大幅图像的分块细化加速算法
一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法
一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法王书民;张爱武;胡少兴;段乙好;孙卫东【摘要】具有色彩还原特性的Retinex算法,可以实现图像对比度、亮度提高及色彩还原;但是增强后的图像色彩饱和度下降严重,色彩失真,其关键在于光照分量的估计失真.针对上述问题,提出了基于全局光照和局部光照细分的Retinex增强算法,实现了图像光照分量的精确计算;并通过实验证明增强后的图像在提高亮度突出细节的同时,最大程度保持了原来的真实色彩.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)034【总页数】5页(P100-104)【关键词】Retinex算法;全局光照;局部光照;色彩还原【作者】王书民;张爱武;胡少兴;段乙好;孙卫东【作者单位】中国地震局地震预测研究所,北京100036;首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;北京航空航天大学机械及自动化学院,北京100083;首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;清华大学电子工程系,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP391.41基于Retinex的图像增强技术在高动态范围图像增强及雾天退化图像增强等方面具有广泛应用，已经成为图像增强领域的热点。
Retinex［Retina(视网膜)与Cortex(大脑皮层)的缩写］，是关于人眼感知对象色彩和亮度变化的模型。
与传统的图像增强算法相比，如直方图均衡化、Gamma变换等，Retinex图像增强算法具有全局和局部动态范围压缩，色彩恒常及色彩保真等特性［1］。
国内外学者在Retinex图像增强方面做了大量研究，比较经典的算法有中心环绕 Retinex算法(SSR)［2］，多尺度 Retinex 算法(MSR)［3，4］及具有色彩还原特性的Retinex 算法(MSRCR)［5—7］等，针对 MSRCR 算法在图像增强后存在饱和度降低，图像趋于灰化等问题，提出了基于全局光照估计和局部光照细分的Retinex 图像增强算法，实验证明该算法在保留图像细节，提高图像对比度、亮度的同时，色彩保真方面也具有明显改善。
GPU加速的图像实时分形编码
GPU加速的图像实时分形编码孙冬;高清维;卢一相;竺德【摘要】Fractal image encoding can provide a high compression ratio with a high reconstructed image quality, but it suffers from long encoding time, so it is difficult to promote. A new scheme based on image-fractal ( FW) encoding was proposed. Under the CUDA specification, GPU was used to search the best match parent-tree for each sub-tree parallel. Experiment results proved that the scheme could magnificently reduce encoding time to milliseconds-level with maintaining the reconstructed quality and the requirements of real-time was satisfied.%图像分形编码压缩率大且质量较高，但实时性不好，因此难以推广应用。
提出使用GPU对编码进行加速的方案。
以图像FW算法为基础，在CUDA规范下，使用GPU并行地对图像中所有的待编码子树同时进行最优父树搜索。
实验表明，该文编码方案在保持原有算法图像解码质量的情况下，可将编码时间缩短至毫秒级，满足了实时性的要求。
【期刊名称】《安徽大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】6页(P50-55)【关键词】分形编码;图形处理器;计算统一设备架构;实时性【作者】孙冬;高清维;卢一相;竺德【作者单位】安徽大学电气工程与自动化学院，安徽合肥 230601;安徽大学电气工程与自动化学院，安徽合肥 230601;安徽大学电气工程与自动化学院，安徽合肥 230601;安徽大学电气工程与自动化学院，安徽合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TP391作为新一代的图像压缩技术，分形编码自20世纪80年代提出以来，由于具有极高的压缩比和较好的解码质量，引起了人们的广泛关注.然而分形编码时间过长是其固有的缺点，这也限制了它的推广和应用.为减少编码时间，近30年来许多学者对此开展了深入研究［1－3］，他们的工作主要集中于:如何在不明显降低图像解码质量的基础上，尽可能地减少待搜索父块的数量.在已经提出的诸多改进方案中，以Davids的工作最为出色，他提出的小波域分形(wavelet－fractal，简称FW)编码算法［1］能够极大地缩短编码时间，而且解码图像质量更高.虽然后人对FW编码方案又进行了许多改进，但编码时间距实时化仍有约2个数量级的差距.现代处理器的架构已经将并行计算作为提高性能的一个最重要途径.高性能的CPU 由于很难克服提高时钟频率后的散热问题，转而使用增加运算核心的方法来加速.作为CPU的协处理器，图形处理器(graphics processor unit，简称GPU)的计算能力在近年内以远超摩尔定律的速度爆炸性增长.据报道2013年nVidia公司基于开普勒架构GK110核心的GTX Titan型GPU单精度浮点运算峰值速度达每秒4.5万亿次，拥有2 688个流处理单元，由71亿个晶体管组成，而热设计功耗仅为250 W.由于GPU拥有CPU所不具有的超密集高并行的计算特点，将GPU用于非图形领域的通用科学计算逐渐成为人们关注的热点，具有重要的理论意义和应用价值［4－7］.受此启发，作者将GPU应用到图像分形编码中，以寻求一种高实时性的编码方案.1 FW编码原理Barnsley认为，自然界的图像具有局部自相似性［8］.Jacqain根据这一假设，把图像描述成一个带灰度映射的局部迭代函数系统(local iterated function system with gray level maps，简称LIFSM)的吸引子.文献［9－10］中给出了LIFSM的编码原理，将图像分割成若干不重叠的块，并为每个块寻找一个与其相似的父块及对应的映射关系.由于空域中大小为2J×2J的块交流成分在小波域中近似地对应为根在第J级子带上的小波树SJ，因此，当空域中的两个块具有相似性时，它们在小波域中所对应树的各级数据之间也具有相似性，并且这种相似性是一致的(空域块的自相似性和相应小波域中树的自相似性请参见图1，图1b中，每棵树由3个方向的分支组成).Davis根据这一事实，把LIFSM编码引入小波域，提出了FW编码算法，将空域中块的相似性用小波域中树的相似性来近似等价.与LIFSM编码相比，FW编码算法能够极大地缩短编码时间，而且解码图像的视觉质量也更高.图1 自相似性Fig.1 Self-similarity对图像作小波变换.设是根在第J级子带(m，n)处的树，FW编码算法将为每棵树找出一棵根在第J+1级子带(u，v)处的父树，使得在收缩变换A、仿射变换及对比度变换下，与在MSE意义下误差最小，即取最小值.当树和充分相似时，二者之间的误差e近似为0.此时(1)式可写为其中:代表树在第 j级子带上的数据，它由 3 个 2J－j× 2J－j大小的数据块组成;Lm，n为仿射变换，其对树上的数据进行逐层的变换，一般地，Lm，n限定为文献［11］所限定的8种特殊变换之一;A为收缩算子，它使树损失掉第1级子带上3个高频方向的数据，也即下降一级分辨率.