一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法

针对一般缩小算法随着缩小比例降低,图像信息丢失愈发严重的现象,提出了一种基于映射图像子块的图像缩小加权平均算法。首先,根据缩小比例,求出缩小图像中每点映射在原始图像中的子块,然后,根据各子块,加权平均算出缩小图像中每点的像素值,从而达到缩小的目的。缩小后的图像具有较好的完整性,且算法简单、快速有效。实验结果表明,该算法与其他缩小算法相比,在保持图像完整性方面具一定的特点。最后,针对缩小后图像对比度偏低这一现象,提出了一种灰度拉伸的处理方法,并进行了实验对比,取得了较好效果。

一种线性与非线性相结合的图像缩小方法

提出了一种线性和非线性相结合的图像缩小方法。首先由近邻取样方法和邻域平均相结合的方法产生一个中间图像1,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面;然后对插值曲面进行重新采样产生一个中间图像2;最后对这两幅中间图像进行加权求和,得到最终的图像。实验表明,该方法比常规方法产生的缩小图像效果好。

一种基于弹性模型的图像缩小算法

为了避免在图像缩小时图像中出现锯齿和模糊边缘的现象,分析了最近邻插值模型和曲面拟合模型,提出一种基于弹性模型的图像缩小算法,给出了插值运算的数学公式,模拟了不同算法作用于图像缩小的输出结果。实验结果表明,该算法能有效地应用于数字图像的缩小处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现。

一种基于角点信息和加权子块的图像缩小算法

针对映射图像子块加权均值算法造成的角点信息丢失,提出一种同时考虑原始图片角点信息和映射子块的算法。首先,求出原始图片的角点信息,再根据缩小比例,求出缩小图像中的对应子块。如果子块内有角点则以该角点为中心计算加权系数;否则就按图像中心计算加权系数。使用本算法对文本图片的缩小能比单纯的子块加权算法保留更多的角点信息。

基于ARM NEON的静态YUV图像缩小技术

在视频监控领域,视频采集与处理的图像数据都是视频颜色编码方法(YUV)数据格式,而传统的静态YUV图像处理技术存在处理速度、处理质量、应用范围不能同时得到保证等问题。文章提出的基于进阶精简指令集机器(ARM)架构处理器扩展结构(ARM NEON)的静态YUV图像缩小技术,在视频监控领域中广泛应用于图像的压缩存储和样片采集。该技术使用的是ARM的Ambarella S2硬件平台和Linux操作系统,采用64字节对齐块状处理方式来达到。相比于传统的压缩存储技术,该技术速度要快2到3倍,且压缩后图像清晰。仿真测试结果表明该技术具有代码效率高,处理速度快,输出图像质量高,适用环境适应性强的实际应用价值。

一种考虑图像缩小后特征萎缩的防伪水印算法

研究缩小图像的防伪水印问题.针对传统三维网格防伪水印算法只对正常拍摄的图像效果好,对缩小图像加入水印后,防伪水印的不可见性和图像的抗攻击性均变弱的弊端.提出了一种考虑图像缩小后特征萎缩的防伪水印算法.对于缩小图像,由于其图像特征萎缩,需要将三维模型变换为二维数值矩阵,并采用离散余弦变换进行二维分块;然后采用粒子群优化算法找到防伪水印的最优嵌入位置,将防伪水印信息嵌入到最佳位置,最后通过逆变换得到含有防伪水印的三维网络图像.仿真结果表明,该方法嵌入的防伪水印不仅可抵抗多种不同类型攻击,而且具有良好的不可见性,比传统算法防伪准确性提高了64%,抗攻击性提高了25%,为图像的版权保护提供了有力支持,在数字图像作品版权保护中具有极强的实际应用价值.

用B样条的尺度关系来实现图像任意精度的放大缩小

图像的缩放问题一般是采用 B样条的连续显式方式来实现的 ,这种算法易于理解 ,但是随着 B样条阶数的提高 ,编码和运算相对费时 .文中提出利用 B样条的尺度方程进行图像缩放的算法 ,该算法可对不同阶数的 B样条有统一而简单的编码 ,通过设定不同的误差限 ,可以得到不同精度的缩放结果 。

小波分解在图像放大缩小中的应用

首先介绍了几种常用的图像放大与缩小的内插算法，然后介绍了小波分析的性质，小波的 Ｍａｌｌａｔ算法在一维的分解和重构公式，并且在此基础上提出了利用小波分解进行图像的放大与缩小的方法，最后简单比较了内插算法与小波方法，指出了利用小波分解的优点。

二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法，针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小．据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。

