局部平均显著梯度保边滤波算法

针对传统平均保边滤波算法中存在的光晕伪影现象,提出一种显著图局部平均梯度的保边滤波算法.利用显著图像边缘对比度突出的特点,简化边缘区域和非边缘区域间的阈值设定工作,并根据显著图的平均梯度自适应的平滑图像中的细节和噪声部分,同时保持边缘清晰.实验结果表明,显著图局部平均梯度的保边滤波算法利用显著特性有效地避免了传统平均滤波算法中的光晕伪影现象.相对于传统平均滤波算法,在降噪、多尺度增强以及HDR方面都有较好的表现.     

结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。     

基于差分算子边缘约束先验的图像盲复原算法

为了有效克服图像在复原过程的边缘退化、振铃效应等影响,使空间域的边缘先验信息能够灵活的添加到图像复原算法中,依据差分算子描述检测边缘的特性,将数字摄影测量学中的拉普拉斯算子、Robert梯度算子、方向差分算子作为一种新的边缘约束先验引入到图像复原过程中,同时使用Toeplitz矩阵实现图像在空间域解卷积的过程,提出了一种以差分算子为边缘约束先验的空域图像复原算法。模拟数据的实验结果体现了更多的细节信息,相关评价指标表明了该算法的有效性。     

基于保边滤波的显著目标快速分割方法

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。     

一种保边缘的图像去噪方法

提出一种保边缘的去噪方法。该方法利用4个方向核卷积检测图像中的噪声点和非噪声点,对非噪声点不进行处理。在噪声点的3×3邻域中选择距离最小的非噪声点,若无非噪声点则邻域扩大为5×5,若有非噪声点则用这些点的中值替换噪声点,否则用邻域中距离最远像素点的均值替换噪声点。实验结果表明,该方法不仅能有效去除图像的噪声,且能较好地保护图像边缘。     

电容层析成像图像重建的总变差正则化算法

针对电容层析成像（ECT）逆问题解的不适定性,本文提出一种基于总变差（total variation,TV）正则化的图像重建算法。同传统的2范数Tikhonov正则化方法相比,该算法（基于1范数正则化）不仅保证了逆问题求解的稳定性,而且提高了对介质非连续分布的区域成像的分辨能力,具有良好的保边缘性。仿真及实验结果表明,该算法在重建图像质量和重建速度两方面均具有优势。     

各向异性导向滤波的红外与可见光图像融合

目的 针对红外与可见光图像融合时易产生边缘细节信息丢失、融合结果有光晕伪影等问题，同时为充分获取多源图像的重要特征，将各向异性导向滤波和相位一致性结合，提出一种红外与可见光图像融合算法。方法 首先，采用各向异性导向滤波从源图像获得包含大尺度变化的基础图和包含小尺度细节的系列细节图；其次，利用相位一致性和高斯滤波计算显著图，进而通过对比像素显著性得到初始权重二值图，再利用各向异性导向滤波优化权重图，达到去除噪声和抑制光晕伪影；最后，通过图像重构得到融合结果。结果 从主客观两个方面，将所提方法与卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）、双树复小波变换（dual-tree complex wavelet transform，DTCWT）、导向滤波（guided filtering，GFF）和各向异性扩散（anisotropic diffusion，ADF）等4种经典红外与可见光融合方法在TNO公开数据集上进行实验对比。主观分析上，所提算法结果在边缘细节、背景保存和目标完整度等方面均优于其他4种方法；客观分析上，选取互信息（mutual information，MI）、边缘信息保持度（degree of edge information，Q^AB/F）、熵（entropy，EN）和基于梯度的特征互信息（gradient based feature mutual information，FMI_gradient）等4种图像质量评价指数进行综合评价。相较于其他4种方法，本文算法的各项指标均有一定幅度的提高，MI平均值较GFF提高了21.67%，Q^AB/F平均值较CNN提高了20.21%，EN平均值较CNN提高了5.69%，FMI_gradient平均值较GFF提高了3.14%。结论 本文基于各向异性导向滤波融合算法可解决原始导向滤波存在的细节"光晕"问题，有效抑制融合结果中伪影的产生，同时具有尺度感知特性，能更好保留源图像的边缘细节信息和背景信息，提高了融合结果的准确性。     

基于权重最小二乘结构边缘保持色调映射算法

高动态范围图像由于其动态范围超过普通显示器的动态范围,所以无法正常显示,从而需要研究在保留高动态范围图像对比度、细节信息以及色彩信息的情况下压缩高动态范围图像的动态范围以适应低动态范围显示器进行显示的色调映射算法。本文提出基于权重最小二乘结构的边缘保持图像平滑色调映射算法。首先,建立基于权重最小二乘的边缘保持图像平滑滤波算子;然后,将输入的高动态范围图像转换至NTSC空间分离亮度信息和颜色信息,利用该滤波算子对亮度信息进行多级分层,获得基本层以及多级细节层信息;最后,对基本层进行动态范围压缩,利用压缩后的基本层结合多级细节层信息并转换回RGB空间获得输出的低动态范围图像。文中通过实验采集的多曝光图像序列利用Debevec和Malik提出高动态范围图像融合算法获得拍摄场景的高动态范围图像,采用本文提出算法对高动态范围图像进行色调映射处理获得较为理想的保留图像有效信息的低动态范围图像,从而验证了文中提出算法的有效性。     

基于量子衍生的图像中值滤波算法

利用量子衍生思想,借鉴量子信息理论,将归一化的数字图像用量子叠加态的方式表示,分析了量子Hadamard变换的原理,提出了基于量子衍生的图像中值滤波算法。针对受不同程度椒盐噪声干扰的数字图像,分别采用3×3和5×5大小的中值滤波窗口,对传统图像中值滤波算法和量子衍生中值滤波算法进行了去噪仿真实验。从主观视觉角度和客观评价指标两方面,对算法的去噪效果进行了分析和比较。根据信噪比和边缘保持度两种评价指标,客观衡量和比较了算法处理后的结果图像与原始图像之间的灰度值差异,以及算法对图像边缘细节的保持能力。算法仿真结果表明,对相同程度椒盐噪声干扰的图像进行去噪处理时,5×5大小的量子衍生中值滤波算法去噪效果最佳。     

基于迭代多尺度引导滤波Retinex 的低照度图像增强

为提高低照度图像的视觉感知,提出了基于迭代多尺度引导滤波Retinex 的低照度 图像增强算法。首先,将图像转换到YCbCr 空间;然后对Y 分量用迭代多尺度引导滤波算法 估计照度图像,以指数形式迭代增加尺度参数与平滑参数,在保持边缘的同时消除各种对比度 细节;接着用照度图像求得反射图像,并进行对比度校正;最后将图像转换到RGB 空间,得 到最终增强后的图像。实验表明,该方法能更好地估计照度图像,从而使增强后的图像视觉效 果获得明显改善。