

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、圖像分解在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一直是一個(gè)被廣泛關(guān)注的問(wèn)題,該問(wèn)題的研究目標(biāo)是將一幅圖像分解成若干個(gè)不同的分量,從而實(shí)現(xiàn)原圖像中的主要結(jié)構(gòu)與紋理細(xì)節(jié)等信息的分離。解決這一問(wèn)題,對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域的許多工作具有重要意義。然而,一方面,現(xiàn)存的經(jīng)典圖像分解方法大多缺少相應(yīng)的函數(shù)來(lái)定義某些復(fù)雜的結(jié)構(gòu)特征,如經(jīng)典的雙邊濾波(BF)和雙邊紋理濾波(BTF)缺少定義視網(wǎng)膜圖像血管結(jié)構(gòu)特征的函數(shù)。另一方面,這些方法忽視了圖像中常見(jiàn)的偏場(chǎng)信息對(duì)圖像造
2、成的影響,分解出的信息常受到偏場(chǎng)的干擾而嚴(yán)重丟失。針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出了圖像結(jié)構(gòu)、紋理和偏場(chǎng)協(xié)同分解的模型,并基于圖像管狀結(jié)構(gòu)、紋理的分解以及對(duì)圖像偏場(chǎng)的估計(jì)提出了圖像協(xié)同分解的方法。該方法能夠在分解圖像中復(fù)雜的管狀結(jié)構(gòu)與紋理細(xì)節(jié)的同時(shí)不受偏場(chǎng)信息的影響。具體地,本文提出了一個(gè)最優(yōu)線(xiàn)性擴(kuò)散函數(shù)(OLSF)空間核算子來(lái)提取管狀結(jié)構(gòu)的特征,然后將其與BTF中的紋理分解算子Patch-shift(PS)融合,用于有效分解圖像中的管狀結(jié)構(gòu)與紋
3、理。為了消除偏場(chǎng)信息的干擾,我們利用魯棒性較強(qiáng)的圖像梯度分布稀疏性來(lái)有效地估計(jì)圖像的偏場(chǎng)信息。具體來(lái)講,本文的研究和貢獻(xiàn)主要有以下幾點(diǎn):
(1)提出了一個(gè)圖像管狀結(jié)構(gòu)、細(xì)節(jié)分解方法,并將其成功地應(yīng)用于眼底圖像的降噪任務(wù)。該方法利用OLSF有效地提取特殊管狀結(jié)構(gòu)特征,例如局部血管的方向、尺度等等,然后利用這些特征區(qū)分血管結(jié)構(gòu)信息和背景細(xì)節(jié)信息,最終在降低圖像中的噪聲的同時(shí)極大的保留血管結(jié)構(gòu)。大量的手工圖像和視網(wǎng)膜圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表
4、面,在保留對(duì)比度較低的細(xì)血管的效果上,該方法要優(yōu)于經(jīng)典的BF方法。此外,該方法不僅為分解視網(wǎng)膜圖像中的血管結(jié)構(gòu)提供了可行性,并且在其他包含小尺度的、低對(duì)比度的管狀結(jié)構(gòu)的圖像上同樣有效,為下一步的管狀結(jié)構(gòu)、紋理分解工作提供了基礎(chǔ)。
(2)提出了一個(gè)圖像管狀結(jié)構(gòu)、紋理分解方法,能夠有效地分解圖像的管狀和紋理細(xì)節(jié)信息。該方法基于BF框架,融合了PS算子和提出的OLSF。其中,PS算子利用每個(gè)像素的局部統(tǒng)計(jì)特征來(lái)定義該像素的紋理特征,
5、具有很好的圖像的結(jié)構(gòu)和紋理細(xì)節(jié)分解效果。大量的視網(wǎng)膜圖像和自然圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用PS算子和OLSF定義BF的濾波核,能夠在消除紋理信息的同時(shí)有效地保護(hù)管狀結(jié)構(gòu),且其效果要優(yōu)于經(jīng)典的BF和BTF圖像分解方法。
(3)提出了圖像結(jié)構(gòu)、紋理和偏場(chǎng)協(xié)同分解的模型,并在圖像管狀結(jié)構(gòu)、紋理分解的基礎(chǔ)上加入了圖像偏場(chǎng)的估計(jì),提出了圖像協(xié)同分解模型的實(shí)現(xiàn)方法。本文利用了圖像梯度分布的稀疏性估計(jì)圖像偏場(chǎng)信息,同時(shí)結(jié)合管狀結(jié)構(gòu)-紋理濾波分解
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于圖像結(jié)構(gòu)紋理分解的車(chē)牌定位方法研究.pdf
- 基于圖切分優(yōu)化的彩色紋理協(xié)同分割方法研究.pdf
- 圖像的協(xié)同分割理論與方法研究.pdf
- 紋理圖像的結(jié)構(gòu)提取方法研究.pdf
- 基于圖像結(jié)構(gòu)-紋理分解的醫(yī)學(xué)圖像去噪算法的研究.pdf
- 面向圖像多源屬性的協(xié)同分割方法研究.pdf
- 基于相位場(chǎng)模型的紋理圖像分割方法研究.pdf
- 基于散射分解和圖像紋理特征的極化SAR圖像分類(lèi).pdf
- 圖像協(xié)同分割技術(shù)算法研究.pdf
- 基于圖像結(jié)構(gòu)-紋理分解算法的研究及其在圖像分割中的應(yīng)用.pdf
- 圖像紋理局部結(jié)構(gòu)分析及其分類(lèi)方法研究.pdf
- 基于顏色和紋理的圖像檢索方法研究.pdf
- 基于協(xié)同分割技術(shù)的圖像檢索.pdf
- 徑向熱管換熱器強(qiáng)化傳熱的場(chǎng)協(xié)同分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化.pdf
- 基于變分分解的偏振圖像紋理提取研究.pdf
- 紋理圖像中重復(fù)紋理元素提取方法研究.pdf
- 圖像的卡通紋理分解及其應(yīng)用研究.pdf
- 卡通紋理分解和全變分正則化圖像恢復(fù)研究.pdf
- 多菌種協(xié)同分解中低品位磷礦的作用機(jī)理研究.pdf
- 圖像紋理的特征提取和分類(lèi)方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論