多探头超声C扫描包覆层粘接图像的融合处理

基于超声C扫描检测钢管内壁包覆层粘接的过程分析,提出了一种多探头的检测图像融合算法,实验验证了该算法的有效性．     

自适应图像插值在超分辨率图像重建中的应用

超分辨率技术的目的在于恢复高频信息,以使图像获得更多的细节信息,同时还要能消除各种噪声的影响,图像插值方法是一个基本的消除采样误差和虚假响应的手段,它是超分辨率重建的一个重要步骤。该文使用一种自适应的插值方法来进行超分辨率图像重建,并与传统插值方法的超分辨率图像重建结果相比较,重建结果要优于传统插值方法。     

基于插值检测的扫描图像源辨识方法*

针对扫描图像真实性的问题,提出了应用EM算法与扫描仪传感器噪声的自然统计特性相结合的识别方法。该识别方法一共生成63维特征,用SVM进行训练,通过大量实验图像,文中对取证方法效果进行了分析研究。结果显示,扫描图像虽然在生成过程中不存在CFA插值过程,但是在被显示前,仍经过了插值运算,傅立叶频谱图仍具有周期性。该算法对SG图像（扫描图像）与CG图像、SG图像与DG图像（数码相机生成图像）之间的识别,达到了较理想的效果。     

多探头超声C扫描包覆层粘接图像的融合处理

基于超声C扫描检测钢管内壁包覆层粘接的过程分析,提出了一种多探头的检测图像融合算法,实验验证了该算法的有效性.     

低复杂度的贝尔图像插值方法研究

贝尔图像插值算法是数码成像的关键技术,同时也是相机图像处理芯片中计算负荷最大的部分。插值算法性能的好坏直接影响成像质量的高低。好的插值算法一直是几个世界知名厂家的私有技术。为了进一步提高算法的性能,许多企业和学者都致力于插值算法的研究,其中评价的重要指标是如何在保证图像质量的同时提高插值处理速度。因此,本文提出一种低复杂度的贝尔图像插值方法。     

水浸超声C扫描检测系统扫描机构设计

设计了一种超声C扫描检测系统扫描机构,详细介绍了该扫描机构的设计原理及结构实现,并对该机构的定位精度进行了分析,指出在该机构中,影响定位精度的关键因素是丝杠的误差.     

基于多尺度目标匹配的M型超声图像插值方法

提出了一种基于多分辨分析的Ｍ 型超声图像插值方法．该方法适用于图像的单方向插值,如沿横轴或纵轴．首先对边界灰度线进行小波变换,在多尺度空间采用极值点匹配方法,对细节函数和近似函数分别分段插值,然后进行小波逆变换,得到目标灰度线．实验及应用表明,该方法插值后的图像可以较好地保持运动目标轨迹的连续性     

经典图像复原提高超声图像分辨率的研究

本文针对超声成像存在空间横向和纵向分辨率较低的主要问题,根据超声图像的应用特点,利用数据软处理技术提高分辨率。采用基于经典图像复原的方法来改善横向分辨从而提高超声图像分辨率。提出图像模型自适应的复原算法并对超声图像进行了仿真研究,仿真结果表明该算法对提高图像横向分辨率有一定效果。     

基于Keren配准和插值的快速超分辨率图像重建

为提高图像超分辨率重建技术实时应用的可能性,增强其对配准误差的容忍度,提出了一种基于Keren配准和插值的快速鲁棒超分辨率图像重建算法.该算法将配准后的低分辨率图像根据变换参数映射到高分辨率网格上,再利用模板卷积迭代地填充缺失像素值,从而重建一幅高分辨率图像.将文中算法与非均匀插值法、凸集映射法、鲁棒的迭代后向映射法和...     

微扫描超分辨率超声成像技术研究

针对提高超声成像的分辨率问题展开研究,提出了微扫描超分辨率超声成像的方法.通过将微扫描和超分辨率技术结合并应用于超声成像中,微扫描技术获取满足超分辨率技术的多幅低分辨率图像,然后应用超分辨率图像重建算法获取高分辨力图像,并对此过程进行了仿真.仿真结果表明:提出的基于微扫描的超分辨率超声成像方法在实际应用中有一定的可行性,对提高超声成像设备的分辨率具有参考价值.     

