最新刊期
2013 年 第 18 卷 第 8 期
- 摘要：随着计算机软件与硬件技术的发展,计算机视觉算法逐渐成为图像处理领域的研究热点。其中SIFT(scale invariant feature transform)算法是目前机器视觉领域应用最成功的算法之一。由于在尺度不变、旋转不变、光照不变等方面的独特优势,SIFT被广大视觉领域的研究者借鉴与学习。但是SIFT算法本身也存在一些问题,如仿射性能不太理想,计算复杂度过高等,因此针对它的多种改进算法不断出现。本文对SIFT的发展历史、SIFT算法的演变以及它不同领域的典型应用给出了一个比较全面的综述,比较了各类算法的优缺点。最后给出了该算法未来可能的发展方向,为视觉研究者提供参考。关键词：尺度不变;SIFT;计算机视觉;图像匹配4121|348|0更新时间：2024-05-07
综述
- 摘要：针对H.264帧间模式选择算法存在的问题,提出一种帧间模式选择快速算法。算法采用8×8块运动矢量同质性分析对宏块模式进行选择,缩小候选模式范围,降低H.264帧间模式选择算法的计算复杂度;使用模式相关和运动矢量合并对UMHexagonS算法进行优化,减少大量的运动估计搜索点数,取得了较高的编码效率。实验结果表明,与使用UMHexagonS的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比及输出码流码率基本不变的前提下,可以平均减少大约50%的运动估计时间。关键词：H.264/AVC;模式选择;UMHexagonS;模式相关;运动同质性2774|254|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：在均质雾天下,利用光线传输模型中的距离信息和摄像机线性模型动态标定摄像机来计算不同天气条件下的车速,与以往研究不同的是将均质雾天加入到交通模型。该模型只包含路面以及运动前景,不需提取交通常见的先验信息或交通特征。首先,在活动图的基础上利用区域搜索算法(ASA)提取感兴趣区域,如果所选区域内像素以刃边函数的形式变化则当前天气为均质雾天;然后,根据暗原色先验原理计算场景透射率,选取路面区域具有特定透射率差的8个点标定摄像机,通过多帧取平均获得摄像机参数的准确值;最后,将行驶车辆的图像坐标变换为世界坐标得到实际速度。通过在3种不同天气条件下的车速计算实验结果,验证了本文算法的有效性。关键词：车速估计;暗原色先验;摄像机标定;均质雾天2442|318|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：目前可视电话等应用对人脸图像质量要求很高,为了解决这一问题,提出一种基于人脸五官特征的空域差错掩盖(FFSEC)算法。首先利用边缘检测技术对丢失块进行分类,以完成初步差错掩盖;然后使用肤色分割技术提取肤色区域;最后利用模式识别技术获取眼睛的具体位置,根据五官的相对位置以及具体特征对其进行插值差错掩盖。采用H.264的JM11模型对算法进行仿真验证,实验结果表明,FFSEC算法相对于现有的基于人脸特征的自适应差错掩盖算法(BFASEC),在丢包率较大的情况下,峰值信噪比(PSNR)提升了约0.5~1.5 dB,视觉效果提升明显。关键词：差错掩盖;空域;H.264;五官特征2751|246|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：现有检测方法大多对图像区域复制粘贴篡改的后处理操作鲁棒性不高。针对这种篡改技术,提出一种新的基于圆谐-傅里叶矩的区域篡改检测算法。首先将图像分为重叠的小块;然后提取每个图像块的圆谐-傅里叶矩作为特征向量并对其进行排序;最后根据阈值确定相似块,利用位移矢量阈值去除错误相似块以定位篡改区域。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪声、高斯模糊、旋转等图像后处理操作,且与基于HU矩的方法相比有更好的检测结果。关键词：图像取证;区域复制粘贴;篡改检测;圆谐-傅里叶矩3119|228|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：为了对被篡改过的视频进行准确快速的篡改检测与定位,引入人类视觉可计算模型,提出一种多层次、多粒度的视频篡改快速检测与定位算法。采用随机分块采样技术,提取视频结构感知特征及视频图像时域感知特征,利用哈希理论的单向摘要特性量化感知特征,获取视频摘要哈希。通过应用相似度矩阵进行多粒度、多层次篡改部位检测与定位。实验结果表明,相似度拟合图能够体现视频篡改攻击强度和攻击部位,算法表现出更好的篡改检测准确率与定位精确度。关键词：视频篡改;视频感知哈希;多粒度定位;感知特征3629|290|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对道路监控视频提出一种基于视觉注意模型的关键帧提取算法。