省略位置下标，收缩算子A满足gm，n为对比度变换因子，定义为其中:Cov为协方差运算.因为FW编码是有损的，所以为了能够在编码时对图像质量进行控制，可以对(1)式中的误差e设定上限阈值E，并且规定当e＞E时，不再对树进行FW码的近似存储，而是直接储其小波系数.显然，当E充分大时，FW编码将退化为小波编码，但是编码时间不会减少，因为最优父树的搜索是必需的.FW的解码是逐级迭代完成的.因为根在第J+1级子带(u，v)处的父树与根在第J级子带(m，n)处的子树具有相似性，因此可以使用下式从父树中恢复子树数据J次迭代后，解码完成.对树的存储可以用对其 FW 码的存储来近似，这就是小波域分形编码的原理.2 并行化算法计算统一设备架构(compute unified device architecture，简称CUDA)是通用GPU计算的一种技术规范，由NVidia公司于2007年提出.与传统的通用GPU计算方式不同，在CUDA规范下，用户可以用C或其他语言进行自由的GPU编程，而不再需要调用图形API.CUDA程序由在CPU上执行的Host部分和在GPU上执行的Device部分共同组成，其中，Host部分主要负责Host端资源(内存)的分配与释放、Device端资源(全局显存、纹理显存、共享显存、寄存器)的分配与释放、内存与显存之间数据的I/O;Device部分主要负责显存中数据的计算、计算线程的同步.在Device中执行的代码称为内核(Kernal).基于CUDA的GPU编程模型如图2所示.图2 基于CUDA的GPU编程模型Fig.2 The GPU programming model based on CUDA从图2可知，Device部分数据并行处理在逻辑上是由众多的线程(Thread)共同完成的，这些线程将各自处理显存中数据的一小部分.CUDA中的线程是分级组织的:多个线程可以组成一个块(Block)，多个块又可以组成一个网格(Grid).一般情况下，一个网格就代表一个计算任务.因为网格和块可以在程序中定义成一维或多维(网格最多可定义为二维，块最多可定义为三维)，所以在实际编程中，可根据需要对计算任务进行自由的切割以方便程序的编写.由FW编码原理可知，对图像进行编码的实质是为每棵根在第J级子带处的子树搜索一棵与其最为相似的父树.为了加速这一过程，可以使用并行的方法，为所有的子树同时进行最优父树搜索.根据CUDA编程模型，作者提出的并行化的FW编码算法如图3所示.图3 并行FW编码算法Fig.3 The parallelized version of FW encoding algorithm在图3中，每个子树的编码过程都由一个Device线程进行处理.因为每个GPU核心只能同时运行一个线程，所以GPU核心数量N越大，线程运行的并发性就越好，总的编码速度也就越快.可以证明，若一个算法中有P部分(0≤P≤1)可以做并行处理时，理想情况下的加速比为在FW编码中，因为小波变换部分的计算量远小于编码部分，所以P≈1，此时加速比可接近最大值N.考虑到当今的主流GPU都具有数量众多的核心，所以当使用GPU代替CPU进行编码时，性能会有本质上的提升.3 实验为验证该文算法的正确性和有效性，使用一幅512×512的标准测试图像“Lena”，分别用CPU和GPU对其进行FW编码和解码，并对解码图像和编码时间进行对比.其中FW编码算法中的小波变换部分采用“sym4”小波，作4级变换，分形编码部分误差阈值E=200.程序开发环境为Visual C++2005，软件运行环境为32位Windows 7，内存为4 GB.图4给出了分别使用CPU和GPU对测试图像进行编码后的解码图像(50%的比例显示)，其中PSNR=32.69.图4 FW解码图像Fig.4 FW decoded images由图4可知，采用GPU的解码图像和CPU的解码图像是一致的，这证明了GPU 编码的正确性.表1给出了不同规格GPU对测试图像进行编码的时间，并与CPU 的编码时间进行对比.其中编码时间的计算从小波变换之后开始到FW码由显存拷贝回内存后结束，运行10次取最小值;CPU的计算时间为仅使用1颗核心时的结果.表1 GPU与CPU的FW编码时间对比Tab.1 The comparison of FW encoding time between GPU and CPU处理器种类处理器型号核心数主频/GHz 编码时间/s 加速比CPU Intel E5300 2 2.53 14.945 1.00 GPU nVidia 9600 GT 64 1.62 0.640 23.35 GPU nVidia 9800 GT 112 1.50 0.409 36.51 GPU nVidia GTX260 192 1.24 0.292 51.18 GPU nVidia GTX460 336 1.35 0.171 88.36由表1可见，采用GPU的编码时间远小于CPU的编码时间，因此采用GPU进行FW编码是快速有效的，且具有较高的实时性.4 结束语借助于GPU强大的计算能力，作者所提出的并行FW编码方案可以在不降低图像质量的情况下，大幅减少编码所需的时间，实现了图像分形编码的实时化，具有重要的实用价值.参考文献:［1］Davis G.A wavelet－based analysis of fractal image compression ［J］.IEEE Trans on Image Processing，1998，7(2):141－154.［2］Hyun J，Lickho S.A spectrum－based searching technique for the most favorable section of digital music［J］.IEEE Trans Consumer Electronics，2009，55(4):2122－2126.［3］Lv J，Ye Z X，Zou Y R.Huber fractal image coding based on a fitting plane［J］.IEEE Trans on Image Processing，2013，22(1):134－145.［4］冯娜.基于GPU的档案数据库应用研究［J］.武汉理工大学学报，2011，33(6):148－151.［5］Chen Y W.Fast virus signature matching based on the high performance computing of GPU［C］∥IEEE International Conference on Communication Software and Networks，2010:513－515.［6］杨正龙，金林，李蔚清.基于GPU的图形电磁计算加速算法［J］.电子学报，2007，35(6):1056－1060.［7］马巍巍，孙冬，吴先良.基于GPU的高阶辛FDTD算法的并行仿真研究［J］.合肥工业大学学报:自然科学版，2012，35(7):926－929.［8］Barnsley M F，Sloan A D.A better way to compress images byte ［M］.McGraw－Hill:Inc Hightstown NJ USA，1988:215－223.［9］Jacqain A E.A novel frctal block－coding technique for digital image ［C］∥IEEE International Co nference on Acoustics，Speech，and Signal Processing，1990:2225－2228.［10］Wohlberg B，Jager B D.A review of the fractal image coding literature［J］.IEEE Trans on Image Processing，1999，8(12):1716－1729. ［11］赵健，雷蕾，蒲小勤.分形理论及其在信号处理中的应用［M］.北京:清华大学出版社，2008:57－75.。
如何优化图形处理以提升软件性能
如何优化图形处理以提升软件性能引言随着计算机图形技术的不断进步，图形处理在软件开发中扮演着愈发重要的角色。
然而，随之而来的性能问题也成为了开发者们头疼的难题。
本文将从多个角度分析如何优化图形处理以提升软件性能。
