最新刊期
2013 年 第 18 卷 第 12 期
- 摘要：针对贝叶斯压缩感知应用到图像编解码中所存在的局部优化导致图像解码误差较大的问题，提出一种小波子带最优方向性选择结合贝叶斯压缩感知的编解码方法，以降低解码误差，进而提高编解码的精确度。根据图像小波变换的高、低频子带系数间所存在的相关性及差异，对其分别进行编解码；为使含图像主要信息的低频系数避免局部优化问题，利用低频系数内部存在的相关性，引入了小波最优方向选择方法对低频系数编解码；并结合基于小波变换的贝叶斯压缩感知对含细节信息的高频系数进行编解码。实验结果表明，该方法在不增加码率的情况下，解码图像具有较好的主观质量，且解码图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数度量（SSIM）均有一定程度提高。关键词：小波子带;最优方向;压缩感知;稀疏表示;图像编解码2809|340|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对数字图像嵌入量增大的同时视觉隐蔽性明显降低的问题，提出了基于位平面和人类视觉系统（HVS）的信息隐藏算法。考虑图像的位置迁移和像素的灰度变换，首先将秘密图像按位平面分层，根据改进的Arnold变换算法置乱，然后将得到的位平面与掩饰图像的最高有效位平面匹配，降低秘密序列所占空间，最后根据人眼视觉的掩蔽效应确定嵌入深度表，进行分层的信息嵌入。实验结果表明，算法在保证视觉效果的同时，可嵌入的信息量进一步提高，可嵌容量在28%以上，峰值信噪比大于45 dB，同时具有较好的鲁棒性。关键词：信息隐藏;位平面;Arnold变换;最高有效位;人类视觉系统2774|252|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：现有分数阶傅里叶变换（FRFT）由于旋转因子的单一性很少应用于视频实时加密，而当前单纯混沌加密算法的安全性又存在着诸多缺陷。为此，提出一种新的视频实时加密算法——混沌密钥调制DFRFT旋转因子。该算法将混沌加密与分数阶傅里叶变换进行了有机结合。首先将离散分数阶傅里叶变换（DFRFT）的旋转因子用混沌密钥进行调制，然后用调制后的旋转因子对视频数据进行分数阶傅里叶变换，最终完成了对视频数据的加密系统。该加密系统在技术上实现了视频数据在客户端的实时采集、实时加密；密文在网络上的实时传输、密文在接收端的接收、实时解密和播放。实验结果表明，加、解密效果很好，满足了实时性与安全性的要求。对实验结果的理论、安全性分析表明，该算法简单易行、安全性高。该算法的安全性优于单纯的混沌加密算法或单纯傅里叶视频加密算法，且满足了实时性要求。为解决实时性与安全性冲突问题提供了一条新的途径。关键词：视频数据;混沌密钥;分数阶傅里叶变换;旋转因子;实时传输2138|282|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：在纺织品自动检测过程中，采集的图像容易受到噪声及织物表面材质的干扰，为解决这一问题，提出一种混合方法进行纺织品缺陷检测，将图像增强和缺陷检测方法进行混合处理，在非局部均值滤波算法（NLM）的相似度评价中引入主成分分析（PCA）进行去噪处理，采用的PCA-NLM混合模型有效增强了缺陷区域的灰度共生矩阵纹理特征，提高了缺陷纹理和无缺陷纹理之间的类可分离性。通过对7类缺陷的纺织品图像检测实验分析表明，相比单一的非混合方法，本文的混合模型有效提高了纺织品缺陷的检测正确率。关键词：纺织品缺陷;纹理增强;类可分离性;非局部均值;主成分分析3364|373|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：非约束环境下，光照、姿态、表情、遮挡等复杂背景因素给人脸识别带来严重影响。提出一种基于AAM（active appearance model）的图像对齐和局部匹配人脸识别算法，使之能够增强人脸识别算法对姿态、表情变化的鲁棒性。AAM能够快速准确地定位人脸的特征点，进而将图像扭转到一个标准正面人脸模型中。接着，提出一种新的基于信息熵的Gabor jet加权方法用于提高人脸识别率；并且对Borda count分类器组合方法进行了改进，认为在投票过程中为其设置阈值来排除“噪声”的干扰可以提高识别率。通过与多种人脸识别方法的实验结果比较表明，使用AAM矫正图像后，联合熵加权Gabor方法和加阈值Borda能够取得比单独使用更好的成绩。关键词：人脸识别;AAM;Borda count;熵权重;Gabor特征2605|316|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：现有指纹识别算法对指纹图像质量要求较高，特别是在变形指纹识别中鲁棒性不强。