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隐式曲面上分段光滑图像分割的Chan-Vese模型
李建国
【期刊名称】《青岛远洋船员职业学院学报》
【年(卷),期】2013(034)002
【摘要】针对隐式曲面上分段光滑图像分割的问题,提出了一种基于变分水平集方法的隐式曲面上分段光滑图像分割的Chan-Vese模型.该模型将平面分段光滑图像上两相图像分割的Chan-Vese模型推广到隐式曲面上的图像分割.为定义隐式曲面上图像区域划分的动态轮廓线,引入另一个动态水平集函数,其零水平集与隐式曲面的交线即为曲面上区域划分的轮廓线.所研究模型的能量泛函由数据项、长度项和规整项三部分构成.通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程.通过显式差分格式对演化方程进行离散.实验结果表明,该模型对曲面上的分段光滑图像具有良好的分割效果,并且在图像分割的同时能够完全保持曲面固有的几何特征.【总页数】4页(P11-14)
【作者】李建国
【作者单位】青岛远洋船员职业学院图文信息中心,山东青岛266071
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.隐式曲面上两相图像分割的变分水平集方法 [J], 李建国;潘振宽;魏伟波;石洁;李华
2.基于光滑变形隐式曲线的模型重构、应力分析与优化设计一体化方法 [J], 蔡守宇;郭攀;王恬;赵军
3.图像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法 [J], 肖亮;吴慧中;韦志辉;汤淑春
4.基于Potts模型的隐式曲面上的图像分割方法 [J], 王靖;潘振宽;郑永果;端金鸣
5.隐式开曲面上多相图像分割的变分模型及算法 [J], 魏伟波;潘振宽;崔桂丽;端金鸣
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自适应图像插值改进算法
詹毅
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(036)016
【摘要】Hao-Cecilia图像插值算法能消除边缘锯齿,但只能进行2倍插值.针对该问题,提出一种改进的线性图像插值方法.对图像插值变分正则化约束的欧拉方程用泰勒展开式进行离散化,使插值沿着图像水平线方向进行,消除插值图像边缘的锯齿现象并抑制模糊.实验结果显示,该算法能产生良好的视觉效果,使客观评价指标(峰值信噪比)得到较大提高.
【总页数】3页(P200-202)
【作者】詹毅
【作者单位】重庆工商大学数学与统计学院重庆 400067
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.图像插值的改进自适应核回归方法 [J], 印勇;李立琴
2.基于NSCT的区域自适应图像插值算法 [J], 范清兰;张云峰;包芳勋;沈晓红;姚勋祥
3.一种改进的局部自适应数字图像插值法 [J], 陈小珊;江雯;杨帆;陈更生;吴秀龙;周汀
4.图像插值空间自适应大容量无损信息隐藏算法 [J], 熊祥光;陈熙;曹永锋;欧卫华;
刘彬;夏道勋
5.自适应与非自适应图像插值算法比较分析 [J], 陈浩;郭欣欣
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本栏目责任编辑：唐一东人工智能及识别技术Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第13期(2009年5月)一种新的基于图像边缘的插值算法刘艳琪，罗扬（南华大学计算机科学与技术学院，湖南衡阳421001）摘要：灰度图像放大时，插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分，使放大图像轮廓变得模糊，该文提出了一种新的图像插值算法，先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域，对图像的平坦区域采用双线性插值法，对图像的边缘部分采用本文的插值算法，实验证明该算法有效地保持了边缘信息，得到了视觉信息较好的插值图像。
关键词：图像插值；边缘保持；距离密次反比中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)13-3470-02A New Edge-directed Image Interpolation AlgorithmLIU Yan-qi,LUO Yang(College of Computer Science and Technology,University of South China,Hengyang 421001,China)Abstract:When gray images are magnified,the smoothing effect of gray level interpolation may degrade the fine details in images and make contours become blurred .A new image interpolation