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2014 年 第 19 卷 第 1 期
- 摘要：图像阈值化将灰度图像转换为二值图像，被广泛应用于多个领域。因实际工程应用中固有的不确定性，自动阈值选择仍然是一个极具挑战的课题。针对图像自动阈值化问题，提出了一种利用粗糙集的自适应方法。该方法分析了基于粗糙集的图像表示框架，建立了图像粗糙粒度与局部灰度标准差的相互关系，通过最小化自适应粗糙粒度准则获得最优的划分粒度。进一步在该粒度下构造了图像目标和背景的上下近似集及其粗糙不确定度，通过搜索灰度级最大化粗糙熵获得图像最优灰度阈值，并将图像目标和背景的边界作为过渡区，利用其灰度均值作为阈值完成图像二值化。对本文方法通过多个图像分3组进行了实验比较，包括3种经典阈值化方法和一种利用粗糙集的方法。其中，本文方法生成的可视化二值图像结果远远优于传统粗糙集阈值化方法。此外，也采用了误分率、平均结构相似性、假阴率和假阳率等指标进一步量化评估与比较相关实验结果。定性和定量的实验结果表明，本文方法的图像分割质量较高、性能稳定。本文方法适应能力较好，具有合理性和有效性，可以作为现有经典方法的有力补充。关键词：图像分割;粗糙集;粗糙粒度;粗糙熵;过渡区阈值化5282|574|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：多聚焦图像融合技术一个关键问题是如何准确地判断待融合图像的清晰度。提出了基于归一化结构极值点数目的清晰度判断准则。基于图像的局部极值点特性，定义了归一化结构极值点数目这个指标作为清晰度判断准则，同时还给出了利用该准则和融合决策矩阵快速估计技术的多聚焦图像快速融合方法。利用提出的清晰度判断准则和融合方法，实验结果表明上述问题得到了很好的解决。提出了一个新的图像清晰度判断准则，该准则判断准确率高，且对脉冲噪声有好的鲁棒性。通过与传统融合方法对两组实验图像融合结果的主客观比较表明，该方法的融合速度和效果比现有多聚焦图像融合方法有明显提高。关键词：图像融合;多聚焦图像;极值点;图像清晰度4166|977|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对对应点个数大于等于6的摄像机位姿估计问题，提出一种既适用于已标定也适用于未标定摄像机的时间复杂度为（）的高精度快速算法。首先选取4个非共面虚拟控制点，并根据空间点和虚拟控制点的空间关系以及空间点的图像建立线性方程组，以此求解虚拟控制点的图像坐标及摄像机内参，再由POSIT（pose from orthography and scaling with iterations）算法根据虚拟控制点及其图像坐标求解旋转矩阵和平移向量。模拟数据实验和真实图像实验表明该算法时间复杂度和计算精度均优于现有的已标定摄像机位姿的高精度快速求解算法EPnP（efficient perspective-n-point）。该算法能够同时估计摄像机内外参数，而且比现有算法具有更好的速度和精度。关键词：已标定摄像机;未标定摄像机;PnP问题;EPnP算法;POSIT算法6556|399|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对图像无损信息隐藏中嵌入容量和隐藏图像质量问题，描述了一种基于可逆整数变换算法在图像中实现较大容量数据嵌入的无损隐藏方法。定义的可逆整数变换算法先计算图像块个像素点的整数平均值，在整数变换过程中将各像素点与平均值之间的差值扩展到4倍。整数变换后图像块所有像素点最低两位有效位相同，产生的冗余信息可用来嵌入2（-1）比特数据。提出了一种新的可逆整数变换算法并实现较大容量图像无损信息隐藏，实验结果表明该方法具有较大的数据嵌入容量和较好的隐藏图像质量，嵌入数据和原宿主图像均能从隐藏图像中无失真恢复。关键词：可逆整数变换;无损信息隐藏;差值扩展;最大嵌入容量4205|310|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：在贝叶斯推理框架下，基于稀疏表示的跟踪算法能够较好地处理目标在视频场景中的各种复杂的外观变化，取得较为鲁棒的跟踪效果，但算法的计算复杂度很高，很难满足实时性要求。针对稀疏跟踪算法的这一问题，提出了一种基于L范数最小化的实时目标跟踪算法。将主成分分析（PCA）子空间目标表示与L范数最小化进行结合，去除稀疏跟踪算法中常用的琐碎模板集，建立基于L范数最小化的目标表示模型以及将遮挡等因素考虑在内的观测似然度函数。