摘要：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.

摘要：提出了一种高效的基于模糊概念的平滑算法,它采用加权平均来取代传统的均值操作,并引入了相邻度概念,把相邻度设为像素的权值,还采用点对块处理来取代传统的点对点处理,同时利用去噪阈值来取代传统的分割阈值,因而使得用此方法处理过的图像更加清晰,尤其在噪声较多且复杂的情况下,它的优势就更明显。实验表明,该方法比基于传统平滑算法的去噪效果有较大提高。

摘要：将图像平滑技术中的模板操作推广到B样条曲线的光顺处理上,设计了3种光顺模板:均值模板、加权模板和Gaussian模板,并运用这3种模板在误差范围内对B样条曲线进行光顺处理.实践证明,本方法灵活性强、计算速度快、光顺效果较好.

摘要：将噪声信号从图像中提取出来是信号处理中的重点问题,空域滤波和频域滤波技术的日趋成熟为该问题带来了有效的解决方案。针对以往研究中存在的不足加以改进,考虑到峰值信噪比和均方误差两方面因素,引入了三类噪声信号,设计了基于Matlab的数字图像平滑方法。通过对在空域和频域中传输到PC机的图像处理结果进行比对分析,选择适合不同种类噪声的最佳图像平滑算法。仿真结果证明,该方法合理、有效。

摘要：传统的空间域图像平滑中,一般使用矩形滤波器与图像卷积的方法,在滤波器增大时,图像模糊比较严重,对菱形滤波器与相同大小的矩形滤波器进行比较,其离中心像素最远的像素距离仅是矩形滤波器的1/2,在N阶滤波器中比矩形滤波器少使用(N2-1)/2个像素,既可以有效地对图像进行平滑,又可以降低图像的模糊程度,且能提高效率。

摘要：目的 传统图像处理的纹理滤波方法难以区分梯度较强的纹理与物体的结构,而深度学习方法使用的训练集生成方式不够合理,且模型表示方式比较粗糙,为此本文设计了一种面向纹理平滑的方向性滤波尺度预测模型,并生成了含有标签的新的纹理滤波数据集。方法 在现有结构图像中逐连通区域填充多种纹理图,生成有利于模型训练的纹理滤波数据集。设计了方向性滤波尺度预测模型,该模型包含尺度感知子网络和图像平滑子网络。前者预测得到的滤波尺度图不但体现了该像素与周围像素是否为同一纹理,而且还隐含了该像素是否为结构像素的信息。后者以滤波尺度图和原图的堆叠作为输入,凭借少量的卷积层快速得出纹理滤波的结果。结果 在本文的纹理滤波数据集上与7个算法进行比较,峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)与结构相似度(structural similarity, SSIM)分别高于第2名2.79 dB、0.0133,均方误差(mean squared error, MSE)低于第2名6.863 8,运算速度快于第2名0.002 s。在其他数据集上的实验对比也显示出本文算法更好地保持结构与平滑纹理。通过比较不同数据集上训练的同一网络模型,证实了本文的纹理滤波数据集有助于增强模型对于强梯度纹理与物体结构的区分能力。结论 本文制作的纹理滤波数据集使模型更好地区分强梯度纹理与物体结构并增强模型的泛化能力。本文设计的方向性滤波尺度预测模型在性能上超越了已有的大多数纹理平滑方法,尤其在强梯度纹理的抑制和弱梯度结构的保持两个方面表现优异。

摘要：以敦煌壁画为研究背景,结合壁画特有的背景知识及艺术风格,提出了一种面向壁画的线描图提取算法.首先通过L0图像范数进行图像全局平滑;然后进行高频提升滤波,构造出边缘切向流场;最后利用改进的FDo G滤波器抽取出具有增强效果的线条图.利用文中算法进一步完成计算机辅助临摹系统的设计与开发,使用Surface Pro作为开发平台,用触摸笔、手来代替鼠标,提供包括壁画轮廓线提取、线描推荐和壁画临摹等功能.实验结果表明,采用该算法后,即使是完全没有绘画基础的用户也能临摹出比较好的壁画,不仅能够增添用户临摹的乐趣,还能帮助用户学习壁画绘画的技巧,同时还对敦煌壁画起到了数字化保护的目的.

摘要：该文介绍了在SMT技术中对芯片的计算机图像处理及识别的设计思想和实现方法。采用有选择的局部平均化对芯片图像进行平滑处理,并分别用四邻、八邻和二阶巴特沃斯高通滤波器对芯片图像进行增强,实验结果说明该研究对芯片处理是有效的和实用的。

摘要：图像处理可视化技术研究 ,有利于将复杂的图像处理原理以图像或简要文字等易于理解的形式呈现给用户。文中采用面向对象式程序设计方法 ,使部分遥感图像类。

摘要：对于图像中的多尺度纹理,其高效滤波仍是一项具有挑战性的工作.为此,提出了一种尺度自适应的变核纹理滤波方法,以更有效地实现"去纹理保结构"的图像平滑.设计了一种结构探测式的滤波核尺度选择机制,即在像点的预设考察邻域内探测结构边的存在,以不含结构边的最大范围估算像点适用的滤波核尺寸;最终纹理区域内的像点获得大尺度滤波核、结构上的像点获得小尺度滤波核.以多种尺度的核同步作滤波,即为一次多尺度纹理滤波,则各像点的滤波幅度自适应于邻域的结构-纹理分布.在对纹理图像作滤波平滑的实验中,相比于已有滤波方法,文中方法能够以较少的滤波迭代次数和处理时间获得视觉对比与量化评测指标上相似或更好的平滑效果,图像滤波结果表明,该方法在纹理去除效率和滤波质量上均具有优势.