基于指纹特征属性和细节点、脊线拓扑关系的拓扑模式从整体到局部，具备以拓扑性质为基础的不同层次的几何不变性，在指纹变形中具有更高的鲁棒性。通过对指纹细节点、脊线属性及点、线拓扑关系的分析与计算，构建了两种基于指纹细节点、脊线的拓扑模式，实验结果验证了所构建的两种拓扑模式在指纹平移、旋转、缩放及轻微非线性变形中具有较高的鲁棒性，可用于变形等低质量指纹图像的识别中。关键词：变形指纹识别;拓扑模式;指纹细节点;脊线;鲁棒性2251|304|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：动态目标的检测与跟踪作为图像处理和计算机视觉学科的重要分支，广泛应用于军事和民用等各个领域。提出一种基于稀疏光流快速计算的目标检测和跟踪新方法，该方法通过计算能反映图像特征的特定像素点光流矢量来实现目标检测和跟踪，同时结合图像金字塔技术，可以检测和跟踪运动速度更快、运动尺度更大的目标。将该方法分别与稠密光流方法和基于颜色特征方法进行对比，结果表明该方法有计算量小、能很好应对目标遮挡情况和能检测并跟踪运动速度较快的目标等诸多优点。在多种条件下对该方法进行了实验验证，跟踪准确率都能达到80%以上，且基本能符合实时性的要求，说明该方法具有可行性和实用价值。关键词：稀疏光流;快速计算;特定像素;目标检测;运动跟踪2874|329|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：自然场景图像中包含大量的图像和文本信息，其文本字符能够提供重要的语义信息。利用计算机自动检测并识别自然场景中的文本信息，是模式识别和文字信息处理领域重要的研究内容。提出一种有效的从场景图像中定位文本的方法，其原理为：首先基于边缘检测进行文本区域粗定位，对定位到的区域进行灰度检测，来确定文本域中的字符位置，然后对所得到的检测区域进行筛选，去掉噪声区域，获取到目标文本域。实验结果表明，本文方法对字体的大小、样式、颜色，以及排布方向具有较强的鲁棒性，能够准确定位并提取自然场景下的文本信息。关键词：自然场景;文本定位;边缘检测;灰度检测2964|363|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像分割作为高性能并行计算的一个主要应用领域，其算法本身的时间复杂度和实时性需求要求不断改进计算机硬件技术和并行处理的算法。Mean Shift算法是图像分割领域一个比较经典的算法，在图像分割过程中，不需要任何先验知识，是一种无监督的分割过程，在图像分割的具体实现中应用广泛。利用TBB（threading building block）工具和CUDA（compute unified device architecture）对Mean Shift算法进行多核和GPU（graphic processing unit）并行化改造。首先分析Mean Shift分割过程中最耗时的部分Mean Shift聚类，然后利用TBB和CUDA对Mean Shift聚类进行了并行化改造，并对两种并行方法进行了对比分析。实验结果表明，两种并行方法都取得了较好的加速效果，加速比都随着图像增大和带宽参数的增加而增大，基于TBB的加速比稳定趋于核数。关键词：Mean Shift;并行计算;TBB;CUDA;图像分割3899|319|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。为解决复杂场景中的前景目标提取问题，提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制，并且通过在线期望最大化（EM）算法对高斯分布的各参数进行学习，此外每个像素的权值更新速率可根据策略进行调整。实验结果表明，该方法对复杂变化场景具有较好的适应性，可有效、快速地提取前景目标，提取结果具有较好的查准率和查全率。关键词：混合高斯模型;前景提取;背景建模;动态控制3432|301|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对运动目标鲁棒跟踪问题，提出一种基于离线字典学习的视频目标跟踪鲁棒算法。采用字典编码方式提取目标的局部区域描述符，随后通过训练分类器将跟踪问题转化为背景和前景分类问题，最终通过粒子滤波对物体位置进行估计实现跟踪。该算法能够有效解决由于光照变化、背景复杂、快速运动、遮挡产生的跟踪困难。经过不同图像序列的实验对比表明，与现有方法相比，本文算法的鲁棒性较高。