基于Mean Shift聚类的最大熵图像分割方法

为了有效的分割图像,在考虑了图像的噪声消除和边缘保持等因素的基础上,为解决上述问题,提出一种Mean Shift的图像平滑方法和最大熵的图像分割方法相结合的图像分割方法,Mean Shift对图像进行平滑能有效去除图像中的噪声,同时能很好的保持图像的边缘,克服了以往平滑方法的弱点,再通过基于最大熵阈值对平滑后图像进行图像分割,经过实验证明,与小波平滑等目前其他的平滑方法和最大熵分割结合相比,方法有效的改善了分割效果。     

一种极值约束的边缘保持图像平滑算法

边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置处取得相应的极大(小)值来保持原图像的主边缘,同时平滑消除副边缘和信号小起伏。首先对原图像进行初步平滑,然后从中提取出极值点,再把这些极值点作为处理后图像的约束。在所有满足这些约束的函数中,取与原图像最接近的作为最终平滑结果。利用半二次技术和交替最小化得到了有效的数值求解方法。实验结果表明,提出的方法在一些基于边缘保持平滑的图像处理(如细节增强)中取得了更好的效果。     

基于四阶非线性扩散方程的新型图像去噪方法

提出了一种基于新型扩散系数函数的图像去噪方法,这种扩散系数函数是利用图像特征的一些特殊性质构造出来的。该函数较常用的P-M启发性扩散系数函数,在图像去噪的过程中,不仅能更好地抑制、平滑噪声,较完整保留了图像的细节,使图像更平滑清晰,而且还大大降低了参数的选取难度以及参数对实验效果的影响程度。并通过基于该方法的四阶非线性扩散的图像去噪实验,结果表明了该方法的有效性。     

一种对工程图进行噪声过滤与平滑的简明方法

针对工程图扫描图象中存在的小空洞、小间断等缺陷,介绍了一种基于数学形态分析的噪声过滤方法,该方法能避免常用的中值滤波法对图中细线会产生较严重变形的问题。本文还介绍了四种对图象进行平滑的模板,并给出了一幅含有噪声的图象经过过滤与平滑处理后的结果。     

稳健平滑算法的改进策略

众所周知,一个优秀的平滑算法必须在去除噪声的同时,还要具有良好的边缘细节保持能力。稳健平滑算法虽然是一种很简单的算法,但存在着它的缺陷。针对稳健平滑算法只能消除空间密度不大的椒盐噪声这一不足,在分析和实现已有改进算法的基础上,提出了新的改进策略,即一种自适应的稳健平滑算法,该算法在去除密度大的噪声的同时,保持了良好的边缘信息,使处理效果得到了很大的改进。该算法用MATLAB编程,通过这种新的自适应稳健平滑算法与其他算法对于受椒盐噪声污染程度不同的图像的平滑效果的仿真实验对比证明,该算法具有更好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪效果优于已有的稳健滤波算法和中值滤波算法。     

医学细胞图像的空间域改进平滑滤波算法

为了更加准确地完成医学细胞图像的检测,针对图像预处理过程中存在的边缘模糊、图像色变和图像形变的缺陷,研究了改进型平滑算法,利用邻域平均和中值滤波相结合的方法对图像进行平滑滤波处理.基于标准图像的实验结果证明,这一新算法在实现去除噪声的同时,既克服了邻域平均法处理后图像边缘模糊和图像色变的缺点,也克服了中值滤波法处理后图像形变的不足.     

一种对工程图进行噪声过滤与增滑的简明方法

针对工程图扫描图象中存在的小空洞,小间断等缺陷,介绍了一种基于数学形态分析的噪声过滤方法,该方法能避免常用的中值滤波法对图中细线会产生较严重变形的问题。本文还介绍了四种对图象进行平滑的模板,并给出了一幅含有噪声的图象经过过滤与平滑处理后的结果。     

基于P&M模型的图像去噪平滑处理算法

研究图像平滑处理去噪问题.针对传统图像平滑算法在去除噪声的同时会破坏边缘、纹理等不能保持原图图像特征.为解决此问题,提出了一种基于PDE's各项异性的扩散Perona&Malik算法.通过引入高斯平滑算子,利用P&M模型的可调扩散系数来改善图像平滑效果,在抑制噪声的同时能够保持这些特征的特点.通过仿真分析表明,所提出的算法对孤立的噪声点平滑效果明显,同时也不会过多地影响原来图像的特征.     

