结合L_(0)优化与拉普拉斯算子的图像平滑方法

针对平滑过度使图像的细节特征损失导致失真的现象,提出了一种L0测度优化与二阶拉普拉斯算子结合的图像平滑方法,采用拉普拉斯算子约束图像颜色变化,通过对L0模型的优化减缓颜色梯度的变化,达到图像颜色平滑过渡的目的.为了在平滑过程中更好地保持图像边缘特征,引入Sobel算子作为能量函数正则项,并采用交替求解策略求解能量函数.在图像平滑领域经典图像以及通过网络引擎搜索得到的图像上与6种平滑方法以及7种去噪方法进行了定性和定量比较实验,结果表明,所提方法在图像平滑的同时能够降低图像细节特征的损失,有效地处理图像平滑中存在的阶梯状边缘以及颜色块状分布的现象,并去除图像中的多种噪声,而且所提方法的峰值信噪比和运行时间也较其他方法有所提升.

面向计算机辅助舌诊关键问题的解决方案综述

舌诊是"望、闻、问、切"四诊中的重要内容之一,也是我国中医诊法的一大特色。中医医师需要通过肉眼观察进行临床诊断,这使得传统舌诊具有主观依赖性强、缺乏定量化的缺点。随着智慧医疗的发展,研究人员着重研究如何借助计算机进行舌象的辅助诊断,实现智能舌诊,进而实现智慧中医。近年来,智能舌诊的相关研究逐渐成为热点。为了辅助该领域的研究学者对计算机辅助舌诊进行更深入的探索,文中对其进行了系统、全面的综述。首先介绍了中医舌象计算机辅助诊断的具体流程;其次,在广泛调研现有文献、最新成果及已有应用的基础上,分别对计算机辅助舌诊不同步骤的主流方法进行了分类讨论,归纳总结了基本思想和优缺点;然而列举了部分目前已研发出的舌象分析系统,设计并实现了一个较为完备的计算机辅助舌诊系统;最后总结全文并展望了未来可能的发展方向。

去光源影响的加权导向滤波图像去雾算法

含光源影响的雾图像中光源极易引入雾天原本不存在的光晕,从而影响大气光值和透射率估算的准确率,针对此问题,提出一种简单、易实现的去光源影响的雾天图像去雾算法.首先,基于超像素分割在CIELab颜色空间进行光源区域确定;然后,引入基于距离度量的光衰减因子计算并去除光源的影响;最后,以超像素块为单位估计大气光值,并采用加权导向滤波迭代优化透射率获得光源影响下的去雾结果图,提高效率和准确率.在光源影响下雾图集合和SOTS等数据集上进行了复原实验,将雾天图像复原结果与现有主流算法复原结果进行主客观对比,实验结果表明,文中算法复原结果的NIQE和BRISQUE值更低,并具有清晰度高、噪声低、纹理细节丰富和色彩恢复度高的优点.