如何对图像进行自适应（动态）分块

feverzsj 2007-10-08 08:30:04

目的是为了在分块内运用Otsu这种全局的阈值选取方法并进行二值化
图像分块最好能满足同时存在背景和目标且易于全局阈值方法处理的分块
有什么好的方法来动态确定图像分块吗？

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feverzsj 2007-11-02

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upupuppupu

feverzsj 2007-10-15

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up~~~~~~~~~

feverzsj 2007-10-11

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up~~~

通过对水下目标声图像机理及统计特性的分析, 提出了分块自适应的降噪方法。设置适当的区域图像方差阈值将水下声图像划分信息区及非信息区。在信息区, 制成图像序列经过表面波( Surface let)变换三维去噪; 在非信息区, 进行非下采样轮廓波变换去噪。结果表明: 去噪后图像峰值信噪比大幅度提高, 具有较高分辨率的基础上细节信息也得到保护。此方法不仅充分利用了像素点间的相关性等声图像统计特性, 又利用了2种变换的移不变性, 去噪后声图像为进一步的图像分割、识别工作提供了必要的前提条件。

通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

基于固定阈值分割的二值化方法，对于指纹纹理信息在图像内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值均匀的背景下，二值化能取得较好的分割效果，而对于有些指纹图像，其可能在采集时由于静电或者污渍等原因造成图像明暗分布不均匀，采用整体求平均值的方法求取的阈值通常不能很好的对图像进行二值化处理。针对这种问题，可以将原指纹图像分割成 M*N 的小块，对每一个子块，采用基于固定的阈值分割的二值化，这样就可以根据每个局部区域明暗程度的不同，而选取动态的阈值进行分类处理，得到较好的处理效果。。自适应的分块阈值法，是在分块均值的基础上，根据图像纹理区域内脊谷纹线上的像素数目基本相等的特点，采用自适应法动态改变分块区域内的局部阈值，使得处在分块区域内阈值两边的像素个数基本相等。

针对基于空域上下采样的深度编码框架中，由边缘信息损失带来的视点绘制质量下降的问题，提出了一种面向视点绘制质量的深度图像分块自适应压缩采样方法。在基于分块压缩感知和光滑Landweber投影重构的BCS_SPL框架下，利用图像块的方差表征其边缘信息，并据此进行自适应采样，以提高深度图像重构和视点合成质量。结果表明，在相同的采样率下，相比上、下采样和BCS_SPL方法，提出的分块自适应压缩感知方法在绘制视点的PSNR和主观质量上都有所提高。

为提高隐秘JPEG图像视觉质量与隐藏容量，在修改JPEG缺省量化表的前提下，针对JPEG图像提出一种自适应数据隐藏算法。该算法首先根据图像分块视觉特性确定用于数据隐藏的图像分块，然后应用LSB替换方法修改DCT域量化后AC系数以嵌入秘密数据。实验结果表明，该算法在保证较好透明性的同时，显著提高了JPEG图像隐藏容量，与其他同类算法相比，隐藏容量提高约21%。该方案可为互联网环境图像实时通信提供安全保障手段。

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