在大量的实验测试集上的对比实验结果显示，该算法和多个非常优秀的跟踪算法相比，可以达到相同甚至更高的跟踪精度，而且在多个测试集上可以达到20帧/s的速度。该算法可以很好地应对视频监控场景中遮挡、光线突变、尺度变化和非刚性形变等干扰，同时算法复杂度低，满足了实时要求。关键词：目标跟踪;稀疏表示;贝叶斯推理;L;范数最小化3941|457|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：交通场景中车辆间的距离过近或相互遮挡容易造成识别上的粘连，增加了准确检测目标车辆的难度，因此需要建立有效、可靠的遮挡车辆分割机制。首先在图像分块的基础上确定出车辆区域，根据车辆区域的长宽比和占空比进行多车判断；然后提出了一种基于七宫格的凹陷区域检测算法，用以找出车辆间的凹陷区域，通过匹配对应的凹陷区域得到遮挡区域；最后，将遮挡区域内检测出的车辆边缘轮廓作为分割曲线，从而分割遮挡车辆。实验结果表明，在满足实时性的前提下算法具有较高的识别率，且能够按车辆的边缘轮廓准确分割多个相互遮挡的车辆。与其他算法相比，该算法提高了分割成功率和分割精度，查全率和查准率均可达到90%。本文新的遮挡车辆分割算法，有效解决了遮挡车辆不宜分割和分割不准确的问题，具有较强的适应性。关键词：凹性分析;七宫格;凹陷区域;遮挡区域;车辆分割3806|637|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：人手结构估测是建立个性化3维人手模型以及进行人手姿态估测的重要步骤之一。由于人手骨架为表皮所覆盖，普通摄像机无法直接获得其结构，因此常常需要人员参与估测过程，无法真正实现自动化，这必然会增加估测的时间和估测的复杂度。本文从人手纹理与人手关节位置相关性出发，利用一套图像分割和图像增强技术提取出大致的人手连接结构；再利用多视点3维建模、3维拟合技术和粒子群优化算法，优化之前得到的人手连接结构。经实验证明该方法能成功地提取出人手结构，估测的每个阶段均无需人员参与。与之前方法相比，该方法真正实现了估测过程自动化，减少了估测时间和估测误差。关键词：个性化;连接结构;体素;人手模型;手姿态估测3718|265|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：边缘是图像最为重要的特征之一，是图象分析与识别的基础。对于目标的分割、测量而言，边缘提取的连续性与抗噪性显得尤为重要，其可通过区域增长等算法提取目标区域，为抠图、统计测量提供必要的支持，本文以实现目标轮廓的有效提取为目的，提出一种结合高斯加权距离图的图像边缘提取方法。首先通过计算分块区域内像素间的高斯加权距离，获得高斯加权距离图，该图与原图相比，不仅可以较好地突出边缘轮廓，而且可以统一背景灰度。其次通过分析高斯加权距离图的灰度直方图，将灰度分为两类并计算类中心，以此作为无边缘活动轮廓（CV）模型的和参数，最后通过CV模型求解图像边缘。与其他边缘提取算法相比，该算法不仅具有较好的抗噪性，同时可以保证图像边缘提取的连续性。实验结果验证了本文算法的有效性。关键词：高斯加权距离;边缘提取;CV模型;灰度直方图;类中心6505|917|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：2维条形码在直接零件标识技术中应用越来越广泛，但对于标刻在柱形零件上的2维条形码，存在扭曲形变的问题。严重的扭曲形变将会改变2维条形码的本原模式，造成识读失效或困难，因此需要进行畸变校正以恢复其本原模式。该内容属于目标复原的主题范畴。为了校正这种畸变，首先分析了柱面2维条形码的畸变形成原理，然后基于标定的机器视觉装置与透视投影原理建立柱面上2维条形码畸变校正模型，最后在图像信息中推导出拟合椭圆与柱形零件的对应关系，通过拟合椭圆估计出柱形零件半径参数信息，并代入畸变校正模型得到最终的校正结果。实验选取两幅标刻在不同半径且采用不同视角获取的具有严重扭曲形变的2维条形码图像，根据预先标定好的机器视觉系统与该算法进行校正，实验结果表明，该方法能够有效地校正自由半径柱面上2维条形码的扭曲畸变，且算法时间控制在1 s之内。当前大多数已知文献仅研究标刻在平面上2维条形码的识别，而该方法扩展了2维条形码的应用范围，即不仅可以作为平面产品的标识，也可以作为柱面产品的标识。当然，根据本文提供的思路，可以将2维条形码的标识面范围扩展到任意已知曲面。