基于高斯差分的风格化方法.docx
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基于高斯差分的风格化方法.docx
基于高斯差分的风格化方法摘要风格化艺术是指将一幅图像转化成另一风格的艺术。风格化的主要挑战在于如何处理图像中的纹理和边缘等细节信息而不失真。本文介绍了基于高斯差分的风格化方法,该方法可以对图像进行风格化加强,同时保留原始图像的高频细节信息。本文通过实验验证了该方法的有效性。关键词:高斯差分,风格化,纹理,边缘IntroductionThegoalofstyletransferistotransformaninputimageintothestyleofanotherimage,ortoanewartist
基于高斯差分的风格化方法的中期报告.docx
基于高斯差分的风格化方法的中期报告1.研究背景图像风格化是计算机视觉领域的一个重要课题,旨在通过将一张图像转换为另一种艺术风格的图像来增强图像的美感和艺术性。目前,图像风格化已经成为了机器学习、深度学习等领域中的重点研究方向,并应用于多个领域,如游戏开发、视频制作、图像识别等。2.研究目的本项目旨在基于高斯差分的风格化方法,实现图像的艺术风格化。具体研究目的包括:1)掌握高斯差分的基本原理和相关算法;2)研究已有的风格化方法,了解其优缺点,并寻找改进的思路;3)设计一种基于高斯差分的风格化方法,并对其进行
基于扩展高斯差分和引导滤波的图像融合方法.pdf
本申请涉及图像处理技术领域,提供了一种基于扩展高斯差分和引导滤波的图像融合方法,方法包括:获取多张第一源图像;基于绝对值取大的融合规则,对多张第一源图像两两进行初步融合,以获取初始融合图像;使用均值滤波方法将初始融合图像和初始融合图像对应的两张第二源图像进行分离处理,以获取初始融合图像的第一能量层和两张第二源图像的第二细节层;第二源图像为生成初始融合图像的第一源图像;根据各第二细节层分别获取对应的第一最终决策图;分别对各第一最终决策图进行引导滤波,以获取对应的第二最终决策图;根据第二最终决策图、第二细节层
基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法.docx
基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法摘要:特征点提取是计算机视觉领域中一个重要的研究方向,Harris算法是最经典且常用的特征点提取算法之一。然而,传统的Harris算法在提取角点和边缘特征时存在一定的困难和限制。本论文针对传统的Harris算法的不足之处,提出了一种基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法。首先,通过引入高斯差分函数,对图像进行滤波处理,以增强对细节特征的感知能力。然后,通过计算高斯差分图像的梯度和Hessian矩阵,结合Harri
基于高斯差分灰度补偿的角点匹配稳像技术.docx
基于高斯差分灰度补偿的角点匹配稳像技术摘要本研究提出了一种基于高斯差分灰度补偿的角点匹配稳像技术,用于改善因相机抖动造成的图像模糊问题。该技术以图像中的角点为关键点进行匹配,利用高斯差分算法对图像进行灰度补偿,通过对抖动产生的模糊进行矫正,达到稳定的图像效果。实验结果显示,本技术在减少图像抖动,提升图像质量方面具有明显作用,对于需要高精度处理的摄影测量,有一定的应用价值。关键词:角点匹配,高斯差分,灰度补偿,稳像技术AbstractInthisstudy,acornerpointmatchingstabl