一种基于引导滤波图像分层的红外图像细节增强算法

为了解决高动态红外图像在常规显示设备上显示时容易出现图像整体对比度低、弱小目标细节模糊等问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的红外图像细节增强算法,并从算法理论分析和仿真结果两方面验证了引导滤波具有更好的边缘保持能力,能有效避免增强后出现"伪边缘"的缺陷。另外,针对原始全局的引导滤波算法对整幅图像各个区域使用相同的规整化因子,容易产生"光晕"现象的缺陷,本文在局部方差加权引导滤波算法的思想上,提出了基于LoG边缘算子的加权引导滤波算法。实验结果表明本文算法具有良好的细节增强效果,特别是对图像中的弱小目标;另外,相比目前应用广泛的双边滤波算法,本文算法运行时间要快得多,具有实时处理的应用前景。

一种超光谱图像分层压缩方法

根据超光谱图像有很强谱间相关性的成像特点,设计了一种预测算法结合变换编码算法的图像分层压缩方法。采用几个相邻波段图像共享同一有损图像作为预测图像,克服了预测算法对传输误差的敏感性。预测图像是通过对原始图像进行局部熵为代价函数的四叉树分割后,再经小波变换得到的。用各个原始图像减去共享预测图像来去除谱间相关性,并得到相应残差图像,再对残差图像采用局部离散余弦基变换方法去除空间相关性,实现近无损压缩。研究结果表明,各波段峰值信噪比(PSNR)为40dB左右时,压缩比(CR)高于7.2,分层压缩方法具有很好的压缩效果。

基于图像分层树的图像语义分割方法

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,再利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法提升了2.7%,并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法分别提升了16%和25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。

基于粗糙集图像分层算法的研究

提出了一种基于粗糙集的图像分层新算法,首先从数字图像中提取色彩信息和空间信息构造条件属性集,分析经典的图层信息构造决策属性集,然后运用粗糙集理论进行数据挖掘,从而得到从条件属性集到决策属性集的强规则,运用这些规则对数字图像进行智能分层。最后,用实例证明了该算法的正确性。

邮票的图像分层与国家形象的政治化表达——以“文化大革命”时期发行的邮票为例

邮票是"国家名片",承担着传播国家形象的重要使命。"文化大革命"是新中国历史上的一段特殊时期,"文革"邮票以政治题材为主,仅发行了少量的经济、文化和体育题材邮票。基于政治传播的需要,"文革"邮票主图大多是经过概念化、样板化的人物或景物形象。运用符号学的图像分层分析方法对"文革"邮票进行解读,剖析影响邮票设计的主观因素和社会原因,揭示邮票设计及构建国家形象的规律,以期彰显邮票的时代价值,进一步发挥其弘扬中国精神、传播中国文化、展现中国形象的独特作用,探索信息化社会背景下中国的国家形象表达与传播的新路径。

图像分层表示的最优分割和线性二元树

本文提出了用于图像处理和压缩的一种有效的图像分层表示方法,讨论了图像的最优或最大块分割和一种线性二元树之间的关系.这种方法比线性四元树和指针四元树法在存储空间和一类图像处理算法方面更加有效.

一种图像分层表述的快速算法

提出一种新的灰度图像分层表述算法。该算法的核心是基于一系列具有高度规律性的灰度函数gn(x,y)来逼近不规则的原图像灰度函数f(x,y)。本算法具有快速收敛性,是一个良好的逼近器。由于gn具有高度规律性,致使用较少的存储空间就可实现对它的存储。这一算法为生物图像的数据处理和重构提供一条新的途径。

机载遥感系统超光谱图像分层近无损压缩

针对机载遥感系统超光谱图像实时压缩与传输的需求,分析了超光谱图像位平面的相关特性并设计了超光谱图像分层近无损压缩方案。高位采用防误码的DPCM去相关,依据图像复杂度实时调节压缩比以适应传输带宽;低位按一致性准则进行四叉树划分并取均值,均匀量化残差图像后进行编码,得到混合码流。算法简单有效,实际压缩比和预设压缩比差别不超过5%。压缩比接近10时,复原图像PSNR值大于33,高位位平面平均相似度不低于0.98。

一种基于图像分层处理的DDE算法

提出一种基于红外图像分层处理及动态压缩的DDE算法。该算法先将原始14bits红外图像数据信息中的大动态低频背景和小动态高频细节进行分离提取,并分别对提取的细节层和背景层进行相应的灰度增强和灰度抑制处理,再调整和压缩各图层的动态范围并最终合成8bits图像。实验结果表明,该算法能较好地保留并突出原始红外图像中的边缘和细节信息,达到了预期设计的目标。

基于潜在Dirichlet分布的图像分层表示模型

现有的图像分层表示方法严格局限于前馈型方式,不能较好地解决局部模糊性等问题.基于此,文中提出一种学习和推断层次结构所有分层的概率模型,它考虑递归的概率分解过程,通过推导得到金字塔式多层结构的潜在Dirichlet分布的衍生模型.该模型存在两个重要特性:增加表示层可提高平面模型的性能;采用全Bayesian概率方法优于其前馈型实现形式.在标准识别数据集上的实验结果表明,与现有的分层表示方法相比,该模型表现出较好性能.

