边界保留的多尺度图像分解研究

admin · 发表于 2023-10-19 22:30:51

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多尺度图像分解是当前数字图像处理和计算摄影学中的一个研究热点，在图像处理和分析中有重要的研究价值。多尺度图像分解将图像分解为一系列不同尺度的结构分量和细节分量，这种表示适应图像分析与处理的要求，也符合人类视觉的特点。但是，正确提取分片光滑的结构分量，在分解时识别噪声，以及精确控制分解尺度等题目一直是多尺度图像分解中的难题。针对现有多尺度图像分解方法的不足，本文研究了Alpha复形理论，提出了基于Alpha复形的图像分解方法，并设计和实现了基于Alpha复形的多尺度图像分解框架。主要内容包括如下三个部分。1．提出并实现了基于Alpha复形的图像分解方法。本文首次将计算几何中的Alpha复形理论引入到图像分解中，将Alpha复形的多尺度和去噪特性用于处理图像分解中的尺度控制和噪声识别题目。分解的基本流程是：首先将图像信息进行坐标变换，计算图像Alpha复形；然后根据图像Alpha复形所具有的特征，提取复形表面的关键数据点，构造边界保留的插值包络面；最后将图像的结构分量定义为图像上下包络面的均值，利用输入图像与结构分量的差计算细节分量，完成图像的一次分解。2．设计并实现了基于Alpha复形的多尺度图像分解框架。结合Alpha复形图像分解所具有的优点，提出了基于Alpha复形的多尺度图像分解框架。利用Alpha复形的多尺度能力，通过在分解过程中逐步调整值，并将提取的结构分量作为下一次分解的输入来完成图像的多尺度分解效果。同时在框架中引入了结构校正和细节校正功能，根据各尺度分量所描述的信息，对分解后的各分量进行增强或压缩等校正功能，实现特定的图像处理要求。3．在基于Alpha复形的多尺度图像分解框架基础上对研究多尺度图像分解的应用。给出了利用图像的多尺度分解进行图像去噪、细节增强和色调映射的实现方法，并展望了本文框架在图像分割及三维几何信号处理方面的应用。实验表明，本文提出的基于Alpha复形的多尺度图像分解方法有效解决了传统方法存在的多尺度表达、边界保留和去噪等题目，具有较好的理论和应用价值。

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