基于Navier-Stokes方程的图像修复算法

 图像修复是一个基于周围未被损坏信息对图像中丢失或损坏信息进行修补的过程。提出了一个基于Navier Stokes方程的新的图像修复算法。该算法能够同时在修复区域内部进行信息的填充,而在修复区域外部去除噪声(如果存在)。实验结果表明模型对于图像中划痕,信息丢失,甚至移除整个景物都是有效的。     

基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构

由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。     

基于模拟退火的多尺度岩心三维图像融合重建

在岩心图像分析中,低分辨率岩心图像能够显示较大视域,具有较好的全局代表性,而对于低尺度信息无法准确表征;高分辨率岩心图像能够准确地表征岩心的低尺度信息,但通常仅能显示较小的视域.为了能综合分析高低分辨率下的不同岩心图像,本研究提出了一种基于模拟退火,将低分辨率三维岩心图像和高分辨率二维岩心图像融合重建为高分辨率三维岩心的算法.具体地,对于给定的高分辨率二维岩心图像,首先,将低分辨率三维岩心图像进行插值放大以统一两者的点长度,统计二者在二维中的孔隙分布情况,只保留高分辨率二维岩心图像中的小尺寸孔隙,以作为训练图像;然后,在融合重建过程中将低分辨率三维岩心中的大尺寸孔隙相设置为硬数据,以两点相关函数为目标函数重建其中的小尺寸孔隙.实验结果表明,本研究提出的融合重建算法可以很好的将低分辨率岩心重建为高分辨率岩心结构,且融合重建结果有效,准确.     

三维数字岩心建模技术综述

数字岩心技术作为一种新兴的数值模拟计算方法,通过真实的岩心样品反映岩心的内部复杂结构,从微观层面上开展对岩心孔隙结构及剩余油的其理论研究,有利于提高原油采收率,为现场生产提供技术指导。本文介绍了构建三维数字岩心的两种常用方法X射线扫描成像和基于岩心二维图像的重建算法,并分析了其优缺点和适用范围以砂岩为例,定量比较了X射线、MC算法和过程法构建的三维数字岩心。结果表明：过程法重建的三维数字岩心的孔隙连通性与真实岩心较接近,而MC算法重建的三维数字岩心孔隙连通性与真实岩心更加接近,三维数字岩心将在岩石物理数值模拟中发挥重要作用。     

利用图像分析计算岩心表面孔洞参数

针对孔洞发育的特殊岩性(如火成岩和灰岩)储层，通过对岩心表面进行图像扫描和采集，采用图像分析的方法。利用微机编程，分别进行了岩心表面图像孔洞目标的自动提取和相关参数的自动计算。并结台实例进行了分析对比，取得较好的效果，解决了以往单纯依靠人工统计岩心表面孔洞参数存在误差大、费工费时的问题。岩心面孔率参数的分析计算及相关孔隙度参数的预测。弥补了实验室对火成岩、灰岩等特殊岩性非均质储层孔隙度参数计算方法的不足。     

基于马尔科夫约束最大后验概率三维显微图像复原算法

提出了基于马尔科夫约束的最大后验概率三维显微图像复原算法(3D MPMAP算法). 该算法根据显微图像三维的特点,构造三维PSF,对二维邻域进行三维拓展,对正则化参量进行简化,实现了三维显微图像的复原. 实验结果表明,各种信噪比的仿真三维显微图像的散焦信息干扰得到很大程度的排除,复原图像频谱得到较大的恢复,清晰度明显提高. 实际生物样本三维显微图像也获得了满意的复原效果.     

一种稳健的低照度岩心样本图像拼接算法的实现

以往的基于SIFT BBF RANSAC算法对岩心图像进行拼接的过程在白光岩心扫描工程应用中取得较好的效果, 但当面对低照度、特征不明显的岩心荧光图像、以及受消光性和干涉色影响的岩石薄片正交偏光图像时, 传统的BBF算法无法很好地粗剔除误匹配特征点对, RANSAC算法就无法实现图像的正确拼接.本文提出了一种改进算法, 首先根据实际应用中待匹配岩心荧光、岩石薄片正交偏光图像的特点对图像进行模糊增强, 然后对图像利用SIFT算法提取特征点, 最后基于改进的BBF RANSAC剔除误匹配算法, 实现了低照度、重合量很小的岩心荧光图像以及岩石薄片正交偏光图像拼接. 〖HTH〗关键词: 〖HTK〗岩心样本图像拼接; 图像增强; 剔除误匹配     

一种快速的图像修复算法

TV模型算法是目前较为流行的图像修复算法,但其修复速度慢,修复效果不是太理想.文章对TV模型进行改进,采用从外到内的修复顺序,并完全采用已知区域信息对图像进行修复,所有待修复的点仅需1次迭代便可完成修复.实验表明,在修复缺损的数字图像时,文中提出的算法与TV模型算法相比,无论是修复速度,还是修复效果,都有非常明显的提高...     

