三次样条插值的逆扩散图像增强算法

doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2007.12.016

计算机工程 ›› 2007, Vol. 33 ›› Issue (12): 46-48. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.12.016

三次样条插值的逆扩散图像增强算法

黄世国1,2，耿国华1

（1. 西北大学信息科学与技术学院，西安 710069；2. 福建农林大学计算机与信息学院，福州 350002）

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-06-20 发布日期:2007-06-20

Inverse Diffusion Image Enhancement Algorithm Based on Cube-spine Interpolation

HUANG Shiguo1,2, GEN Guohua1

(1. College of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an 710069; 2. College of Computer & Information, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002)

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-06-20 Published:2007-06-20

摘要/Abstract

摘要： 提出了非线性逆扩散图像增强算法的原则，应用三次样条插值方法构造了该算法的扩散系数，得到了较好的图像增强效果。说明该算法能够对有微弱噪声的图像进行图像增强并保持细节纹理，其扩散系数既满足了逆扩散图像增强的原则，又容易构造。

关键词: 三次样插值, 逆扩散, 非线性, 图像增强

Abstract: The criteria on nonlinear inverse diffusion image enhancement algorithm is put forward and suitable diffusion coefficient is proposed with cube-spine interpolation. Then the good image enhancement results are obtained. The experiments show that the algorithm can enhance images with low noise and preserve detailed textures. The diffusion coefficient complies with the criteria on inverse diffusion image enhancement and is easy to be interpolated.

Key words: Cube-spine interpolation, Inverse diffusion, Nonlinear, Image enhancement

中图分类号:

TP301.6

黄世国;耿国华. 三次样条插值的逆扩散图像增强算法[J]. 计算机工程, 2007, 33(12): 46-48.

HUANG Shiguo; GEN Guohua. Inverse Diffusion Image Enhancement Algorithm Based on Cube-spine Interpolation[J]. Computer Engineering, 2007, 33(12): 46-48.

http://www.ecice06.com/CN/Y2007/V33/I12/46

[1]	王书朋, 何引弟. 融合特征注意力机制的非均匀光照图像增强算法[J]. 计算机工程, 2023, 49(8): 232-239.
[2]	程适, 王雪萍, 刘悦, 史玉回. 面向非线性方程组的学习型头脑风暴优化算法[J]. 计算机工程, 2023, 49(7): 47-54.
[3]	常戬, 刘鑫姝. 空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强[J]. 计算机工程, 2023, 49(6): 193-200,207.
[4]	郝振超, 贾向东, 陈智, 许晋. 非线性能量采集的WSN状态更新系统信息年龄研究[J]. 计算机工程, 2023, 49(5): 198-205,214.
[5]	庄子杰, 范之国, 金海红, 宫凯强. 基于水体衰减系数反演的水下图像复原方法[J]. 计算机工程, 2023, 49(1): 258-269.
[6]	王春智, 牛宏侠. 基于直方图均衡化与MSRCR的沙尘降质图像增强算法[J]. 计算机工程, 2022, 48(9): 223-229.
[7]	徐超越, 余映, 何鹏浩, 李淼, 马玉辉. 基于U-Net的多尺度低照度图像增强网络[J]. 计算机工程, 2022, 48(8): 215-223.
[8]	丁泳钧, 黄山. 一种用于图像去雾的改进生成对抗网络[J]. 计算机工程, 2022, 48(6): 207-212.
[9]	李莉, 王新强, 银珊. 基于衰减补偿与直方图拉伸的水下图像增强算法[J]. 计算机工程, 2022, 48(6): 222-227.
[10]	陈学磊, 张品, 权令伟, 易超, 鹿存跃. 融合深度学习与成像模型的水下图像增强算法[J]. 计算机工程, 2022, 48(2): 243-249.
[11]	连宜新, 陈韬, 李伟, 南龙梅. 两类非线性密码组件可重构研究与电路设计[J]. 计算机工程, 2022, 48(2): 156-163,172.
[12]	刘文, 杨梅芳, 聂江天, 章阳, 杨和林, 熊泽辉. 基于局部生成对抗网络的水上低照度图像增强[J]. 计算机工程, 2021, 47(5): 16-23.
[13]	韩梦妍, 李良荣, 蒋凯. 基于光照图估计的Retinex低照度图像增强算法[J]. 计算机工程, 2021, 47(10): 201-206.
[14]	夏元天, 周菊香, 徐天伟. 含时变延迟且控制方向未知的自适应迭代学习[J]. 计算机工程, 2020, 46(7): 312-320.
[15]	贾晓芳, 桑国明, 祁文凯. 基于Spark平台的ALS加速算法研究[J]. 计算机工程, 2020, 46(2): 103-109.

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