基于多尺度平滑的前景提取

传统的Graph cuts算法可以有效地提取卡通图像前景,但是对自然场景图像效果差.为了提高前景提取的效果,本文提出了基于多尺度平滑的前景提取模型,联合分割和多尺度特征,从适当的尺度特征中提取前景.运用TV保边平滑模型对图像进行平滑,降低了图像区域的非均匀性,保护了边缘,提高了前景提取的效果.实验结果表明,基于多尺度平滑的前景提取算法降低了非均匀区域对前景提取的影响,其评测分数高于传统的Graph cuts算法.

X射线光栅相衬成像拼接缝消除算法

针对X射线光栅相衬成像拼接过程中出现的拼接缝问题,提出一种基于改进的中值滤波结合全变分平滑模型的拼接缝消除方法。首先利用方差的全局亮度调整方法消除待拼接图像间亮度不均,获取亮度均匀图像。然后通过改进的中值滤波对拼接缝两侧灰度值进行修正,以抑制灰度突变的干扰;再利用全变分平滑模型对修正后的图像进行平滑,使拼接缝过渡光滑。最后对平滑后图像进行增强,获得增强后的大视场图像。实验结果表明,所提方法在保持图像边缘细节的同时,能够有效消除拼接缝隙,提高了拼接图像质量。