基于差分直方图中尾部信息的平滑滤波检测算法

平滑处理是数字图像去噪和产生模糊效果的重要手段,经常被用于美化润饰"伪造"图像,因此对各种平滑滤波实施检测是十分有必要的.针对常见的图像平滑处理,文中提出了一种新的基于差分直方图中尾部信息的平滑滤波检测算法.首先,针对待检测图像,基于不同差分步长和方向构建多个差分绝对值直方图;然后,提取直方图中差分值为0和1的出现频率,以及直方图尾部从大到小若干个差分值及其出现频率构建多维检测特征;最后,构建SVM分类器对图像实施检测.在图像库中实施了平滑处理检测以及区分不同平滑滤波的实验,实验结果表明,所提算法对3种常见的空域平滑滤波(中值滤波、均值滤波、高斯滤波)均有优异的检测性能.此外,该算法能够有效地将平滑滤波与锐化、缩放、压缩等其他数字图像操作进行区分,并且在JPEG压缩图像中具有鲁棒性.     

多重光照色差下图像平滑美化处理算法

夜间多重光照下采集的图像存在色差,采用白平衡偏差补偿方法实现夜间多重光照下图像的平滑美化处理,以提高图像的成像质量。传统的图像平滑算法采用循环跟踪像素点特征提取算法,出现白平衡偏差时图像的色差补偿效果不好。提出一种基于白平衡偏差补偿的夜间多重光照下的色差图像平滑算法。首先进行图像特征采集和自适应均衡预处理,对夜间多重光照下的色差图像进行白平衡偏差补偿,然后采用图像盲去卷积算法进行图像平滑,通过目标特征模型在空间上的相似度函数来确定图像光照色差的特征权值,沿梯度方向求得图像边缘信息,再通过特征聚类对夜间多重光照色差图像自动划分目标空间,最大程度地对夜间多重光照下的色差图像的细节特征进行平滑美化。仿真结果表明,采用该算法进行白平衡偏差补偿的夜间多重光照色差下的图像平滑美化处理方法具有较好的图像平滑性能,计算开销较小,图像的细节特征平滑效果最佳,其优于传统算法。     

融合梯度信息的改进引导滤波

目的 为了有效消除引导滤波平滑图像后产生的光晕现象,提出一种新型的融合梯度信息的改进引导滤波算法。方法 该算法借助引导图像的梯度信息来判断图像边缘位置,并结合指数函数框架设计权值来控制不同图像区域内的平滑倍数,使改进后的引导滤波能够自适应地区分和强调边缘,从而避免边缘附近由于过度模糊所引入的光晕现象。结果 与引导滤波算法相比,本文算法能在保边平滑的同时较好地抑制光晕,并在结构相似性（SSIM）评价和峰值信噪比（PSNR）评价中分别取得最高约30%和15%左右的质量提升。结论 本文算法具有较好的鲁棒性,在图像平滑、图像细节增强、多曝光图像融合等多种图像处理相关应用中均有着良好的表现。     

由约束最小二乘方法改进的图像恢复方法

介绍了图像退化模型和约束最小二乘方法（包括参变维纳滤波方法和平滑约束最小平方滤波方法）。参变维纳滤波法和平滑约束最小平方滤波法在图像恢复的过程中分别有对图像锐化和平滑的作用。结合这两种方法的特点，本文由约束最小二乘方地方法推导出改进的图像恢复法。这种图像恢复方法具有前两种方法的优势。试验证明，用改进的图像恢复方法恢复图像比用参变维纳滤波法恢复的图像更平滑，信噪比更大；比用平滑约束最小平方滤波法恢复的图像的边缘更突出，有更好的视觉效果。     

基于递归滤波的边缘检测算法

针对包含不同程度噪声数字图像的边缘检测问题,提出了两种建立在房顶型模糊边缘模型基础上的平滑和边缘检测滤波器。首先用这些滤波算子以三阶递归的形式实现图像的平滑及梯度计算,再进行非极大值抑制及双阈值的边缘检测连接。实验结果表明,该方法得到的梯度图像均比Canny和Deriche滤波算子清晰,所得边缘图像也更加完整,检测时间也少于其他方法。     

