基于半正交B样条小波的任意控制顶点数曲线光顺

目前,小波分析应用于逆向工程时,对控制顶点有特殊要求,只能处理2j r个控制顶点的图形,为此提出了一种可以光顺任意控制顶点B样条曲线的小波分析新方法。在介绍B样条定义的基础上,从小波分析的定义出发,用严格的数学证明推导了任意控制顶点曲线的小波分解与重构具体算法。最后,该算法成功应用于B样条曲线的小波光顺,实例表明,该算法准确、结果稳定,效率理想。     

均匀B样条曲线曲面的小波表示

小波基为曲线曲面带来了更为灵活的表达方式,均匀B样条曲线曲面在经过小波分解以后所得到的小波在定义域边界与内部可以采用统一的表达式,在进行小波重构时仅需作乘法运算,计算效率高。本文试图从几何概念出发由浅入深地论述基于小波的均匀三次B样条曲线曲面多分辨表示的原理及其实现。     

B样条曲线的小波光顺法

本文研究了B样条曲线的小波光顺法。首先介绍了利用准均匀B样条曲线逼近具有任意节点矢量的B样条曲线的方法，从而将任意B样条曲线转化为多分辨率表示，进而提出了基于小波的曲线光顺误差控制算法。小波光顺法在光顺曲线的同时具有减少控制顶点的作用，兼具简单性和通用性的优点。     

加网参数和类型不确定的小波变换逆半调研究

针对不同加网类型和参数的彩色印刷图像,提出了一种基于加网参数和类型不确定的小波变换逆半调算法。首先在RGB颜色空间中分离了颜色通道,选择了B样条小波作为小波变换基函数;然后对图像实施了二层小波分解,利用小波阈值去噪策略,去除了半色调网点噪声;最后对图像进行了小波重构,得到了逆半调图像。实验结果表明,该逆半调算法适用于调频加网和调幅加网图像,同时逆半调图像具有很好的视觉效果。     

逆向工程中曲面重构技术的介绍

首先简单的讲解了逆向工程的概念,在此基础上介绍了逆向工程曲面重构技术中的基本知识点和曲面重构技术的以三角Bezier曲面为基础的曲面构造技术的基本知识以及B-Spline(B样条)或NURBS(非均匀有理B样条)曲面为基础的曲面构造基本知识。     

多分辨率几何造型技术综述

多分辨率几何造型技术是处理复杂形体及场景的重要技术。介绍了基于小波分析的几何造型以及细分造型和网格化简三大类多分辨率几何造型方法。详细介绍了各种多分辨率造型技术的发展及应用。详细介绍了Catmull-Clark细分模式的公式、提升B样条小波分解与重构公式以及基于二次型的网格化简公式。最后对三大类造型方法各自的优缺点及相互关系进行了分析并说明了其发展方向。     

基于B样条插值的图像边缘检测的硬件实现

为了能高速、高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B样条插值的边缘检测方法.该方法采用了三次B样条插值原理,对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.还利用B样条的可分离特性,实现了2维空间中基于B样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B样条的一阶微分模板和二阶微分模板.设计出一套基于DSP FPGA的实时图像处理和显示系统.     

基于粒子群优化的多小波图像降噪

提出一种基于粒子群优化的多小波图像降噪方法.该方法首先根据图像降噪的特点,采用粒子群算法优化CL多小波的前置滤波器,实现了图像多小波变换的自适应预滤波;接着对一幅含噪声图像进行多小波分解,根据多小波分解后的能量分布特性,对小波系数进行阈值处理;后经多小波反变换,得到重构图像.实验表明,本文方法的客观性能(PSNR)和主...     

