最新刊期
2014 年 第 19 卷 第 7 期
- 摘要：打印输出技术是目前国内外图像复制领域的主流技术。打印机特征化旨在建立打印机输入控制值与输出色彩信息值之间的对应关系，保证打印输出图像各像素色彩值的准确性。基于可见光谱的打印机特性化过程，以图像光谱信息作为打印机特性化过程中的色彩控制依据，可避免基于色度的打印输出过程所固有的同色异谱问题，实现图像色彩复制领域最高级别的无条件颜色匹配。在广泛文献调研的基础上，本文回顾了打印机光谱特性化方法各部分研究的发展历程，分析介绍了该领域主要研究内容及其研究现状，对打印机光谱特性化方法流程进行了较为全面的综述。 以Yule-Nielsen修正的光谱Neugebauer模型（YNSN模型）为典型代表，从打印机墨量限制方法、正向光谱预测模型、反向光谱分色模型以及色彩匹配评价度量4个方面，对目前基于可见光谱的打印机特性化方法研究情况进行了总结与归纳，并结合现有研究存在的问题对未来研究发展趋势进行了展望。 综合近几年该领域研究发展情况，认为目前打印机光谱特性化方法研究在墨量限制算法合理性、正反向建模精度等方面已经取得了较为理想的结果。然而，尽管已有20多年的广泛研究，鉴于光谱数据的高维性以及具体应用场景的多样性，导致准确而高效的实现光谱打印机特性化仍然是一个极具难度的问题，特别在建模效率提高、模型适用性增强、模型物理意义提升以及评价度量综合性能优化等方面，目前研究仍存在较大的研究发展空间。 打印机光谱特性化是实现图像色彩信息高保真打印复制的必要手段，其今后将继续在图像复制领域起到非常关键作用。然而，由于基于光谱的打印机特性化过程涉及光谱学及色度学理论、半色调呈色理论、最优化计算理论、人眼视觉机理、数字加网技术等多种理论与技术，故其研究具有一定的难度与挑战性。本文对打印机光谱特性化方法研究现状进行了较为深入的介绍与分析，意在使国内同行对该领域有一个较为全面的了解，以期引起更多研究者对该领域的关注。由于篇幅所限，许多问题未及深究。关键词：可见光谱;打印机特性化;墨量限制;光谱预测;光谱分色;光谱匹配度量3324|235|0更新时间：2024-05-07
综述
- 摘要：目前图像修复的研究是以人眼不能察觉为目标，注重视觉效果而不追求重建的准确性。本文提出一种能准确重建图像缺损边缘的重建算法。 采用稳定场作为图像局部纹理的数学物理描述，提出基于点源影响函数的图像局部区域重建模型，该模型针对每一个缺损点，计算周围各已知点对它的影响，以期较为准确地重建该点；并根据该场中的方向导数，分析各已知点与缺损点的差异性及相似性，确定一种点源影响函数的计算方法，以实现该重建模型。 实验结果表明所提算法与传统修复算法相比，对图像边缘及纹理细节的重建更加清晰，同时保持了较好的整体视觉效果；且重建过程无迭代计算，具有较高的效率。 实验结果表明，该算法在重建效率和准确重建方面均取得了较好的成果。关键词：稳定场;点源影响函数;场方向导数;局部区域重建2931|313|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：光场相机因其具有先拍照后对焦的能力而备受广泛关注，然而光场相机的理论研究往往受制于原始光场图像及其标定参数的获取。基于目前市面上唯一的一款消费级光场相机——Lytro相机，提出一套光场图像获取、校正和重对焦的系统化方法。 通过分析Lytro相机工作原理、算法和文件结构，给出了一套实现原始光场数据提取、解码、颜色校正、微透镜阵列标定和校正的完整方案。并在此基础上提出一种基于分数阶傅里叶变换的Lytro相机重对焦方法。 实验结果表明所提系统级方案正确，所提重对焦方法具有令人满意的重对焦性能。 本文Lytro相机光场图像获取和标定方法，利用分数阶傅里叶变换实现光场图像的频率域重聚焦。基于两台Lytro相机的实验结果表明，本文方法可正确获取图像数据及相机参数，重聚焦算法效果好。关键词：光场相机;Lytro相机;重对焦;分数阶傅里叶变换5290|285|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像变形算法中特征基元提取和匹配方式大部分都是采用人机交互的方式进行，并且在遮挡区域变形时出现较多的鬼影和模糊现象，使得针对同一场景图像变形实现繁琐且效果不佳，针对这些问题提出一种基于多特征融合的自动图像变形算法。 