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通过对掩模的作用原理进行研究,首先给出了行列成比例的二维掩模的矩阵乘法表示,进而得到了掩模的矩阵乘法实现方法,该方法不仅提高了掩模实现的速度,而且避免了处理图像时的加边运算;其次,提出了基于边界的掩模概念,并给出了相应的矩阵乘法表示,在保持原图像大小不变的前提下,避免了算术均值掩模处理后图像的黑边现象;最后,仿真实验验证了以上结论的正确性。尽管以上结论是针对行列成比例的掩模得到的,但仍不失一般性,因为大部分的掩模均可转化为行列成比例的掩模的和或差。 相似文献
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图像修补是图像复原研究中的一个重要课题。针对总变分模型在修补图像过程中存在的阶梯效应,将高阶偏微分方程(PDE)引入到图像修补中,采用罚方法及交替极小化算法求解该模型。通过仿真实验及结果分析说明该模型及算法的有效性和优越性。 相似文献
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改进的Mumford-Shah模型及其基于逐段常数水平集方法在图像处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速的分割和去噪, 经典的 Mumford-Shah 模型需要增强惩罚项的作用, 即增大惩罚项系数, 但是将使目标逐渐的消失. 本文工作提出一个改进的 Mumford-Shah 模型避免了如此现象, 并结合逐段常数水平集方法和梯度下降法求解极小化问题. 并用仿真实验证明了新模型和运算的有效性. 相似文献
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在水平集理论和Chan-Vese模型的基础上,详细分析了水平集函数的初始位置和分割速度的关系,指出如果初始位置不好,将会影响曲线的演化速度。针对该问题提出了利用阈值分割技术对水平集函数进行初始化,通过优化水平集函数的初始位置来加快Chan-Vese模型的演化速度。实验结果表明,本文所提出的方法不受初始轮廓位置的限制,具有鲁棒性,分割效果良好,有很好的实际意义。 相似文献
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