一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波算法

为了有效滤除图像中大量存在的脉冲噪声,提出了一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波方法。首先在对Shearlet变换进行深入分析的基础上,给出了Shearlet分解和重构基本步骤;然后实现对含噪图像进行多尺度Shearlet变换,对获得多个尺度下的分解系数采用从噪声检测、噪声滤波等环节改进的自适应中值滤波算法(IAMF)进行噪声抑制;最后实现滤波后分解系数重构。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)以及Shearlet变换域阈值法进行比较,实验结果表明,该滤波算法滤波性能较好。

基于Hough变换的圆检测算法的改进

圆形的检测是图像处理领域的一个重要问题,是各种图像分析得以顺利进行的基础。传统的圆形检测方法为利用Hough变换将二维像素点映射到高维的Hough空间,然后以一定的半径步长对得到的可能的圆心做检测分析,存在抗干扰力差,计算量大,提取准确率低的问题。为此提出在Hough算法的基础上利用圆形本身的几何特性,由圆上点确定圆心与半径,减少计算量;同时引入了聚类分析的思想,合并相似度高的圆形,有效减少了提取结果中由于边缘模糊而造成的多个假圆的问题。经实验验证该算法可以在降低计算量的同时提高Hough变换的准确率。

基于单目摄像头的3D动态手势交互

传统的手势交互都需要借助于Leap Motion或Kinect等专用交互设备。以图像通道转换、二值化等图像处理方式提取手势,以手势平面坐标值的变化获取手势的平面移动信息,以手势面积的变化解决了手势深度的问题。通过绘制手势轮廓结合自创的图像匹配算法计算不同图像的匹配率,用最高匹配率选择相对应的手势运动信息。通过摄像头坐标系到3D场景坐标系之间的转换,结合三维图形的几何变换计算变换矩阵,实现手的空间移动与旋转。在不借助专用的手势交互设备的情况下,实现单目摄像头的动态手势交互。

异形域内图像的变换算法

针对交互式编辑系统中的图案变换过程中有用信息丢失的问题，以传统的二维变换为基础，引进封闭边界内的区域填充算法，二者结合起来，共同完成封闭域内的图像填充．实现了异形域内的图像变换并上机验证．