该算法提取多种图像特征信息（如Surf特征算子、Harris算子、Canny算子等）并进行多特征融合匹配，得到一个分布适当且对应关系正确的三角网格，再结合图像变形，实现自动图像插值。 实验结果显示，自动的提取特征基元有效地减少了人工操作，而多特征融合匹配有效地抑制了图像变形时边缘或遮挡区域鬼影的产生。 提出的融合匹配方法，将不同的特征信息有效地融合匹配从而改善了图像变形算法。通过对多组实验结果进行问卷调查，91%的参与者认为该算法有效地改进图像变形结果。关键词：多特征;融合匹配;自动;图像变形3972|338|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：指纹图像增强是自动指纹识别系统中的重要环节，是获取可靠的指纹细节特征的基础。为了弥补指纹图像的质量缺陷，实现对低质量指纹图像的有效增强，提出一种基于块质量评价和块频谱匹配滤波器的块频谱扩散指纹增强方法。 首先，基于块内点方向一致性参数，给出了块质量评价结果；然后，研究了复合窗口频谱扩散特性，完成了基于一次模糊K均值聚类、一阶自适应带宽的2维巴特沃斯带通滤波器和2维高斯窗的块频谱匹配滤波器设计；最后，依据块质量等级的高低，应用块频谱匹配滤波器对复合窗口的块频谱进行滤波增强。 选取FVC 2004指纹库中的大量指纹图像进行了实验，实验结果表明，该方法对高质量和低质量指纹图像均有良好的增强效果。 本文方法对指纹的脊线方向和频率等参数依赖较弱，拥有很强的容错能力。实验结果验证了该方法在指纹图像增强中的有效性，可适用于高质量和低质量的指纹图像增强。关键词：指纹识别;块质量评价;块频谱匹配滤波器;频谱扩散3409|291|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：中心投影变换可实现轮廓类和区域类算法的结合，是一种有效的不变特征提取算法，然而现有文献缺乏对其抗噪性能的深入讨论，仅有一些简单的理论和实验结果，本文主要研究了中心投影变换的抗噪性能。 利用Radon变换抗噪性分析的思想，讨论了中心投影变换的抗噪性。 从理论上验证了中心投影变换对高斯白噪声和椒盐噪声有较强的鲁棒性，并且图像的大小、目标区域占图像比例等因素对其抗噪性能都有较大的影响。 理论分析和实验结果都表明，中心投影变换对高斯白噪声和椒盐噪声有较强的鲁棒性，并且图像的大小、目标区域占图像比例等因素对其抗噪性能都有较大的影响。关键词：中心投影变换;高斯白噪声;椒盐噪声;抗噪性3139|237|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：提出一种基于多通道Haar-like特征的多示例学习目标跟踪算法，克服了多示例跟踪算法在处理彩色视频时利用信息少和弱特征不能更换的缺点。 首先，针对原始多示例学习跟踪算法对彩色视频帧采用单通道信息或将其简单转化为灰度图像进行跟踪会丢失部分特征信息的缺点，提出在RGB三通道上生成位置、大小和通道完全随机的Haar-like特征来更好地表示目标。其次，针对多示例学习跟踪算法中Haar-like弱特征不能更换，难以反映目标自身和外界条件变化的特点，提出在弱分类器选择过程中，用随机生成的新Haar-like特征实时替换部分判别力最弱的Haar-like特征，从而在目标模型中引入新的信息，以适应目标外观的动态变化。 对8个具有挑战性的彩色视频序列的实验结果表明，与原始多示例学习跟踪算法、加权多示例学习跟踪算法、基于分布场的跟踪算法相比，提出的方法不仅获得了最小的平均中心误差，而且平均跟踪准确率比上述3种算法分别高52.85%，34.75%和5.71%，在4种算法中获得最优性能。 通过将Haar-like特征从RGB三通道随机生成，并将判别力最弱的部分Haar-like弱特征实时更换，显著提升了原始多示例学习跟踪算法对彩色视频的跟踪效果，扩展了其应用前景。