关键词：字典训练;目标跟踪;粒子滤波;分类器3272|349|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：为解决传统相机不能在全景范围内快速连续跟踪运动物体的弊端，提出一种仿生复眼式全景探测思想，以及配套的跟踪策略。在硬件方面，采用多个子眼相机进行全景实时探测，中心采用一个大孔径主眼相机，并且将其安装于云台之上，通过云台控制器进行精确定位。在软件方面，采用自动加窗采集的思想，对于运动区域的图像进行多层窗口采集，非运动区域则减少窗口层数，然后用高斯运动模型算法对采集的图像进行处理。此外，在重叠区采用的是仿生复眼的侧抑制的检测方法，从而得到比较清晰的运动目标轮廓。按照本文软硬件设计思想，搭建实际实验装置，并进行重复性实验。由于实时探测特点，本文方法结合加窗采集和侧抑制算法相结合的思想，相比传统相机的跟踪效果，在视场和灵敏度上得到了很大的提高。关键词：全景探测;背景差分;运动检测;侧抑制2555|243|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：从脑部核磁共振成像（MRI）图像提取脑组织是影像学分析中的一项重要的预处理过程。提出了一种基于感兴趣区域和混合水平集方法的脑组织提取方法。该方法先采用脑组织提取工具（BET）方法得到脑组织的感兴趣区域，然后在该感兴趣区域内演化改进的混和水平集得到真实的脑组织边界。改进的混合水平集采用了一个非线性的速度函数，能够有效地防止边界泄露。该方法所用到的MRI数据均来自于IBSR（Internet brain segmentation repository web）网站。利用18组IBSR网站的MRI数据，该方法得到的结果接近于标准手动提取结果，并且在多个评价参数上都取得最好结果。实验结果表明该方法提取脑组织具有一定的准确性和稳定性。关键词：脑组织提取;混合水平集;感兴趣区域;脑部MRI图像;活动轮廓3650|281|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：网格模型的拼接和融合是3维形状编辑和造型中的一个重要方面。基于Hermite插值技术，提出一种适用于具有一般边界点空间分布的三角网格模型之间无缝光滑拼接和融合方法。首先查找网格模型待拼接区域的边缘点集，并利用二次B样条曲线插值边缘点集分别得到边缘曲线；然后对边缘曲线进行Hermite插值得到拼接区域连续曲面；最后对拼接曲面分别进行三角网格化和Laplacian光顺平滑处理以实现网格模型的光滑拼接和融合。由于利用B样条曲线插值待拼接模型边界，本文方法适用于具有各种不同边界情形的网格模型拼接和融合，它不仅仅可以处理平面边界曲线情形也可以处理空间边界曲线情形。结合Hermite曲面插值拼接过渡区域，使得产生的拼接网格能光滑地衔接待拼接模型。实验结果表明，本文方法能够有效地实现三角网格模型的光滑拼接、模型修复和模型融合。关键词：网格拼接;网格修复;网格融合;Hermite插值;B样条插值6511|596|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：开展用计算机生成具有中国民族特色动画的研究，对弘扬我国传统艺术和提高中国动画片竞争力都有重要意义。祥云图案历史悠久，是最富有中国特色的吉祥图案之一，现有的大部分研究工作主要针对真实感烟云的模拟和绘制，而对生成中国传统风格祥云动画的研究工作还很少。为此提出一个祥云动画生成模型。首先利用椭圆来构造云朵的骨架曲线，沿着曲线上的非均匀分布点排列多个半径不同的基本圆，然后通过对这些基本圆进行求并运算来生成云朵内部区域和轮廓线；通过控制基本圆沿以分布点为圆心的圆周上运动，来生成连续变化的轮廓线和云朵形状；利用轮廓线上的运动点作为起点，沿中心点方向绘制云尾内卷线条。实验结果表明，利用该模型用户可以生成各类具有中国传统风格的祥云动画。关键词：祥云;建模;计算机动画;中国传统风格4234|243|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：由于自然环境、资源竞争、生长繁衍等因素的影响，森林中树木的空间分布格局不断发生着变化。基于森林生态学的相关理论，对森林的这种动态演替现象进行了研究和模拟。采用一种2维分布图的形式来着重展现森林演替过程中的自然稀疏、多树种演替和聚集生长3种重要的变化规律，并以此为基础，通过迭代推演的方式实现了森林景观动态演替过程的可视化模拟。模拟计算过程中，为了加速迭代推演过程中最耗时的树木相交测试，还提出一种“扩展边界的四叉树”方法，提高了计算效率。在生成森林初始分布信息时参考了有关森林空间数据的概念，能够生成符合林业上树木胸径分布的森林数据。