支持向量机函数拟合在分形插值中的应用

为消除分形插值曲线的断裂和周期现象 ,论文提出在分形插值的后期使用基于统计学习理论 ( SL T)的支持向量机 ( SVM)函数拟合方法。统计学习理论 ( SL T)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机是建立在 SL T理论框架上新的通用学习算法。用该方法对随机生成的分形模型进行拟合实验 ,达到很好的效果。所以 ,在分形插值后期使用 SVM函数拟合 ,不但可以消除插值曲线的不确定性 ,还可以保留分形曲线显示细节变化的优点。     

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。     

小波分析在图像插值中的应用

小波分析是近年来数学领域中一个迅速发展的新分支,并已成为信号分析和信息处理的新的强有力的工具。通过小波变换将一幅图像拆分、重构成低频和高频两幅子图像后,分别用不同的方法插值高频与低频子图像。再将插值后的两幅图像通过代数运算重构成一幅图像。通过图像插值可以实现图像的放大显示,提高图像分辨率的效果。该算法能更好的保持图像的细节信息,可得到更高的质量图像。     

三次样条插值在工程拟合中的应用

介绍了工程实验、勘测、设计中常见的列表函数之数值插值方法、程序实现及工程应用,应用此法可方便地将任何列表函数计算到工程设计、施工所需要的精确程度,给出了各参数随主要参数变化而变化的光滑曲线,并将其应用推广到一般情况．     

图像插值在ECT三维数据可视化中的应用

在电容层析成像(ECT)三维重建过程中,由于传感器侦测数据的局限,以及成像系统内部和外部的因素影响,使得获取的二维图像比较稀疏,图像质量并不高,而且,获取的二维图像可能会有单一像素点出现,导致不可能被轮廓化,这样就导致有一些流形不能被正确的反映.本文从图像插值的角度,针对ECT二维图像进行像素补充,针对ECT断层序列图像进行断层图像补充.仿真结果表明,该方法很好的改善了三维图像的成像效果.     

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.     

基于遗传算法寻优的支持向量机图像插值方法

锯齿波、边缘模糊是影响图像质量的重要因素,为了有效提高图像质量,提出了一种优化支持向量机图像插值方法.先将遗传算法应用到支持向量机的参数寻优,将使用最优参数的支持向量机结合图像相关性对图像插值.算法根据图像相关性选择适当的相邻点作为输入模式训练支持向量机,用训练好的支持向量机及输入模式估计出待插值点的像素值.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法获得图像的RPSN值、NMSE值、MSE等指标均有明显改善,且视觉效果有显著提高.     

基于梯度预测网络的气象雷达图像外推算法

针对基于循环神经网络的雷达图像外推算法难以表示雷达回波复杂变化的问题,提出GhuLSTM时空预测递归网络模型,用于高精度雷达图像外推.该模型利用时空记忆单元变体提取和传递雷达图像空间和时序上的高层特征信息,并利用相邻递归状态之间的差分信号处理雷达回波体演变的高阶非平稳性.同时在网络中加入梯度公路结构,以缓解雷达图像序列...     

形态插值方法应用于图像重构

指出了基于数学形态学的形态插值方法是一项新的研究领域，提出了一种改进二值图像测地距离函数和形态中集函数的方法，并在此基础上建立了一种适用于灰值图像、彩色图像及多光谱图像的形态插值变换．应用插值变换于图像分割序列重构的实验结果表明：该方法可以成功地运用于对各种类型的图像进行有效地插值重构和图像形变．     

一种基于联合插值的图像放大方法

针对现有图像插值方法存在的不足及其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时存在的不足.理论分析和实验结果验证了方法的有效性.     

基于小波的图像插值方法

在分析传统的图像插值方法的基础上,结合小波分解的特性,提出了一种插值方法,即利用流形锥和最优恢复理论来进行小波细节的预测,然后根据小波变换多分辨率分析的特征和各分层子带之间的相似性来进行图像的重构。利用此方法得到的图像细节丰富,边缘效果好,并有效地抑制了信噪比,实验结果令人满意。     

基于形态学算子的图像分割及插值方法在颈动脉 MR 图像三维重建中的应用

颈动脉狭窄是导致脑卒中的最主要病因,颈动脉三维重建图像能直观显示其狭窄程度.采用形态学运算,二值化分割颈动脉MR图像,提出颈动脉图像层间插值算法,实现不同临床样本间的数据配准,将T1、T2加权图像中颈动脉血管壁从周围组织中清晰分离出来,利用Mimics重建颈动脉血管的三维结构.     

GPS卫星轨道插值及拟合研究

基于GPS广播星历,采用拉格朗日插值、切比雪夫多项式拟合及埃尔密特插值3种算法进行卫星轨道插值、拟合研究,然后把运算结果与卫星轨道外推结果进行对比分析.结果表明,3种算法在相同阶数条件下,切比雪夫多项式拟合可以达到最好的拟合精度,拉格朗日插值算法次之,埃尔米特插值精度最低;但从运算时间量分析,拉格朗日插值算法运算速度最快,而切比雪夫多项式拟合次之,埃尔米特插值最慢.     

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。     

基于距离场的非线性图像插值分割方法

对于医学序列切片,需要图像分割技术将图像中感兴趣区域ROI(region of interest)提取并进行三维重建.提出一种基于距离场的非线性图像插值分割方法,该方法克服了软组织因灰度值分布不均匀难分割的问题,可以快速提取ROI区域.实验表明用该方法进行医学序列切片的分割,可以得到良好的分割结果,并已成功地应用于医学数据的三维重建系统中.     

C2连续的C-B样条的插值和拟合方法

提出了数据点集满足C^2连续的C—B样条曲线插值和拟合方法．详细阐述了C—B样条插值和拟合曲线的求解过程和求解算法．应用实例表明,利用C—B样条曲线插值或拟合数据点集,优点多、效果好．     

基于平面和球面插值的图像放大算法

现有的图像放大算法由于采用的插值方法存在一定的不足,容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象.文章改变图像的表示模型,提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法.该算法避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,对不同的情况用不同的插值方法,理论分析和实验结果表明了文中方法的有效性.     

基于NURBS曲面拟合的图像边缘检测方法

提出了一种利用NURBS曲面拟合进行图像边缘检测的新方法。与Haralick对称区域正交多项式曲面小片拟合方法不同 ,NURBS曲面拟合克服了Haralick方法对图像区域划分和灰度平稳的限制 ,且不再需要窗口区域对称。利用NURBS曲面拟合构造简单、算法灵活、易于控制的特性 ,提高了曲面小片构成的灵活性与边缘检测的精度及计算效率。本文给出了NURBS曲面拟合基本小面构成、拼接及求导方法 ,并以一个真实图像进行了实验验证 ,结果证明 ,该方法稳定可靠 ,精度较高     

基于二元多项式插值的B超图像放大算法

分析了众多传统的图像插值算法,提出了二元多项式插值算法.将所有的插值公式进行转换后都会得到一个待插入点横坐标和纵坐标的二元多项式,其每一项的系数是待插入点周围其他像素点的颜色值的运算结果.设计了 一个基于二元多项式插值的B超图像放大算法,实验结果说明了算法的合理性.     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.