彩色图像边缘检测改进算法

介绍了梯度的概念和度量方法,分析了常用梯度算法,对其中的Sobel算子进行改进,从灰度算法改进到RGB三维空间,提出了一种针对彩色图像的边缘检测算法.本算法在Delphi平台上实现,与同类算法做了多次实验对比.实验证明,该算法能有效增强彩色图像的边缘,耗时较少,经过封装后可以直接用于二值图像、灰度图像和彩色图像,具有一定的通用性和实用价值.     

基于C-Canny算子与灰度空间的彩色图像边缘检测

提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny算子进行了改进,在计算梯度幅值时采用了3×3邻域,改进后的Canny算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细.采用了两种算法将彩色图像转换为灰度图像,利用C-Canny算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础上,完成彩色图像的边缘检测.经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩色图像有较好的边缘检测结果.     

RGB格式彩色图像重建算法的研究

从原始图像到最终形成的真彩色图像的变换过程,称为彩色图像重建。介绍了几种现在常用的彩色图像重建技术的插值算法,提出了一个改进的彩色图像重建的算法。通过MATLAB仿真比较重建图像的质量,发现用改进的算法重建的图像质量比其他算法重建的图像质量要好。     

基于多轮扩散的彩色图像加密算法

为了保护彩色图像信息的安全,提出了一种基于多轮扩散的彩色图像加密算法.该算法首先对Lorenz混沌系统及Chen混沌系统的混沌序列进行改进;然后利用改进后的Lorenz序列对明文图像进行置乱;最后结合改进后的Lorenz混沌序列和改进后的Chen混沌序列以及彩色图像自身的像素分布特征,利用多轮扩散对置乱后的图像进行像素值改变,实现彩色图像加密.理论分析和仿真实验表明,该算法具有足够大的密钥空间,在抵抗密文攻击、差分攻击、选择明文攻击及统计攻击方面都具有良好的性能,可以广泛地应用于多媒体数据的保密通信中.     

基于超混沌系统的彩色图像加密新算法

为了研究数字图像在通信中的安全传输问题,提出了一种改进的基于超混沌系统的彩色图像加密算法.利用改进的Logistic映射对彩色图像的R、G、B三层像素灰度值进行位置置乱,对置乱后的各层像素灰度值采用陈氏超混沌系统异或加密,得到彩色密文图像.使用MATLAB7.0进行仿真.密文图像杂乱无章,毫无规律,完全不同于原始图像.仿真结果表明,该算法密钥空间大,效率高,安全性能好,适用于彩色图像的安全传输.     

基于子带金字塔结构的彩色图像小波编码

本文改进了分层树集分割算法(SPIHT),重新设计了一种子带金字塔的数据结构来组织图像的二维小波变换系数,既减少了存储空间又加快了编码速度.在彩色图像的YUV空间按位平面的顺序依次对YUV三个分量编码,输出颜色分量完全嵌入式的码流.实验结果表明改进后算法对彩色图像的编码能获得很好的率失真性能,而且适用于高分辨率、不规则图像的编解码.     

基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪

 针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.     

一种基于彩色图像的运动人体分割方法

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信忠．受到了越来越多的重视。该文运用改进的背景差分方法，结合直方图双阈值分割和数学形态学的算法。在彩色图像序列中获得运动人体。实验结果表明上述算法对噪声抑制和人体图像断裂处填充都是有效的，能够实时从彩色图像序列中分割出运动人体。     

对Welsh灰度图像彩色化算法的改进

把灰度图像变成彩色图像可以增强视觉效果和识别能力,因此研究灰度图像的彩色化,寻找更好的算法具有重要意义.分析Reinhard的颜色传输算法和Welsh的灰度图像彩色化算法,发现了其处理速度慢的缺点.基于图像的空间相关性,提出一种新的搜索策略,实现像素的快速匹配,提高了处理速度.使用该匹配方法,对Welsh算法进行改进,并利用分块处理的方法实现了基调相近图像的彩色化.通过仿真分析,该改进算法在提高处理速度的同时,得到了很好的彩色化效果.     

图像通信中一种低照度彩色图像增强算法

针对低照度彩色图像细节模糊、亮度不高等问题,提出一种新的彩色图像增强算法。首先引入新传递函数改进传统同态滤波,然后,在RGB色彩空间上,分别对R、G、B分量用改进的同态滤波和对比度受限自适应直方图均衡（CLAHE）进行增强。接着,转换到HSV色彩空间,用非线性函数对亮度进行光照补偿,对饱和度进行1.5倍拉伸。最后恢复图像色彩信息。实验结果表明,新算法在保持图像细节的同时能够增强图像对比度,使图像清晰度更高。     

基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割

由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果.     

