纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法

针对图像重建过程中产生的边缘结构被破坏和纹理细节丢失问题,提出一种纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法。首先,采用自适应阈值的八方向边缘检测划分图像区域;其次,构造双变量有理函数模型,它可在有理模型和多项式模型之间转换;最后,提出基于边缘数据的局部不对称性和梯度特征调整待插值点空间距离的方法,调整边缘部分待插值点坐标并代入有理模型实现插值,而非边缘部分采用多项式模型插值。实验表明,该算法的峰值信噪比平均提升了0.48~2.17 dB,结构相似性平均提升了0.004~0.028,获得了较高的客观评价数据。该算法将原空间距离不变的插值修正为空间距离变化的插值,有效地保持了图像的边缘结构和纹理细节,使得重建结果具有较好的视觉效果。     

多方向模板变分模型的单幅图像超分辨率重建

目的 为了增强图像超分辨率重建的准确性,克服传统插值所产生的边缘模糊与边缘锯齿等负面效果,提出一种基于多方向模板变分模型的单幅图像超分辨率重建方法。方法 首先构建体现28个方向的多方向模板对输入图像的轮廓方向进行计算,同时通过将TV模型引入到图像轮廓的估计中来确定边缘轮廓的最优方向;在此基础上通过进行基于所提出的多方向模板的图像插值来实现图像的超分辨率重建。结果 对比基于活动轮廓的图像边缘插值方法重建的经典高分辨率测试图像,本文方法在平均峰值信噪比和平均结构相似度方面分别提高了1.578 dB和 0.030 02 dB。结论 本文方法可以有效地克服传统插值方法所产生的边缘模糊和边缘锯齿化等负面效果,也避免了较少方向模板所带来的边缘和纹理丰富区域的纹理失真现象,可以取得较好的重建效果。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

基于视觉感知的图像放大

为了有效保持图像纹理细节和边界结构,提出了一种基于视觉感知的图像放大算法。构造了一类[C2]连续的双变量有理函数插值模型。根据等值线生成原理,利用等值线方法将图像自适应地划分为边缘区域和平滑区域。基于图像的区域特征,平滑区域采用多项式模型插值,边缘区域采用有理模型插值。根据人眼对比敏感特性,对边缘区域进行参数优化,从而获得高质量插值图像。与其他经典的图像放大方法相比,该方法能有效保持图像的纹理细节和边缘结构,同时获得了较好的客观评价数据。     

基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索

针对传统颜色直方图提取的颜色特征维数高、传统灰度共生矩阵忽视纹理方向等问题,提出一种融合改进的颜色直方图和灰度共生矩阵算法的新图像检索算法。利用K-means聚类对检测图像进行颜色聚类以降低图像颜色数;在HSV空间进行矢量化编码,统计图像码字形成颜色直方图以提取颜色特征;利用灰度共生矩阵提取检测图像的4个特征值,利用方向测度引入权值因子,将其与4个特征值融合,对融合后的各分量进行高斯归一化后形成纹理特征向量;最后,采用加权平均融合颜色和纹理的特征距离。与其他两种算法相比,仿真实验表明本算法对一般图像和有纹理倾向的图像有较高的查全率和查准率。     

基于断层图像分割的三维匹配插值

CT和MRI图像断层之间的距离远大于断层内部像素间的距离,三维剂量场的计算等工作通常需要等间隔分布的三维图像数据。目前常用的基于灰度插值方法会引起图像边界模糊,而基于形状的插值方法不能得到整个图像的数据。为解决这一问题,文中提出了一种基于断层图像分割的三维匹配插值算法。通过对断层图像进行分割,获得断层图像的空气、软组织和骨骼等区域信息。对相同密度区域采用匹配插值,不同密度区域采用缩放区域大小作为插值数据,使新的图像不仅在灰度上,而且在组织形状上介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值要求。和线性插值方法相比,新算法提高了插值图像的质量,插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

一种新的区域图像插值算法

针对传统的3种图像插值算法在插值后分别存在灰度不连续、轮廓模糊、计算量大等问题,提出了一种新的区域插值算法。该算法先对图像依据纹理平坦或复杂进行区域的相对划分,然后根据待插值点在源图像中所属的区域对应地使用不同的插值算法。与一些典型插值算法进行仿真比较,验证了该算法在基本不改变插值精度的前提下,可以有效地降低运算时间。     

基于边缘模式和主导学习框架的相似纹理分类

边缘是进行相似纹理图像分类的有效特征之一,为了提高边缘检测精度,使用可变化的局部边缘模式（Varied Local Edge Pattern,VLEP）算法,利用像元及其近邻的灰度变化进行区域统计,同时从多尺度和多方向的角度提取纹理边缘特征。然而,当图像分辨率发生变化,或图像受到光照、反射的影响时,纹理计算可能会出现较大偏差。为此,在VLEP算法的基础上,提出主导学习框架相似纹理分类方法,通过构建全局主导模式集,解决纹理计算偏差导致的类间距离小和类内距离大的问题。实验结果表明,主导边缘模式思想可以有效地提高相似纹理图像的分类准确率。     