首先采用自顶向下的方法,通过运动检测获取运动目标,以车牌和车辆最佳清晰度位置作为注意度评价标准,提取运动目标位置显著度;然后在运动目标内部采用自底向上的方法,提取运动目标的运动方向和强度显著度;接着用一种简单有效的车辆位置优先的自适应线性混合模式合成视觉注意度,并在时间方向上生成最终的视觉注意度曲线;最后求出视觉注意度曲线的导数曲线,自适应滤波处理后,在正值到负值变化的零交叉点中选取显著度最高的图像作为关键帧。实验结果表明,本文算法提取的关键帧不但包括了所有经过监控的车辆最佳或接近最佳清晰度的位置,而且还能包括道路停车、超速和逆向行驶等各种交通事件,符合交通观察者的视觉特性,同时也有利于进一步对关键帧进行车辆静态特征的提取,以形成交通视频的特征数据库。关键词：关键帧;视觉注意模型;道路监控;注意度曲线3572|364|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：将图像集合表示为格拉斯曼流形上的点能够获得更好的识别性能。传统格拉斯曼流形上的判别分析方法仅考虑了带标签样本的统计信息,忽略了无标签样本。鉴于此,基于流形正则化思想,提出了一个新的格拉斯曼流形上的半监督判别分析方法(SDAGM),将其应用于图像集合的识别问题。通过构建近邻图刻画格拉斯曼流形上的所有样本局部几何结构,并使其作为正则化项添加到格拉斯曼流形上的判别分析目标函数中,本文方法不但考虑标签信息,而且利用了一致性假设。标准数据集上的实验结果表明了SDAGM的有效性。关键词：格拉斯曼流形;图像集合;判别分析;半监督2880|248|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对现有疲劳监测方法仅根据单帧图像嘴巴形态进行哈欠识别准确率低,采用阈值法分析眨眼参数适应性较差,无法对疲劳状态的过渡进行实时监测等问题,提出一种新的进行精神疲劳实时监测的多面部特征时序分类模型。首先,通过面部视觉特征提取张口度曲线与虹膜似圆比曲线;然后,采用滑动窗口分段、隐马尔可夫模型(HMM)建模等方法在张口度曲线的基础上构建哈欠特征时序并进行类别标记,在虹膜似圆比曲线的基础上构建眨眼持续时间时序并进行类别标记;最后,在HMM的基础上增加时间戳,以便自适应地选取时序初始时刻点并进行多个特征时序的同步与标记结果的融合。实验结果表明,本文模型可降低哈欠误判率,对不同年龄的人群眨眼具有很好的适应性,并可实现对精神疲劳过渡状态的实时监测。关键词：实时精神疲劳监测;虹膜似圆比;张口度;时间序列;滑动窗口法;隐马尔可夫模型3231|201|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：Bag-of-Features(BOF)模型使用编码矢量的某一特定统计值表征图像,与基于传统核函数的支持向量机相配合完成对图像的分类,所带来的问题是会丢弃大量判别信息以及最优核函数的选择。因此,本文将硬分配编码矢量服从的多项分布、软分配编码矢量服从Dirichlet分布,并以此作为图像的内容描述,利用最大似然算法估计其中参数,然后使用概率乘积核函数计算图像两两之间的核函数,最后使用支持向量机对图像进行分类。公开图像数据集上的实验结果表明,本文算法取得了更优的分类性能。关键词：BOF模型;统计值;概率乘积核函数;支持向量机;图像分类2678|263|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像分类是计算机视觉的重要研究领域,选择一种特征建立图像间的相似性度量是图像分类的关键问题。鉴于壁画图像自身的特点,轮廓特征是能够表达壁画图像语义的重要特征。研究表明轮廓可以作为图像的重要特征进行图像的识别和分类,但以往研究往往是通过两两最相似轮廓间的chamfer距离来计算图像间的相似性,或者对轮廓建立局部描述符,聚类生成词典,用统计直方图的方式描述图像特征,然后用支持向量机(SVM)进行图像分类。这些方法都忽略了轮廓间的整体结构关系,缺乏对所有轮廓的整体性描述,而现实中一幅图像的语义更多的是一种整体上的语义。基于轮廓整体结构的图像间相似性度量方法,图像间轮廓的相似度计算要受到与其他轮廓空间结构关系的约束,由此生成的相似度更能够表达两幅图像的整体相似程度。实验结果表明本文方法在壁画图像的分类上相对于没有整体结构约束的方法精度有所提高。关键词：轮廓特征;整体结构;相似度;图像分类2508|360|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：通过图像对交通事故进行识别、处理,需要将卷入交通事故的车辆等目标从交通事故场景图像中分离出来,因此建立准确的道路模型十分重要。传统的道路建模方法大都基于灰度空间,忽略了图像中的彩色信息,不适合复杂的交通环境。针对道路像素分布的非参数化特点和后续处理中对彩色信息的需求,提出一种基于色彩空间聚类的非参数化道路模型,将道路模型的建立抽象为时间轴上的色彩空间聚类过程。