最新刊期
2013 年 第 18 卷 第 10 期
- 摘要：人体的手掌静脉具有唯一性、稳定性,隐藏在表皮下,结构复杂很难被复制,手掌静脉图像难以窃取拍摄,这些使得手掌静脉成为一种高安全性的生物特征。作为生物特征识别领域的前沿课题,手掌静脉图像识别技术以其高安全性等优势拥有着广泛的应用前景,成为近几年的研究热点。从手掌静脉图像识别技术的原理入手,综述了手掌静脉图像识别的4个阶段,图像采集、图像预处理、特征提取及匹配。根据特征提取方法不同,将掌脉图像识别方法分为基于结构特征的方法、基于纹理特征的方法和基于子空间的3类方法。最后,对掌脉图像识别技术的难点进行了总结,对发展趋势进行了展望。关键词：模式识别;生物特征识别;手掌静脉图像识别;特征提取4520|356|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：检测烟雾可以预警火灾,通过视觉监控烟雾比其他方式监控范围更广,反应更灵敏,对环境要求更低。但是目前的烟雾检测算法,无论是利用单一的色彩、纹理、形状、飘动性、闪烁以及频率等特征,或者要求满足多样特征或者采用支持向量机、神经网络、Bayesian等分类器的方法,都无法保证判断的准确性、适应性和快速性。综述各种烟雾检测的方法后,认为要得到更加可靠的检测效果,一方面需要更加本质的烟雾特征,另一方面要对已有的特征进行更深入的实验验证,同时也要有更全面的样本视频数据库和算法评价标准。关键词：视觉光学;烟雾;火灾;特征;色彩;纹理;形状;飘动性;闪烁;频率;分类器3404|332|0更新时间：2024-05-07
综述
- 摘要：分数阶微分的图像滤波和增强方法多数通过尝试不同的分数阶得到结果,并以固定分数阶进行纹理细节提取,这种方法对于复杂环境难以鲁棒地增强整幅图像中的纹理细节。为此,提出了一种自适应的分数阶微分的复合双边滤波算法。通过分析纹理特性,建立幅值频率非线性联合指数模型自适应选择分数阶微分阶数检测图像纹理细节,有效克服图像中纹理细节的变化;在双边滤波的框架下,引入自适应分数阶微分构建的引导图像,借助细节转移方法,确保在图像去噪的同时保持/增强纹理图像细节。实验结果表明,自适应分数阶微分的复合双边滤波算法在图像滤波、去雾、细节增强等计算机视觉应用方面具有良好的效果。关键词：图像增强;纹理细节增强;分数阶微分;双边滤波;边缘保持3141|360|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：压缩传感理论将信号的采样与压缩同时进行,利用信号在变换基上可以稀疏表示的先验知识,从比香农采样少得多的观测值中重构原始信号。近年来,两步迭代阈值算法作为一种求解反问题的优化方法,因其与多尺度几何分析存在紧密联系,且算法参数少,思想比较简单等特点,已经应用到了压缩重构中。但其使用时域的软硬阈值算子,不能获得很好的图像稀疏表示,从而使得算法重构精度不高。针对上述问题,在研究两步迭代阈值算法的基础上,提出一种自适应的两步迭代阈值算法。该算法利用当前估计值提供的信息自适应估计步长参数,保证了估计值向最优解方向移动,提高了算法的重构精度,且针对其稀疏表示信号能力不足的缺点,运用高斯混合尺度模型对曲波邻域系数进行建模,充分利用曲波变换平移不变性和多方向选择性的优点,增加了图像表示的稀疏度。最后将其应用到图像压缩重构中,实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉上都优于小波域高斯混合尺度模型和曲波硬阈值重构方法。关键词：压缩重构;两步迭代阈值;曲波域高斯混合尺度模型;自适应步长2683|212|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样, 无法有效地分离出重要区域和背景区域。为此,提出一种基于显著性的自适应分块压缩采样方法。根据图像信号的显著性,利用四叉树算法进行自适应图像分块,有效分离出重要区域和背景区域。根据区域块的显著度动态设置观测值数量,重要度区域设置高采样率,背景区域设置低采样率,从而提高重要区域的图像重建质量。实验分析表明,在得到更好的视觉效果同时,本文算法观测值数量较少,且重构图像的峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似性(MSSIM)指标,以及运行时间均优于均匀分块压缩采样算法。