algorithm is proposed in this paper ,which is divided by a first-order differential op -erator and interpolates flat and edge regions respectively.In flat regions the bilinear interpolation is applied,and the interpolation algorithm is employed in edge regions.Experimental results demonstrate that the algorithm not only preserves the edge effectively,but also improve the visual quality of the interpolated images.Key words:image interpolation;edge-preserving;inverse distance weighted1引言成像系统所记录的分辨率往往无法达到实际图像处理应用的要求，因而本文围绕基于低分辨率图像重建超分辨率的图像这一问题展开讨论，图象插值在其中起着重要的作用，传统的插值算法有最近邻插值[1]，双线性插值[2]，三次样条插值[3]等，这些方法侧重于图像的平滑，从而取的更好的视觉效果，但这类方法在保持图像平滑的同时常常导致图像边缘的模糊，而图像的边缘信息是影响视觉效果的重要因素，因而基于边缘方向的插值技术成为近年来研究的热点。
基于细分的图像插值算法
罗立彦;杨勋年
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2006(18)9
【摘要】将基于法向的曲线细分技术应用到图像插值中,提出一种基于细分的图像插值算法.该算法无须建立中间连续图像模型,能自适应地插值,而且插值系数可为任意正实数.应用该算法插值后的边界清晰、自然,忠实地反映了原始图像的面貌.与传统的插值算法相比,其边界处理效果好,具有线性复杂度且易于实现.
【总页数】6页(P1311-1316)
【作者】罗立彦;杨勋年
【作者单位】浙江大学数学系图形图像研究所,杭州,310027;浙江大学数学系图形图像研究所,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于宽光谱光学遥感图像的细分光谱光学遥感图像的模拟 [J], 陈方;牛铮;覃驭楚;付安民
2.一种基于切向细分的图像插值算法 [J], 彭小宁;邹北骥
3.基于插值算法的真实图像与计算机生成图像鉴别 [J], 张震;任远;平西建
4.基于图像自相似结构的视频图像插值算法研究 [J], 向豪;孙冬;高清维;卢一相
5.基于OTSU的图像插值算法 [J], 张文翔;董宏林
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一种基于边缘梯度的图像插值算法孙士保;段建辉【摘要】传统图像插值算法的计算效率较低,处理后图像存在边界模糊或锯齿的现象.为此,提出一种基于边缘梯度的图像插值算法.通过Roberts边缘检测算子确定颜色分段和区间分界阈值,利用空间三点构造空间平面,并设计插值公式.实验结果表明,该算法能有效保护图像的边缘细节,提高图像缩放质量和运算效率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2013(039)008【总页数】4页(P239-242)【关键词】图像插值;罗伯特算子;双三次算法;梯度;边缘检测;空间平面【作者】孙士保;段建辉【作者单位】河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003;河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述图像放大是图像处理中一项重要的基本操作，在互联网、医学图像处理、数字电视等领域以及手机、相机等诸多数码设备上有着广泛的应用。
针对图像放大的问题，国内外研究者根据不同的数学模型先后提出了多种图像放大算法，如最近邻插值[1]、双线性插值[2]、高次多项式插值[3-4]等。
近年来，国内外学者又提出并改进了分形插值以及基于小波变换的插值等方法，如序列断层间图像轮廓的分形插值方法[5]、基于小波变换的红外图像放大算法[6]、基于分形插值及小波增强的海岸带遥感图像处理方法[7]、基于小波双三次插值算法提高光学遥感图像空间分辨率的方法[8]、基于小波变换和 PDE插值的图像超分辨率重建方法等[9-10]。
这些方法在一定程度上都有较好的效果，但当放大倍数增加时，运算量也急剧上升。
针对图像放大后边缘出现锯齿或模糊的现象，以及运算效率低下的问题，本文分析传统算法，提出一种基于边缘梯度，通过构造插值空间平面进行插值的图像插值算法。
2 传统图像插值算法传统插值算法一般是基于插值核函数的，包括最近像素插值、双线性插值和双三次插值。
2.1 最近像素插值最近像素插值的数学表达式为：这是一种运算简单的插值算法，当图像放大时，缺少的像素通过直接使用与之最接近实际像素的颜色生成。
