基于改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大

针对二阶偏微分方程（PDE）放大算法丢失弱边缘和纹理细节的不足,提出一种改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大算法。利用复扩散具有边缘定位准确的特点耦合冲击滤波器,改进复扩散模型能够较好地增强强边缘;而通过对相似图像块构成图像组的三维变换系数的稀疏特性进行建模,非局部变换域模型能够很好地利用图像中相似图像块的非局部信息,对弱边缘和纹理细节有较好的处理效果;最后利用复扩散得到图像的二阶导数作为参数实现改进复扩散模型和非局部变换域模型自适应耦合。所提算法与偏微分方程放大算法、非局部变换域放大算法和偏微分方程耦合空域非局部模型放大算法进行仿真实验比较,在强边缘、弱边缘和细节纹理具有较好的放大效果,弱边缘和纹理细节图像在平均结构相似性测度上高于改进复扩散放大算法、非局部变换域放大算法。所提算法验证了空域模型和变换域模型、局部模型和非局部模型耦合结合的有效性。     

基于变分的保持特征的有噪图像放大算法

针对图像放大后出现边缘模糊的现象,该文考察了典型边缘的特征,利用整体变分思想,提出了一种基于变分模型的有噪图像放大算法。利用导出的偏微分方程和图像边缘的局部梯度信息,该文算法实施一种自适应非线性滤波处理,能够较好地保持图像边缘锐度,同时有效地去除图像噪声。为了保持图像的特征和细节,文章利用图像的方向导数局部地调整正则系数.理论分析和实验结果皆表明此文算法的有效性。     

各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大

针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法。算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束。仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应。与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上。该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强。     

一种基于分数阶偏微分方程的图像放大算法

针对传统图像放大算法的不足之处,将物理意义鲜明的分数阶偏微分理论引入到图像放大算法中,提出一种新的基于分数阶偏微分方程的图像放大算法,使得放大图像的轮廓更加清晰,同时能够有效保留放大图像的细节边缘特征。仿真实验结果表明,该方法对比传统图像放大算法在放大图像的同时也增强图像的清晰度和对比度。     

自适应耦合方向扩散和冲击滤波的图像放大

提出一种新的基于偏微分方程（PDE）的图像放大算法。算法模型由方向扩散、保真项和冲击滤波构成。通过设置与边缘信息有关的保真项系数,调节图像被模糊的程度,保留图像特征;综合调节扩散方程和冲击滤波的权重,实现两种PDE的自适应耦合。由于运用连续函数,结合图像内容调节两种PDE的权重,避免了在放大时出现人工痕迹。实验结果表明,此算法在客观指标和主观效果上均优于传统双线性插值和其他同类方法,是一种有效的图像放大算法。     

改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型

针对全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型的不足,利用小波变换能够聚焦到图像细微变化的优势,提出一种基于小波域的偏微分方程图像去噪算法。并通过对小波的阈值和阈值函数做适当的改进以及利用加权函数将全变分和四阶偏微分方程去噪模型相结合的方法,得到一种改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型。MATLAB仿真结果表明,该模型和小波软阈值去噪、全变分模型以及四阶偏微分方程图像去噪模型相比,峰值信噪比有明显的提高,而且能够在很好地保留图像的边缘和细节信息的同时提高处理噪声的效率。     

基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法

针对图像去噪过程存在边缘保持与噪声抑制的矛盾,提出一种改进的偏微分方程图像降噪算法。将差分曲率引入各项异性扩散方程中,构造出新的扩散系数函数,其可以较好区分图像的边缘、平坦区域以及噪声,使算法在去除噪声的同时,保留更多弱边缘和纹理等细节信息。实验结果表明,该算法与其它基于偏微分方程的图像降噪算法相比,在客观的质量评价方面,提高了图像的信噪比和峰值信噪比;在主观视觉效果方面,在滤除噪声的同时保留了更多的弱边缘等细节信息,该算法实现了较好的图像降噪效果。     

基于耦合偏微分方程的煤矿图像去噪算法

针对煤矿复杂环境下矿井图像具有噪声大、照度低的问题,提出了一种基于二阶与四阶偏微分方程耦合的煤矿图像去噪算法。该算法利用差分曲率边缘检测算子将二阶与四阶偏微分方程模型有效耦合,保持图像边缘,利用尺度因子保护图像纹理细节。实验结果表明,该算法能很好地保持图像边缘、保护图像纹理细节,且收敛速度快,可避免阶梯效应。     

噪声控制的图像非线性锐化方法

图像锐化是一种补偿轮廓,突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。常规的锐化算法对图像进行高频增强时,结果会呈现明显噪声,因此提出了一种基于噪声控制的非线性锐化增强方法。针对图像边缘细节和噪声难以区别对待的缺点,该算法通过控制非线性函数中的参数来有效地将噪声和边缘分开处理。实验证明,该方法不仅能够锐化图像边缘,而且改善了传统锐化算法对图像噪声放大的缺点,经算法处理后的图像细节丰富,峰值信噪比和DV/BV值较高,具有良好的视觉效果,很好地改善了图像质量。     

