导读:本文包含了图像平滑论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平滑,图像,梯度,模型,纹理,卷积,结构。
图像平滑论文文献综述
姜小磊[1]（2018）在《面向图像平滑和盲解卷积问题的计数正则化及求解方法研究》一文中研究指出随着信息时代的来临,数字图像已经无所不在,数字图像处理在国民经济、军事国防、医疗保健和娱乐体育等各个领域都得到了广泛应用。图像平滑是图像处理中最基本的操作之一,可以在保持趋势分量的同时抑制波动分量。本文研究的平滑限于对波动分量进行有条件的抑制,以保持原图像的主边缘,同时平滑消除噪声和信号小起伏。图像盲解卷积是图像处理中的一个经典问题,其任务是在模糊核未知的情况下从观察到的模糊图像复原出清晰图像。保持结构的图像平滑与图像盲解卷积的共同之处在于,它们都要求提取图像中的显着结构分量,并且都属于病态问题。计数正则化方法把计数测度作为正则项,在保持结构的图像平滑以及图像盲解卷积中扮演着重要角色。本文以图像的显着结构分量提取为研究思路,以计数正则化方法为技术手段,以图像平滑和盲解卷积为应用背景展开研究,具体内容和主要贡献如下。首先,给出了叁种计数正则项的近端算子的计算方法。针对零穿越计数正则项,证明了其近端算子对应的最小化问题的解的存在性,发现并证明了最小解的若干性质:最小解的每个元素要么等于零要么等于给定向量的对应元素;对应于给定向量的连续同号元素的最小解的元素都等于零或等于给定向量的对应元素;给定向量的最小同号划分对应于最小解的同号划分。在此基础上给出了零穿越计数正则项的近端算子的高效准确解法。针对线性片段计数正则项,找到了对应的最小化问题的最优子结构,并给出了其近端算子的动态规划解法。针对灰度值计数正则项,利用投影算子给出了其近端算子的计算公式。其次,提出了基于零穿越计数正则化的图像平滑算法。我们把差分的零穿越数目作为正则项来进行图像平滑,以达到滤除纹理细节的同时不会模糊化显着轮廓边缘的目的。得益于前面已经找到的零穿越计数正则项的近端算子的计算方法,我们利用ADMM算法得出了所提目标函数的数值求解方法。与其他方法纹理滤波结果的比较表明,我们的方法可以更好地保持显着的结构边缘并有效地滤除无关的纹理和细节。我们还通过逆半调、moiré模式滤除和文本图像去模糊展示了所提平滑算法的实用价值。再次,提出了基于灰度值计数正则化的文本图像盲解卷积算法。首先应用对比度增强二值计数正则项得到二值中间隐含图像,然后应用中间值抑制计数正则项得到模糊核。在前面得出的灰度值计数正则项的近端算子计算公式的基础上,我们利用HQS方法得到了所提目标函数的数值求解方法。和当前主流的去模糊方法在Pan模糊文本图片库上的比较表明,我们方法的结果具有更高的平均PSNR值,并且受模糊核尺寸的影响较小。此外,我们还对实际拍摄的模糊照片验证了所提方法的有效性。最后,提出了基于线性片段计数正则化的自然图像盲解卷积算法。对模糊核估计中隐含图像所起作用的分析表明,建模图像的显着结构分量要比建模自然图像更恰当。在此基础上,我们把线性片段计数正则项作为隐含图像的先验,把条件型非零计数正则项作为模糊核先验。借助前面得出的线性片段计数正则项的近端算子的计算方法,我们利用HQS方法得到了所提目标函数的数值求解方法。所提方法在Levin模糊图片库上取得了比当前方法更好的误差比性能,在K?hler模糊图片库上取得了比当前方法更高的平均PSNR值,并且对实际拍摄的模糊照片也能得到较好的复原效果。通过上述研究,本文提出了富有新意的计数正则项并给出了相应近端算子的计算方法,对图像平滑和盲解卷积取得了有竞争力的良好结果,因而向前推进了前人关于计数正则化方法的工作。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-07-01）