一、算法优化在图形处理中，算法优化是提升性能的关键。
通过改进算法，减少不必要的计算，可以有效地提高图形处理的速度和效果。
以下是一些常用的算法优化方法：1. 图像压缩图像压缩可以减少处理的数据量，从而提升处理速度。
常用的图像压缩算法包括JPEG、JPEG2000和WebP等。
根据图像的特点选择合适的压缩算法，可以显著提升软件性能。
2. 并行计算利用并行计算的特性，可以将图形处理任务分解成多个子任务并行执行，提高处理速度。
常用的并行计算方法包括多线程、多进程和GPU加速等。
开发者可以根据具体情况选择最适合的并行计算方案。
3. 数据结构优化合理的数据结构可以提高图形处理的效率。
例如，使用合适的数据结构来存储和操作图像数据，可以减少访问时间和内存占用。
常用的数据结构优化方法包括kd树、四叉树和哈希表等。
二、资源管理图形处理通常需要大量的资源，包括内存、带宽和计算能力等。
合理管理这些资源可以提高软件性能。
以下是一些资源管理的技巧：1. 内存管理合理分配和释放内存是提升性能的重要环节。
优化内存分配方式，避免频繁申请和释放内存，可以减少内存碎片，提高内存利用率。
同时，合理选择数据结构和算法，减少内存占用，也是优化的一种手段。
2. 带宽利用图形处理中，对数据的传输和存储往往需要大量的带宽。
优化数据传输方式，避免不必要的数据复制和传输，可以减少带宽占用，提高传输效率。
同时，合理使用缓存技术，减少IO操作次数，也是提升性能的一种方法。
3. 计算资源管理合理分配和利用计算资源，可以提高图形处理的效率和速度。
利用线程池、任务队列等技术，管理计算资源的调度和分配，可以充分利用系统的多核能力，提高并发处理能力。
三、预处理与优化在图形处理中，预处理和优化是提升性能的关键。
基于SCC映射的彩色图像分块压缩加密算法
基于SCC映射的彩色图像分块压缩加密算法
张昊;王晓庆;谢红薇;刘雨心
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2022(43)7
【摘要】为解决传统的一维混沌映射由于吸引子结构单一而面临的安全问题,提出一种耦合Sine映射和Cubic映射的混沌系统。
通过单一映射的控制参数进行相互耦合,使系统的状态信号发生较大的变化;压缩感知针对所提出的耦合Sine-Cubic 混沌映射,分析其在混沌性和随机性方面的性能,表明其优于现有的一些2D混沌系统,具有更高安全性能;基于该系统良好的密码学特性,结合分块压缩感知技术和按行扩散的方法,设计图像加密和压缩算法。
通过对加解密及压缩结果的实验分析,得出该算法在随机性、敏感性、抗干扰性和抗攻击性等多个方面具有良好性能,安全性和鲁棒性高。
【总页数】9页(P1801-1809)
【作者】张昊;王晓庆;谢红薇;刘雨心
【作者单位】太原理工大学信息与计算机学院;太原理工大学软件学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于Lorenz映射和Logistic映射的图像分块加密算法
2.基于混沌随机分块与Arnold变换的彩色图像加密算法研究
3.基于混沌随机分块与Arnold变换的彩色
图像加密算法研究4.基于分块置乱与扩散的分数阶混沌彩色图像加密算法5.基于DHIM映射和分块置乱的彩色图像加密算法
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图像处理中的图像分割算法改进方法
图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。
对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。
然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。
为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。
本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。
一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。
该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。
该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。
然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。
为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。
通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。
2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。
采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。
3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。
这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。
二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。
深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。
然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。
图像增强算法（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）
图像增强算法（直⽅图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）⼀、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对⽐度、饱和度、⾊调等进⾏调节，增加其清晰度，减少噪点等。
图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，⽐如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为⾼通滤波器，当然增强⼀副图像是为最后获取图像有⽤信息服务为主。
⼀般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对⽐度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进⾏卷积、⼆值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进⾏实现，后续将针对此⽅⾯内容进⾏专题实验，列举其应⽤场景和处理特点。
本⽂章是⼀篇综合性⽂章，算是⼀篇抛砖引⽟的⽂章，有均衡化、提⾼对⽐度、降低对⽐度的算法。
1.1 基于直⽅图均衡化的图像增强图像对⽐度增强的⽅法可以分为两种：直接对⽐度增强⽅法，间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是常见的间接对⽐度增强⽅法。
直⽅图拉伸是利⽤对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，扩⼤前景和背景灰度的差别，这种⽅法可以通过线性和⾮线性的⽅法来实现，其中ps中就是利⽤此⽅法提⾼对⽐度；直⽅图均衡化则是利⽤累积函数对灰度值进⾏调整，实现对⽐度的增强。
直⽅图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从⽐较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的⾮线性拉伸，重新分配图像像素值。
算法应⽤场景：1、算法的本质是重新分布图像的像素值，增加了许多局部的对⽐度，整体的对⽐度没有进⾏太⼤改变，所以应⽤图像为图像有⽤数据的对⽐度相近是，例如：X光图像，可以将曝光过度或曝光不⾜照⽚进⾏更好的显⽰，或者是背景及前景太亮或太暗的图像⾮常有⽤。
