分割标号的最大后验概率(MAP)或最大后验边缘概率(MPM)估计。近年来提出的多尺度MRF模型(或称因果MRF、分层MRF模     

基于PCA分解的图像融合框架

提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架。对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加完成图像的重构。实验结果表明,该方法能保持图像细节,具有较好的融合效果。     

多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出的多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建方法,根据图像的对比度、饱和度、适度曝光量等三个测度因子生成原始多曝光图像的权重图,对分解的权重高斯金字塔进行Dirichlet函数映射,保证信息丰富区域权值最大,通过拉普拉斯金字塔重建,使得融合图像所包含的细节信息最大化并且最大限度地减少失真。     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...     

Snake与多尺度分析的医学图像分割研究

为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在不同的尺度中逐渐优化,分离出精确的轮廓。实验结果表明,该方法是有效的,对医学图像分割的精度优于传统的Snake模型。     

基于边缘保留分解和改进稀疏表示的医学图像融合

针对多模态医学图像融合中容易产生伪影且存在细节缺失的问题,提出一种利用多尺度边缘保留分解和稀疏表示的二尺度多模态医学图像融合方法框架.首先利用边缘保留滤波器对源图像进行多尺度分解,得到源图像的平滑层和细节层.然后,将改进的稀疏表示算法用于融合平滑层,并在此基础上提出一种基于图像块筛选的策略来构建过完备字典的数据集,再利...     

基于边缘最大相关性的快速图像插值算法

处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此,提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息,根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性,利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明,该算法降低了运算复杂度,有效地保持了边缘信息,得到了视觉质量较好的插值图像。     

基于细节增强的单一图像去雾

在雾霾、烟雾等恶劣天气状况下拍摄出的照片能见度很差,对视野中物体的可分辨性很低。在暗通道先验的基础上描述了一种有效增强细节的单幅图像去雾算法。首先对雾霾图像进行边缘保持模糊处理,进而提取出不含雾成分的细节层。与此同时对雾霾图像使用中值滤波算法去雾,将初步去雾后的图像加上细节层,得到更加细致、清晰的图像。为了提取图像的细节层,选用了域变换递归边缘保留滤波器,它能够在保持边缘的同时快速对图像进行模糊处理。     

基于多尺度分解的色调映射算法

针对高动态范围(HDR)图像显示于普通显示设备的问题,提出一种新的基于多尺度分解的色调映射(TM)算法。首先利用局部边缘保留(LEP)滤波器对HDR图像进行多尺度分解,有效平滑了图像的细节同时保留了突出的边缘;根据分解后各层的特点和压缩的要求,提出一个带参数的动态范围压缩函数,通过变化参数以便压缩图像的粗尺度层并增强细尺度层,从而压缩图像的动态范围并增强细节;最后重组各层并恢复颜色,所得到的映射后图像具有良好的视觉效果。实验结果证明,该方法在自然度、结构保真度和整体的质量评价上都要优于Gu等(GU B, LI W J, ZHU M Y, et al. Local edge-preserving multiscale decomposition for high dynamic range image tone mapping ［J］. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(1): 70-79)和Yeganeh等(YEGANEH H, WANG Z. Objective quality assessment of tone-mapped images ［J］. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(2): 657-667)提出的方法,同时也避免了局部色调映射算法所普遍存在的光晕效应。该算法可以用于HDR图像的色调映射。     

一种红外图像细节增强算法

受焦平面阵列（FPA）性能限制,红外图像对比度低,细节信息不明显,视觉效果较差,需要经过增强处理改善图像质量。提出了一种红外图像细节增强算法,首先检测原始图像中的极值点并进行替换,去除散粒噪声,再用消噪后图像与低通滤波图像相减得到细节信息,同时还通过数学形态学方法得到图像梯度信息,结合原灰度值计算出灰度统计权值,最后将此权值应用于细节图像的直方图均衡算法中,得到细节增强后图像。实验表明此算法具有很好的效果,而且计算速度快。     

宽动态范围图像快速增强算法

提出了一种针对宽动态范围图像的快速增强算法。该算法基于反转后宽动态范围图像与雾天图像有相似特性的结论,对宽动态范围图像进行反转处理,将优化后基于暗原色先验理论的去雾算法用于反转后的图像。通过改进透射率估计方法和简化大气光估计,显著地降低了算法的复杂度。实验结果表明,该算法有效地改善了宽动态范围图像的视觉效果,并且算法的处理速度很快,能够满足实时应用的要求。     

保边缘自蛇模型毫米波图像去噪

由于毫米波图像分辨率低并伴随有大量噪声,其图像边缘常被噪声污染或丢失,为此提出保边缘自蛇模型并应用于毫米波图像去噪。引入只在图像的边缘处具有最大值,且对噪声不敏感的非局部梯度,以此构造边缘停止函数,使其在图像边缘处接近0,而在平坦同质区域接近1;给出保边缘的自蛇模型迎风差分数字解法;提出毫米波图像去噪的定量评价算法性能指标。实验结果表明,该算法在等效视数和边缘清晰度性能指标上明显优于标准自蛇模型和保特征的各向异性扩散模型,具有较好的去噪效果和保边缘能力。     

基于小波多尺度分解的互补全景图像融合

为了解决折反射成像内外环分辨率低且不均匀的问题,针对互补全景图像的特点,提出了一种基于小波多尺度分解的图像融合方法。首先对两幅互补的源图像分别进行小波多尺度分解,得到不同分辨率、不同方向的分量;其次,按照特定的融合策略,低频采用平均算子进行融合,高频采用逐层互换的融合策略进行融合;最后,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在互补全景图像的融合中简单有效,并且拥有较好的效果。     

改进的多尺度Retinex图像增强算法

针对多尺度Retinex算法在图像增强的过程中,存在着算法运算量大的问题,提出了一种基于快速二维卷积和多尺度连续估计的算法。该算法充分利用二维图像高斯卷积的可分离性和多尺度照射光连续估计的可行性,降低了Retinex算法的复杂度。同时对于增强后图像色彩容易失真的现象,提出了一种去极值的直方图裁剪法,用于保持图像色彩信息和提高对比度。实验结果表明,这些改进可以有效提高算法运行速度和改善图像增强效果。