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针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整. 相似文献
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针对当前图像画质增强算法存在的亮度低、噪声大、对比度小等缺陷,为改善传感器输出图像的视觉效果,设计基于图像传感器的图像画质增强算法。首先,采用图像传感器对目标图像进行采集,并引入双边滤波算法对采集的原始图像进行去噪,抑制噪声图像画质干扰;然后,采用幂次变换提高去噪图像的对比度,并采用非线性变换对去噪图像进行亮度增强;最后,采用Retinex算法根据人眼视觉感知特性对图像整体进行增强,使图像的不同区域过渡更加自然,并进行了图像画质增强性能的验证性测试实验。结果表明,所提算法较好地解决了当前图像画质增强过程中存在的一些难题,提高了图像的信噪比,亮度和对比度也得到了明显的改善,相对于对比算法,获得了十分理想的图像画质增强结果。 相似文献
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提出了一种基于深度融合的深度图像修 复算法。对于单幅深度图像,首先利用形态学操作进行空洞区域优化,消除深度图像中的间 隙和随机噪声;然后针对迭 代滤波过程,提出一种新的深度融合策略计算深度值,并通过对空洞区域的分析,判断深度 图像中空洞区 域类型,自适应选择结构元进行迭代操作;最后利用局部深度值重建方法对受损的边缘处深 度值进行修复。 实验结果表明,本文算法在较好的修复深度图像中存在空洞和间隙的同时,能够保持原始深 度图深度值分 布规律,克服修复过程中存在的深度值失真,边缘模糊等不足。基于标准数据集Middlebury 的对比试验结果表明,本文算法与其它算法相比,获得了良好的效果。 相似文献
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针对传统图像修复方法中搜索范围局限于待修复图像源区域的问题,提出了一种新的基于分形的数字图像修复算法,首次将分形理论应用于图像修复领域,利用图像的自仿射性(或自相似性)对破损图像进行修复。首先,在图像的源区域中选取定义域块,经仿射变换后建立码本;然后,从码本中查找待修复块的最佳匹配块,同时为了加快查找速度,降低计算复杂度,采用了基于方差和内积的快速搜索算法来提高修复效率;最后,用查找得到的最佳匹配块对待修复块进行填补。提出了一种改进的优先值计算方法,在计算优先值时加大置信度的比重,从而可以加强搜索匹配过程中的约束,使得修复过程总体按照"剥洋葱"的顺序进行,同时兼顾线性结构的延伸。实验结果证明,与传统修复方法相比,本算法不仅提高了修复质量,同时也提高了修复效率。 相似文献
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提出了自适应待修复块选取算法,改进了Criminisi算法中优先权计算选取的待修复块中已知区域面积过小,在进行匹配块填充造成的误差迭代。该算法在待修复块中已知区域过小时适当调整带修复块位置以扩大已知区域所占比例来搜索最佳匹配块。同时采用指数概率分布策略选取离待修复块距离近的匹配样本块,减少搜索数目,在保证修复效果的同时也提高修复效率。实验仿真表明该算法能有效提高图像修复精度和效果。 相似文献
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为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。 相似文献
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为更好保持修复后图像的结构连贯性及与邻域信 息的连续一致性,提出了基于HSI梯度统计特性的图像修复算法。 该方法首先在HSI色彩空间提取图像的梯度特征,利用梯度均值和方差等统计量重新定义样 本块的结构相似性,在此基 础上构造加权的数据项和平滑项的全局能量约束方程,同时自适应地确定计算全局能量的样 本块尺寸和多分辨率层数,并 利用图割算法进行最优化求解。由于HSI色彩空间能更加充分地提取图像的梯度特征,利用 样本块HSI梯度统计特性使 得搜寻得到的匹配标签更加合理。实验结果表明,该算法对于自然图像中小区域破损和目标 物体移除方面有较好的应用, 修复结果很好地保持了图像结构的连贯性,并削弱了接缝效应,更符合人眼视觉要求。 相似文献