最新刊期
2013 年 第 18 卷 第 7 期
- 摘要：利用抛物型偏微分方程进行图像去噪与增强是图像处理领域的热门研究课题之一,既有的扩散方程通常会带来边缘平滑,以致图像变得模糊。在各向异性扩散的基础上,采用均衡化网状扩散模型,外加调整项与约束项,对图像进行降噪处理,且同时增强对象边缘、强化图像结构。利用该模型,设计了显式的离散计算方案,并进行了实验。实验结果表明,该网状扩散模型的处理效果比既有的方法更好。关键词：图像去噪;边缘增强;抛物型方程;均衡化网状扩散3194|377|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对图像中不包含明显直线的情况,提出一种基于特征点提取的图像倾斜校正算法。该算法建立在与无倾斜的训练图像比对基础上,利用特征点构造直线,不依赖于原图中是否存在直线,具有尺度、平移无关性。首先使用双向最大相关系数匹配,匹配正确率较高;然后利用大数原理对数据进行处理,去除误匹配的影响,该算法最少可以利用两个匹配对,即可检测出图像倾斜角度。结合应用背景,还设计了一种用于特征提取的圆形模板,具有类似于旋转不变的性质。关键词：特征匹配;倾斜校正;双向最大相关系数匹配;大数原理3081|307|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对典型的两个边界随机值噪声检测问题,先进边界区分噪声检测(ABDND)通过全局的灰度值统计方法来确定噪声边界,取得了良好的检测效果。但是在噪声范围较宽时,ABDND的检测结果中会有大量的错检噪声。在ABDND的基础上提出一种噪声检测改进算法(MABDND),算法分为两个阶段:第1阶段采用ABDND算法中的全局灰度值统计方法;第2阶段通过对局部灰度值的统计找出第1阶段中的错检像素,并将错检噪声恢复为非噪声像素。本文算法的优点在于利用第2阶段的验证技巧去校正第1阶段中产生的大量错检像素,以保证较低的漏检与错检率。以图像Lena、peppers为实验对象,实验结果表明MABDND的检测性能优于ABDND,特别是在噪声范围较宽时,MABDND具有更好的检测性能和更强的噪声适应能力。关键词：随机值脉冲噪声;边界区分噪声检测(BDND);先进边界区分噪声检测(ABDND);开关中值滤波;噪声检测2922|308|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：基于局部算子不同形式的TV(total variation)模型用于彩色图像的噪声去除时往往存在边缘模糊、纹理模糊、阶梯效应、Mosaic效应等问题。因此,将传统局部的Tikhonov模型、TV模型、MTV(multi-channel total variation)模型、CTV(color total variation)模型推广到基于非局部算子概念的NL-CT(non-local color Tikhonov)模型、NL-LTV(non-local layered total variation)模型、NL-MTV(non-local multi-channel total variation)模型、NL-CTV(non-local color total variation)模型,并通过引入辅助变量和Bregman迭代参数设计了相应的快速Split Bregman算法。实验结果表明,所提出的非局部TV模型都很好地解决了局部模型中出现的问题,在纹理、边缘、光滑度等特征保持方面取得了良好特性,其中NL-CTV处理效果最好,但是计算效率较低。关键词：彩色纹理图像;图像恢复;非局部TV模型;Split Bregman算法;特征保持3664|387|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像的相似性对超分辨率重建具有重要作用,但是单幅图像不能提供足够的相似信息。提出一种基于相似性约束的视频超分辨率重建算法,针对需要重建的视频帧,通过光流场的初始运动估计和精细的块匹配,搜索到视频序列中具有相似的信息;然后利用相似信息不断修正迭代反投影中的重建误差。实验结果表明本文算法能够增加图像细节,并且可以消除边缘出现的人造效应,获得清晰的图像边缘。关键词：相似性;反馈投影;超分辨率;视频2658|501|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：指纹方向场提取是自动指纹识别系统中的重要环节,是解决自动指纹识别中的某些关键技术的基础。