简介：针对小曲率半径医学器官图像表面不具有明显的特征,无法采用自由拼接,排序过程耗时严重,图像重构过程坐标失真、毛刺较多的问题。提出了一种医学图像曲面混乱区域配准方法,对小曲率半径图像三维坐标空间变换参数进行改进,在改进过程中采将坐标误差可接受程度收敛至最优值附近。摒弃传统的排序拼接思维。由后期需要融合的医学三维图像曲面分别进行小波分解及小波逆变换,重构得到高清晰医学图像三维曲面。试验结果表明：医学图像三维可视化绘制中,在不具备明显特征条件下,绘制时间缩短,融合后图像清晰度高。

简介：利用红外弱小目标灰度的局部极大性在频域往往对应于频谱突变的特性,提出了一种基于频谱分析和图像融合的红外弱小目标增强算法。首先利用图像背景和目标具有不同频谱振幅的特点,提取红外图像的残留频谱,得到潜在目标显著图;然后利用序列图像的冗余信息,在空间域对目标和背景区域分别采用不同融合规则进行多帧融合。实验表明,该方法能够有效增强红外弱小目标的像素数和总能量,且实时性较好。

简介：为了有效地评价图像质量,该文提出一种应用人眼视觉特性的全参考图像质量评价方法。该方法主要考察了人眼的两个视觉特性,即韦伯定律和视觉注意机制,并利用这两个特性计算对应的差异激励图和视觉显著性图,将其作为能够反映图像失真的特征图,同时考虑了观察因素的影响,最后得到了失真图像的质量评价指标。实验结果表明,该方法在LIVE、CSIQ和LIVEMD三个图像库上有很好的表现。三个图像库的加权平均结果显示,本文方法的表现优于所有对比方法,包括近期提出的GMSD和VSI方法,说明本文方法的评价结果与主观感知不仅具有更好的一致性,而且具有很好的通用性和鲁棒性。

简介：摘要在本论文中提出了一种用于自动图像生成的基于自编码器的生成对抗网络（GAN），我们称之为“风格化对抗式自编码器”。不同于已有的生成式自编码器（通常会在隐向量上施加一个先验分布），我们提出的方法是将隐变量分成两个分量风格特征和内容特征，这两个分量都是根据真实图像编码的。这种隐向量的划分让我们可以通过选择不同的示例图像来任意调整所生成图像的内容和风格。此外这个GAN网络中还采用了一个多类分类器来作为鉴别器，这能使生成的图像更具真实感。结果表明风格化对抗式自编码器能显著改善对应的监督识别任务。

简介：传统图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法,通过计算图像局部方向的角度矩阵,用优化最小化算法迭代求解实现图像去噪,不能保存图像边缘信息,去噪效果及稳定性差。提出基于能量回归滤波全变分图像自适应去噪算法,通过能量回归尺度空间滤波法获取滤波图像时,对源噪声图像进行多尺度二进小波分解获取小波变换系数及低频粗糙分量,采用能量回归滤波法计算小波系数并对小波系数进行重构,获取源图像的滤波图像。采用基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法从含噪滤波图像中分离出轮廓尺度图像,对含噪图像同轮廓尺度图像实施差计算获取含噪残差纹理细节图像,基于该图像运算获取规整化可信度参数λ后,采用基于参数P与λ的全变分图像自适应去噪算法对带噪滤波图像进行处理,得到消噪图像。实验结果表明：所提算法去噪效果佳,其具有较高的稳定性和效率。

简介：在肺的断层图像中，由于肿瘤和组织之间复杂的关系，肿瘤的边缘往往是模糊的，尤其是在病理区，肿瘤附着于胸和肺的病例。这使得肿瘤分割更加困难。为了准确地对肺CT图像进行分割，提出了一种基于支持向量机的方法和改进的水平集模型。首先，将图像分为若干块单元，然后提取每个块的纹理、灰度和形状特征，然后对其进行训练以检测可疑病灶区域；最后，将可疑边缘提取为优化病变区域后的初始轮廓，并用形态学梯度修正的水平集模型。实验结果表明，该方法能有效快速地分割出具有较高精度的复杂肺部CT图像。

简介：针对Harris算法阈值根据经验人为设定、在图像不同对比度区域无法有效提取角点的问题,提出了一种自适应改进算法。首先,采用九宫格法对图像像素点进行筛选;然后,对筛选出的像素点,计算其局部均方差,从而确定各像素点所在区域的对比度;最后,根据对比度使用自适应阈值对图像进行检测,获得最佳匹配角点。通过试验结果验证了算法的有效性和可行性。

简介：摘要通过研究古代壁画，我们可以从中获取大量珍贵的信息，其中包括古代人们的生活方式、兴趣爱好、历史文化等。因此，作为我国历史文明不断变迁的见证者——壁画蕴含丰富的艺术价值，是我国历史文化的瑰宝。但是，壁画遭受着人为与自然双重因素的影响，不断地出现龟裂、褪色、脱落等问题，面对这些问题，专业修复人员必须予以重视，然而传统的修复方式不仅费时费力，甚至可能在修复中出现更加严重的二次伤害。面对这一前提，将计算机技术充分应用在壁画的修复工作中这一方法已然成为当前研究的重点方向之一。

简介：第二代曲波变换除了具有一般小波变换的多尺度和时频局部特性外,还满足各向异性尺度关系,能够很好表示图像边缘和平滑区域.提出了一种改进的基于第二代曲波变换的低照度彩色含噪图像增强算法.该算法利用YUV色彩空间的折衷因子及改进的增益函数,分段抑制、提升或保持曲波系数,有效地抑制了噪声,预防增强过度.试验结果表明,与传统的基于小波变换算法相比,该算法不仅能抑制噪声,而且能使低照度下图像边缘和平滑部分得到最优恢复,有效提高彩色含噪图像增强质量.

简介：中华文明源远流长，几千年来，创造了光辉灿烂的艺术和文化，可是，经历了太多的自然环境的侵蚀和战争等人为的破坏之后，很多艺术品的原作已被损毁，幸存下来的，也多是颜色陈旧灰暗，早已失去了往昔的风采，因为非常珍贵，这些艺术品往往被珍藏在博物馆，纪念馆或美术馆中，与平民百姓保持着一定的距离，怎样对艺术品原作进行有效的保护，怎样让艺术走近平民大众，成为摆在了现今人们面前的一道难题。