甘霞,朱福喜,冯浩[2]（2018）在《基于熵正则L0梯度最小化模型的图像平滑方法》一文中研究指出图像平滑是计算机图像和视觉领域中的一项基本任务,L0梯度最小化模型是该领域效果较好的图像平滑处理方法之一。但是该方法存在着严重的阶梯效应,且缺乏对噪声的鲁棒性。为了克服这些缺点,本文提出了一种基于熵正则的L0梯度最小化模型的图像平滑方法。首先,采用快速局部均值滤波算法预处理图像,并将处理后的图像运用到L0梯度最小化模型中,以此减少噪声点对图像平滑的影响;然后,为更好地刻画处理后图像与原始图像的相似度,保护其边缘信息,引入熵因子作为模型正则项,以减轻阶梯效应对图像平滑效果的影响;最后,运用交替迭代寻优方法,求解能量函数的最优解,继而得到最终平滑图像。为验证所提方法的有效性,利用大量图像进行实验,实验结果表明:与L0梯度最小化模型、RTV模型、DTV模型、Superpixel L0模型相比,所提模型能够获得更好的平滑效果的同时,较好地克服阶梯效应,且对噪声的鲁棒性也有一定程度的提高。(本文来源于《电视技术》期刊2018年06期）
马光豪[3]（2018）在《基于稀疏高频梯度和联合双边滤波的图像平滑算法研究》一文中研究指出图像平滑一直是图像处理范围中特别重要的研究内容之一。各类图像平滑算方法都努力达到相同的平滑目标:一方面,保持输入图像中主要结构部分;另一方面,抑制图像中的不重要的冗余细节。现有的图像平滑算法按照设计模型的不同能简单划分成两种类型:基于平均的图像平滑算法和基于全局优化的平滑方法。这些图像平滑方法在处理自然图像时能够达到不错的图像平滑效果。但是,在图像平滑研究中有一类特殊的图像平滑问题存在——纹理图像的纹理去除问题。大部分现有的图像平滑算法无法准确地平滑这种图像,去除掉纹理图像中的纹理图案。少部分的几种图像平滑算法虽然能够取得一定程度的纹理去除效果,但是输出图像中的主要结构信息保持的不够好,少部分纹理图案依然存在。这主要是因为在这类图像中,纹理图案含有明显的边沿和大的梯度改变,在进行图像平滑处理时,纹理图案容易被当作主要的边缘保留下来,一旦图像平滑算法的平滑程度加大,图像中的主要结构信息也会被一并平滑掉。针对以上问题的分析,本文提出了一种基于高频梯度信息和联合双边滤波的图像平滑算法来处理纹理图像中的纹理去除问题。首先,利用对高频信息的约束来处理输入图像获取引导图像,采用高频信息约束后的引导图像含有较少的细节信息。然后利用该引导图像与输入图像进行改进的多次迭代的联合双边滤波获得最终的纹理去除结果,使用改进的多次迭代的滤波器能够使输出结果有更好的边缘保持效果和纹理去除效果。为了进一步提高算法的表现,本文后面继续改进这种图像平滑算法,设计了一种新的图像分解算法预先处理输入图像,这种新的图像分解方法可以明显地减少输入图像中大量细节信息。再使用稀疏高频梯度约束来平滑中间结果,获得纹理图像去除结果。使用图像分解算法大大提高了稀疏高频梯度约束的效果,使输出图像拥有更好的纹理去除效果。在实验结果的对比分析中,本文首先提出了一种评价图像平滑表现的方式,来评价图像平滑算法的自然图像平滑效果和纹理图像的纹理去除的表现。然后对比了本文提出的两种图像平滑算法的表现,两种算法均能达到纹理去除的目标,而改进的图像平滑算法拥有更好的纹理去除效果。接着对比了本文中改进的图像平滑方法和现有的几种方法,实验结果表明,本文中改进的算法拥有不错的自然图像平滑效果和更好的纹理去除表现。此外,本文举例介绍了几种论文提出的平滑算法的应用,说明了本文的研究具有一定的应用意义。(本文来源于《山东大学》期刊2018-04-20）
李晓晨[4]（2018）在《基于显着梯度的图像平滑算法》一文中研究指出红外图像较可见光图像分辨率较低,噪声污染严重。特别在夜间监控过程中,红外干扰源较多,难以在监控图像中提取可疑物的轮廓外形。为此,提出了一种基于显着梯度的图像平滑算法,以整个图像的显着梯度的范数为约束,建立数学优化函数,通过交替寻优的方法对模型求解,平滑红外图像的同时,保护边缘信息,在平滑图像的基础上提取边缘信息。实验结果表明,算法可以保护显着边缘的同时平滑红外图像,为进一步监控识别提供了理论支持。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2018年03期）