2、算法当然也有缺点，具体表现为：变换后的图像灰度级减少，某些细节减少；某些图像有⾼峰值，则处理后对⽐度不⾃然的过分增强。
算法实现特点：1、均衡化过程：直⽅图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的⼤⼩关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依旧较暗，只是对⽐度增加，不能明暗颠倒；保证像素映射函数的值域在0和255之间。
基于K均值聚类的彩色图像快速分割方法
计算机与数字 工程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ＆ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
总第 ２ ８ ６ 期 ２ ０ １ ３ 年第 ８ 期
基 于 Ｋ 均 值 聚 类 的彩 色 图像 快 速 分 割 方 法
ｔ ｏ ｒ ｙ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ．
Ｋｅ ｙ Ｗ ｏｒ ｄｓ Ｋ— ｍｅ ａ ｎ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇｅ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ，ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｅ ｓ ，ｌ ｏ ｏ ｋ ｕｐ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ Ｃｌ ａ ｓ ｓ Ｎ帅 ｂ ｅ ｒ ＴＰ３ ９ ］
产 生 了 较好 的分 割 结 果 。 关键词 Ｋ均 值 聚类 ；彩 色 图像 分 割 ；图 像 分 块 ； 查 找 表
ＴＰ ３ ９ １ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ — ９ ７ ２ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ８ ． ０ ３ ７
中图分类号
Ｆａ ｓ ｔ Ｃｏ ｌ ｏ ｒ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｓｅ ｇ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ Ｃｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＣＡＩ Ｚｈｉ ｈ ｕ ａ
蔡 志 华
（ 中南 民族大学计算机科学学院 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ４ ）
摘
要
为克服 Ｋ均值聚类算法 大幅图像分割时运算代价太大 、 耗时长等问题 ， 论文在 Ｋ均值聚类算法的基础上 ， 结合块矩阵 、 查找表
视频图像增强算法研究与实现
视频图像增强算法研究与实现摘要：视频图像增强算法是计算机视觉领域的一个重要研究课题。
市面上的视频数据质量参差不齐，对于一些模糊、噪声较多的视频图像，采用增强算法可以提高其可视性和质量。
本文通过研究和实现多种视频图像增强算法，探讨了它们的特点、优缺点以及适用场景。
1. 引言视频是日常生活中最常见的多媒体数据之一，它包含了大量的图像信息。
然而，由于各种因素影响，导致视频图像的质量参差不齐，例如光线条件、拍摄设备等。
因此，视频图像增强算法就显得尤为重要。
它可以提高图像的亮度、对比度、锐度等，使图像更加清晰、易于观看。
2. 常见的视频图像增强算法2.1 直方图均衡化算法直方图均衡化算法是一种常用的图像增强算法。
该算法通过对图像的像素进行统计，调整像素的灰度级别，增加整体对比度和亮度。
然而，直方图均衡化算法在处理过程中容易引起图像的过亮或过暗问题，对于一些具有复杂光照条件的视频，效果并不理想。
2.2 增强型自适应直方图均衡化算法为了解决直方图均衡化算法的问题，一种改进的增强型自适应直方图均衡化算法被提出。
该算法利用图像的局部信息，对图像进行分块处理，使得每个分块的像素灰度级别均匀分布。
这种算法可以提高图像的细节，并且对于光照变化较大的视频具有较好的适应性。
2.3 双边滤波算法双边滤波算法是一种基于像素相似性的图像增强算法。
该算法通过考虑空间距离和像素灰度之间的关系，对图像进行平滑处理，并保留边缘信息。
双边滤波算法可以有效地减少图像噪声，提高图像的视觉质量。
然而，该算法的计算复杂度较高，对实时性要求较高的视频处理场景不太适用。
2.4 图像超分辨率算法图像超分辨率算法是一种通过使用低分辨率图像和其他信息恢复出高分辨率图像的方法。
这种算法可以大幅度提升图像的清晰度和细节。
对于一些需要放大显示的视频图像，图像超分辨率算法能够得到较好的效果。
然而，算法本身的复杂性较高，计算开销较大。
3. 算法实现与实验分析本文采用Python语言实现了上述几种视频图像增强算法，并进行了一系列实验验证。
图像重建的分块迭代算法
三. 图像重建的分块迭代算法
由于CT探头视野宽度不足可引起投影数据被截断。对截断的投影作FBP图像重建可产生 严重截断膺像。文献[21]提出了抑制截断膺像的迭代算法。对上述迭代算法稍加改造，可得
-2-
到分块迭代算法。分块迭代算法适用于投影数据未被截断的情况。下面详细讲述分块迭代
N
∑ 运算Ti 切除感兴趣区域以外的图像；(5)合并分块，即 i=1 的运算。利用式(24)，式(23)可
改写成
( ) X (n) = KX (n−1) + R p − X (n−1)
(25)
式(2)和式(25)构成分块迭代算法。式(25)同式(8)非常相似。式(25)中仅在第一项中多了 分块投影重建算子 K ，它是该算法的关键。
妨利用分块算子Ti 切去 ROIi 以外的图像得到在第 i 块感兴趣区域内图像
X
(1 )
i
=
Ti
X
d
(15)
再将所有分块区域上的图像拼接起来可得到一个总的图像
N
∑ X (1) =
X
ห้องสมุดไป่ตู้
(1)
i
i=1
(16)
以上给出了分块迭代算法的步骤。合并以上步骤，并用 X (0) 取代式(10)中的 X 得
∑ ( ) N
分块迭代的关键是将感兴趣区域iroi以外的区域上的图像重新投影12再从测量投影数据中减去重新投影得到两者的差d13再将此进行图像重建得到对应图像的差d14值得一提此差含义与式5不同
图像重建的分块迭代算法
赵双任1，扬新铁2
1 多伦多 DTI 成像行 2 西北工业大学
X (1) = Ti R p − P (I − Ti ) X (0)
图像编码中的块匹配算法原理与应用(九)
图像编码是图像处理中的一个重要技术，它通过对图像进行压缩，实现图像的储存和传输。
而其中的块匹配算法则是图像编码中的一个重要环节。
本文将从块匹配算法的原理与应用两个方面，阐述图像编码中的这一关键技术。
一、块匹配算法的原理块匹配算法是一种基于灰度相似性的图像处理算法，通过将图像分割成小块，并在目标图像中寻找与源图像块最为相似的块，从而实现图像的压缩。
块的分割块匹配算法中的第一步是将图像进行分块。
分块的大小可以根据具体应用进行设置，常见的块大小有8x8、16x16等。
通过将图像分块可以减小计算量，提高算法效率。
块的相似性度量在分块后，我们需要计算源图像块和目标图像块的相似性度量。
目前，常用的相似性度量方法有均方误差（MSE）和结构相似性（SSIM）等。
其中，均方误差是一种常见的度量方法，它通过计算源图像块和目标图像块的像素差值的平方和，来衡量两者之间的差异。
块的搜索和匹配在计算出相似度后，接下来的任务是在目标图像中寻找与源图像块最为相似的块。
常见的块搜索方法有全搜索法、三步搜索法和快速全局搜索法等。
全搜索法是一种最简单的搜索方法，它需遍历目标图像中的所有块，并计算每个块与源图像块的相似度，从而找到最相似的块。
而三步搜索法则通过设置步长，在目标图像中进行搜索，从而降低搜索复杂度。
二、块匹配算法的应用块匹配算法在图像编码中有广泛的应用。