基于图像分层理论的中国职业足球俱乐部海报文化研究

在法国现代著名学者罗兰·巴特的图像分层理论逻辑流下,分析我国职业足球俱乐部海报文化的图像特征,根据语言学讯息层的锚定和中继功能、肖似图像信息讯息层中的外延和内涵图层特征,探索了中国职业足球俱乐部海报文化的证据链,发现了我国足球海报文化发展中的现实困境和不足之处,并提出了改进思路的建议。

基于分形的图像分层编码方法

提出将基于对称短核滤波器（ＳＳＫＦ）的子带编码和基于迭代函数系统（ＩＦＳ）的分形图像编码相结合的图像编码方法．实验结果表明，与基本的自动分形图像编码方法相比，信噪比提高而运算时间和码率均下降．

一种基于引导滤波的图像分层增强方法

针对红外图像普遍存在对比度低、噪声大、细节信息微弱等问题,为满足红外图像兼顾抑制噪声、提高图像对比度和突出边缘的需要,提出一种基于引导滤波的图像分层增强算法。算法对图像中的像素点进行判定,区分出噪声点、背景点和边缘点,进行有选择的模板滤波;利用引导滤波将图像分层,并采用双向直方图均衡化提升背景层图像的对比度;利用Gamma变换增强图像细节层,得到一幅经由加权合成的图像。经与其他图像增强算法综合对比,该算法能够有效提升图像对比度、突出边缘细节,获得良好的图像增强效果。

基于单目深度估计方法的图像分层虚化技术

实现了一种基于单目深度估计方法的图像分层虚化技术:首先对图像等比例缩小并且对图像中的物体做边缘检测,利用线性追踪生成线条扫描信息图,利用双边滤波器对初始深度图做平滑处理得到深度图,依据深度信息选择阈值将图像分层,在分层的基础上对图像背景做高斯模糊处理,最终得到图像分层虚化效果,增强了图像的表现力和艺术效果.本技术的实现效果较为理想,可使前景清晰背景模糊,离镜头越远虚化效果越明显.

图像分层优化二元树表示及其转换研究

本文在分析图像分层表示的基础上,提出一种图像分层优化二元树结构表示.该优化二元树结构比指针二元树结构及指针四元树结构简单,多幅图像试验结果表明,该结构比指针二元树数据结构及指针四元树数据结构占用存储空间少.文中还研究了图像从二维数组表示到优化二元树结构表示的转换算法,图像显示结果表明,图像完全一样.

轮毂高动态X射线图像分层色调映射算法

在目前的轮毂X射线成像系统中,常采用的图像显示算法为窗位窗宽算法,此算法操作过程繁琐,效率不高,不能同时还原图像的各部分细节,图像显示质量较差.鉴于此,本文借鉴HDR色调映射技术,提出了基于梯度域引导滤波的分层色调映射算法,利用梯度域引导滤波器进行图像分层,然后对基础层进行自适应对数压缩,对细节层进行补偿,最后将图像合并输出,使高动态范围图像在普通显示屏上显示效果更优.实验结果表明,本文算法还原了图像细节信息,提高了图像对比度和清晰度,产生了较好的视觉效果.

结合图像分层与暗通道的雾霾图像增强

为了解决雾霾天气下图像的去雾与增强问题,提出了一种结合图像分层与暗通道的去雾增强算法。该算法首先对输入图像建立暗通道模型,估计出大气光值与透射率,对图像进行去雾复原,接下来对图像进行双边滤波变换,将低频图像信息中像素的灰度级地区进行拉伸或压缩,将高频图像信息进行归一化处理,然后利用归一化的直方图与非线性S曲线进行灰度变换,最后利用加权融合方式将低频与高频图像信息进行有效地合并,得到输出图像。实验结果表明,该算法在3组图像中的平均梯度与信息熵的均值分别是0.073 4、7.173 3,均优于其余3种算法,并且该算法的对比度与时耗的均值分别为422.6与0.76,具有一定的可行性。

大容量图像分层方法研究

为了解决大容量图像处理速度慢的问题,总结了3种图像分层方法:按频率分层、小波变换方法分层、二维经验模式多尺度方法分层,并对二维经验模式多尺度分层方法进行了改进.实验结果表明小波变换方法分层更有适用于大容量图像的分层,为大容量图像处理提供了预处理.

图像分层理论视域下足球赛场TIFO文化研究及对中国的启示

在罗兰·巴特图像分层理论视域下对足球赛场TIFO文化的图像内容进行分析。目的在于探寻TIFO文化中不同层次的图像所具有的特征与功能,据此发现中国足球赛场TIFO文化的不足之处,并提出改进和完善的建议。研究发现:1)TIFO图像中的语言学信息层、外延图像层和内涵图像层分别起到了限定或补充图像信息、避免受众错失或误读信息以及暗指复杂深刻涵义的作用;2)与欧美国家相比,中国TIFO文化的发展存在文字使用过度、图像素材匮乏、缺少地域特色及模仿抄袭过多等问题;3)建议有选择性地学习和借鉴欧美国家的TIFO文化,进一步完善中国的TIFO文化。

基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法

针对彩色印刷品表面质量在线检测过程中存在目标图像定位精度低、定位速度慢而导致检测误判率高、检测效率低等问题,提出了一种基于粒子群的彩色图像分层搜索定位新算法.首先采用图像金字塔结构在空间域中对彩色图像进行分层,分析尺度因子和层数的选择对提取目标图像关键特征的影响;其次,基于边缘特征建立各层的匹配模型,最后引入粒子群算法(PSO)求解每层的最优匹配参数,实现待匹配对象的快速定位.实验结果分析表明,该方法对宽幅面彩色印刷品像素大小为1024×454的目标图像平均校正偏差不超过0.1°,即水平方向上的定位误差可达0.017个像素;对角度偏移小于6°的图像,分3层搜索校正的最长时间仅为12.6 ms,以上实验结果显示出该定位方法具有较高的精度和较强的实时性.