基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.     

合理分割岩心微观结构图像的新方法

以判别分析法分割图像的基本原理为基础,提出一种以岩心试验孔隙度为重要约束条件的图像分割新方法.对比分析结果表明:判别分析法理论上能够对图像进行最佳分割,但实际分割结果与真实情况存在偏差;因岩心非均质性及岩心内部可能存在孤立孔隙等原因,导致完全以岩心试验孔隙度为准则的图像分割法无法取得理想的分割效果;新方法充分考虑了孔隙度在CT图像分割处理中的总体控制作用,同时兼顾判别分析法基于实际图像的具体特征对图像分割所起的局部调整作用,能够对岩心灰度图像作出更加合理的二值分割.     

一类自适应混合图像修复算法

建立了一类新的图像修复算法,即自适应混合图像修复算法。这一算法的基本原理是:首先将图像分解为几何轮廓和纹理两部分分别修复后再合成。对几何轮廓部分,用自适应整体变差方法进行修复,自动根据区域特点选参修复,在保持边缘信息同时加快了修复速度;对纹理部分,用二阶共生矩阵合成方法进行修复,使修复效果更为理想。     

无纹理图像修复模型的快速数值算法

将曲率驱动扩散(CDD)模型应用于无纹理图像的修复, 对其数值离散格式进行改进, 计算分为两步执行:  在修复区域内采用时间步进法; 修复区域外利用加性算子分裂方法, 该方法加快了收敛速度, 数值实验结果表明效果较好.     

一种双约束稀疏模型图像修复算法

针对图像处理中需要修复大面积缺损区域的问题,提出一种基于双约束稀疏模型的图像修复算法.该方法首先在已知区域内搜索与待填充目标块相似的样本,将每个样本块都视为一个高维向量,则相似的样本在高维空间中都在目标块的邻域内.假设邻域中的样本处于同一流形上,使用局部线性嵌入方法对未知区域进行估计,然后利用稀疏表示模型得到最终结果.实验结果表明,与传统的基于样本块的修复方法相比较,使用该算法修复后的图像纹理和结构信息更加清晰.     

基于递归特征估计的图像修复算法

针对现有图像修复方法纹理不清晰和结构错乱等问题,提出基于递归特征估计的图像修复模型,此模型基于部分卷积和注意力机制且不需要额外的标签。整体框架分为两个部分,粗修复模块和精修复模块,前者初步修复前景,后者利用递归特征估计递进式地修复缺失区域的边界,不断缩小空洞的面积,这种方式不断加强对缺失区域中央的约束,使得修复结果更加精细。实验表明,与其他经典的方法相比,此结构提高了图像修复的性能,其定性和定量分析均表现最优。     

基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法

伤口测量是临床医学研究中一项重要工作。传统的接触式伤口测量方法存在测量结果稳定性差、易造成伤口二次伤害的问题,基于2D图像处理的非接触式伤口测量方法存在精度差、无法获得伤口深度信息的问题。为此,设计了一种基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法。采用异源图像对齐算法解决了异源图像由于视差导致的图像像素错位问题;通过基于改进的区域生长法设计了一种交互式伤口区域分割方法,实现伤口区域精准分割。最后,采用基于径向基函数(radial basis function, RBF)的三维点云孔洞修复算法进行伤口皮肤复原,从而得到伤口的最大深度、体积等三维参数。实验结果表明：所提方法的测量误差低于3%,其测量精度以及稳定性皆优于接触式和基于2D图像处理的伤口测量方法,满足临床使用以及医学研究的应用需求。     

一种基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法

图像修复是利用图像中已知区域信息对破损区域进行信息填充,以弥补信息的损失.传统的修复方法依赖图像的结构来确定,使图像达到人眼主观可以接受的程度.基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法首先对受损图像进行稀疏变换,利用贝叶斯压缩感知得到稀疏系数的后验分布函数,求得分布函数的均值和方差,将均值作为图像的稀疏系数的估计,方差作为噪声的估计.仿真结果验证了该方法可以提高图像的修复质量.     

基于图像拼接的可信图像修补方法

为了尽可能地恢复被损坏图像的原始场景,获得最真实的复原效果,针对大区域破损图像的修复,提出了一个基于移位参考图像的可信图像修补与基于图像本身的自修复算法相结合的图像修复方法。首先,受启于图像拼接技术,若存在可以利用的参考图像,便利用SIFT(scale invariant feature transform)算法和RANSAC(random sample consensus)算法将参考图像与目标图像进行配准并投影拼接至目标图像,完成目标图像的可信修补。然后对仍未修复的破损区域进行图像自修复,其中自修复部分采用Criminisi算法。所得到的图像修复结果真实性与可信度较高,与实际景象偏差较小,说明该方法合理可行。     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.