关键词：视觉显著性;分块压缩采样;自适应分块;四叉树算法3022|344|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：分析了进行图像放大时各向异性偏微分方程优于各向同性偏微分方程,分析了不同四阶模型的扩散方向。为了消除低阶偏微分方程在处理图像中出现的块状效应的影响,同时保证方程为各向异性扩散,构造了两个各向异性的四阶偏微分方程,并且分别从数据和放大图像效果两方面来说明本文模型优于其他4个模型。关键词：各向异性扩散;块状效应;锯齿化效应;逆向扩散2647|233|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：基于区域和统计的彩色图像分割方法,提出了一种结合Voronoi划分技术、最大期望值(EM)和最大边缘概率(MPM)算法的彩色图像分割方法。首先利用Voronoi几何划分将图像域划分成不同的子区域,并假设每个子区域内的像素强度满足独立同一的概率分布,在此基础上建立彩色图像模型;利用上述模型,在贝叶斯理论架构下建模图像分割问题,然后结合EM/MPM算法进行图像分割。该方法将基于像素的马尔可夫随机场(MRF)模型扩展到基于区域的MRF,并且能同时有效地获取模型参数估计和基于区域的彩色图像最优分割。采用本文算法分别对真实彩色图像和合成彩色图像进行分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文算法的有效性、可靠性和准确性。关键词：几何划分;最大期望值(EM);最大边缘概率(MPM);彩色图像;图像分割2678|322|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了有效地提取局部特征和全局特征以提高表情识别的性能,提出自适应加权完全局部二值模式(AWCLBP)的人脸表情识别算法。首先对人脸表情图像进行预处理分离出表情子区域,与此同时生成表情子区域的贡献度图谱(CM);然后对表情子区域和整幅表情图像进行完全局部二值模式变换提取3种特征(差值符号特征CLBP_S、差值幅值特征CLBP_M、中心像素特征CLBP_C)并连接3种特征生成级联直方图,并根据CM对表情子区域的级联直方图进行加权与整张图像的直方图进行融合;最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。该算法在JAFFE库上进行了实验并和LBP、Gabor小波、活动外观模型进行了比较,验证了该算法的有效性。关键词：表情识别;完全局部二值模式;自适应加权;卡方距离;最近邻方法3341|286|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对现有背景建模方法对局部光照突变非常敏感的问题,提出了一种新的时间和空间中心对称局部二值模式(TSCS-LBP)算子,并基于该算子的直方图设计了一种背景建模方法。TSCS-LBP算子在中心对称局部二值模式(CS-LBP)算子的基础上加入时域信息和中心像素信息,并引入有光照因子的自适应阈值,从而在保持较低计算复杂度的基础上,具有能够快速适应光照突变的能力。在此基础之上设计的背景建模方法,能够在常用实验场景中较为准确地检测出前景,有较高的抗噪性和检测精度;同时在有局部光照突变的特殊场景中也有很好的适应能力,与已有方法相比有较高的优越性。实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性。关键词：局部光照突变;自适应阈值;光照因子;时域信息;TSCS-LBP 算子;背景建模2415|455|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：提出一种新的基于生成-判别模型的目标检测与跟踪方法。利用DAISY特征描述子所具有的对光照、形变、视角、尺度的不变性以及计算高效的特点,提取目标稳定的特征点并加以表达,形成生成模型;采用霍夫森林分类器作为判别模型,用以训练目标图像块。在后续视频序列中利用目标的检测结果和判别码本的相似性测量对模型进行更新,构建一个动态自适应的判别码本。实验结果表明这种将快速有效的DAISY描述子和识别率高、鲁棒性强的霍夫森林分类器相结合的算法,跟踪精度高、实时性较好,具有目标局部防遮挡能力和不同分辨率下的识别能力。