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几何活动轮廓模型中停止速度场的异性扩散 总被引:9,自引:0,他引:9
几何活动轮廓(GAC)模型广泛应用于计算机视觉和图像分析领域,特别是用于定位目标边界.然而,基于GAC模型的图像分割有演化时间长和边界泄漏两个缺点.一方面,停止速度场在同质区域一般不够平滑,这导致活动轮廓不能快速演化到希望的目标边界;另一方面,停止速度场在目标边界上不为0,导致活动轮廓不能停止于目标边界,活动轮廓继续演化进入目标边界内(边界泄漏).针对这两个问题,提出了一种对停止速度场进行各向异性扩散的方法.它基于提出的各向异性扩散模型.然后把各向异性扩散后的停止速度场应用于GAC模型进行图像分割.实验结 相似文献
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提高分形图像编码质量与速度的方案 总被引:7,自引:1,他引:6
分形图像编码十余年来在图像处理尤其是图像压缩领域引起了人们的极大兴趣。众所周知,编码时间长是这项技术的主要缺点,许多改进方案因此被提出以加快编码过程。然而,在这些加快方案中,大多数仅仅是在解码图像质量或多或少有所下降的条件下减少编码时间的。该文提出进一步提高解码图像质量和编码速度的方案:一是预先在待编码图像中添加高斯白噪声以进一步减少不满足对比度因子约束的domain块的数目;二是对小方差range块直接用其均值块代替以进一步加快编码速度。实验结果显示,对于三幅复杂性不同的标准测试图像,本方案确实能够从解码质量和编码速度方面改进传统分形图像编码。 相似文献
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提出了一种结合分形编码的小波域水印方法。首先,将宿主图像分成互不重叠的子块,利用分形编码的拼贴误差对子块进行降序排列,并根据水印大小依次选取两个等长子块序列;其次,利用Arnold迭代变换置乱水印,按照新的嵌入公式,将置乱水印重复嵌入到所选两子块序列小波变换后的低频子图中;最后,对提取的两个水印进行融合得到最终的水印。实验结果表明,该方法隐蔽性强,安全性高,对剪切、加噪、涂抹、滤波、旋转以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性。 相似文献
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分形图像编码通常需要较长的时间,编码时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块.针对这个问题,提出一个限制搜索空间的算法.它主要基于图像块的一种新特征——五点和,把搜索范围限制在初始匹配块(五点和意义下与输入R块最接近的D块)的邻域内.实验表明:该算法能够大大减少子块匹配比较的数量,与基于叉迹的快速分形算法比较,在相同的搜索邻域内,在编码时间、图像质量和压缩比方面都更优. 相似文献
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快速分形图像编码的特征向量法是最具创新性、最有前途的方法之一,但它有几个缺点、特别是特征向量的高维数性.针对这个问题,本文提出减少分形编码时间的一种可选的特征方法.作为它的应用,本文先定义图像块的新特征——叉迹,然后提出一个基于叉迹的快速分形算法.这个算法把Range-Domain子块匹配问题转化为叉迹意义下的邻域搜索问题.对256×256 Lena图像的实验显示,与基于全搜索的基本分形算法比较,依赖于搜索邻域大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现加快3倍多,也能在主观质量有一定下降的成本下实现加快100倍以上. 相似文献
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PC模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型,它实际上是利用水平集方法解决分片常值灰度图像的分割问题。提出一个以偏微分方程形式表达的新模型,它可以看成是PC模型的一种改进。实验显示:新模型能够实现分片常值灰度图像的快速分割,同时迭代次数对初始轮廓的大小和位置不敏感。 相似文献
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基于相关系数的快速分形图像编码算法的改进 总被引:2,自引:1,他引:1
分形图像编码具有快速解码的优点,但需要较长的编码时间。因此,快速编码算法对扩大分形编码的应用领域是十分必要的。最近,作者提出了一种基于相关系数的快速分形编码算法,该算法基于一个未经理论证明的命题(两个等尺寸的子块不能组成匹配对,除非它们的相关系数相对较大)。该文继续讨论基于相关系数的快速分形编码算法,从理论上验证了该算法依据的命题,并改进了这个算法。计算机仿真显示,与基本分形算法比较,改进的相关系数算法能够实现加快编码5倍左右,同时峰值信噪比(PSNR)还有所增加。 相似文献
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灰度变化对图像分割是至关重要的。然而,一个著名的基于区域的活动轮廓模型——无边活动轮廓模型(通常称CV模型)完全忽略了这种灰度变化。提出了一个扩展CV模型(ECV),它利用了图像的灰度变化信息。实验表明:(1)ECV模型能分割CV模型不适用的某些类型的图像;(2)ECV模型也能分割CV模型适用的图像,且对噪声的鲁棒性强于CV模型。 相似文献
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基于相关系数的快速分形图像编码 总被引:3,自引:1,他引:3
分形图像编码是一种有效压缩技术。在分形编码中,一幅图像由一个不动点接近原始图像的压缩变换来编码,然后由源于Banach不动点定理的迭代过程来解码。该文提出了快速分形图像编码的一种基于相关系数的编码方案,不需要改变现有的分形解码过程。该方案基于这样的假设,两个等尺寸的子块不能组成匹配对,除非它们的相关系数相对较大。它能够以直接的方式融入其它的分形编码算法。计算机仿真显示,对8幅复杂性不同的测试图像,该文算法能够平均加快编码3倍或更多,同时PSNR(peak signal-to-noise ratio)平均下降不到0.1dB,且主观质量有时甚至好于基本分形算法。 相似文献
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分形图像编码是一种很有前途的压缩技术,但编码时间长阻碍了它的广泛应用。分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,提出了一种快速分形编码算法,它基于图像块的分数盒维数特征,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配。实验结果显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相同或更好的图像质量。 相似文献