提出一种通过线性投影分析和在sin域中用加权低阶2维勒让德多项式拟合提取指纹方向场的方法;能够解决大噪声低质量指纹图像方向场难以准确提取的问题;在FVC 2000指纹数据库中的大量实验结果表明,与已有基于梯度的指纹方向场估计算法相比,本文方法有更好的提取精度和鲁棒性,对于大噪声的低质量指纹图像能给出很好的方向场估计。关键词：指纹识别;线性投影分析;勒让德多项式;方向场3518|411|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：运用方向微分鉴别运动模糊方向的基本思想是将原图像视为各向同性的一阶马尔可夫随机过程。但实际处理效果并不理想,其主要原因是很多图像并不严格满足各向同性的一阶马尔可夫随机过程。从整个图像来看,物体形状、平坦区域等因素都会弱化这一物理前提,造成微分图像计算不准确。为此提出一种优化方法,先提取多个局部方差较大的特征块,再分块进行运动模糊方向的鉴别,统计分块结果。实验结果表明,本文方法在传统的基于方向微分的加权平均法鉴别误差较大时,依然可以取得不错的鉴别精度。关键词：方向微分;马尔可夫随机过程;局部方差;加权平均法;分块统计2559|218|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为克服固定先验形状在分割可变形目标时的困难,提出一种基于核主元分析(KPCA)的参数自适应先验形状约束水平集分割方法。首先使用KPCA变换获取目标先验形状特征空间的基底向量;其次用Parzen窗估计待分割图像的灰度分布以构造图像数据能量项;然后使用仿射变换对齐图像感兴趣区域与先验形状,从而将目标形状先验知识集成到分割模型中;最后在基于水平集方法求解演化方程时自适应地估计参数,实现形变目标的分割。实验结果表明,相比于CV(Chan-Vese)模型和单先验形状约束的水平集方法,该模型能够有效地分割不同姿态的目标形状。关键词：图像分割;先验形状;核主元分析;仿射变换;参数自适应2560|796|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对大规模数据集减法聚类时间复杂度高的问题,提出一种基于Nyström密度值逼近的减法聚类方法。特别适用于大规模数据集的减法聚类问题,可极大程度降低减法聚类的时间复杂度。基于Nyström逼近理论,结合经典减法聚类样本密度值计算的特点,巧妙地将Nyström理论用于减法聚类未采样样本之间密度权值矩阵的逼近,从而实现了对所有样本的密度值逼近,最后沿用经典减法聚类修正样本密度值的方法,实现整个减法聚类过程。将本文算法在人工数据、标准彩色图像及UCI数据集上进行了实验,详细说明了本文算法利用少数采样样本逼近多数未采样样本密度权值、密度值以及进行减法聚类的详细过程,并给出了聚类准确率、耗时及算法性能加速比。实验结果表明,与经典的减法聚类相比,本文算法在不影响聚类结果的情况下,对于较大规模数据集,可显著降低减法聚类的时间复杂度,极大程度地提高减法聚类的实时性能。关键词：减法聚类;Nyström;密度值逼近;时间复杂度2960|285|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对固定指向地基天文光电探测系统中数量众多、成像相似的恒星目标对空间目标检测的干扰,提出一种基于时空域融合处理的恒星目标抑制算法。在时域上改进图像差分算法,采用时域膨胀差分抑制恒星目标;在空域上对检测到的恒星目标采用数学形态学重构来恢复恒星目标的完整星像,进而将形态学重构前后的图像相消来抑制恒星目标。根据时空域融合处理机制的不同,给出了两种融合处理方法抑制恒星目标。通过实测数据对比,结果表明本文算法达到了良好的恒星目标抑制效果:1)能够较好地抑制恒星目标及其边缘像素;2)暗弱恒星目标也得到较好地抑制;3)恒星目标抑制后空间目标的信噪比得到了较大提升。关键词：恒星目标抑制;空间目标检测;时空域融合;形态学重构;膨胀差分2871|213|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：提出一种基于超兴趣点的动作特征描述方法,用于人体动作的识别。兴趣点特征描述了人体动作时变化显著的局部点信息,但其最大的缺陷在于离散的兴趣点间缺乏时间和空间上的结构关联。