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一种用于确定各向异性滤波处理中采样权重的装置及方法、电子设备和存储介质: 本公开涉及一种用于确定各向异性滤波处理中采样权重的装置及方法、电子设备和存储介质，所述装置包括：选择器、乘法器，所述选择器的输出端连接所述乘法器的输入端；所述选择器，用于通过查找预设存储表，确定第1至n‑2个采样点对应的...; 请求不公布姓名请求不公布姓名

基于梯度差对比度和各向异性滤波的目标检测方法及系统: 本发明涉及一种基于梯度差对比度和各向异性滤波的目标检测方法和系统，包括：步骤S1：设置参数信息；步骤S2：对原始图像进行去雾处理，得到去雾图像；步骤S3：通过构建各向异性扩散模型计算各方向梯度差，并利用高斯滤波模型，获取...; 刘良凤范君杰李彤娄明静代海山

基于非线性各向异性滤波的图像特征匹配算法: 2024年; 图像特征匹配是增强现实系统中的关键技术,匹配精度是提升特征匹配性能的关键。提出了一种多尺度特征匹配加强算法(I-AKAZE),通过对非线性各向异性滤波过程中传导函数的改进,减缓图像梯度值大的区域非线性扩散速度,极大程度地保留了匹配图像的边缘特征;同时,结合改进的非线性量化加速稳健特征描述符(NLG-SURF),提高了描述符的识别率。实验结果表明I-AKAZE算法在Mikolajczyk数据集上的可重复性得分相比目前先进的AKAZE算法有着大幅度提升,对应的特征描述符的平均识别率提升8.4%,并且运行速度比经典的SIFT算法快约19%,算法整体在检测和描述阶段上的性能都有提升。; 李华杨杨李华; 关键词：特征描述符

基于各向异性滤波的相位一致性卫星影像匹配方法: 2024年; 针对不同时相卫星影像匹配效果差的问题,提出基于各向异性滤波的相位一致性的卫星影像匹配方法。首先,利用各向异性滤波建立图像非线性尺度空间,再利用相位一致性模型计算每个尺度下的最大矩图。其次,在每个尺度下的最大矩图上利用分块Shi-Tomasi算法提取特征点,再通过Log-Gabor滤波器建立多尺度多方向的幅值响应,并计算图像的最大幅值响应及其最大幅值的方向索引。然后,在极坐标系下,基于OpenMP并行计算实现特征描述符加速构建,再进行影像匹配与误匹配剔除。最后,利用6组不同时相、不同视角、辐射差异明显的卫星影像进行实验,实验结果表明,所提出的匹配方法明显优于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法和目前较为先进的辐射变化强度特征转换(RIFT)、绝对相位一致性梯度直方图(HAPCG)等算法。; 付青郭晨罗文浪罗文浪; 关键词：遥感各向异性滤波相位一致性影像匹配

基于各向异性滤波的无人机红外图像超分辨率重建方法: 2024年; 为提高无人机红外图像分辨率,研究基于各向异性滤波的无人机红外图像超分辨率重建方法。基于人眼视觉特性自适应设定图像内边缘区域与平滑区域梯度阈值,在此设定下通过各向异性扩散滤波方法去除初始红外图像内平滑区域噪声,并保留与增强图像内边缘区域细节信息,获得去噪后红外图像,向生成对抗网络内输入此图像,经其中生成模型与判别模型的博弈学习,获得最终超分辨率重建红外图像输出。结果显示,该方法具有较高的图像边缘细节保护能力与背景噪声去除能力,综合消噪效果较好,可获得分辨率高、视觉呈现清晰的超分辨率重建红外图像,保障无人机巡检中红外图像的辨识精度与效率。; 高阳杨磊刘枫琪李宋玉; 关键词：各向异性滤波无人机红外图像超分辨率重建梯度阈值

基于各向异性滤波与细节增强的红外图像增强算法被引量：1: 2022年; 针对传统红外图像增强算法在处理图像时有着细节增强模糊、边缘保持差等缺点,提出了一种基于各向异性滤波与细节增强的红外图像增强算法。首先用各向异性扩散滤波将原始图像分解为基层和细节层;其次对基层采用γ变换压缩基层的高频部分,扩展图像中的低频部分,得到增强后的基层;再次对细节层进行反锐化掩模和γ变换得到增强后的细节层;最后将增强后的基层和细节层进行加权融合,得到增强的红外图像。从主观和客观评价角度进行分析,结果表明此算法在增强红外图像细节和保持边缘方面都获得了较好的效果。; 杨辉杨承勋; 关键词：图像增强红外图像反锐化掩模各向异性

一种基于高斯金字塔和各向异性滤波的图像景深渲染方法: 本发明公开了一种基于各向异性滤波的图像景深渲染方法，包括如下步骤：对于输入深度图像构建高斯金字塔进行预处理；利用光学景深模型对滤波后深度图像计算弥散圈半径；对弥散圈图像中聚焦区域构造各向同性高斯滤波核进行滤波；对滤波后的...; 崔光茫欧阳志恒赵巨峰公晓丽辛青

基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建被引量：1: 2020年; 针对基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的图像边缘保持性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏编码和各向异性滤波的超分辨率重建算法。该算法利用卷积神经网络和各向异性引导滤波训练了一个各向异性特征模型,然后利用该特征模型构建一个局部的结构先验,以和非局部稀疏先验形成互补,从而提高算法的边缘保持能力。该算法训练后的模式使用通用测试集进行测试,测试结果表明算法SR性能较好,能很好地保持边缘细节,提供视觉效果更好的图像。; 伏伶丽任超何小海吴晓红; 关键词：超分辨重建卷积神经网络

基于各向异性滤波技术的DTI图像去噪算法研究: 扩散张量成像（Diffusiontensorimaging，DTI）是一种广泛使用的脑成像方法，在大脑神经网络研究和医学诊断及治疗方面具有非常重要的作用。由于受到成像机制的限制，DTI图像受噪声的干扰较为严重。DTI图像...; 李鹏飞; 关键词：图像去噪结构张量各向异性滤波

复剪切波变换域各向异性滤波DTI去噪被引量：6: 2019年; 扩散张量成像(Diffusion tensor image,DTI)是测量大脑轴突纤维束完整性的一种新的磁共振成像方法,在揭示与衰老相关的神经退行性疾病的大脑变化方面起着重要作用,其不仅提供了常规核磁共振技术无法获得的图像对比度,而且实现了人体大脑白质中独特信息的获取和神经元路径的3D可视化.然而在DTI成像过程中,由于受到外界噪声的污染,使得获取的图像产生伪像并且造成图像边缘模糊不清,给医学图像的后期处理带来了很大的局限性和挑战.为了减少噪声对DTI图像的影响,并且实现对DTI图像的边缘结构信息进行有效地保留,本文结合多尺度几何变换中的复剪切波变换,利用基于结构张量的各向异性滤波与黎曼框架,提出了一种新的DTI图像去噪算法.为了验证本文所提算法在DTI图像去噪方面的有效性,对模拟和真实DTI数据进行去噪实验,实验结果表明本文所提算法不仅有效地消除了DTI图像中的噪声,还可以更好地保留张量结构.; 刘帅奇李鹏飞李鹏飞赵传庆耿鹏; 关键词：各向异性滤波

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