PDE模型在声纳图像去噪中的应用研究

偏微分方程方法在光学图像去噪中已有很多成功的应用,但用于声纳图像去噪的情况还不多见。针对声纳图像受噪声污染严重的问题,将偏微分方程原理引入到声纳图像去噪中,重点讨论了两种偏微分方程模型:ROF模型和四阶扩散模型。基于这两种模型对声纳图像进行去噪处理,仿真实验证明了偏微分方程去噪算法的有效性,并对比分析了两种模型的去噪性能。ROF模型适用于低信噪比条件下的声纳图像处理,而四阶扩散模型在高信噪比条件下,能够很好地保持图像边缘,但当噪声污染严重时,其去噪后的SNR比ROF模型去噪低了近10 dB,不利于声纳图像处理。     

图像放大的偏微分方程方法

在分析一些常见的图像放大方法的基础上,根据图像像素值特点及近期偏微分方程在图像处理中的应用,将图像的像素值看作是平面物体的温度;利用偏微分方程理论中的热传导数学模型,提出了基于一种新颖的热传导方程初边值问题的图像放大法;并根据其物理意义,设计相应的差分算法．实验证明,这是一种有效的图像放大方法．     

一类四阶各向异性扩散方程在图像放大中的应用

在文中我们首先分析了进行图像放大时各向异性偏微分方程优于各向同性偏微分方程,随后我们分析了在本文中不同四阶模型的扩散方向.为了消除低阶偏微分方程在处理图像中出现的块状效应的影响,同时保证方程为各向异性扩散,我们构造了两个各向异性的四阶偏微分方程,并且分别从数据和放大图像效果两方面来说明我们给出的模型优于文中提到的其它四个模型.     

四阶各向异性扩散方程在图像放大中的应用

分析了进行图像放大时各向异性偏微分方程优于各向同性偏微分方程,分析了不同四阶模型的扩散方向。为了消除低阶偏微分方程在处理图像中出现的块状效应的影响,同时保证方程为各向异性扩散,构造了两个各向异性的四阶偏微分方程,并且分别从数据和放大图像效果两方面来说明本文模型优于其他4个模型。     

基于局部多项式的自适应图像放大

为了弥补传统图像放大算法的锯齿效应,统计分析了图像像素变化特点,将图像分成平滑、纹理和边缘,对平滑和纹理区根据其局部区域的同态性,提出了基于局部多项式逼近的图像放大：运用置信区间交集法则将图像分割为若干同态区域;对区域分别进行多项式拟合,并对拟合函数进行过采样实现区域放大;运用局部平滑消除边缘锯齿效应。实验结果表明,该算法充分利用了图像的结构信息,相比于传统的插值放大算法和已有局部自适应插值算法提高了图像的视觉效果与适用性。     

图像放大中的边缘细化算法研究

当图像放大时边缘会出现锯齿失真,为了抑制这种失真,提出了边缘阶梯细化的图像放大算法。该算法在图像的非边缘区域采用经典的双线性插值算法;同时根据Canny边缘检测的结果,进一步进行阶梯检测,滤除不会产生锯齿失真的竖直和水平边缘;而在使用经典算法会产生严重锯齿失真的边缘区域,运用基于阶梯细化的插值算法;该插值算法在放大图像的同时,抑制边缘中的阶梯被放大,从而达到减少锯齿失真的目的。实验结果表明,该算法比经典算法更能有效地抑制锯齿失真。     

改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用

为了增强锅炉水位计图像滤波去噪效果,提高图像清晰度,便于后期液位计图像识别研究,通过分析P-M各向异性扩散模型、选择扩散模型及You Yu-Li和Kaveh M四阶偏微分方程的滤波去噪算法,提出了改进各向异性扩散模型滤波算法.所提算法对Perona和Malik两个扩散函数均值化,并引入标准差作为梯度期望值的偏差裕度,结合了P-M各向异性扩散模型保边缘特性的优点,并消除了由于传统各向异性滤波算法迭代过度所造成的阶梯缺陷问题,确保图像有用信息不缺失和像素点平滑度.实验结果表明:所提算法能够更好地降低噪声对目标信号提取产生的影响,提高了图像识别鲁棒性,增强了图像平滑滤波效果,保证了锅炉水位计图像边缘清晰度和完整性.     

基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究

针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进：（1）采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。（2）采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。（3）基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。     

Partial Differential Equations for Zooming,Deinterlacing and Dejittering

In this paper, for imaging applications, we introduce partial differential equations (PDEs), which allow for correcting displacement errors, for dejittering, and for deinterlacing, respectively, in multi-channel data. These equations are derived via semi-groups for non-convex energy functionals. As a particular example, for gray valued data, we find the mean curvature equation and the corresponding non-convex energy functional. As a further application for correction of displacement errors we study image interpolation, in particular zooming, of digital color images. For actual image zooming, the solutions of the proposed PDEs are projected onto a space of functions satisfying interpolation constraints. A comparison of the test results with standard and state-of-the-art interpolation algorithms shows the competitiveness of this approach.     

一种具有边缘保护的MRI影像同步去噪增强算法

MRI影像具有边缘模糊、含有噪声、对比度差的特点,这些都严重干扰了影像的分割,配准的准确性.针对这类问题,提出一种既能保护边缘,又能兼顾去噪及增强的模型.通过构造自适应直方图均衡化的偏微分方程,并结合P-M平滑算法的优点,增加系数调节项,达到同步去噪增强的目的.算法吸取了两种模型的优点,实验结果证明了方法的准确性及实用性.