根据颜色变化理论,设置聚类区间为RGB颜色空间中以聚类中心和原点连线为轴的圆柱体,并通过聚类中心特征值的不同自适应来调整聚类半径。同时,对于每个像素位置,根据场景复杂程度和变化频率的不同自适应地选取聚类中心数目,获得较为准确的背景模型,在提高检测精度的同时也保证了检测效率。关键词：智能交通系统;道路模型;颜色变化聚类;RGB颜色空间;彩色信息2784|246|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：提出了一种杂乱背景和摄像机移动场景下的时空兴趣点检测方法。结合空间域上的平滑和时间域上的平滑:在空间域上利用非线性各向异性扩散进行平滑,从而有效平滑掉噪声和杂乱背景中的细小结构,同时保持了人体动作的边缘信息;在时间域上利用了一个与梯度成正比的抑制函数对摄像机晃动/移动所导致的时间关系上的不确定性进行建模。本文方法有效地解决了复杂场景下时空兴趣点检测面临的杂乱背景和摄像机移动问题。关键词：时空兴趣点检测;非线性各向异性扩散;杂乱背景;摄像机移动2776|225|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：多视觉特征的图像检索是当前基于内容的图像检索领域的重要方向。已有的多特征的检索主要通过线性加权的方法对特征进行组合,但这种组合方式仅实现了代数意义上的合并,未能真正利用和发掘特征间存在的相互关系,并且权重值不容易确定,检索结果易受权重值的影响。针对这一问题,提出一种形状-颜色混合不变特征的构造方法,特征提取的过程包含同时对形状、颜色信息的抽取,直接构造出能够同时对形状仿射变换和颜色对角-偏移变换具有不变性的特征,也称作形状-颜色矩不变量。首先分别在图像的2维几何空间、3维颜色空间定义形状核、颜色核,然后对形状核、颜色核的乘积进行多重积分,最后做规范化,就得到一个不变量。理论上,通过选择不同的形状核、颜色核可以推导出无穷多的不变量。实验结果表明,该方法优于加权组合特征的方法;与加权特征、局部特征相比,形状-颜色矩不变量对于同一物体不同成像条件下的近复制图像、整体属性相似的图像、大体类似的物体图像等表现出较高的检索性能及效率。关键词：形状;颜色;混合特征;不变量;图像检索2749|289|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：已有视图度量无法同时描述3维模型整体和局部细节特征,因此难以得到理想的最优视图。提出一种结合统计分类和视图边缘细节特征的最优视图提取算法。首先,采用Adaboost进行样例学习,通过最优视图之间的几何特征相似性得到候选视图集合。然后,定义边缘分布熵对候选视图进行局部特征分析,用以提取最优视图,从而使提取出来的最优视图能够有效描述出3维模型的结构特征和内在细节特征,符合人类视觉感知效果。最后,通过3维模型数据库对算法进行统计分析。实验结果表明,本文算法要优于类似的最优视图算法。关键词：最优视图;统计学习;形状特征;边缘熵2440|238|0更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：核磁共振图像受成像机制的影响往往导致图像中含有噪声以及偏移场,使得传统的图像分割方法很难得到较好的分割结果。为此,提出一种基于局部熵的分割与偏移场恢复耦合模型,首先在小邻域内构建基于模糊C均值(FCM)聚类模型的局部统计项并将偏移场信息耦合到模型中,以恢复图像偏移场;其次采用非局部信息来构建邻域正则项,使得模型在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息;最后在对局部能量项进行全局积分时引入局部熵信息,使得模型具有各向异性,从而对噪声和偏移场影响更具鲁棒性。实验结果表明,本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果。关键词：磁共振图像;图像分割;局部熵;非局部信息;偏移场3067|224|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：肺癌是当今对人类健康与生命危害最大的恶性肿瘤之一。早期肺癌一般表现为肺结节,如能及时从肺部CT图像中检测到肺结节,便能及早发现肺癌,经治疗后可有效延长患者的生存时间,所以CT图像是肺癌诊断和疾病治疗的重要依据。但对全肺进行螺旋CT扫描产生的大量图像给人工检测肺结节带来了困难,因此,基于CT图像的肺结节计算机辅助检测(CAD)技术应运而生。由于CAD能有效辅助放射科医生提高肺结节的检测准确率与工作效率,降低漏诊与误诊率,因此,CAD成了目前生物医学工程领域的研究热点之一。尽管目前报道的CAD系统所采用的方法各有不同,但基本上都是遵循以下步骤完成:1)CT图像的预处理;2)肺结节的分割;3)特征提取及优化选择;4)肺结节的分类识别。其中对结节的精确分割与否直接影响到后续的特征选择与优化,而特征选择与优化又进而影响到分类器的分类属性,所以肺结节分割是基于CT图像的肺结节计算机辅助检测的关键步骤。