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基于边界保持的图像扩散算法的研究与应用

作　者: 王智
导　师: 沈一帆
学　校: 复旦大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像扩散边界保持双边滤波均值平移边缘检测图像缩放
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

图像扩散技术作为一种基于边界保持的平滑方法,被广泛应用在计算机视觉底层研究中,旨在平滑图像的同时保持甚至增强图像边界,从而提升图像特征的表征性能,最终对改进高层次视觉算法产生帮助。现有的一些经典图像扩散算法的核函数具有一定的局限性,如难以在平滑杂乱纹理和保持低对比度边界之间达到良好的平衡,核参数需手动调节等。本文在分析了现有图像扩散算法的基础上,提出了一种基于边界保持的自适应ICC图像扩散核函数,结合了干预轮廓函数和颜色成分两个要素,旨在平滑杂乱纹理的同时保持图像边界不被破坏。干预轮廓函数用边界强度值来衡量两像素是否分布在边界两侧,从而保证扩散过程不会跨过边界,颜色成分通过衡量两像素在值域上的距离来保证颜色上的相似性。在核参数的选择方面,本文采用了一种基于像素分割属性的自适应核参数选择方法,提高了平滑的准确性和适应性,有利于低对比度区域图像边界的保持,避免了对核参数繁琐的手动调节。实验结果表明,比起双边滤波和均值平移方法,本文的自适应ICC图像扩散方法不但能够有效的平滑杂乱纹理区域,而且具有更好的边界保持性能和更快的扩散速度。同时,本文还对图像扩散技术的应用领域进行了研究。利用自适应ICC图像扩散方法的去除杂乱纹理的能力,本文将其作为一种预处理手段,应用在边缘检测和基于内容的图像缩放领域,成功地削弱了纹理噪声对图像特征的影响,显著的增强了包含杂乱纹理区域的图像的处理效果。

全文目录

目录  3-5
摘要  5-6
Abstract  6-7
1 引言  7-10
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 本文的技术路线  8
  1.3 本文的结构安排  8-10
2 国内外相关工作回顾  10-22
  2.1 图像扩散综述  10-11
  2.2 经典的图像扩散方法  11-20
    2.2.1 各向异性扩散  11-12
    2.2.2 自适应平滑  12-14
    2.2.3 双边滤波  14-16
    2.2.4 均值平移  16-20
  2.3 现有算法的局限性  20-22
3 ICC图像扩散算法  22-31
  3.1 ICC核函数  22-25
    3.1.1 干预轮廓函数  22-24
    3.1.2 值域函数  24-25
  3.2 ICC核函数的优越性  25-28
    3.2.1 边界保持性能  25-27
    3.2.2 扩散速度  27-28
  3.3 实验结果  28-31
4 ICC核参数的自适应选择  31-39
  4.1 固定核参数的缺陷  31-33
  4.2 基于像素分割属性的核参数选择  33-36
    4.2.1 Normalized cut计算图像分割  33-36
    4.2.2 自适应核参数的设置  36
  4.3 实验结果  36-39
5 图像扩散技术的应用  39-53
  5.1 边缘检测  39-44
    5.1.1 背景介绍  39-40
    5.1.2 LOG边缘检测算子  40-41
    5.1.3 图像扩散预处理  41-42
    5.1.4 实验结果  42-44
  5.2 基于内容的图像缩放  44-53
    5.2.1 背景介绍  44-45
    5.2.2 切缝技术和图像重定位  45-48
    5.2.3 应用图像扩散优化缝的选择  48-49
    5.2.4 实验结果  49-53
6 总结与展望  53-55
  6.1 本文工作总结  53-54
  6.2 未来工作展望  54-55
参考文献  55-62
硕士学习期间的研究成果  62-63
致谢  63-64

基于边界保持的图像扩散算法的研究与应用

内容摘要

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