基于EM算法的SAI图像插值改进技术侯翠翠;干宗良【期刊名称】《山西电子技术》【年(卷),期】2011(000)006【摘要】提出了一种基于期望最大（Expectation Maximization，EM）算法对自适应二维自回归建模与软判决估计联合插值（SAI）算法进行改进的算法，它将插入像素的估计值反馈回分段二维自回归模型（PAR）参数的估计过程中，修正估计出的模型参数。
实验结果显示：该算法能产生良好的视觉效果及较高的峰值信噪比（PSNR）。
%A novel algorithm based on expectation maximization （EM） is proposed for improving the image interpolation by adaptive 2-D autoregressive modeling and soft decision estimation （SAI） algorithm. To revise the estimated model parameters, the interpo- lated pixels are back to estimation process of the PAR model parameters. The experimental results show that the proposed algorithm can obtain better visual effect and higher peak signal noise ratio （PSNR）.【总页数】4页(P8-10,16)【作者】侯翠翠;干宗良【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于EM算法的图像分割改进技术 [J], 吴建国;彭源2.基于Sai-GA-SVR的我国IPO制度与新股市场特征研究 [J], 方匡南;何纯;王郁3.基于 AVL-FIRE 的 SAI 发动机缸内流场仿真 [J], 刘得雄;李云伍;刘志鹏;赵华慧;韩煜杰;陈浩4.基于LabVIEW+EON的航空SAI虚拟仿真实践平台设计 [J], 张迪;杨涛;张博5.一种基于EM算法的图像分割改进技术 [J], 吴建国;彭源因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于三角区域有理函数的图像自适应插值宁阳;张云峰;高珊珊;迟静;张彩明【摘要】基于有理函数模型提出了一种新的图像插值算法。
此类有理函数基于三角区域构造并且具有简洁且灵活的表达式，同时含有一个可调节参数，在不改变插值曲面输入数据的前提下，可以通过调整参数来微调曲面弯曲程度从而达到更加理想的插值效果。
首先将图像区域进行三角剖分，将有理函数模型定义域转化到其特殊域（等腰直角三角形域），通过区域变换使插值曲面达到更好的连续性和光滑性，有效提升了插值精度；然后利用一种基于边缘走向的权值确定方法分别确定各个三角域的权值；最后通过等值线分析将图像划分为不同区域，在平滑区域上随机选择或者固定参数进行插值即可，在非平滑区域上则进行参数的最优化选取，使当前的插值曲面块达到最优，进一步提升了插值精度。
本文算法在边缘区域和纹理信息保持方面相对于传统插值算法具有一定的优势，有效地消除了常见的振铃、走样等现象，并且具有良好的视觉效果。
%This paper proposed a novel image interpolation algorithm based on the rational function model. The interpolation function is carried out by a simple and explicit mathematical representation through a parameter and the shape of the interpolation surface can be modified by using the parameter for the unchanged interpolation data. Firstly, we change the domain of definition of the interpolation function into a special domain (the domain of the isosceles right triangle), then the interpolation surface will be smoother and the interpolation precision will be improved effectively. Secondly, we have given more consideration to the directional information of the image. Finally, the image is divided into smooth area and non-smooth area bydrawing contour lines. Then we select a random or a fixed parameter in smooth area and choose the optimal parameter in non-smooth area. The experimental results show that the algorithms proposed by this paper achieve comparatively good effects and the common interpolation artifacts (ringing, aliasing, etc) are greatly reduced.