吴丽萍,胡郁[5]（2017）在《柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术》一文中研究指出当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳。为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像。将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理。将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域。实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接;且拼接部分图像质量和完整性较高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2017年31期）
邵欢,傅辛易,刘春晓,伍敏,龚辰[6]（2017）在《结构识别引导下的纹理抑制图像平滑》一文中研究指出目的针对目前已有的纹理平滑方法难以在抑制强梯度和尺度变化纹理的同时保持完整结构的问题,提出一种结构识别引导下的纹理抑制图像平滑算法。方法首先,结构与纹理的根本区别在于重复模式,结构应该是稀疏的,而纹理应该是一个有重复模式的区域,因此,通过对结构/纹理的多尺度分析,提取了对于结构/纹理具有辨别力的多尺度内变差特征;然后,借助支持向量机,对提取的特征样本点训练出一个结构/纹理分类器;就分类结果中存在的结构较粗、毛刺等问题,进一步对分类结果进行细化和剔除毛刺与孤立点的后处理操作,以获得最终的更为精细的结构识别结果;最后,提出结构引导下的自适应双边图像滤波算法,达到既能抑制强梯度和尺度变化的纹理又能保持结构完整性的图像平滑效果。结果本文提出的多尺度内变差特征在支持向量机训练中达到了96.12%的正确率,结构引导下的图像滤波能够在保持结构的同时,有效地抑制强梯度和尺度变化的纹理细节。结论本文算法在兼顾结构的保持和强梯度以及尺度变化纹理的抑制方面超越了已有的方法,对于结构提取、细节增强、图像分割、色调映射、图像融合和目标识别等众多技术领域的发展将具有较强的促进作用,体现了潜在的实际应用价值。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2017年10期）
程佳佳,唐晨,苏永钢,李碧原,谷帆[7]（2017）在《结合二次核函数的Mean Shift图像平滑》一文中研究指出针对Mean Shift算法在图像平滑过程中由于过平滑现象而导致平滑区域易出现边缘模糊问题,提出一种基于二次核函数的Mean Shift图像平滑算法,该算法利用核函数对采样点加权,通过Mean Shift向量迭代至灰度概率密度最大处,并将此灰度值赋予当前像素点,依次遍历每个像素点,不断聚类对图像进行平滑.此外,在四幅标准图像上对算法进行了仿真实验.并在视觉效果和量化评价等方面,与基于另外四种核函数的Mean Shift图像平滑算法进行了实验比较.实验结果表明,本文算法在最大限度地平滑掉图像多余细节和噪声的同时,能够保证图像被平滑区域的边缘不被模糊.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2017年10期）
关雪梅[8]（2016）在《几种图像平滑处理方法比较研究》一文中研究指出研究图像均值滤波、中值滤波、低通滤波和多图像平均法等消除图像噪声的方法,比较各种平滑图像处理方法在处理图像噪声中的优缺点,达到在不同环境下平滑处理图像的目的.(本文来源于《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