关键词：目标检测与跟踪;生成模型;判别模型;DAISY特征描述子;霍夫森林3111|333|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：基于视觉信息的目标检测和识别模型在训练时往往依赖于来自于训练样本的视角信息,然而附带了视角信息的训练样本通常只有很少的数据库可以提供。当此类信息缺失时,传统的通用目标检测系统通常通过一些非监督学习方法来对样本的视角信息进行粗略估计。本文改进并引入了一种选择性迁移学习方法即TransferBoost方法来解决目标视角信息缺失的问题。TransferBoost方法基于GentleBoost框架实现,通过重新利用其他类别样本中的先验信息来提升当前类别样本的学习质量。当给定一个标定完善的样本集作为源数据库时,TransferBoost同时调整每个样本的权值和每个源任务的权值,实现样本级和任务级的两级知识迁移。这种双层迁移学习更有效地从混合了相关源数据和不相关源数据的数据集中提取了有用的信息。实验结果表明,和直接使用传统的机器学习方法相比较,迁移学习方法所需要的训练样本数大大减少,从而降低了目标检测与识别系统的训练代价,扩展了现有系统的应用范围。关键词：迁移学习;集成学习;目标识别;目标检测2306|256|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：针对当前视差图生成算法中常用的匹配代价对光晕等复杂光学畸变比较敏感的问题,在对相机成像模型进行分析的基础上提出了一种基于张量分析的匹配代价。和目前常用的匹配代价相比,该匹配代价不但对光晕效应具有更强的鲁棒性而且能够更加准确的反映图像的局部结构信息,有效降低了匹配的歧义性。在本文中,张量在积分图像上构造,张量间的距离在黎曼流形上测量;此外,提出了一种简单有效的视差图后续处理方法进一步修正了初始视差图中的不可信视差。最后,在光照变化和光晕效应等非理想情况下将本文方法与其他几种较新的视差图生成方法做了比较,实验结果表明本文方法具有更强的鲁棒性和更高的视差估计精度。关键词：视差;光晕;张量;匹配代价2586|294|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转、尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。关键词：图像匹配;局部特征;二进制描述子;旋转不变3287|231|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：针对传统方法通常选取角点或极值点作为特征点,忽略了局部纹理变化从而影响医学影像分类性能的问题,提出一种新的特征点检测和描述方法,并应用Bag-of-Keypoints模型实现医学影像分类。首先改进自适应的Kmeans对影像进行像素级聚类,构建核值相似区并选取邻域内聚类分布变化急剧的像素点作为特征点;然后在极坐标系中定义特征点描述符并生成视觉词典,通过视觉词直方图描述影像;最后利用直方图交集方法度量影像间的相似度来扩展KNN(K-nearest neighbor)完成分类。遵循IRMA(image retrival in medical appication)的医学影像类别编码标准,严格选择实验数据,结果表明该算法较传统方法值平均提高4.5%,对于不同类别影像效果更加稳定鲁棒,从而更好地满足临床应用需求。关键词：影像分类;特征点;Bag-of-Keypoints模型;自适应聚类;核值相似区2455|322|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为实现宫颈液基细胞图像中异常细胞核的准确分割,提出一种新的自适应局部细胞核分割方法。在自适应阶段,采用一种利用灰度和纹理信息的快速自适应阈值算法大致检测出细胞核区域;在局部阶段,对每一个粗分割得到的连通区域,在其局部邻域内,使用一种利用边界和区域信息的、基于泊松概率分布的图割法修正分割结果。将此方法用于苏木素&伊红染色的宫颈液基细胞图像,结果显示,本文方法的平均计算时间为1.6 s/幅,且比2012年Li等人提出的宫颈细胞分割方法在细胞核检测率、和异常细胞核分割精度上均提高了19.7%。关键词：宫颈液基细胞;图像;H&E染色;异常细胞核;分割;自适应局部分割;图割法3175|359|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：空间数据划分是空间索引、并行GIS数据分解以及分布式数据管理与调度等问题的核心环节之一。