下面将介绍它在JPEG和编码中的具体应用。
JPEG编码中的块匹配算法应用在JPEG编码中，块匹配算法主要用于基于DCT变换的压缩过程中。
将图像分块后，每个块通过DCT变换得到频域系数，然后通过量化和熵编码进一步压缩。
在这一过程中，块匹配算法用于选择合适的量化表和最佳匹配块，从而提高压缩效率。
编码中的块匹配算法应用在编码中，块匹配算法主要用于运动估计和补偿过程中。
运动估计和补偿是视频编码的核心技术，它通过预测未来帧的内容，从而减少视频帧的冗余信息。
块匹配算法在运动估计中用于寻找最佳匹配块，从而实现运动补偿，进一步提高压缩率和视频质量。
sd放大算法 分块接缝
sd放大算法分块接缝以SD放大算法为标题，我们将介绍分块接缝算法的原理和应用。
一、引言SD放大算法（Seam Carving）是一种图像缩放算法，通过删除或插入最佳路径上的像素来调整图像的尺寸，而不会导致图像内容的失真。
分块接缝（Seam Carving with Blocks）是SD放大算法的一种变体，它将图像分成多个块，并在块之间进行接缝处理，以实现更加平滑的缩放效果。
二、SD放大算法原理1. 能量计算SD放大算法首先通过计算每个像素的能量值来确定最佳路径。
能量值衡量了像素与周围像素的差异，可以用于确定哪些像素应该被删除或插入。
2. 最佳路径选择根据能量值，算法选择一条从上到下或从左到右的最佳路径，该路径上的像素将被删除或插入。
最佳路径选择时，算法考虑到像素的能量以及路径上相邻像素的能量。
3. 路径调整为了保持图像的内容完整，算法会对最佳路径进行调整，以避免删除或插入重要的图像内容。
调整路径时，算法考虑到像素能量和路径上的像素差异。
4. 像素删除或插入算法根据最佳路径删除或插入像素。
删除像素时，算法将路径上的像素删除，并将路径上相邻像素连接起来。
插入像素时，算法将路径上的像素复制，并将其插入到路径中。
三、分块接缝算法原理分块接缝算法在SD放大算法的基础上引入了块的概念，将图像分成多个块，并在块之间进行接缝处理。
1. 块的划分分块接缝算法将图像划分成多个块，每个块包含若干个像素。
划分块的大小可以根据需要进行调整。
较大的块可以保留更多的图像细节，但可能导致图像内容的扭曲。
2. 接缝处理在块之间进行接缝处理时，算法考虑到块的边缘像素和接缝线上相邻像素的能量。
接缝处理可以通过删除或插入像素来调整块的大小，以实现更加平滑的缩放效果。
3. 块的调整为了保持图像的内容完整，算法会对块的大小进行调整。
调整块的大小时，算法考虑到块的能量以及块边缘像素和接缝线上相邻像素的差异。
四、分块接缝算法应用分块接缝算法在图像编辑和图像压缩等领域有着广泛的应用。
图像分割算法的原理与效果评估方法
图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。
图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。
一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。
以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。
它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。
该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。
2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。
优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。
3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的方法包括区域生长、分裂合并等。
该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。
优点是在复杂背景下有较好的分割效果。
4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。
常用的方法包括图割算法和分割树算法等。
该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。
该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。
二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。
以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。
它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。
图像细化（骨架化）算法分析
图像细化（⾻架化）算法分析图像细化（⾻架化）算法分析图像的细化是模式识别中很重要的⼀个技术，指的是将原本"臃肿"的像素简化为单像素相连接的⼆值图像（即类似⾻架的概念），细化的好坏直接影响到后⾯识别匹配的效率。
摘⾃某⽂章的话，细化就是经过⼀层层的剥离，从原来的图中去掉⼀些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的⾻架。
⾻架，可以理解为图象的中轴，例如⼀个长⽅形的⾻架是它的长⽅向上的中轴线；正⽅形的⾻架是它的中⼼点；圆的⾻架是它的圆⼼，直线的⾻架是它⾃⾝，孤⽴点的⾻架也是⾃⾝。
下⾯先介绍经典的Zhang并⾏快速细化算法：设p1点的⼋邻域为：【 p9 p2 p3p8 p1 p4p7 p6 p5 】（其中p1为⽩点，如果以下四个条件同时满⾜，则删除p1，即令p1=0）其中迭代分为两个⼦过程：过程1 细化删除条件为：（1）、2 < =N(p1) <= 6， N(x)为x的8邻域中⿊点的数⽬（2）、A(p1)=1, A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数（背景⾊：0）（3）、p2*p4*p6=0（4）、p4*p6*p8=0如果同时满⾜以上四个条件则该点可以删除（赋值为0）。
过程2 细化删除条件为：（1）、2 < =N(p1) <= 6， N(x)为x的8邻域中⿊点的数⽬（2）、A(p1)=1, A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数（背景⾊：0）（3）、p2*p4*p8=0（4）、p2*p6*p8=0如果同时满⾜以上四个条件则该点可以删除。
代码如下：A.m1 function n=A(temp,i,j)2 %0->1的数⽬3 shuzu=[temp(i,j),temp(i-1,j),temp(i-1,j+1),temp(i,j+1),temp(i+1,j+1),temp(i+1,j),temp(i+1,j-1),temp(i,j-1),temp(i-1,j-1)];4 n=0;5for i=2:86if shuzu(i)==0&&shuzu(i+1)==17 n=n+1;8 end9 end主函数代码：1 test=input('Please input a digits image:','s'); %输⼊图像2 x=imread(test);3if ~isbw(x)4'请确保输⼊图像为⼆值化图像！';5else6 [height,width]=size(x);7 mark=1;8 % temp=zeros(height+2,width+2);9 % temp(2:height+1,2:width+1)=x(:,:);10 temp=x;11 imshow(temp);12while mark==113 mark=0;1415for i=2:height-116for j=2:width-117 condition=0;18 %判断P(r,c)是否为可细化像素19if temp(i,j)==120 n=0;21for ii=-1:122for jj=-1:123 n=n+temp(i+ii,j+jj);24 end25 end26if (n>=3 && n<=7)27 condition=condition+1;28 