【摘 要】
：
图像去噪是图像处理和计算机视觉中的一个研究热点,其目的是从噪声图像中还原原始图像,且尽可能地保留更多的图像细节。非局部均值去噪算法(NLM)是近年来去噪效果比较出色的算法之一,但是传统的NLM算法在对边缘和纹理较丰富的图像进行去噪时,容易过平滑从而丢失很多细节信息。针对此问题,提出了一种基于边缘提取的NLM算法。该方法通过边缘提取,将图像边缘部分与平坦部分像素分开计算,减少不相似图像块之间的干扰,
论文部分内容阅读
图像去噪是图像处理和计算机视觉中的一个研究热点,其目的是从噪声图像中还原原始图像,且尽可能地保留更多的图像细节。非局部均值去噪算法(NLM)是近年来去噪效果比较出色的算法之一,但是传统的NLM算法在对边缘和纹理较丰富的图像进行去噪时,容易过平滑从而丢失很多细节信息。针对此问题,提出了一种基于边缘提取的NLM算法。该方法通过边缘提取,将图像边缘部分与平坦部分像素分开计算,减少不相似图像块之间的干扰,使得结构相似的邻域获得更大的权值,从而提高去噪效果的同时,保留更多的图像细节。实验结果表明:本文算法的去
其他文献
近日,谷歌宣布开放Open Images V4版本,包含190万图像、600个种类,1 540万个bounding-box标注,是当前最大的带物体位置标注信息的数据集。谷歌方面称,为了保持标注的高质量,这些图像大部分由专业标注人员手动完成,图像丰富多样,通常还包含了具有多个对象的复杂场景——平均每张图像8个以上。
行人识别(Pedestrian detection)技术是众多智能网联技术中的一种,它定义清晰、数据易于获取,又对提升行人道路安全有重要意义,是智能技术正向开发方面很好的入手点。本文介绍了基于方向梯度直方图(HOG,Histogram of oriented gradients)和支持向量机(SVM)的行人识别模型训练与应用流程;探究了图像梯度等图像处理方法,提取了HOG特征向量;并通过识别案例展
Due to limited volume, weight and power consumption, micro-satellite has to reduce data transmission and storage capacity by image compression when performs earth observation missions. However, the qu
针对骨组织相较人体其他组织密度较大,临床上常采用阈值分割技术来对其进行分割存在不精确,容易出现空洞等问题,提出了一种标记自动生成的Graph Cuts算法。算法以形态学作为预分割算法,得到目标标记点。将标记点和原始图像作为图切割算法的输入,得到最终的分割结果。实验结果表明,所提出的算法能有效减少用户交互,在分割质量和分割效率上较传统骨组织分割算法有很大的提高,骨组织轮廓也更为清晰,得到了满意的分割
随着对PCB板生产效率与质量的要求越来越高,针对目前PCB切割分离的分板机结构误差所导致的误切、过切的问题,文中提出了一种基于随机抽样一致性算法的PCB板定位方法。该方法首先在获取PCB板边缘图像后,采用自适应高斯平滑滤波对图像噪声区域进行平滑处理,降低图像模糊度。然后通过形态学运算和Sobel-Zernik算子提取PCB板轮廓样本点,接着在深入分析目标模型固有特性的基础上对样本点进行筛选,并采用
MRI成像因其无电离辐射、软组织对比度较好等优点被广泛应用,而它最大弊端是K空间数据采样时间过长。随着压缩感知理论的形成和发展,诞生了许多结合压缩感知理论的MRI图像重构方法。这些方法可以在相同的降采样条件下,获得更高的重构质量。在基于字典学习的MRI图像重构的研究基础上,加入了用于提取图像特征的图像分割算法及全变分惩罚项。实验结果表明,可以在基于字典学习的图像重构算法基础上将重构图像的峰值信噪比
提出了一种基于码本模型和边缘检测的运动目标检测算法。首先对基础码本模型中的码字部分进行改进,利用像素点中k个最大、最小Y分量的平均值来代替最大、最小Y分量值;同时融入自适应卡尔曼滤波的思想,利用前后两帧图像的亮度信息对当前像素值进行预测及修正;最后将改进后的码本模型算法与边缘检测相结合,利用码本模型检测到的初始运动目标与边缘检测检测到的运动目标相加得到最终的运动目标。实验结果表明,该改进算法在前景
为了提高图书馆藏书的检索效率,采用光学特征图像分析方法进行图书馆藏书检索,能克服图书文字特征的共像性的影响,提高检索的准确性。提出一种基于激光光学成像扫描和特征提取的图书馆藏书高效检索技术,采用激光横向扫描技术进行图书馆藏书的封面和封底扫描,对扫描的藏书激光图像进行文字和图像区域分割,在激光透射空间中对采集的图书馆藏书光学图像进行像素分解和特征分离,提取光学图像的灰度值边缘特征,结合图像的语义特征
为解决传统图像重构方法存在的质量差、速度慢、耗费时间长等问题,提出基于虚拟现实的多媒体图像重构方法。分析图像网格数据表示情况,引入小波技术对虚拟现实中的多媒体图像进行分解,量化编码图像,将视觉点与图像间距离作为度量,选取阈值,对图像进行压缩,获取不同质量的多媒体图像资源,根据虚拟现实场景度量对不同资源进行分类,完成多媒体图像重构。实验结果表明,相同情况下重构50张图像,所提方法耗时150s,相较于
为更好地对图像进行分割,为后续的图像处理提供条件,在传统图像分割的基础理论上,提出一种基于遗传算法的激光图像处理系统。为实现该系统,文章提出从硬件和软件的角度对系统进行设计。在硬件设计方面,采用DSP芯片对激光图像进行处理,同时采用SDRAM对图像进行存储,并重点对电路接口进行设计;在软件方面,在DSP软件驱动程序中,加入遗传算法,通过遗传算法中的操作、交叉和变异三个算子,并结合图像特征进行分割,