模拟过程中所采用的技术方法不仅可应用于影视动画、虚拟现实等领域，而且在林业科学研究与应用上也具有潜在的应用价值。关键词：森林动态演替;可视化模拟;树木空间分布;四叉树4170|283|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：现有的视觉词典构建方法一般是将多个特征构成整个向量并通过聚类形成视觉词典，这种方法在视觉聚类的过程中只考虑了特征的整体相似性而忽略了不同特征对构建视觉词典的影响。提出了一种基于Dempster-Shafer（D-S）证据理论的多特征融合的视觉词典构建方法。该方法应用证据理论融合不同特征的视觉相似性，构造出更加精确的视觉词典。在证据理论的基础上，使用两种特征实现了对视觉词典的再分，使得相似的特征更好地集中在一类中。与传统视觉词典构建方法相比，本文方法获得了更好的结果。应用以上视觉词典构造方法并将之应用于分类实验，在支持向量机与朴素贝叶斯分类器上取得的分类实验结果表明，应用本文方法构建的视觉词典能有效提高视觉词典的精确度，分类效果得到了很大的提高。关键词：图像分类;视觉词典;多特征融合;D-S证据理论4189|627|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：视频数据中包含丰富的运动事件信息，从中检测复杂事件，分析其中的高层语义信息，已成为视频研究领域的热点之一。视频复杂事件检测，主要是对事件中多语义概念进行检测分析，对多运动目标的特征进行描述，发现底层特征与高层语义概念间的关系，旨在从各类视频特征及相关的原始视频数据中自动提取视频复杂事件中语义概念模式，实现“跨越语义鸿沟”的目标。在超图理论的基础上，提出了针对运动目标特征分别构建轨迹超图和多标签超图，并对其进行配对融合，用于检测视频复杂事件。实验结果表明，同其他方法如基于普通图的事件检测方法和基于超图的多标签半监督学习方法相比，该方法在检测复杂事件结果中具有更高的平均查准率和平均查全率。关键词：超图;轨迹;多标签;配对融合;谱分割3848|245|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对目前大多数水印算法功能较单一，提出了一种可以同时进行版权保护和内容认证的多功能彩色图像双水印算法。首先，将原始图像由RGB空间转换到YUV空间，提取亮度分量的SURF（speeded up robust feature）特征点，根据特征点的主方向构造描述向量并将其拆分为两个子向量，分别计算它们与一个参考向量之间的余弦夹角，通过比较夹角的大小关系来构造鲁棒零水印序列；然后对原始图像进行2×2分块，对子图像块奇异值范数进行异或运算来产生脆弱水印信息，并将其嵌入至图像空域的最低有效位。版权归属鉴定时通过计算原始鲁棒零水印序列和从待检测图像中提取的水印序列之间的BCR（bit correct rates）相关系数作为鉴定的依据，内容认证时通过比较图像最低有效位和脆弱水印信息是否一致来实现篡改的检测和定位。实验结果表明，本文算法具有良好的透明性和较高的计算效率，同时具备版权保护和内容认证的双重功能。关键词：双水印;SURF;零水印;奇异值分解;范数3740|503|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：矢量纹理图案是指由一种或几种矢量图案元素按照一定的规则进行分布而形成的纹理图案。这种纹理图案在日常生活中随处可见，对其进行自动合成是非真实感绘制中的一个重要研究课题。提出一种基于样本的矢量纹理图案合成方法，可以根据一小块样本图案自动合成与该样本图案有类似分布规则的大面积图案。在此方法中，采用一种“邻域直方图”的策略来进行元素邻域信息的匹配与合成：将矢量元素的邻域空间用以该元素为中心的射线束和同心圆簇划分为一定数量的小格；统计每个小格中出现的邻域元素数量就可以形成一幅直方图；以此直方图信息作为当前元素的邻域信息在样本图案中进行匹配搜索，从而完成图案的合成。该方法不仅可以应用于仅有一种图案元素的分布合成，还可扩展至多种元素图案的复杂分布合成。与以往的矢量纹理图案合成方法相比，本文方法不需要复杂的元素关系分析和频繁的元素位置比较，实现简单，效率较高。实验结果表明，本文方法对于规则、半规则及随机的图案分布，都可达到较好的合成效果，这对于非真实感绘制中的风格图案生成、笔划分布计算等都将具有很好的应用意义。关键词：矢量纹理图案;纹理合成;非真实感绘制;直方图匹配4344|268|0更新时间：2024-05-07
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