关键词：柱面零件;扭曲畸变2维条形码;参数标定;自由半径估计;扭曲畸变校正4088|267|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对惯性约束核聚变实验中靶图像轮廓模糊、亮度不均匀等问题，从提高图像处理实时性角度出发，提出一种高可靠性和高精度的快速椭圆检测方法。首先利用椭圆边缘点在它与圆心相连方向上具有较大灰度变化率这一特点，以预估中心点为极点建立极坐标系，通过从极点出发的射线上灰度变化率极值点搜索实现椭圆边缘点检测，极值点搜索在图像局部范围进行保证边缘点检测的有效性和实时性；其次利用基于RANSAC的自适应椭圆参数提取算法得到最终椭圆参数，该方法利用椭圆参数空间聚类分析选取最优椭圆参数，从而实现了一致样本集的自适应选择，在保证了椭圆参数拟合精度的同时提高了算法的适应性和鲁棒性。采用本文算法检测一幅图像的平均时间约为110 ms，与常用椭圆检测方法相比检测速度有显著提高。对比实验结果表明，本文提出的椭圆检测方法与其他方法相比具有更高的精度、更快的实时性和更强的鲁棒性。关键词：惯性约束核聚变;靶测量;边缘检测;椭圆检测4024|258|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：单演信号分析在人脸识别中得到了日益广泛的应用，然而其中的单演方向作为一种极为重要的几何信息却未能得到充分的利用。为此，提出了一种新的增强型单演方向差分算子对单演方向进行特征提取，进而提出了融合MBP（单演二值模式）和EPMOD（增强型单演方向差分模式）的人脸识别方法。首先对图像进行多种尺度的单演滤波并分别提取图片的MBP特征和EPMOD特征，然后使用BFLD（基于分块的Fisher线性判别）分别对两种特征进行降维并增强两种特征的分类能力。最后，在得分级别上对两种特征进行融合并进行分类识别。在ORL和CAS-PEAL人脸库上的实验表明，本文提出的EPMOD算法具有更小的时间复杂度和空间复杂度的前提下具有与MBP、LGBP相当甚至更好的识别效果。本文提出了一种有效的人脸特征提取方法，实验表明本文提出的将EPMOD和MBP特征进行融合的方法能够显著地提高算法的最终识别率。关键词：人脸识别;单演滤波;单演局部二值模式(MBP);增强型单演方向差分模式(EPMOD);分块Fisher线性判别(BFLD)4343|501|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：遮挡是目标跟踪领域一个棘手的问题，如何处理好遮挡是衡量跟踪算法鲁棒性的关键。本文就此问题，提出了一种基于分片跟踪下的遮挡处理算法。本算法在目标发生部分遮挡或者形变后，通过剩余有效片的强度信息，继续对目标实现可靠跟踪，并结合卡尔曼滤波有效的处理跟踪过程中的遮挡。算法采用分片的思想，利用Bhattacharyya系数作为候选目标片与相应模板片的相似性度量，有效的跟踪目标，采用H分量的反向投影的方法辨别遮挡和形变，根据遮挡的不同类型，做相应的处理，实现对目标的鲁棒性跟踪。实验就遮挡提出了关联性遮挡和非关联性遮挡的概念，针对不同遮挡情况的处理，提高了跟踪的鲁棒性。通过分片跟踪方式，并考虑目标物与遮挡物之间的关联性，跟踪效率明显提高。关键词：分片;关联遮挡;目标跟踪;Bhattacharyya系数4086|444|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：由于光流估算的缺陷、噪声干扰以及现有运动注意力模型的局限性，导致运动注意力计算结果不能准确反映运动的显著性特征，制约了运动显著图的进一步应用。为提高运动注意力计算的准确性，提出一种基于时—空多尺度分析的运动注意力计算方法。该方法根据视觉运动注意力来自于时—空运动反差的注意力形成机理构建运动注意力模型；通过时间尺度滤波去除噪声影响；鉴于视觉观测对尺度的依赖性，通过对视频帧的多尺度分解，在多个空间尺度进行运动注意力的计算，根据宏块像素值的相关系数大小对低尺度、中低尺度和原始尺度的运动注意力计算结果进行融合，得到最终的运动注意力显著图。对多个视频测试序列的测试，测试结果表明，本文方法比同类方法更能真实有效地反映出视频场景中的运动显著性特征，大大提高了运动显著图的准确性。为有效提高运动注意力计算不准确的问题，提出一种基于时—空多尺度分析的运动注意力计算方法，对于不同复杂视频运动场景，该方法能明显增强运动注意力计算的准确性，为视觉运动注意力的进一步应用奠定了良好基础。