end29if A(temp,i,j)==130 condition=condition+1;31 end32if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i+1,j)==033 condition=condition+1;34 end35if temp(i,j+1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==036 condition=condition+1;37 end38if condition==439 mark=1;40 temp(i,j)=0;41 end42 end43 end44 end45 figure;imshow(temp);464748for i=2:height-149for j=2:width-150 condition=0;51 %判断P(r,c)是否为可细化像素52if temp(i,j)==153 n=0;54for ii=-1:155for jj=-1:156 n=n+temp(i+ii,j+jj);57 end58 end59if (n>=3 && n<=7)60 condition=condition+1;61 end62if A(temp,i,j)==163 condition=condition+1;64 end65if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i,j-1)==066 condition=condition+1;67 end68if temp(i,j-1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==069 condition=condition+1;70 end71if condition==472 mark=1;73 temp(i,j)=0;74 end75 end76 end77 end78 figure;imshow(temp);79 end80 end结果：。
图像处理技术中的图像分块与拼接方法
图像处理技术中的图像分块与拼接方法图像分块与拼接是一种常见的图像处理方法，它可以将一幅图像分割成多个小块，在处理和传输过程中更加高效地处理图像。
本文将介绍图像分块与拼接的原理和常用方法。
图像分块是将一幅图像划分为一定大小的块的过程，每个块在图像上是连续的，并且没有重叠。
图像分块的目的是为了更好地处理大型图像，可以提高算法的运行效率以及减少处理和传输过程中的存储空间。
常用的图像分块方法有两种：固定大小和自适应大小。
固定大小的图像分块方法是将图像平均划分为相同大小的块。
例如，如果一幅图像的尺寸是M×N，而块的大小为m×n，那么图像将被分为(M/m)×(N/n)个块。
这种方法简单直接，但在处理不规则的图像时可能会导致信息的丢失。
自适应大小的图像分块方法是根据图像的内容和特征来划分不同大小的块。
例如，可以根据图像的边缘检测结果来决定分块的位置，边缘部分更可能是图像的显著特征，因此可以将其分块处理。
这种方法能够更好地保留图像的细节信息，但计算复杂度相对较高。
图像拼接是将多个小块重新组合成一幅完整的图像的过程。
图像拼接的目的是恢复原始图像的完整性，使得处理后的图像可以更好地显示和分析。
常见的图像拼接方法有两种：重叠区域法和无重叠区域法。
重叠区域法是在拼接过程中，将相邻块的一部分区域进行重叠，通过图像的亮度和颜色分布来进行补偿和平滑处理。
这种方法能够更好地消除拼接处的不连续性，但在处理复杂纹理和细节的图像时可能会引入伪影。
无重叠区域法是将相邻块直接拼接在一起，不进行重叠处理。
这种方法简单快捷，但在处理纹理丰富和细节信息丰富的图像时可能会导致明显的不连续性。
除了以上提到的方法，还有一些高级的图像分块与拼接方法，如基于特征的分块与拼接、基于深度学习的分块与拼接等。
这些方法通过利用图像自身的特征和结构信息，能够更好地实现图像的分块和拼接，提高图像处理的效果和质量。
总之，图像分块与拼接是图像处理中常用的方法之一，对于大型图像的处理和传输具有重要意义。
数字图像处理算法中的细节增强
数字图像处理算法中的细节增强数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行处理和改进的过程。
其中，细节增强是一种常见且重要的处理方式，旨在突出图像中的细节信息，提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍数字图像处理算法中的细节增强方法以及它们的原理和应用。
一、直方图均衡化（Histogram Equalization）直方图均衡化是一种广泛应用于图像增强的方法。
其基本原理是通过重新分布图像中像素的灰度级，使得图像中的灰度值按照均匀分布的方式出现，从而增加图像的对比度并凸显细节。
具体来说，直方图均衡化分为以下几个步骤：1. 计算图像的直方图，即每个灰度级出现的次数；2. 计算图像的累积直方图，即每个灰度级出现的累积次数；3. 根据累积直方图以及图像的最大最小灰度级，重新分布像素的灰度级；4. 更新图像的像素值，使得图像的灰度级按照均衡化的直方图进行分布。
直方图均衡化的优点是简单易实现，并且适用于大部分的图像。
然而，由于其对整个图像的统计信息进行处理，可能会导致图像的噪声增加和背景细节丢失的问题。
为解决这些问题，后续的算法提出了更加复杂的细节增强方法。
二、自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，AHE）自适应直方图均衡化是一种改进的直方图均衡化方法，它能针对不同区域的图像进行不同的处理，以保持细节并减少噪声。
其基本原理是将图像分割成许多小的局部区域，并对每个区域进行直方图均衡化。
具体来说，自适应直方图均衡化分为以下几个步骤：1. 将图像分割成大小相等的小区域；2. 对每个小区域进行直方图均衡化，使得每个区域中的灰度级分布均匀；3. 将各个小区域重新合并为原始尺寸的图像。
与传统的直方图均衡化相比，自适应直方图均衡化通过适应不同区域的直方图均衡化保留了更多的细节信息，同时避免了噪声的引入。
然而，自适应直方图均衡化存在一些问题，如对于过亮或过暗的区域处理效果较差。
三、双边滤波（Bilateral Filtering）双边滤波是一种基于图像的空间和灰度相似性的滤波方法，常在图像细节增强中应用。
一种基于HVS的空域分块数字水印技术
２ 基 于 分块 的 空域 水 印
空 域 水 印算 法 思 想 是 指 在 数 字 水 印 载 体 的颜 色 灰 度 值 中 ， 藏 加 载 数 字 水 印 信 息 。这 种 水 印 技 术 简 单 ， 操 作 实 隐 易
Ｋｅ ｒ ｓ ｂ ｏ ｋ；ｗａｅ ａ ｋ ｎ ＨＶＳ；ｓ ａ ｅ ｄ ｍａｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｌｃ ｔ ｒ ｒ ｉ ｇ； ｍ ｐ ｃ ｏ ｉ
通 信 和 网 络 技 术 的 日益 普 及 ，多 种 数 字 终 端 的 大 量 应 用 ， 得 人 们 生 活 中 到 处 充 满 着 各 种 各 样 的数 字 信 息 。数 字 使 信 息 以其 传 播 迅 速 、 用 低 廉 、 制 简 单 、 作 方 便 、 播 区 费 复 制 传 域 广 的 特 点 ， 便 我 们 使 用 的 同 时 ， 字 信 息 安 全 性 的 关 注 方 数 也 更 加 突 出 。数 字 水 印 技 术 中大 量 的 借 鉴 了 传 统 密码 学 和通 信 学 中 隐 藏 术 的 研 究 ， 与 现 代 各 种 数 字 技 术 相 融 合 。 现 再 体
理结构相关的 。
现 ， 抵 御 外 部对 水 印 攻 击 能 力 差 。 造 成 水 印 信 息 的丢 失 。 但 易 为 了 提 高 水 印信 息 的稳 定 性 和 强度 。 其 具 有 更 强 的 抵 御 外 使 部 攻 击 能 力 ， 文 提 出 了 一 种 基 于 分 块 思 想 的 空 间 域 水 印算 本 法 。 数 字 水 印载 体 图像 中 ． 载 体 数 字 信 息 进 行 分 块 ， 不 在 把 按 同 区域 重 复 嵌 入 水 印信 息 。 载 后 的水 印 信 息 分 布 兼 顾 数 据 加 的 集 中与 分 散 特 点 。嵌 入 的数 字水 印 越 分 散 。 加 载 后 不 可 其