周毅敏,李光耀[9]（2016）在《多重光照色差下图像平滑美化处理算法》一文中研究指出夜间多重光照下采集的图像存在色差,采用白平衡偏差补偿方法实现夜间多重光照下图像的平滑美化处理,以提高图像的成像质量。传统的图像平滑算法采用循环跟踪像素点特征提取算法,出现白平衡偏差时图像的色差补偿效果不好。提出一种基于白平衡偏差补偿的夜间多重光照下的色差图像平滑算法。首先进行图像特征采集和自适应均衡预处理,对夜间多重光照下的色差图像进行白平衡偏差补偿,然后采用图像盲去卷积算法进行图像平滑,通过目标特征模型在空间上的相似度函数来确定图像光照色差的特征权值,沿梯度方向求得图像边缘信息,再通过特征聚类对夜间多重光照色差图像自动划分目标空间,最大程度地对夜间多重光照下的色差图像的细节特征进行平滑美化。仿真结果表明,采用该算法进行白平衡偏差补偿的夜间多重光照色差下的图像平滑美化处理方法具有较好的图像平滑性能,计算开销较小,图像的细节特征平滑效果最佳,其优于传统算法。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年10期）
秦志芳,黄喜娇[10]（2016）在《基于偏微分方程的图像平滑算法在图像处理中的应用》一文中研究指出随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,图像处理被广泛应用于医疗设备、卫星照片传输、地理信息系统、工业检测、公安司法、航空航天等方面。图像处理技术已经逐步渗透到人类生活和社会生产的各个领域。(本文来源于《江苏科技信息》期刊2016年25期）
图像平滑论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
图像平滑是计算机图像和视觉领域中的一项基本任务,L0梯度最小化模型是该领域效果较好的图像平滑处理方法之一。但是该方法存在着严重的阶梯效应,且缺乏对噪声的鲁棒性。为了克服这些缺点,本文提出了一种基于熵正则的L0梯度最小化模型的图像平滑方法。首先,采用快速局部均值滤波算法预处理图像,并将处理后的图像运用到L0梯度最小化模型中,以此减少噪声点对图像平滑的影响;然后,为更好地刻画处理后图像与原始图像的相似度,保护其边缘信息,引入熵因子作为模型正则项,以减轻阶梯效应对图像平滑效果的影响;最后,运用交替迭代寻优方法,求解能量函数的最优解,继而得到最终平滑图像。为验证所提方法的有效性,利用大量图像进行实验,实验结果表明:与L0梯度最小化模型、RTV模型、DTV模型、Superpixel L0模型相比,所提模型能够获得更好的平滑效果的同时,较好地克服阶梯效应,且对噪声的鲁棒性也有一定程度的提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像平滑论文参考文献
[1].姜小磊.面向图像平滑和盲解卷积问题的计数正则化及求解方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].甘霞,朱福喜,冯浩.基于熵正则L0梯度最小化模型的图像平滑方法[J].电视技术.2018
[3].马光豪.基于稀疏高频梯度和联合双边滤波的图像平滑算法研究[D].山东大学.2018
[4].李晓晨.基于显着梯度的图像平滑算法[J].电脑编程技巧与维护.2018
[5].吴丽萍,胡郁.柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术[J].科学技术与工程.2017
[6].邵欢,傅辛易,刘春晓,伍敏,龚辰.结构识别引导下的纹理抑制图像平滑[J].中国图象图形学报.2017
[7].程佳佳,唐晨,苏永钢,李碧原,谷帆.结合二次核函数的MeanShift图像平滑[J].小型微型计算机系统.2017
[8].关雪梅.几种图像平滑处理方法比较研究[J].牡丹江师范学院学报(自然科学版).2016
[9].周毅敏,李光耀.多重光照色差下图像平滑美化处理算法[J].计算机科学.2016
[10].秦志芳,黄喜娇.基于偏微分方程的图像平滑算法在图像处理中的应用[J].江苏科技信息.2016
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