文件名称：基于局部多特征的低分辨率图像纹理增强技术研究
文件大小：2.41MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-06 08:22:19
局部多特征 低分辨率 图像纹理 细节增强
传统纹理图像增强方法存在轮廓模糊问题，导致增强效果较差。针对这些不足，提出基于局部多特征的低分辨率图像纹理增强技术。使用仿射变换方法查看近似平面单应性变化，结合RANSAC算法，匹配低分辨率图像纹理局部多特征点。提取低分辨率图像低频和高频信息，采用插值算法逐点划分低分辨率图像，得到像素点块。从中寻找匹配后最佳匹配块，采用高斯函数抑制重叠区域影像，将所有高频信息块拼接，得到低分辨率图像。将加窗及合成图像矩阵转换成同等大小隶属度矩阵，利用拉伸变化趋势强化轮廓，由此完成图像纹理增强。由实验结果可知，该技术在UMD数据集、UIUC数据集和Brodatz数据集下增强效果较好，能够得到准确完整的图像，有效恢复图像纹理细节。