图像细化算法 2
图像细化算法一、细化算法简介图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image keletonization）的一种操作运算。
所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。
骨架，可以理解为图象的中轴。
好的细化算法一定要满足：∙收敛性；∙保证细化后细线的连通性∙保持原图的基本形状∙减少笔画相交处的畸变∙细化结果是原图像的中心线∙细化的快速性和迭代次数少依据是否使用迭代运算可以分为两类：（1）非迭代算法一次即产生骨架，如基于距离变换的方法。
游程长度编码细化等。
（2）迭代算法即重复删除图像边缘满足一定条件的像素，最终得到单像素宽带骨架。
迭代方法依据其检查像素的方法又可以再分成①串行算法是否删除像素在每次迭代的执行中是固定顺序的，它不仅取决于前次迭代的结果，也取决于本次迭代中已处理过像素点分布情况.②并行算法像素点删除与否与像素值图像中的顺序无关，仅取决于前次迭代的结果二、本文所用算法我所采用的是Zhang并行快速细化算法，它的原理也很简单：我们对一副二值图像进行骨架提取，就是删除不需要的轮廓点，只保留其骨架点。
假设一个像素点，我们定义该点为p1，则它的八邻域点p2->p9位置如下图所示，该算法考虑p1点邻域的实际情况，以便决定是否删除p1点。
假设我们处理的为二值图像，背景为黑色，值为0，要细化的前景物体像素值为1。
算法的描述如下。
首先复制源图像到目地图像，然后建立一个临时图像，接着执行下面操作：1. 把目地图像复制给临时图像，对临时图像进行一次扫描，对于不为0的点，如果满足以下四个条件，则在目地图像中删除该点(就是设置该像素为0)，这里p2，…，p9是对应位置的像素灰度值(其为1或者0)。
a. 2<= p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9<=6大于等于2会保证p1点不是端点或孤立点，因为删除端点和孤立点是不合理的，小于等于6保证p1点是一个边界点，而不是一个内部点。
大幅地质图分块扫描拼接技术研究
的分 块 循 环 迭 代 算 法 来 解 求 各 扫 描 图 像块 的 几 何 变 换 参 数 ， 而 求 得 从
各 点 的地 质 图坐 标 。 图 ３ 像 素 坐 标 系 与 地 质 图 坐标 系 的 相 对 位 置
如 考 虑地 质 图 的 缩 放 因 子 （ 定 地 质 图 的变 形 均 匀 且 等 比 例） 假
２大 幅 面 地 质 图 整体 平 差原 理
ｙ
＋
ｃ ｄ
的变 形 误 差 ， 用 证 明 这 种 方 法 自动 检 测 连 接 点 ． 接 利 用 地 质 图 上 几 何 变 换 可 写 成 使 直 Ｘ ＝ ｃｓ）ｙｉ（＋ ， （） ｘｏ（－ ｓ Ｉ ｅ １ Ｉ ｎ） 的明 显 特 征 点 ． 接 精度 高 、 度 快 ， 不 限 图幅 大小 。 拼 速 可 Ｙ ＝ ｓ （＋ ｃｓ）ｅ （） ｘｉ Ｉ ｙｏ（＋ Ｙ １ ｎ） Ｉ 不 妨 假 设 整 幅 地 质 图被 分成 ２ ２ ４个 扫 描 图 像 块 （ １， 中 整 ｘ＝ 图 ）其
一
．
Ｘ’
接 点 （ 中 “ ， １２ ３ ５ ６点 ）同 时 把 连 接 点 的地 质 图坐 标 也 看 成 图 △” 如 ， ， ， ， 。
是 未 知 数 ． 连 接 点 和 控 制 点 组 成 误 差 方 程 式 ． 接 消 去 连 接 点 地 质 对 直 图坐 标 ， 据 最 ｔ － 乘 法 原 理 。 成 改 化 的 法 方 程 ， 后 采 用 带 状 矩 阵 根 ｂ 形 然
．． ．．．．．【 ．． ．．．．． ●
ｙ
，● ● ●●●Ｊ ● ．． ． ．．．【 ．．．． ．．． ●
＝
图 ２ 检 测 像 点 坐 标 的 位 置 Fra bibliotekⅡ ６
图像处理中常见算法优化方法总结
图像处理中常见算法优化方法总结在图像处理中，算法的优化是提高图像处理速度和效果的关键。
通过应用优化算法，可以实现更快速、更准确的图像处理结果。
以下是图像处理中常见的算法优化方法的总结。
1. 空间域滤波器优化空间域滤波器是一种广泛应用于图像处理的算法。
常见的优化方法包括：- 利用均值滤波器的局部性原理，通过构建滑动窗口的方式减少重复计算，从而提高滤波速度；- 采用快速傅里叶变换（FFT）算法，将空间域滤波器转换为频域滤波器，提高滤波效率。
2. 图像压缩算法优化图像压缩是在保持图像质量的前提下减小图像文件大小的过程。
常见的图像压缩算法优化方法包括：- 针对JPEG压缩算法，调整量化表的参数，减小图像失真程度；- 对基于波小波变换的压缩算法，采用快速算法实现高效的压缩和解压缩；- 优化哈夫曼编码算法的实现，提高编码和解码的速度。
3. 边缘检测算法优化边缘检测是图像处理的一个重要步骤，用于提取图像中的边界信息。
常见的边缘检测算法包括：- Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子等基于梯度的算法。
优化方法包括通过使用模板计算的优化和并行计算的优化，提高边缘检测的速度；- Canny算法是一种精确的边缘检测算法，优化方法包括调整滞后阈值和非极大值抑制的参数，提高边缘检测的准确性。
4. 图像分割算法优化图像分割是将图像分成若干个具有独特特征的区域的过程，常见的优化方法包括：- 针对基于阈值的分割算法，通过自适应选择阈值的方法，提高图像分割的效果；- 针对基于区域的分割算法，通过优化区域的相似度计算和合并策略，提高分割的准确性和效率。
5. 形态学图像处理算法优化形态学图像处理是一种数学形态学理论在图像处理中的应用，常见的优化方法包括：- 结构元素的设计优化，通过选择合适的结构元素形状和大小，提高形态学操作的效果；- 并行计算优化，利用多线程或GPU加速形态学操作的处理速度。
6. 图像特征提取算法优化图像特征提取是从图像中提取出表达图像特性的特征的过程，常见的优化方法包括：- 减少冗余计算，通过降低采样率、减少特征维度等方法，减少特征提取的计算量；- 采用基于树结构的快速算法，例如k-d树、VP树等方法，提高特征匹配的速度。
基于最优化分块的大规模数据体绘制加速方法
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图!
算法流程
#$1 横跨 #344/3/， 根 据 D5&E5/(F 迭 代 算 法 ， 1 被切割的两段
线 细 化 后 的 骨 架 易 向 点 8、 8/ 一 定 分 别 位 于 #677/6/ 和 #*77/*/ 中 ， ， 而 1 包含在边界子块 #344/3/中的线细化后的骨架两 见图 G （ H） 端 的 易 向 点 0、 见 图 G（ ， 即 有 0、 0/ 一 定 不 位 于 #6**/6/ 中 ， 9） 0/ 长 从而保证覆盖分割后的两段骨架能保持连通。 度大于 88/， 可进行类似的分析， !$ 对 于 1 一 端 位 于 #366/3/和 #677/6/中 ， 不再赘述。
!<$%-#4%： T? 24/Q =I2/30> ， CM24JIQ HIJHJQ> = 24/??/?@ =0@JI/24< KJI = 0=I@>6Q3=0> /<=@> 24IJM@4 QMU1/P/1/?@ /<=@>$C2 K/IQ2， C 0=I@>6Q3=0> /<=@> /Q 1/P/1>1 /?2J H=I2Q， =?1 H=I2Q =I> 24/??>1 I>QH>32/P>0R ， K/?=00R ， 24> 24/??>1 H=I2Q =I> AJ/?2>1 2J@>24>I =?1 KJI< 24> /<=@>VQ QW>0>2J?$D4/Q =0@JI/24< >KK>32/P>0R QJ0P>Q 3J?2I=1/32/J? U>2X>>? QH=3> =?1 2/<> =UJM2 24/?Y ?/?@ /<=@> =?1 QH>>1Q 24/??/?@ /<=@>$ =1;>,-?$： /<=@> HIJ3>QQ/?@ ， U/?=IR /<=@> ， 24/??/?@ ， QW>0>2J?