基于克隆算法的彩色图像边缘检测新算法

在图像边缘检测中,如何使得到的边缘图像有更好的边缘连续性和更少的过检测点,是图像边缘检测中的一个难点问题.本文初步分析了克隆技术,建议了一种克隆算法,将它用于彩色图像边缘检测,并联合使用边缘连接算法,给出一种彩色图像边缘提取的新方法.仿真结果同Canny算子检测的边缘图像进行比较,证明本文算法检测出的边缘图像具有更好的边缘连续性和少的过检测点.     

MULTI—GRAY EDGE DETECTION BASED ON GENERALIZED FUZZY SET

In this letter,drawbacks of the classical algorithm to enhance the fuzzy contrast among adjacent regions are analyzed.Based on it ,a new fuzzy enhancement algorithm and a linear fuzzy distribution that maps the gray images to corresponding generalized fuzzy set are proposed.Results of two examples illustrate that the algorithm is more effective and faster when used to detect the multi-level edges of images.     

基于非线性加权均值的多方向广义形态滤波算法的Speckle噪声抑制

本文提出了一种新的用于散斑噪声抑制的非线性加权均值多方向广义形态滤波算法。对实际激光雷达图像处理结果表明:本文算法具备了小波阈值算法图像边缘保持好和局部统计滤波算法散斑噪声抑制能力强的优点,在算法复杂度降低的前提下具有了与F.Safa的改进算法(广义并行加权多方向形态滤波算法)相当的效果,即有效地抑制了散斑噪声,又保持了图像的几何结构。     

A locally adaptive algorithm for measuring blocking artifacts in images and videos

Block transform coding is the most popular approach for image and video compression. The objective measurement of blocking artifacts plays an important role in the design, optimization, and assessment of image and video coding systems. This paper presents a new algorithm for measuring image quality of a BDCT coded images or videos. It exhibits unique and useful features: (1) it examines the blocks individually so that it can measure the severity of blocking artifacts locally; (2) it is a one-pass algorithm in the sense that the image needs to be accessed only once; (3) it takes into account the blocking artifacts for high bit rate images and the flatness for the very low bit rate images; (4) the quality measure is well defined in the range of 0–10. Experiments on various still images and videos show that the new quality measure is very efficient in terms of computational complexity and memory usage, and can produce consistent blocking artifacts measurement.     

基于邻域空间特征的低对比度小目标分割算法

低对比度图像具有邻近像素的空间相关性高、灰度变化不明显等特点,从中分割出微小目标是非常困难的。本文提出一种新的低对比度图像提取小目标的分割算法,通过引进局部均匀度,结合局部熵获得空间分布状态,对低对比度图像进行分割,该算法充分利用了目标图像的灰度和空间属性。实验结果表明,该方法能有效地实现低对比度小目标图像的分割。相对于其他算法,分割精度更高,且抗噪性强,可以有效地降低过分分割问题。     

适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解（ LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪（ OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。     

一种基于分形编码的图像分割算法

本文提出了一种新的基于分形编码的图像分割算法,其工作原理和实现方法与现有的基于分形编码的图像分割方法完全不同。新算法利用不同尺度间图像块的自相似性,根据编码的结果为不同像素之间定义生成关系,通过选择合适的误差度量使满足生成关系的各像素灰度值足够接近。同时用生成关系导出相似关系,并把图像分割问题转化为求解像素相似关系的等价类问题。在实现中通过求解相似关系关系图的连通分量来求解相似关系的等价类。实验结果表明本文算法可较有效地分割图像,为基于分形编码的图像分割体系提供了新的方法。     

一种具有预测能力的三维图像分割方法

在充分分析三维图像特点的基础上,提出了一种新的三维图像分割方案。该方案在改进的主动轮廓模型的基础上融入了预测算法。三维图像中物体的轮廓沿着空间轴或时间轴的位移和形变是连续的,该算法根据这一特性,利用前几幅图的分割结果来预测当前图像中物体轮廓的位置和形状,弥补了主动轮廓模型搜索范围小的缺点。对医学解剖图像的试验结果表明,这种方法能显著提高分割的准确性和速度。     

基于彩色图像的增强算法

本文在分析常用锐化算法的基础上，对其进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声。实验证明，该算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其它算法比较，该算法耗时很少。