基于图像子块加权缩小的自适应修正算法

提出了一种基于图像子块加权缩小的自适应修正算法,有效地保持了灰度图像信息的完整性。首先,通过对加权平均缩小后得到的低分辨率图像进行对比拉伸处理,然后根据局部区域方差对整体图像的影响情况,对缩小图像像素点进行自适应修正。实验证明,算法克服了加权平均缩小后图像的边缘锯齿和模糊效应,使修正优化后的图像清晰。尤其对缩小比率大的图像质量的提高有较显著的效果。

保持二值图像连通性的缩小算法

针对二值图像进行大因子缩小时容易产生连通性丢失的问题,提出一种保持连通性的缩小算法.将二值图像划分成互不相交的矩形区域,对光滑区域的像素根据人眼视觉系统进行处理,对边缘区域的像素根据人眼视觉系统和局部邻域的连通性进行处理,并通过保持连通性来保持图像的拓扑结构,得到拓扑结构较好的缩小图像.实验结果表明,与已有算法相比,文中算法能够在保持形状的情况下兼顾图像的拓扑结构.

一类具有图像前景缩小功能的CNN模板的设计

设计了一类使图像前景缩小的CNN模板,并对模板的鲁棒性进行了研究,结果表明:只要模板参数满足定理中的不等式,CNN就能完成使图像前景缩小的功能;通过实验模拟确认了理论结果在计算机图像处理应用中的有效性.

基于有理样条的图像缩放算法

提出基于双三次有理插值样条模型的图像缩放算法.用有理插值样条函数将离散数字图像建成相应的连续数学模型,然后按缩放要求进行重新采样,实现图像的缩放.实验结果表明:该算法能有效地应用于数字图像的缩放处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现.

图像缩放的分片连续算法

在图像处理中 ,传统的放大或缩小变换不能保证图像内各物体之间边界的清晰 ,这往往不能适合许多场合的应用 .为此 ,提出了一种新的图像缩放方法 .该方法对源图像建立了分片连续数学模型 .应用本方法得到的图像 ,边界分明、层面清晰、色彩丰富 ,忠实地反映了原始图像的面貌 .

基于形心的二值图像多尺度表示方法

首先提出了一种新的二值图像多尺度表示方法.该方法针对人的视觉特点,从图像内物体的形心出发,通过建立局部坐标系,将图像内各物体在各自坐标系下进行较为"紧密"的收缩变换.该方法有别于以往方法,能保持源图像的对称性,并且具有形状乃至拓扑的基本保持.其次,本文又提出了图像多尺度表示的优化方案,该方案可看成评判图像表示优劣的准则,也可作为图像多尺度表示的数学描述.

基于形心的灰度图像多尺度表示方法

图像的多尺度表示在多种领域有着重要应用.基于形心的多尺度表示方法能有效应用于二值图像.作者提出了应用于灰度图像的基于形心的多尺度表示方法.同样,该方法能保持源图像的对称性,并且具有形状乃至拓扑的基本保持.其次,还提出了将灰度图像转为三维二值图像进行多尺度表示的方法.实例表明,以上方法在多种领域均能有效应用于灰度图像的多尺度表示.

二值和灰度图像的直接多尺度表示算法

图像多尺度表示是图像处理的重要内容.常规的离散处理方法常依赖于坐标或网格的选取,因此处理结果很不稳定.本文提出了不依赖网格划分方法、不依赖坐标选取方式的快速、直接多尺度表示算法.应用该算法可直接得到任意指定一层(指定尺度)的图像,因而没有大多数算法因为逐层计算所带来的误差传播或误差扩散现象,同时该算法因保持处理前后图像的“整体”相似,因而能最大限度地体现形状保持乃至拓扑保持.算法计算非常简单,且不局限于特定类型的图像,可用于高要求的图像处理领域.

基于图像处理技术的离线手写签名鉴别方法

由于手写签名具有高度的唯一性、不遗忘性、自然性与可靠性已成为身份识别的研究热点。文中对手写签名识别技术主要是离线手写签名识别技术进行了详细分析,在研究手写签名的特点和在身份认证中实用性的基础上,提出了一种基于图像处理技术的手写签名鉴别方案,该方案利用了图像的缩放和膨胀细化技术对图像进行处理,然后利用均方差和峰值信噪比来评价签名图像的相似度。试验数据表明该鉴别方法简单可行且高效,能获得较好的验证率和鉴别率。

基于FPGA的任意比例图像缩放算法

在实际图像处理系统中,由于系统对实时的要求非常高,所以常采用FPGA进行图像的缩放,以利用其强大的并行处理能力。本文提出一种基于FPGA的算法,能够实现复杂的比例缩放,而且结构简单,非常适合工程化。