提高超声图象分辨率的频域解卷方法

从Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ波动方程出发，导出了假定条件下超声成像模型．依据此模型对接收信号进行Ｗｉｅｎｅｒ逆滤波，实验表明这一方法能有效提高系统的分辨率     

提高图像测量分辨率的一种方法

提出了一种应用概率统计细分提高测长仪器分辨率的方法。将概率统计细分法扩展到图像测量中，对被测量图像施加一种随空间变化的扰动，可使图像法测量尺寸及瞄准被测物的分辨率显著提高。实验结果表明，这种细分方法的非线性误差小于像素当量的5％，随测量条件的不同分辨率提高一至两个数量级。     

一种保持图像边缘的插值方法

在图像超分辨率重建中,需要对低分辨率图像进行插值。在对图像提取边缘的基础上,考虑边缘的方向,先对边缘像素插值,然后对其余零填充像素用双三次插值赋值。最后给出了实验结果,并与最近邻插值、双线性插值及传统的双三次插值进行了比较。结果表明该方法较好地保持了图像的边缘信息。     

一种基于组合的图像插值方法

针对现有的图像插值方法存在的不足,在图像放大中容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,提出了平面插值、球面插值、斜平面插值、双三次插值相结合的图像插值方法,避免了传统的插值方法用同一个模型逼近所有像素存在的不足.理论分析和实验结果表明了文中所提方法的有效性.     

基于图像统计特征的平移线性插值方法

针对平移线性插值算法存在的边缘锯齿问题,提出一种基于图像统计特征的平移线性插值方法.该方法利用图像插值前后边缘统计特征的相似性,从低分辨率图像中获取估算高分辨率图像边缘点所需的协方差矩阵和矢量,并对非边缘处图像进行平移线性内插,可以同时保持图像边缘的光滑性和非边缘处的细节特征.该方法无需迭代运算,计算量较小.实验结果表明,用该方法可获得高质量的高分辨率图像.     

一种自适应最大相关性数字图像插值算法

提出了一种基于图像多方向最大相关性的数字图像插值算法．数字图像插值过程中不可避免会产生图像细节模糊和边缘锯齿化．同时在处理视频信号时要求有较低复杂度以满足实时信号处理．针对以上问题和要求．本根据图像空域内邻近像素点多个方向的内容相关性和几何相似性．得到一种基于图像最大相关性的自适应优化插值算法．该算法能有效解决插值后图像的锯齿效应及边缘模糊等问题．实验结果表明．该方法插值后的图像信噪比性能明显优于双线性方法．插值倍率较小时接近两次立方法．随着插值倍率增大性能也优于两次立方法．且计算量不大．经适当改进后可以用于实时视频信号处理．     

一种新的基于像素交迭的图像插值方法

提出一种图像插值算法，将图像像素看成矩形块而非像素点，利用插值图像的矩形像素块由尺寸放大(或缩小)的原始图像的像素所占的百分比，将原始图像做放大或缩小变换，从而在最大程度上保留了原始图像的数据．即使经过多次的缩放变换，也不至使图像失真。     

全相位DCT图像内插算法的研究

利用全相位思想克服离散信号截断处理所产生的吉布斯效应,同时利用DCT(离散余弦变换)域内离散信号和连续信号之间的关系进行信号重构,构造了一族可分离内插函数用于图像内插.通过自然图像的分辨率改变实验说明其能有效地保持图像的边缘.并且采用不同阶数的DCT域可分离内插函数,其内插质量总能好于双线性内插和已用于大多数内插任务的立方内插.较高的图像内插质量和统一的设计公式使其在数字电视视频格式转换和内插精度要求较高的处理场合中有好的应用前景.     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

插值在图像(图形)处理中的使用

从图像处理的细节入手,介绍了图像处理中可能使用到的插值,对将进行了讨论总结,部分还伴有实例。