关键词：运动注意力;多尺度;融合;相关系数3173|312|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：传统潜在语义分析（LSA）方法无法获得场景目标空间分布信息和潜在主题的判别信息。针对这一问题提出了一种基于多尺度空间判别性概率潜在语义分析（PLSA）的场景分类方法。首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分获得图像空间信息，结合PLSA模型获得每个局部块的潜在语义信息；然后串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息；最后结合提出的权值学习方法来学习不同图像主题间的判别信息，从而得到图像的多尺度空间判别性潜在语义信息，并将学习到的权值信息嵌入支持向量机（Support Vector Machine， SVM）分类器中完成图像的场景分类。在常用的3个场景图像库（Scene-13、Scene-15和Caltech-101）上的实验结果表明，本文方法平均分类精度比现有许多state-of-art方法均优。充分说明了空间信息和判别性信息在场景分类中的重要性，并进一步验证了其有效性和鲁棒性。关键词：概率潜在语义分析;空间金字塔;判别信息;场景分类3547|266|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题，提出了一套完整的解决方法。首先，使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点，避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点；其次，在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换，解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题；最后，在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率，解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。实验结果表明所提方法能很好地解决单精度浮点导致的渲染问题。此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。关键词：全球场景;GPU渲染;变坐标;全球四叉树;深度计算3173|289|0更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：医学超声图像中的斑点噪声降低了图像质量并且限制了超声图像自动化诊断技术的发展。针对斑点噪声问题，提出一种新型的基于小波和双边滤波的去噪算法。首先，根据医学超声图像在小波域内的统计特性，在通用小波阈值函数的基础之上，改进了小波阈值函数。其次，将无噪信号的小波系数和斑点噪声的小波系数分别建模为广义拉普拉斯分布模型和高斯分布模型，利用贝叶斯最大后验估计方法得到了新型的小波收缩算法，利用小波阈值法对小波域内的高频信号分量进行去噪。最后，对小波域内的低频信号分量进行双边滤波处理，然后利用小波逆变换便得到去噪后的图像。在仿真实验中，通过与其他7种去噪算法作对比，观察峰值信噪比（PSNR）等图像质量评价指标，结果表明本文算法的去噪效果优于其他相关算法。临床超声图像的实验结果进一步验证了本文算法的去噪性能。实验表明本文算法能够很好地抑制斑点噪声，并且能保留图像病灶边缘等细节。关键词：小波;双边滤波;医学超声图像;广义拉普拉斯分布5371|748|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：由于获取医学图像的原理和设备不同，不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别，并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息，临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。