针对点数据集多目标空间划分问题,引入Hilbert空间填充曲线和空间分布模式探测过程,提出针对规则、随机和聚集分布模式的点数据集空间划分方法。实验结果表明,该方法能够在缺少覆盖范围信息的条件下准确判定空间分布类型,该方法能够兼顾空间聚集性、数据量均衡与空间重叠度3种约束条件。关键词：空间数据划分;空间分布模式;Hilbert空间填充曲线3103|314|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：自动制图综合集技术、艺术与制图人员经验于一体,长期以来其自动化、智能化研究进展缓慢。基于机器学习的智能化自动综合也成为了制图综合发展过程中必须解决而仍未得到很好解决的核心难题之一。提出基于案例归纳学习的道路网智能选取方法,以制图专家道路网选取案例库为学习对象,以决策树算法为推理机,从专家案例库中自动归纳、推理来获取决策树,并转化为满足计算机自动执行的规则集,据此来进行道路网自动选取。从而解决了把难以形式化表达的制图专家经验自动转化为满足计算机自动综合要求的规则,并据此进行智能化自动综合这一难题。最后,采用实例对本文方法进行了验证,实验结果表明,本文方法能够从专家案例库中自动获取核心规则,并进行自动综合,综合结果能够有效地反映制图专家的制图综合经验,同时具有普适性,从而为智能化自动制图综合发展探索了新的途径。关键词：道路网;制图综合案例;决策树;归纳推理;智能2641|328|0更新时间：2024-05-07
图像修复
- 摘要：红外跟踪是一种极为重要的跟踪体制。针对十字型红外点源探测过程进行仿真建模,设计空间映射、信号采样及信号表示模块,实现了由目标空间特性到有效信号表示的完整信号生成流程的仿真。提出了幅值变化率与自适应波门两个新特征用于描述目标信号,结合传统的幅值与时延特征,设计状态转换关系进行信号分析及抗干扰跟踪。建立了完整的3维仿真系统平台,对仿真模型与跟踪算法进行了功能验证,证明了模型与算法的有效性。关键词：红外点源;幅值变化率;自适应波门;状态转换3095|282|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像分割是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别应用中的基础性问题。定义并分析了运动、静止目标获取与识别(MSTAR)图像的矩特征,进而构造了多阈值处理策略,用于MSTAR图像的分割。首先研究了目标、阴影,以及背景区域统计特性,并确定了相应的数学模型描述,在此基础上给出了矩特征的定义,并分析了其基本特性。利用图像空间到矩特征空间的转换,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而通过构造不同的阈值化规则,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割。对MSTAR图像的处理结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等典型分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制,但在分割效果和鲁棒性等方面性能更好,同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性。关键词：MSTAR图像;图像分割;矩特征分析;多阈值3162|473|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：全极化SAR数据提供了更多的地物极化散射信息,目前被广泛地应用于海上船舶检测的应用研究。提出改进的Notch滤波方法,实现全极化SAR数据的海上船舶检测。该方法结合目标的极化散射特性与能量双重特点,设计针对海面、方位向模糊、相干斑噪的不同滤波,消除虚警,通过功率(SPAN)能量因子降低由于散射机制相同而造成的漏检。利用RADATSAT-2全极化精细扫描数据对本文方法进行验证,并与极化白化滤波(PWF)和SPAN方法进行对比分析,实验结果表明,本文方法能从海面上有效检测出各种大小的船舶,同时能抑制方位向模糊、相干斑噪以及船舶的旁瓣造成的虚警。关键词：船舶;全极化SAR;Notch滤波;虚警;极化散射特性2887|343|0更新时间：2024-05-07
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