生物医学图像的自适应网格表示与复原
计算机视觉与模式识别
2014-06-30 v1
摘要
近年来，图像的三角剖分因其压缩表示能力以及便于图像处理和可视化而成为一个活跃的研究领域。然而，关于如何从图像的三角网格中忠实恢复图像强度（这一过程也称为图像复原或网格解码）的研究却很少。现有的方法如线性插值、最小二乘插值或基于径向基函数（RBFs）的插值在一定程度上有效，但往往导致特征（边缘、角点等）模糊。产生这一问题的主要原因是这些方法仅考虑了各向同性定义的欧几里得距离，而未考虑图像中特征强度的各向异性。此外，大多数现有方法使用定义在网格节点上的强度，而这些强度在图像边缘（或特征边界）上或附近往往定义模糊。本文提出了一种利用各向异性径向基函数（ARBFs）从三角剖分表示中复原图像的新方法。该方法不仅考虑了几何（欧几里得）距离，还考虑了局部特征方向（各向异性强度）。此外，该方法基于网格面的强度而非网格节点，从而提供了更鲁棒的复原效果。这两种策略共同保证了从三角剖分表示中以任意超分辨率对图像进行优异的保特征复原，论文中的多项实验证实了这一点。
引用
@article{arxiv.1406.7062,
title = {Adaptive Mesh Representation and Restoration of Biomedical Images},
author = {Ke Liu and Ming Xu and Zeyun Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.7062},
year = {2014}
}