为了提高对多源图像融合信息的理解能力，结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势，将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点，对低频子带系数采用区域方差加权融合规则；针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点，对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价，并与传统融合算法进行比较，该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题，并能有效地融合多源医学图像信息。提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明，该算法可以增加多模态医学图像互补信息，并能较好地提高医学图像融合的清晰度。关键词：医学图像;图像融合;Contourlet变换;加权融合算法4720|671|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前，遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素，片面追求影像解译标志，DEM数据利用程度低，对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础，探讨了地质灾害滑坡的1维、2维、3维3种遥感解译方法，分析了三者之间的互补关系，并应用3种遥感解译方法对贵州关岭“6.28”特大滑坡进行了遥感解译分析，最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。研究结果表明：滑坡高分辨率遥感多维解译方法中，1维高程曲线计算、2维影像对比分析、3维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法；其中，1维高程曲线计算为滑坡遥感的2维、3维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架，而2维影像对比分析向3维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。关键词：滑坡遥感;多维解译;高分辨率遥感影像;1维高程曲线计算;2维影像对比分析;3维场景精细解译4648|370|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对合成孔径雷达（SAR）影像由于地形起伏引起的图像畸变问题，提出了基于相干矩阵的全极化SAR影像地形纠正算法，并运用于雪冰制图。该方法首先采用距离多普勒模型建立SAR成像几何模型；然后利用全极化Cloude特征分解方法对全极化SAR图像进行融合，将融合后的SAR图像与模拟图像进行配准提高SAR影像几何定位精度；最后利用投影面积归一化和极化方位角移动补偿技术对地形引起的辐射畸变进行纠正。采用中国长江源区南部唐古拉山中段冬克玛底冰川区域的C波段Radarsat-2全极化SAR数据进行验证，配准模拟SAR和原始SAR影像的控制点方位向和距离向的均方根误差（RMSE）分别为7.765像素和14.586像素；经过地形纠正后的地物分类精度达80%以上。实验结果表明：1）该方法能够有效消除SAR影像中几何和辐射畸变的影响；2）地形纠正后的SAR数据在雪冰制图中具有可行性。关键词：全极化合成孔径雷达;地形纠正;雪冰制图;图像处理3250|407|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对两期高分辨率遥感影像，提出一种结合邻域相关影像（NCI）和最大相关性最小冗余性特征选择（mRMR）的面向对象变化检测方法。为了验证该方法的有效性，设计了3组对比实验：1）只使用mRMR特征选择与未使用mRMR特征选择的效果比较；2）使用NCI与mRMR特征选择相结合与只使用NCI的效果比较；3）使用NCI与mRMR特征选择相结合与只使用mRMR特征选择的效果比较。实验结果表明，使用NCI与mRMR特征选择相结合的变化检测效果要优于只使用NCI或是只使用mRMR特征选择的效果，更优于两者都不使用的效果。理论上本文方法并不会因为采用了不同的高分辨率遥感数据源而影响其对变化检测的优越性，实际情况是否如此，还需进一步通过实验验证。关键词：遥感影像;高分辨率;面向对象;变化检测;邻域相关影像;特征选择3260|377|0更新时间：2024-05-07
遥感图像处理
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