基于模板匹配的图像修复法

提出了一种基于模板匹配的图像修复方法。该算法在所有的待修复区域边缘寻找优先权最高的待修复块,在规定的样本区域寻找与上一步所得的具有最高优先权的待修复块最为匹配的样本块,用所得的最佳样本块填充所受损的图像区域,直到图像整体修复完成。试验仿真表明该方法在大面积图像受损的条件下,实现了图像的纹理信息保护,整幅图像有较好的修复视觉效果。     

基于联合双边滤波器上采样的纹理图像修复合成算法

基于双边滤波器上采样算法提出了一种修复图像纹理的合成方法,以计算的样本纹理作为引导纹理,对低分辨率的待修复纹理图像区域的纹理进行插值运算,实现高分辨率的修复。仿真结果表明,该法提高了待修复纹理图像区域的分辨率。     

基于八邻域的自适应P-Laplace图像修复算法

针对传统的变分图像修复算法仅仅利用四邻域信息导致的图像过渡不自然、人工干预强等问题,提出一种基于八邻域的自适应P-Laplace修复算法。该算法将待修复像素点的八邻域分为两组四邻域,利用每组四邻域信息,采用中心格式差分方法对待修复像素点进行处理,通过自适应方法确定每组邻域修复的最佳p值,最后再进行加权平均。仿真实验显示,该算法与近几年提出的修复算法相比图像评价较好,PSNR值提高了约5.74%~22.15%,TSSIM值提高约4~30个百分点。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出一种基于小波空间频率的多聚焦图像的融合算法,该方法是在小波多分辨率分析的基础上,采用小波变换后的系数去定义待融合图像中的清晰度测量指标.对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域.而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空间频率的方法进行融合处理.融合结果表明,该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

基于特征加权支持向量机的血吸虫尾蚴识别算法设计与应用

本文提出一种利用特征加权支持向量机（FWSVM）识别河流、湖泊等水域中血吸虫尾蚴的算法．该算法采用图像形态学、动态阈值化等图像处理方法在图片中搜索可能存在尾蚴的区域,然后利用疑似区域图像的Hu矩作为特征值训练FWSVM,最后利用训练好的分类器对采集的视频进行识别．实验结果表明该算法能够有效识别水域中的血吸虫尾蚴．     

一种基于图像分割的区域标识算法

通过分析常用的基于二值分割的图像区域识别算法,指出这些算法存在的不足,提出一种仅用一遍扫描图像即可实现图像区域识别的简单算法,该算法在C#.net编程环境下的实验结果表明,具有实现简单,处理速度高效等优点。     

互信息算法在车牌识别中的应用研究

将医学图像配准中的互信息算法移植到车牌识别系统,首先基于颜色信息快速定位车牌并校准分割出待识别的车牌字符,然后计算分割字符与字库字符的互信息值,互信息值的大小反映了图像之间的相似程度,最后通过比较互信息值的大小确定最终结果.实验证明,互信息算法相对其他车牌识别常规算法能更准确反映出图像之间的相似度,从而得到更精确的识别效果.     

基于相位相关法与改进SURF算法的图像拼接方法

为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。     

自适应调整窗口维度的动态中值滤波算法

经典中值滤波算法在不同噪声密度下为了得到最优滤波效果,需手动调节滤波窗口大小,同时在滤波过程中会对图像细节造成二次污染.针对这一问题,提出一种基于椒盐噪声密度、自适应调整中值滤波窗口的算法,首先估计出图像噪声密度,再确定传统中值滤波在不同噪声密度下,对应的最优窗口维度,并建立函数关系,利用函数关系自适应调整窗口维度,最后将椒盐噪声图像的待修复像素值替换为滤波修复后的像素值,防止细节被模糊化.实验显示,噪声密度估计的误差在3%范围内波动;采用四舍五入的方法使算法能够自适应匹配到最优滤波窗口,再对噪声分离处理,使得中值滤波对图像的细节保护更加完整.     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．