偏微分方程图像平滑模型的一种最优停止准则

基于偏微分方程的各种非线性图像平滑模型, 可归结为求解初始值为输入图像的非线性扩散方程. 这些非线性图像平滑模型在滤除噪声的同时, 在保留图像重要特征方面表现出良好的性能.采用这些模型对图像进行平滑的过程中,迭代停止准则对图像平滑的效果有着重要的影响.该文提出了一种简单实用的最优停止准则,该准则确定了一个标准,使得平滑后的图像与噪声的相关性最小时停止迭代. 它易于实现而且又有很强的通用性.实验结果表明该算法可以在图像平滑过程中适时地停止迭代, 获得满意的图像平滑效果.     

一种快速的自适应图像增强算法①

提出了一种快速的自适应图像增强算法。算法首先对原始图像进行高斯平滑滤波,然后根据原始图像的整体信息和局部信息对图像的像素值进行偏移。最后,利用偏移后的图像信息和非线性函数对图像进行变换,从而实现了对图像细节的增强。通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强算法推广到了彩色图像的处理。实验结果表明,该算法运行速度快,能有效改善图像质量。同时能够根据环境的亮暗,自动调整增强效果,具有自适应的功能。     

一种改进的SFIM高光谱图像融合算法

基于平滑滤波的亮度调节(SFIM)图像融合技术具有算法简单、计算快捷、光谱保真度高的优点,但同样存在边缘模糊、空间纹理信息提高不足的问题。针对上述问题,本文从瞬时视场角的角度出发提出一种改进SFIM算法,采用隔行隔列采样技术代替原SFIM算法中的逐行逐列卷积方法,从原高分辨率图像中计算模拟低分辨率图像。试验结果表明改进算法在边缘清晰度和空间纹理信息等方面均有明显的提高,且保持了原SFIM算法计算快捷的优点。     

一种基于自适应阈值的保细节平滑滤波器

基于多尺度多方向的模板,提出一种自适应地的细节平滑算法.该算法一方面保持了模板在保留图像细节特征方面的优势,另一方面利用图像灰度梯度直方图的统计特征,将整幅图像分割成若干子图像,再根据各个子图像的特性,并结合全局梯度特征信息自适应地生成动态阈值,有效地解决了以往阈值选取的困难,提高了图像平滑的自动化程度.与现有的其他算法相比,该算法实现简单,计算速度快,在实际应用中取得了很好的效果.     

Context-aware mesh smoothing for biomedical applications

Smoothing algorithms allow to reduce artifacts from mesh generation, but often degrade accuracy. Thus, we present a method that identifies staircase artifacts which result from image inhomogeneities and binary segmentation in medical image data for subsequent removal by adaptive mesh smoothing. This paper makes the following specific contributions: caps, which are flat regions, resulting from segmentation or clipping at the endings of anatomical structures are detected and modified by smoothing; the effects of the adaptive smoothing method involving context information are quantitatively analyzed with respect to accuracy and their influence on blood flow simulations; the image stack orientation, which is relevant for this context-aware smoothing approach, is estimated automatically from the surface models. Thus, context-aware smoothing enables to adaptively smooth artifact areas, while non-artifact features can be preserved. The approach has been applied to CT neck datasets, as well as phantom data and the results are evaluated regarding smoothness and model accuracy. The accuracy of model orientation estimation and cap detection has been evaluated for clinical and phantom data. Finally, context-aware smoothing has been applied to CT angiography data for the simulation of blood flow. The simulation results are presented and prove the general suitability of context-aware smoothing.     

一种基于高阶统计量的图象平滑去噪法

为了消除或衰减存在于图象上的噪声，同时尽可能地保留图象细节，提出了一种基于高阶统计量的图象平滑去噪法，该方法是根据高阶统计量对高斯噪声不敏感的特性，对一个像素点采用其周围梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值，以便可以在对噪声进行平滑滤波的同时，最大限度地保留图象的细节信息，仿真结果表明，该方法较好地实现了这一要求，与常用的中值滤波法相比，该方法处理后的图象，其PSNR可提高约1dB以上。