区域指导的激光水下图像插值算法

提出了一种区域指导的激光水下图像插值算法(简称AIU).AIU算法首先采用小波变换,对低频成分进行特殊处理,以抑制散斑噪声和增强关注的目标;然后将图像分割成目标区域和背景区域,结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域,对区域内部点采用线性插值;对于区域间的过渡点,设计非线性插值公式,对与待插值点属于同一区域的邻域像素,分配较大的权值,对相邻区域的邻域像素分配较小的权值.实验结果表明,AIU算法可以克服传统插值算法的边缘模糊问题,使目标更完整清晰.     

自适应图像缩放算法及其硬件设计

介绍了一种新型的自适应图像缩放算法.该算法对图像像素块进行分析,能有效识别出图像的边缘特征.然后对内容为边缘的图像部分实行有向滤波,而对其它图像部分实行双线性滤波,从而克服一般图像缩放算法在缩放图像时将边缘模糊化的问题.对该图像缩放算法进行硬件设计,以Verilog实现该算法并在通过前仿验证.     

基于小波的方向自适应图像插值

图像插值是图像处理的一项重要技术,经典的插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿现象。该文提出一种基于小波的方向自适应图像插值方法,将小波变换思想和局部方向自适应插值方法结合。为了获得清晰的细节部分,对图像实施改进的方向自适应双线性插值;结合小波方法,提高插值图像的高频细节信息,并进行相关后处理,增强视觉效果。实验结果表明,该文方法插值后的图像边缘清晰光滑,有效抑制了边缘模糊和锯齿现象,相比较传统方法,插值图像的客观质量和视觉效果都得到明显增强,更加适合人眼视觉系统。     

区域指导的彩色图像插值

本文提出了一种针对彩色图像的区域指导的插值算法.该方法首先从低分辨率图像中计算象素沿梯度方向的1、2阶方向导数,然后把彩色图像划分为常数、线性和非线性区域,并对不同的区域施用不同复杂度的滤波器.实验结果表明,与传统的双线性插值相比,该方法可以明显改进插值图像的质量;重建所需的时间也比单纯使用复杂滤波器的时间减少很多,并且可以实现彩色图像的任意放大.     

一种新的基于梯度的2*图像插值算法

介绍了常见的图像插值放大方法及其优缺点,提出了一种新的2*图像插值放大算法,该算法运算速度快,效果明显,对图像包含信息量大的边缘,保持较好,易于用硬件实现.     

基于自适应插值算法的视频图像缩放技术及其FPGA实现

首先介绍了一种改进的自适应插值算法,并在此基础上论述了基于自适应插值算法的FPGA系统的设计与实现。期望通过该文的研究能够对视频图像缩放效果的提升有所帮助。     

一种改进的线性图像插值算法

针对传统的双线性插值法在对图像进行插值后会不可避免的产生边缘模糊的问题,提出了一种改进的线性插值法,该算法首先把待插值点分为三类,然后分别选取合适的已知点进行插值。通过对经典图像lena和pepper进行插值的实验结果表明,该算法的插值效果与双立方法相当,但计算量远远小于双立方,能有效的保持图像边缘信息,提高了图像质量。     

激光衍射图像连通区域自适应识别系统

为了提高激光衍射图像连通区域的模糊性自适应识别能力,提出一种基于暗原色颜色空间双向耦合的激光衍射图像连通区域自适应识别方法,进行图像识别算法设计和系统设计。采用颜色衰减先验特征分析方法进行激光衍射图像连通区域自动成像处理,提取激光衍射图像连通区域的暗原色先验特征信息,采用软抠图透射分析方法进行激光衍射图像连通区域的边缘轮廓检测,结合大气散射模型进行激光衍射图像的光晕模糊区域检测,实现连通区域模糊图像的自动修复和识别,有效增强图像细节部分,提高激光衍射图像连通区域自适应识别能力。系统测试结果表明,采用该方法进行激光衍射图像连通区域识别的自适应性能较好,图像信息饱和度较高,图像输出质量较好。     

一种有效的边缘保持图像插值算法

针对传统插值算法导致的图像边缘模糊和运算复杂问题,本文基于逆梯度权重提出一种有效的边缘保持的图像插值算法,实验结果表明,该方法可有效提高插值后的图像质量。     

基于自适应Canny和区域生长的滴头图像分割算法研究

文章采用一种融合Canny边缘检测与区域生长的图像分割方法来分割滴头图像,该算法首先采用自适应Canny进行粗分割,然后对粗定位后的图像进行区域生长,消除伪边缘,最后通过投影的方法精确定位出滴头.实验表明该算法在滴头图像分割中取得了较好的分割效果.     