提出根据兴趣点间的时空距离,使用广度优先搜索邻居算法,将时空距离相近的兴趣点聚合成超兴趣点,该结构作为一个整体,反映人肢体在一定时空范围内的动作变化特征。与现有的基于局部兴趣点的动作识别算法相比,本文算法增加了兴趣点间的整体时空结构关系,提高了特征的区分度。实验采用两层分类方法对超兴趣点特征分类,实验结果表明该算法具有较好的识别率。关键词：超兴趣点;动作识别;广度优先搜索邻居;时空距离3119|307|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：从复杂的自然图像中获取目标轮廓是计算机视觉中的经典难题,而提供符合人类感知特性和自然图像统计规律的线索合并模型是提高轮廓质量的关键问题。利用连续性和相似性线索进行轮廓编组,提出一种线索合并模型,拟合格式塔规则中连续性和相似性的统计联合条件概率。该线索合并模型解释了如何用两个相互独立的线索变量得到两个相关线索联合分布的特殊形式,克服了判别式模型刻意回避的相关线索合并问题,是更符合自然图像统计特性和人类感知特性的格式塔线索量化模型。将该模型应用于自然图像的轮廓提取中,实验结果证实了模型的有效性。关键词：轮廓编组;格式塔规则;线索合并;神经计算2948|239|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了使道路场景的消失点检测能够适应不同的道路条件,提出基于全局图像特征的层次化消失点检测方法。通过全局图像特征提取全局道路特征,将道路分为4类并粗粒度定位道路区域。根据分类选择提取道路标识或边缘特征进行尺度变换的线段检测或区域分割并投票消失点集,再选择使用逆透视仿射变换或色彩纹理信息验证获得有效消失点。通过图像预处理移除道路车辆及阴影干扰,进一步提高检测精度。实验证明道路特征分类有效,在光照阴影、色彩纹理及遮挡等条件各异的场景中,层次化消失点检测方法均获得实时鲁棒的检测结果,比现有在复杂场景平均误差较小的基于本征直线方向与色彩纹理的检测方法精度与效率分别提高37.5%和20%。关键词：复杂道路场景;道路分类;全局图像特征;消失点提取与验证2700|609|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：特征捆绑问题是认知科学和神经科学的中心问题之一。为了对彩色图像中颜色与形状这两种最基本特征实施捆绑,在简化脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的基础上,提出一种基于矢量的特征捆绑脉冲耦合神经网络模型。在该模型中,利用神经元的第1次脉冲发放时间将不同的特征进行分离,同时利用神经元的自身输入刺激将属于同一感知对象的不同特征进行捆绑。仿真实验结果表明,该模型能够很好地实现彩色图像特征的分离和捆绑,并实现迭代次数的自动判定,对脉冲耦合神经网络模型在彩色图像特征捆绑的研究和应用中具有一定的参考价值。关键词：彩色图像;特征捆绑;脉冲耦合神经网络;矢量模型;自动判定2741|232|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：针对非真实感绘制烙画艺术风格模拟技术中可能存在的背景单一、绘制速度慢以及缺少细节及写意效果等问题,提出一种自动的、基于偏离映射的烙画风格绘制方法。算法采用对烙画的前景和背景图像分别处理再进行融合的方法,首先通过边界扩充、种子点填充、L2距离优化等改进的纹理合成算法,将样本合成为烙画背景图像,扩展了背景题材;其次,采用各向异性滤波平滑前景图像的结构张量场,并沿张量场局部曲线方向进行线积分卷积计算的方法突出了烙画前景写意风格的特点,同时通过图像增强技术增强了局部细节和结构信息。此外,采用改进的Phong光照明模型将前景图像偏离映射到背景图像中。最终的实验结果突出了细节信息和写意效果,增强了艺术表现力,提高了绘制速度,能模拟出真实的烙画艺术效果。关键词：非真实感绘制;烙画风格;纹理合成;偏离映射2859|328|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：点云中存在奇异情况时,采用最小生成树法进行法矢调整会出现错误,而采用曲面重建方法运算效率又较低,为此提出一种点云模型法矢调整的优化算法。算法分别处理薄壁特征、垂直法向和相邻曲面3种奇异情况。