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】8页(P444-451)【关键词】有理函数插值;等值线分析;图像自适应;参数最优化【作者】宁阳;张云峰;高珊珊;迟静;张彩明【作者单位】山东财经大学计算机科学与技术学院，山东济南 250014; 山东省数字媒体重点实验室，山东济南 250061;山东财经大学计算机科学与技术学院，山东济南 250014; 山东省数字媒体重点实验室，山东济南 250061;山东财经大学计算机科学与技术学院，山东济南 250014; 山东省数字媒体重点实验室，山东济南250061;山东财经大学计算机科学与技术学院，山东济南 250014; 山东省数字媒体重点实验室，山东济南 250061;山东财经大学计算机科学与技术学院，山东济南 250014; 山东大学计算机科学与技术学院，山东济南 250100【正文语种】中文【中图分类】TP399图像插值技术是从低分辨率图像(low resolution, LR)通过某种算法恢复其高分辨图像(high resolution, HR)的一类图像处理技术。
基于相关性的医学图像插值算法
周悦;陈家新
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2014(022)009
【摘要】鉴于医学图像层间插值是图像三维重建的关键环节,它直接影响人体组织器官三维重建结果的准确性;为克服以往医学图像插值方法低效率,边缘模糊的缺陷,提出了一种新的医学图像插值算法;该方法利用人体断层扫描数据中体素相关性和组织相关性,对人体组织进行分类,采用以不同的方式对不同类别的点进行插值,并对这些点进行校验;实验结果表明,该算法在插值图像的精度以及时间上比现有的同类插值算法有了很大的改善,图像边缘更加清晰,能有效地应用于三维重建.
【总页数】4页(P2918-2921)
【作者】周悦;陈家新
【作者单位】河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳 471003;河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳 471003
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于顺序形态学的医学图像插值算法的研究 [J], 徐艳蕾;赵继印;李敏;赵婷婷
2.基于互信息的医学图像匹配中的改进插值算法 [J], 刘喜平;龚晓彦;郭希娟
3.一种基于形状的三维医学图像插值算法 [J], 卫旭芳;田沄;王毅;位军;郝重阳
4.一种基于小波的医学图像插值算法 [J], 任昭蓉;任华蓉
5.基于互信息和改进PV插值算法的医学图像配准 [J], 曹洁;戴峻峰
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一种基于图像插值的可逆信息隐藏算法【摘要】本文将原始图像进行图像插值得到一副较大的图像作为载体图像，以重叠的3×3分块为单位嵌入秘密信息，通过计算分块的视觉影响因子确定该块是否能嵌入秘密信息。
在可嵌入秘密信息的块中，通过计算参照像素与非参照像素的差异确定何种隐藏方式。
实验结果表明本文算法不但提高了隐藏容量而且保持较好的图像质量。
【关键词】图像插值；可逆；信息隐藏1.图像插值“图像插值”一般讲就是将一副较小的图像进行放大，放大的过程就是选择信息较好的像素作为增加的像素，从而使放大后的图像视觉效果较好。
常见的插值方法有最近邻元法、双线内插法和三次内插法。
这些插值方法中，要么插值后得到的图像质量较差，要么计算复杂度较高。
本文为了在图像质量和计算复杂度之间达到较好的平衡，采用文献[2]的邻近像素插值法。
假设原始图像I为大小（w/2）×（h/2）的8位灰度图像，根据文献错误！未找到引用源。
邻近像素插值法得到一副大小为w×h的灰度图像F作为载体图像。
具体的计算方法如公式（1）所示，其中0≤j≤i，0≤m≤w/2-1，0≤n≤h/2-1。
（1）2.秘密信息嵌入（a）原始图像I （b）载体图像F图1 重叠的3×3分块根据文献[2]在载体图像中采用重叠的3×3分块从左至右，从上到下嵌入秘密信息，如图1所示，图1（a）为原始图像，图1（b）为载体图像。
在一个3×3分块中，令块中像素为F（i，j），F（i+1，j），F（i+2，j），F（i，j+1），F（i+1，j+1），F（i+2，j+1），F（i，j+2），F（i+1，j+2），F（i+2，j+2）其中i=0，2，4…w-2，j=0，2，4…h-2。
F（i，j），F（i+2，j），F（i，j+2），F（i+2，j+2）为原始图像中的像素即参照像素不用于嵌入秘密信息，其他5个像素则由参照像素产生可嵌入秘密信息。
