基于支持向量机的彩色滤波阵列插值方法

针对已有彩色滤波阵列插值方法的结果图像存在边缘模糊、虚假色的问题,提出了图像相关性与支持向量机将结合的插值方法。该方法以色彩相关性为基础构造色差平面,在色差平面上根据空间相关性选择适当的邻近点输入模式训练支持向量机,然后用训练的支持向量机及输入模式估计出未知像素点对应的色差,最后计算出各像素点未知的彩色像素值。实验结果表明,与已有算法相比,该算法结果图像的PSNR值、NCD值及视觉效果均有显著改善。

基于轮廓波局部高斯模型与全变差的彩色滤波阵列插值

彩色图像的彩色滤波阵列(CFA)插值是从单传感器数字相机通过CFA获得的采样图像中重构完整RGB图像的过程。针对Bayer格式图像提出了一种基于轮廓波局部高斯模型与全变差的彩色图像CFA插值算法。为进一步提高图像边缘插值质量,将图像梯度的稀疏性结合到图像插值过程中,并且图像梯度的稀疏性用彩色全变差(CTV)来衡量。实验结果表明,该算法比现有的图像插值算法在峰值信噪比与主观视觉效果两方面均有显著提高。

一种量子彩色图像矢量中值滤波方案

为进一步完善量子图像处理领域中的彩色图像降噪算法,提出了一种基于量子矢量中值计算的量子彩色图像滤波方法。该方法利用量子纠缠将邻域像素与中心像素绑定至同一位置以避免量子卷积运算,并将补码引入到量子电路中,从而简化了矢量距离计算的量子电路,此外还采用一次比较两次交换的方式设计了矢量中值选取的量子电路,由此构建出完整的量子图像矢量中值滤波电路。实验相关指标表明,量子图像矢量中值滤波对彩色图像椒盐噪声的抑制效果与经典矢量中值滤波基本相同,但将经典矢量中值滤波算法的时间复杂度从O(2^(2n))降低至O(10n^(2)+216q^(2))。

基于傅里叶变换的彩色滤波阵列插值新算法与实验验证

在数码摄像系统中,CCD彩色滤波阵列(CFA,color filter array)被用于对颜色信息进行采样,然而每个像素只能对一种颜色进行采样,为了得到全彩色图像,必须对采样数据进行处理以估计其它颜色的像素值,这个过程通常利用插值来完成。CCD彩色滤波阵列插值算法是决定全彩色图像质量的最重要的因素之一,如果插值算法不够完善,图像的色彩就会出现失真。目前已有多种插值算法被提出,针对双线性插值图像在高频处失真严重及Gunturk自适应投影迭代法计算代价较高等问题,本文从傅里叶变换域分析彩色滤波阵列采样图像,根据采样图像在频率域上可以分为处于基带的亮度信息和高频段的色差信息的特点,提出一种色差调制插值算法。通过多组实验结果对比,本文插值算法在CPSNR(color peak-signal-to-noise ratio)值与ΔEs(S-CIELABdelta E)值以及还原图像的视觉效果上均要优于一般的插值算法。

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波,基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器.该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系,针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除.用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比.结果表明:模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声,还是二者的混合噪声,其滤除能力都要优于矢量中值滤波器,并且有较好的边缘和细节保持能力.

彩色形态滤波器分析

形态滤波属于非线性信号变换处理,它利用信号的局部特征对信号进行修正.最近的研究表明形态滤波器能有效地滤除二值图像及灰度图像中的噪声.本文引入了建立在RGB彩色空间上的彩色形态变换,将数字形态学理论从灰度空间扩展到彩色空间.对基本彩色形态滤波器(即彩色形态闭、开)及以它们为基础所构造出一些复杂的彩色形态滤波器进行了研究,并对它们选用不同结构元素的情况进行了分析.实验表明彩色形态滤波器能直接有效地消除彩色图像的噪声、保持图像细节并且不产生新的颜色。

引入双边滤波器优化的彩色滤波阵列插值

基于彩色滤波阵列(CFA)的图像传感器在每个像素位置获得三原色红(R)、绿(G)和蓝(B)中的一种分量,其缺失分量需要根据周围像素插值得到。目前提出的许多种插值算法,绝大部分采用Bayer排列模式。本文在色差恒定假设基础上,提出一种基于双边滤波器的自适应Bayer模型插值算法,对G通道的估计采用自适应滤波器进行插值,对R和B通道的插值采用双边滤波器。算法利用待插值像素与不同距离像素相关性不同的思想,根据图像边缘自适应设定滤波模板,能较准确估计G、B和R、G通道之间的色差值。实验结果表明,对比多尺度色差梯度算法和边缘强度滤波等算法,插值后的图像不仅主观视觉,且客观评价指标(彩色峰值信噪比,CPSNR)均优于这些算法。

一种快速的彩色图像矢量中值滤波算法

文章提出一种新的快速矢量中值滤波算法。首先,求取象素的方向区域距离测度并将滤波窗口划分为两个子窗口;然后,在子窗口内进行矢量中值滤波。实验结果表明,该算法速度快,具有较好的滤波效果。

一种彩色图像滤波的改进矢量中值滤波算法

通过分析彩色图像滤波的一般方法 ,提出了一种基于矢量中值滤波的改进算法。该算法融合了线性均值滤波和非线性矢量中值滤波两种方法 ,大大降低了运算复杂度 ,同时对脉冲噪声和高斯噪声有好的抑制作用 ,能有效地保护图像的边缘信息 ,滤波后不会出现新的颜色。另外本算法的运算复杂度随着滑动窗的增大而缓慢增加 ,使其能够达到滤波效果和运算复杂度的有效平衡。