%$#
子块划分与细化
将大幅图像（ 逻辑上划分成满足内存空间要求的等 % &’ ）
的子块 *+,， 见图 %， 子块中没有源像素的元素值置 "： 规模（ (&)）
*+,（ !， "） )
! "
-+, （ !.+&(， ".,&)）""!.+&("(*#， """.,&)"’ *#
否则
对每一块采用上述算法进行细化。在实际应用中， 可根据 需求设计面向应用要求的子块细化次序。 如在交互矢量化的应 用中， 前台显示当前已细化的子块并进行交互操作， 后台进行 （ ， …， 见图 %。 子块的细化。可采用的次序为 *##， *#!、 *!!、 *!#） 对每个子块 ?5@ 使用同 一 个 数 组 空 间 进 行 细 化 ， 细化之前 需将子块对应的图像数据赋给数组， 细化后将结果保存到细化 数据缓冲区里。 由于细化前后的数据采用按位存储， 因此， 取图 像数据和写细化结果需确定字节和位。
大幅图像的分块细化加速算法
陈国军 叶飞跃 （ 石油大学计算机系， 山东东营 !’)"(# ）
;6<=/0： 34>?@A<=/0B!(%$?>2
摘 要 文章在分析大规模二值图像特点和细化算法基本原理的基础上， 提出一种分块细化大幅图像的算法。 该算法首
先将大幅图像分割成若干子块， 然后分别对各子块进行细化， 最后将子块细化的结果拼接成原图的骨架。算法有效地解 决了大幅图像细化处理的时空矛盾， 提高了大幅图像的细化速度。 关键词 图像处理 二值图像 细化 骨架 文献标识码 C 中图分类号 DE%F#
识别和理解提供了基础。 细化就是在保持图像中线状目标的拓 扑性质不变的情况下， 提取线状目标的骨架（ 线的宽度为 # 的 中轴） 的过程。经典的算法是采用迭代的方法， 逐步删除边缘 点。该算法需多次扫描图像中的各个像素， 判断是否删除时需 读取相邻像素的值进行处理。针对不同的应用， 目前已发表许 多细化算法 化的效果。 在工程应用中， 往往涉及到大幅二值图像的处理， 图像数 据量大， 占用内存空间多。采用数组元素存放图像中一个像素 值（ 时， 存取像素值速度快， " 表示白点或背景色， # 表示黑点） 但需要的内存空间大， 如 #"!&",#"!&" 像素的图 像 需 #""- 字 节的内存空间。若采用字节中的一位存放一个像素值， 需 但这时存取图像中的像素值需确定所在 的 字 节 和 #!$’- 字节， 位， 增加了计算量， 影响了整幅图的细化速度。文 *%+中提出了一 种通过图像分割技术划分子块， 实现细化加速的算法。该算法 将图像中单个线状目标分割成子块，建立子块间的拓扑结构， 算法需较多内存空间， 且算法处理线状目标的三分叉和三分叉 以上情况复杂。 文章提出了一种直接对图像逻辑上划分成等长 宽的若干子块，子块的数据采用按数组元素存放一个像素值， 然后分别细化子块， 最后对子块进行拼接， 形成以位存放的 数据。
% ! ./01/234 细化算法
经典迭代算法是由 ./01/234 提出的， 主要思想是循环扫描 图像上的每个像素， 删除满足一定条件的像素（ 置 值 为 "） ， 直
分块细化
为了节省内存空间， 大幅二值图像采用位存储像素增加了
像素的值需经过以下 访问点像素的时间开销。确定点（ #， $） 计算：
!+(/&) 分析了这种方法的正确性。 图 C 中， 01 和 0 2 为 相 邻 子 块 ， #344/3/ 为 !5(/&) 的 边 界 子 块，修正的方法是将 #344/3/中 的 #6**/6/ 细 化 结 果 覆 盖 相 邻 子 块 （ 的细化结果。 设宽度小于 (/ 线状目标 1 与边 #377/3/和 #477/4/） #"! !""#$!% 计算机工程与应用
在边界子块 #344/3/中的 细 化 结 果 一 致 ， 故经覆盖不会影响最终 的细化结果。 不受覆盖影响。 %$1 位于其它区域， 覆盖方法能保证边界细化正 所以， 目标 1 与边界平行时， 确。线状目标 1 （ 或其延长线） 与边界倾斜相交时， 线状目标 1 在边界子块 #344/3/中的情况有：
9#:""7"!7"&7"("% 9!:%&8# 中至少有一个像素值为 # 9%:"( （ ""( ") ） 9&:"!8# 或 %+!8# （ %+! 的含义是当 "!8" 时 " 的联结数） 9’:"&8# 或 %+&8# （ %+& 的含义是当 "&8" 时 " 的联结数）
该算法实质是不断剥去线状目标边缘上的像素， 是否删除 像素决定于邻域像素的结构， 因而大幅图像的规模和数据存储 格式影响细化的速度， 反映到算法时间效率即是迭代次数和访 前者与线状目标的最大宽度有关， 后者与 问 5 邻域点的时间， 图像数据在内存中的表示有关。
e - , 为设置进程的调度程序参数准备数据 , - , 设置调度程序类标识符 , E7E6CIF$E7[7=G / E7=>JD$E7[7=G ；
（ （ CHE6CIF[H , ） E7E6CIF$E7[71E6CIF） SgCH[EC= / EC= ； - , 设置实时 优先级 , （ （ CHE6CIF[H , ） E7E6CIF$E7[71E6CIF） SgCH[Hh>F97F / " ； - , 设置时 间片的微秒数 , （ （ CHE6CIF[H , ） E7E6CIF$E7[71E6CIF） SgCH[HhF97F / hU6>HUI； -, 设 置秒数 , -
*#， !， %+
%&’（ %(6%(%)%"） 7! （ %()%*%*7#%*7!） ( 8" ， !， &
其中当 "*8# 时 %(8" ， 否则 %(8# 。
!% !! !# !& ! !" !’ !( !)
， 这些改进算法减少了细化的时间或提高了细
图#
像素的 5 邻域
扫描时， 删除同时满足以下条件的像素：
图G 线状目标与边界倾斜相交
总之， 边界子块覆盖法消除了线状目标在子块边界细化产 生的骨架歧变， 同时还能有效地解决线状目标交叉问题。
%$%
时间与空间复杂性分析
由 D5&E5/(F 迭代算法可知， 算法的时 间 复 杂 性 取 决 于 图 像
的幅度、 判断是否删除和存取像素的 ; 邻点的速度。内存空间 作者设计了修正这种歧变的方法—— —边界子块覆盖法。 该法根据图像中线状目标可能的最大宽度 (B， 分别在子块边 界区域设定 !+(/&) 和 (&!+(/ 的边界子块， 边界子块被相邻 子块平分， 对边界子块进行细化， 然后将细化结果中间宽度 (/ 的区域覆盖相邻子块的相对应的区域。下面就纵向边界子块 与图像的数据量和数据存储方式相关。 表 # 中描述了三种情况 进行细化处理的时空复杂性。设图像幅度为 % &’ ， 9 为迭代次 数， # 为判断单个像素是否删除的平均时间， : 为判断像素是否 删除所需的邻接点数， ; 为存取一个像素所需时间， (&) 为 子 块的幅度， 9/ 为 子 块 的 平 均 迭 代 次 数 ， 横 向 和 纵 向 分 割 的 子 块 块数分别为 <、 =， (/ 为 边 界 子 块 的 宽 度 。 可 忽 略 数 组 元 素 的 访 问时间。 采用分块细化算法时间包括边界子块及子块的数据存取 和细化时间。相对于细化处理， 数据的存取时间可忽略。因此， （ 下转 #GC 页）