对薄壁特征,算法提取特征点并在该处强制进行法矢取反;对垂直法向,算法通过扩大邻域搜索范围来获得法矢变化趋势;对相邻曲面,算法在K邻域中剔除歧义邻域点,避免在最小生成树中生成错误边。实验结果表明,该算法在点云中存在奇异情况时能够进行正确的法矢调整,并且相较于曲面重建方法具有较高的效率。关键词：点云;法矢调整;最小生成树;K邻域;曲面重建2885|278|0更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：传统磁共振(MR)傅里叶成像方法由于傅里叶不确定性,k空间扩展编码采样长度能提高图像空间分辨率,但是以降低图像信噪比为代价。提出基于最大似然优化模型的各向异性约束MR成像新方法,将离散傅里叶变换模型改进为惩罚约束函数的最优值搜索问题。利用医学结构的先验信息,将正则化惩罚运算细化至平滑区域、边界邻域、边界和边界的方向。实验结果表明,该方法不但能扩展k空间高频数据采样长度同时有效降低高斯噪声,而且能克服现有相关约束成像方法的二次模糊和Gibbs环状伪影。关键词：各向异性正则化;约束图像重建;惩罚最大似然优化;医学先验信息2445|238|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,构建眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出一种基于RBF神经网络和阈值分割的硬性渗出自动检测方法。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法对眼底图像绿色通道进行粗分割获取病灶候选区域;然后,利用logistic回归对候选区域的多个特征进行选择;最后,利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立RBF神经网络;此外,提出采用后处理以进一步提高检测精度。利用本文方法对50幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行硬性渗出自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性90.9%,准确率96.0%;病灶区域水平灵敏度93.9%,阳性预测值95.5%;平均每幅图像处理时间13.6 s。结果表明本文方法稳定可靠,能快速有效地自动检测出眼底图像中的硬性渗出。关键词：眼底图像;硬性渗出;RBF神经网络;阈值分割;自动检测2374|256|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：现有相关图像质量评价方法均不能恰当衡量合成孔径雷达(SAR)图像去噪的结构保持性能,为此提出无参考的IENLR (improved equivalent number of looks of ratio image)评价方法。首先总结了已有的相关图像质量评价方法,分析其在衡量结构保持性能方面的局限性。随后,从比值图像的等效视数(ENLR)图像出发,构造了新评价方法IENLR的计算公式,并通过理论分析证明其为关于结构保持性能的基本单调、有界的函数,且具有参数的可调节性。最后,通过仿真实验进一步验证了IENLR的良好性能,并且发现IENLR在衡量结构保持性能方面优于现有的相关质量评价方法。关键词：合成孔径雷达图像;相干斑噪声;图像去噪;结构保持性能2619|264|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：建筑轮廓和角点作为多平台激光雷达数据常用的配准基元,其提取方法正受到越来越多的关注。投影密度法是一种常用的从地面LiDAR数据中提取建筑轮廓和角点的方法,然而以往研究对于直接影响建筑轮廓提取结果的格网密度阈值考虑较少。提出一种轮廓密度估计的方法,能够根据点云实际情况自动准确地计算出格网密度阈值,从而提取较为准确的建筑轮廓格网。在此基础上,利用轮廓线段高程分割和密度延伸的方法对轮廓进行分割和恢复,能够提取完整的建筑轮廓。最后,利用轮廓线段的相交关系获得建筑角点。实验结果表明,本文方法能够有效从地面LiDAR数据中提取建筑轮廓和角点,正确性、完整性和定位精度较高。关键词：地面LiDAR;建筑轮廓和角点;格网密度阈值;轮廓密度估计法3677|285|0更新时间：2024-05-07
遥感图像处理
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