应用多通道脉冲噪声检测的彩色图像自适应中值滤波方法

首先对彩色图像RGB 3个颜色通道的子图像,以串行的方式,确定出各颜色通道的脉冲噪声位置。根据待检测像素点附近4个邻域的灰度均值,自适应调整脉冲噪声判断阈值。由各通道的噪声检测结果经运算得到彩色图像脉冲噪声检测结果。采用改进的自适应矢量中值滤波法,对脉冲噪声有选择地滤除。实验结果表明,该方法结合标量方法进行脉冲噪声检测,矢量方法滤除彩色图像中的脉冲噪声,具有较好的滤波性能指标和视觉效果。

彩色图像迭代滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,基于噪声检测,提出了一系列迭代滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用一系列后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。传统的矢量滤波算法(矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波)加以改进后可作为后续的滤波算法。实验结果表明,这些新的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。

一种新的基于彩色双边滤波的彩色图像增强方法

本文提出一种新的基于彩色双边滤波的彩色图像增强方法。该方法将彩色图像增强分为三部分:全局亮度调节、对比度增强和颜色恢复。全局亮度调节主要是对图像的整体亮度信息进行非线性调整,压缩图像的亮度动态范围;局部对比度增强主要是利用彩色双边滤波获得像素点所在邻域的背景亮度,由当前像素点的亮度与背景亮度之间的关系,通过非线性的方法增强图像局部对比度;最后通过颜色恢复算法恢复图像色彩。相关实验表明,本文所提方法可以获得很好的彩色图像增强效果。

基于邻域Mean-Shift的彩色图像滤波算法

在空间域与色彩域中分别给定移动窗口半径的适当值,把空间位置处于当前数据点的圆邻域内的色彩数据作为算法的样本数据,利用窗口半径固定且独立于空间位置的核函数对色彩数据进行均值偏移(Mean-Shift)聚类,用聚类中心更新当前位置的图像数据,克服了空间域与色彩域结合的Mean-Shift图像滤波模型窗口半径难于恰当选取以适应图像尺寸变化的困难。实验证明了该算法的有效性。

基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器

为了更好地去除彩色图像中各种类型的噪声污染,提出了一种基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器.该滤波器首先使用Lee滤波器对YCbCr彩色空间的三通道进行加性噪声预处理;然后基于亮度分量图Y中每个像素8个方向上的基本梯度,以及其3×3邻域窗口像素的结构和连通特性,提出了9条像素类型判别规则,把彩色图像的像素划分为脉冲噪声污染像素、边缘或细节像素和平滑区像素;最后,对3类像素在YCbCr空间分别采用改进的自适应最近邻矢量滤波器(MANNMF)、自适应最近邻矢量滤波器(ANNMF)和加权平均矢量滤波器(WAF)进行滤波处理.实验表明,所提出的彩色图像滤波器不仅能去除图像中各种类型的噪声,而且具有良好的边缘细节保持能力,性能优良.

基于像素类型的彩色图像局部自适应滤波

针对彩色图像的细节丰富和边界明显特点,提出了基于像素类型的局部自适应滤波方法。该方法首先检测彩色图像的边界点,再按照设定参数选择自动选择局部灰度平稳区,然后根据选定领域范围内像素的统计特性来判断中心像素的类型。结合邻域大小和像素类型,设计了不同的滤波模板。该方法不需人为选定待滤波区域,对噪声适应性强,且运算时间短,效果明显。

扩散PDE彩色图像滤波方法

研究基于函数极小化、基于散度和基于迹算子的3个不同层次的彩色图像滤波方法,并将它们统一到一个各向异性扩散PDEs(Partial Differential Equation).提出一个新的扩散PDE方法,该方法在实现一致扩散滤波的同时很好地保持了图像的边缘信息,另一方面,由于该方法具有局部几何结构特性,因此通过适当地选择不同的平滑函数即可满足特殊的需求.最后,展示了基于该方法的彩色图像去噪、修补等应用结果.

基于噪声检测的彩色图像滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了基于噪声检测的彩色图像滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。并对基于相似度的自适应滤波算法加以改进,作为后续的滤波算法。实验结果表明,提出的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。

各向异性扩散的彩色图像复合滤波方法

将扩散偏微分方程PDE’s推广到彩色图像滤波。分析了基于散度算子和基于迹算子PDE的优缺点,提出了一个新的扩散PDE方法。该方法在各向异性扩散基础上增加了一个震动滤波算子,并对特征根和扩散张量进行了重构,不仅对图像有很好的滤波效果,而且对边缘有增强保护的作用。实验结果表明,提出的方法达到了既有效去除噪声又保留更多细节的目的。

动态滤波彩色成像系统

动态滤波彩色成像系统的基本原理是通过一系列特殊光路 ,使物体不同部分着不同的颜色 ,并且可以使物体各部分着上的颜色通过滤波器相互转换。

一种基于多结构元素彩色图像的形态滤波器

根据人眼对 RGB三种基色的视敏度不同的特点 ,本文提出了一种分别针对三种基色采用不同大小结构元素的彩色形态滤波器来处理彩色图像的方法 ,并对这种滤波器和采用相同大小结构元素滤波器的滤波作了比较 。