自适应图像插值的Hermite型混合样条方法

分析了Hermite型插值样条的基本特性,研究了图像放大时边缘区域产生模糊的原因,并考虑到数字图像实时传输的要求,给出了一类新的自适应图像插值算法.　由于采用单核插值以及弹性边界的处理方法,提出的算法计算复杂性较小,且尽可能保持了边缘像素原有特征. 数值模拟与仿真显示该方法比传统方法有更清晰的边界.     

区域指导的自适应帧内错误隐藏算法

提出了一种适用于H.264的区域指导的自适应帧内错误隐藏(ADEC)算法.该算法首先对受损块邻域进行边缘检测,通过对边缘信息的进一步分析排除边缘点匹配的模糊性,然后采用Bezier曲线拟合生成受损块内部边缘,并以此为指导进行区域划分,对不同区域自适应进行插值来重建受损块.实验表明,该算法能很好地保护受损场内部边缘,并适应不同内容类型的图像,差错隐藏效果明显.     

一种基于图像插值的SIFT算法研究

SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转,尺度缩放,亮度变化保持不变性,对视角变化、一定角度的仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性.提出了一种具有尺度不变特征转换的图像插值的SIFT算法.首先对图像进行SIFT特征提取,利用K-D树搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离来实现对特征点的匹配.在此基础上加入图像插值法增大采集特征点的范围,从而增加特征点匹配的对数.最后比较3种图像插值方法.实验结果表明：双线性插值法获取的特征点匹配的对数最多,但匹配时间较长.     

一种改进的双线性插值图像放大算法

针对传统的双线性插值图像放大算法存在的边缘模糊问题,提出一种改进算法：先计算插值点的双线性插值和最近邻点插值,然后以4个邻点的灰度方差构造权重,将二种插值进行加权融合获得最终插值结果。该算法既考虑到插值点与邻点之间距离关系,又考虑到邻点的灰度分布特性,有效地提高了放大图像的质量。实验结果验证了算法的有效性。     

基于图像插值的大容量可逆水印算法

提出一种基于图像插值的大容量可逆水印算法 。首先,对输入图像进行下采样 处理,利用某种图像插值方法对下采样生成的图像进行插值放大,得到待嵌入水印信号的载 体图像;然后,对载体 图像进行分块,得到每一分块4个基准像素的最大值和最小值,之后计算每一个非基准像素 分别与最大值和最小值 差值的绝对值,根据自适应选定的差值,计算每一个非基准像素能嵌入的最大水印位数;最 后,从待嵌入的水印信 号中将每一个非基准像素能嵌入的位数转换为十进制数,并将此数修改像素值,完成水印 信号的嵌入。大量的仿 真实验结果表明,本文算法不会出现像素值溢出现象,能实现可逆数据隐藏;与相似的基于 图像插值的可逆水印算法 相比,该算法的嵌入率(ER,embedding rate)更高;在相同 的ER条件下,本文算法的性能更好。     

基于双向耦合扩散的自适应图像插值

提出了一种自适应的双向耦合扩散算法:沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以增强边缘,而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除人工锯齿。为了消除这2个相反的扩散力彼此之间的冲突,将此算法分裂为一种耦合的格式;同时,为了保持图像特征,利用图像的方向导数局部地调整非线性扩散系数。最后将上述算法应用于图像插值。实验结果显示,相比于传统的图像插值算法和一些相关的偏微分方程模型,此图像插值算法可以显著地提高被插值图像的视觉质量。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。