LCD Mura缺陷的B样条曲面拟合背景抑制

针对机器视觉检测TFT-LCD Mura缺陷时存在的图像整体亮度不均匀、背景复杂等影响检测准确性的问题,提出一种基于B样条曲面拟合的背景抑制方法。在最小二乘法准则的约束下,采用双三次B样条曲面拟合算法拟合出背景,并添加光顺项调整拟合精度,用原始图像减去拟合背景,从而消除亮度不均匀背景对缺陷分割造成的影响。为提高算法速度,对原始图像进行分块拟合,并将双三次B样条函数分解为一元函数求解,减小了计算量,同时避免了对原函数求解时容易出现的病态解问题。实验结果表明,该算法准确、高效。     

多义图像合成算法研究

提出了一种基于小波变换的多义图像合成算法。该算法首先通过视角来选择小波分解级对两幅目标图像进行小波分解,然后根据可选的小波融合规则和权值变量融合并重构出在两个视角下的多义图像;对小波算法与现有两种算法进行了分析比较,通过试验证明该算法合成的结果多义特性更好,合成图视觉效果醒目并充分保留原目标图像的色彩和细节特征。合成结果采取了均值降噪。     

利用非正交和正交紧W-矩阵的图象压缩

放松正统小波变换的正交性条件而构建了W-变换,用此技术处理图像压缩。算法的实现对多种性质的图像均能有效处理。     

多传感器图像互调制快速融合

基于多分辨率分析的图像融合是当前主流技术,然而因其包含分解和重构变换,导致算法复杂性高,难以满足图像序列融合的实时性要求.针对此问题,提出了一种多传感器图像互调制快速融合(FMMF)算法.首先对两幅源图像分别用基于对应像素能量比值所确定的系数进行放大,然后分别加上由图像统计参数得到的偏移项,最后将两部分相乘并规范化即得...     

Thermal Image Approximation Using B-Spline Surfaces

This article presents a method of filtering thermal images by means of approximation using cubic B-spline patch surfaces. Approximation uses chord length parameterization with non-uniform distribution of knots, depending on the change rate of pixel values in rows and columns of the image. Advantages of approximation with such parameterization are compared with popular uniform parameterization. Presented method is very versatile and can be used for example in 3D surface topography of objects tested with stereoscopic microscopes, in resolution change of arbitrary images or modeling processes depending on two parameters. Filtering results are presented using plugin for the Soft4Image program, which was designed to unify different digital signal processing algorithms.     

小波分析在图像处理中的应用

本文介绍小波分析在图像处理中的应用,有多尺度边缘检测、图像识别、图像分割.边缘检测包括可去除多余边缘的一般灰度图像实例,彩色肿瘤图像的边缘提取,汉字放大.图像识别中,对于汉字或字母的识别,是将二维图像信号降维后再进行小波分解,通过计算各层次的分形维数形成特征向量从而可以进行识别;仿射变换后的汉字或其它图像可用多尺度小波的仿射不变函数进行对比识别.最后介绍了两种图像分割算法,首先利用基于能量分析的方法将纹理部分和平滑部分先分开,然后再利用基于奇异性分进行细分,得到最终分割的结果.     

Research on the Application of Super Resolution Reconstruction Algorithm for Underwater Image

Underwater imaging is widely used in ocean, river and lake exploration, but it is affected by properties of water and the optics. In order to solve the lower-resolution underwater image formed by the influence of water and light, the image super-resolution reconstruction technique is applied to the underwater image processing. This paper addresses the problem of generating super-resolution underwater images by convolutional neural network framework technology. We research the degradation model of underwater images, and analyze the lower-resolution factors of underwater images in different situations, and compare different traditional super-resolution image reconstruction algorithms. We further show that the algorithm of super-resolution using deep convolution networks (SRCNN) which applied to super-resolution underwater images achieves good results.     

基于二值随机森林的非均匀光照QR码重构算法

目的 现实生活QR码在识别过程中,易受到非均匀光照因素的影响,导致QR码无法识别,为此提出一种基于二值随机森林的QR码像素值重构算法。方法 依据QR码图像的双峰特点和梯度值相等的特性,用于提取非均匀光照下受损QR码局部像素特征,并利用随机森林的分类方法确定QR码局部矩阵中间单个像素值,逐步实现受损QR码所有像素值的重构恢复。结果 实验表明与其他方法相比,该算法模型能够很好地利用局部特征提取QR码的真实像素值,并对受损QR码图像进行恢复,实验结果图像均具有较高水平。结论 采用基于二值随机森林的QR码重构算法,能够很好地处理因非均匀光照而导致的识别出错问题,并可以广泛应用于生活中的QR码识别过程,具有较强的实用性。     

基于小波变换的STM图像处理

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,阐述了将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合的方法,对于STM扫描获得的石墨原子图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到了明显提高。