梯度优化的有理函数图像插值

目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法。方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是多项式模型和有理模型的有机统一体;其次,根据图像的区域特征,利用等值线方法将图像自适应地划分为纹理区域和平滑区域,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,根据各向同性Sobel算子计算插值单元的图像梯度,确定纹理方向,不同纹理方向的插值单元用相应的权重对中心点进行优化。结果 从客观数据、主观效果、时间复杂度3个方面对重建图像进行评价,客观数据包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,从实验结果可以看出,本文算法的PSNR平均提高了0.14~1.50 dB,SSIM平均提高了0.005~0.097。从主观效果来看,本文算法的重建图像的纹理细节更加丰富,边缘结构更加清晰,从时间复杂度来看,本文算法的平均运行时间是3.77 s,分别比DFDF（directional filtering and data fusion）、NEDI（new edge-directed interpolation）、RSAI（robust soft-decision adaptive interpolation）、Lee''s、NARM（nonlocal autoregressive model）算法快了3.28倍、5.26倍、53.28倍、43.53倍、418.54倍。特别地,对于Baboon、Barbara、Metal这类纹理细节丰富的图像,本文算法在峰值信噪比和结构相似性上较对比算法有突出优势,主观效果有明显提高。结论 基于构造的双变量有理插值模型,本文提出了一个梯度优化的有理函数图像插值算法,实验结果表明,该算法在图像纹理细节和边缘结构保持方面具有良好的视觉效果,有效提高了插值图像质量,且时间复杂度较低。     

边缘定向的双立方插值算法的研究与应用

文本图像的质量对光学字符识别系统的识别性能有着直接的影响,采用边缘定向的双立方插值方法增强图像的边缘信息,可以提高文本图像的识别准确率.上述方法基于图像梯度,利用两个正交方向上的梯度值估计像素的边缘方向,选取合理的阀值估计丢失像素的边缘强度.在强边缘用经典双立方插值插入丢失像素,而在一个弱边缘则由两个正交方向的双立方插值结果相融合为一个丢失的像素插值.使适应不同边缘结构的图像,既能保留图像清晰的边缘也能保留图像纹理细节,产生高分辨率图像.把上述方法应用于光学字符识别的实验结果证明:采用边缘定向的双立方插值方法对图像进行预处理,可以提高光学字符识别准确度,并且识别准确率高于采用其它的传统图像插值方法.     

基于最小概率距离和改进PV插值的图像配准

提出一种基于最小概率距离和改进部分体积(PV)插值的图像配准方法。采用Powell优化算法迭代搜索对称KL距离的最小值,获取最小概率距离,将其作为配准测度,并利用改进的PV插值算法提高图像配准的鲁棒性。实验结果表明,与基于互信息的图像配准方法相比,该方法能有效地减少耗费时间,提高配准精度。     

基于边缘信息的图像自适应插值算法

通过将图像分为非边缘部分和边缘部分,得出了一种基于图像边缘信息的图像插值算法.根据边缘部分映射点邻域图像的复杂程度,自适应地调节插值权值的图像插值方法.应用该算法插值后的边界清晰、自然, 忠实地反映了原始图像的面貌,与传统的插值算法相比,其边界处理效果好且易于实现,实验也验证了该方法的有效性.     

空间插值分析算法综述

空间插值分析算法是一种应用于将离散点的测量数据转换为连续数据表面的算法,能够将连续数据曲面与其他空间现象的分布情况进行比较,它在空间信息方面具有广泛的应用场景,尤其是地理信息方面.对泰森多边形法、反距离权重插值法、样条函数插值法、克里金插值法等空间插值算法的插值原理和应用场景进行综述,对空间插值分析算法的进展和未来研究方向进行了探讨.     

改进的图像自适应梯度插值

传统的图像插值算法存在边缘模糊和边缘锯齿,已有改进算法改善了插值图像质量,但存在斜边缘锯齿或局部扭曲变形等问题。为解决上述问题,提出了改进的图像自适应梯度插值。该方法首先根据图像的局部不对称性和局部梯度特征在1维方向上修正插值点空间距离,并将1维修正结果合并到2维空间,然后将修正的空间距离应用到传统的插值算法中。实验结果表明,该方法改善了插值图像的峰值信噪比,有效保护了图像在各个方向上的边缘信息。     

基于DTW的地磁指纹定位方法

针对动态时间规整匹配(DTW)的奇异性问题,利用克里金插值方法(Kriging)基于156个参考点插值得到545个指纹点建立后台指纹库以减少离线采集的工作量,采用二次加权质心算法对DTW进行改进,首先利用一次加权质心算法获得结果位置点的初始位置,再用二次质心加权算法对定位结果位置点进行偏远误差点的剔除,最终获得可靠性较高的定位结果。实验表明,利用Kriging可以节省71.4%的工作量;在走廊和大厅的环境中定位精度分别可以达到2.01m和4.19m。改进的DTW在长廊和大厅环境中的平均定位误差分别为1.64m和2.74m,较原算法在定位精度上有明显提升。     

新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

基于局部梯度的WaDi图像插值

线性插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,为了较好地保持图像的边缘信息,改善图像的主观视觉效果,提出了一种改进的Warped Distance（WaDi）图像插值方法。传统的WaDi算法是对空间线性插值的改进,但它仅仅利用了图像边缘的局部不对称特征来计算WaDi。除了局部不对称特征,局部梯度特征也是图像边缘的一种重要特征。文中采用将局部不对称特征和局部梯度特征相结合的方法来计算WaDi,可同时保持图像边缘的细节特征和非边缘的光滑性。实验结果表明,用该方法能获得高精度的插值图像。     

一种在线插值模糊控制方法及应用

在修正因子模糊控制方法中引入了在线插值算法,并将其应用于水箱液位控制系统中。实验结果表明:此方法能从本质上消除系统的稳态误差,明显地改善了模糊控制系统的稳态性能。     

一种基于区域的双三次图像插值算法

采用双三次插值实现图像放大具有较高的图像质量,但运算量很大。在分析常用插值算法的基础上,提出一种基于区域的双三次插值算法。该算法避免进行图像分割,通过被插值点四邻域像素的均值来划分图像的平坦区域和纹理细节复杂区域,采用不同的插值算法进行计算。实验结果表明,与传统的双三次插值算法相比,该算法在保持放大后图像质量的同时,运算量降低10%以上,具有一定的实用价值。