肺结节可细分为实质性结节(solid nodule)和亚实质性结节(sub-solid nodule)。其中完全屏蔽肺实质的结节称为实质性结节,否则称为亚实质性结节。实质性结节表现为边界比较规则的类圆形病灶,且密度较高、边界清晰,因此较容易分割,对实质性肺结节的分割国内外均有大量文献报道。与实质性肺结节相比,亚实质性肺结节其密度表现为磨玻璃影(GGO),且边缘不清晰(多带毛刺)、没有特定的形状。实质性结节中93%以上为良性病灶,而因为带有GGO,亚实质性肺结节的恶性化程度较实质性结节而言表现得较高。因此,亚实质性结节的精确分割对发现早期肺癌更具应用价值,也面临更大的难度和挑战。模糊聚类算法是一种基于模糊数学的常用的灰度图像分割方法,适合解决灰度图像中存在的模糊和不确定性问题。而经典的模糊聚类算法及其数种改进算法在聚类过程中具有明显的缺点和不足,仅考虑了每个像素的灰度值分别与各聚类中心的距离,未考虑相邻像素之间的影响及利用图像的空间信息,在分割时可能会丢失图像部分信息,所以不适用于亚实质性肺结节分割。针对肺CT图像中亚实质性肺结节的特点,对模糊C均值聚类(FCM)及其改进算法核模糊聚类(KFCM)和加权核模糊聚类(WKFCM)进行实践,提出一种改进的利用血管及类别结构信息加权的适用于亚实质肺结节的核模糊聚类(IWKFCM)3维分割方法。该方法首先从肺CT序列图像的中心层中手动选取结节感兴趣区域(ROI),然后在由ROI临近层确定的3维感兴趣区域(VOI)内进行IWKFCM聚类,最后对聚类结果进行3维连通域标记及形态学处理得到最终结节的分割结果。本文分别采用36个LIDC标准数据和18个临床数据对所提出的分割方法进行评价,以放射科医生手动分割的区域作为金标准计算重合率,其均值分别为71.65%及76.18%,且假阳性率及假阴性率均低于17%。实验结果表明,相较于FCM,KFCM与WKFCM等未改进算法,IWKFCM能够获得更准确的分割结果,并且分割效果同时优于目前文献报道的其他非模糊数学方法,为基于CT图像的肺结节计算机辅助检测提供了一种分割亚实质性肺结节的工具。关键词：计算机辅助检测;改进的加权核模糊聚类;亚实质肺结节;3维分割3069|356|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：近年来,高光谱遥感图像的分割作为地物识别和异常目标探测等应用的基础工作而受到重视,而高光谱遥感图像的海量数据和复杂结构使其分割技术成为一项挑战性的工作。在对海岸带高光谱遥感图像的光谱特性进行分析的基础上,提出一种基于光谱特性的海岸带水、陆区域分割的偏微分方程活动轮廓模型:首先以高光谱海岸带图像的海域像元光谱信息为参照点,构建海岸带高光谱图像的能量偏差矩阵;在此基础上建立适应该能量偏差矩阵的水、陆区域分割的活动轮廓模型。模型通过引入基于梯度的边缘引导函数,提升了对水、陆区域边缘的捕捉能力和抗噪声干扰能力。实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,本文模型不仅能够保证水、陆区域分割的精度,而且具有更快的计算速度。关键词：高光谱遥感图像;海岸带区域分割;能量偏差矩阵;活动轮廓模型;偏微分方程2769|337|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：贝叶斯形式的非局部均值模型在极化SAR图像相干斑抑制中有良好的应用,在实现抑制相干斑的同时较好地保持了边缘细节和点目标。通过分析合成孔径雷达(SAR)图像多视数据的空间统计分布,结合贝叶斯形式的非局部均值模型,得出在该模型下多视与单视SAR图像中像素间相似性度量函数一致性的结论,并对该相似性度量函数进行了修正,使之满足对称性;最后针对算法全局使用一个固定滤波参数影响滤波效果的问题,提出一种根据像素间相似程度自适应选取滤波参数的方法。实验结果验证了本文算法的有效性。关键词：极化SAR;相干斑抑制;非局部均值;相似性度量;滤波参数3117|273|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法。该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS(intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数。分析高低频系数的特征,对于不能认为是"稀疏"的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是"稀疏"的高频系数采用图像信息融合规则进行融合。最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率。关键词：图像处理;图像融合;稀疏表示;小波变换4137|346|0更新时间：2024-05-07
遥感图像处理
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