关键词：目标跟踪;多示例学习;多通道Haar-like特征;弱特征更换3773|353|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为降低室外自主移动机器人视觉导航中遇到的阴影、裂纹及道路边界不规则造成的道路检测算法不鲁棒性，提出一种每帧灰度阈值可调的快速自适应道路检测方法。 先采用2维离散小波进行道路图像分解与重构，比较各级小波重构后的近似道路图像，确定出不影响“路-非路”灰度二分类的最佳分辨率等级；在低分辨率尺度空间中，用灰度类间最大方差和类内最小方差共同构造适应度函数，采用改进的遗传算法对各帧道路图像进行阈值自适应分割，找到准确的道路边界，最近两边界中心位置即机器人行驶方向。采用小型陆地自主车作为研究平台，并在卡耐基梅隆大学（CMU）提供的室外移动机器人道路视频中进行算法测试。 本文方法能够在具有阴影、裂纹、光照度变化的道路条件下鲁棒分割出道路边界，机器人可以平均30 km/h的速度在有较严重阴影干扰的校园道路上行驶，视觉系统的处理速度平均可达到20 ms/帧。 本文方法比传统的灰度直方图分割法表现出更强的环境自适应性，可实现较为鲁棒的室外道路检测，并可作为室外自主移动机器人非结构化道路检测的一种鲁棒性较强的方法加以推广。关键词：自主移动机器人;小波压缩;遗传算法;自适应道路检测3923|307|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：基于学习字典的稀疏编码能够自适应地表示信号。然而，传统学习字典的原子之间缺少关联，信号的相似性在编码后缺失。考虑到结构化稀疏表示的鲁棒性和判别性能力，结构化字典的构建成为一个重要的任务。 依据标准的凸优化字典学习算法，引入数据点编码路径的约束（由上层原子激活的索引规划下层的索引），构思了一种树结构字典学习框架。 实验结果表明，局部描述符的稀疏表示具有较好的鲁棒性和判别性，同时在KTH数据库上人体行为识别实验与其他类似文献方法相比获得了较高的识别精度，其中，时空梯度方向直方图（HOG3D）的编码识别结果达到97.99%。 通过实验结果，观察到采用本文构建的字典编码信号具有较好的鲁棒性和判别性，更好的适合分类任务。关键词：行为识别;稀疏编码;局部描述符;树结构字典3136|249|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：模拟绘制焦散效果是真实感图形绘制的重要组成部分。利用可编程GPU硬件，基于图像的光子映射方法绘制速度快，但由于使用了近似采样和计算，会产生失真。为了克服这一现象，针对理想的镜面反射、折射体，提出一种快速绘制焦散效果的方法（VOBPBT）。 该方法首次定义了光子路径映射图的概念，并提出通过基于虚顶点光子映射的光子束跟踪来准确构建光子路径映射图的方法；此外，方法也创新性地提出利用光子路径映射图来查找焦散三角形，创建焦散映射图的方法。 实验结果表明，本文绘制结果真实，可以处理多次递归反射、折射，能够绘制连贯的高频焦散效果，同时可以达到交互的绘制性能。 本文VOBPBT方法在可交互计算机仿真、计算机游戏、虚拟漫游等应用领域具有一定的实用价值。关键词：焦散;光束跟踪;光子映射;虚物体;GPU3034|232|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为保护3维模型数据的版权，提出一种在3维视图下和线框视图下都可察觉的3维网格可见水印，并针对三角形网格建立了相应的可见水印算法。 该算法首先将待嵌入区域投影到2维平面上，再将矢量形式的水印信息嵌入其中，最后将该区域投影到原模型上。算法的核心过程是将三角形划分成在水印信息内和在水印信息外的两部分。文中借鉴了Sutherland-Hodgeman多边形裁剪算法，将其应用于水印嵌入的过程。 为验证算法的可行性，使用3个3维模型数据进行了实验，实验结果表明该算法较好地保持了原模型的外观，且嵌入的水印信息在两种视图下清晰可见，嵌入水印后的数据增加量约为10%。 本文算法可有效地嵌入水印信息，达到保护3维模型数据版权的目的。关键词：网格模型;可见水印;3维视图;线框视图;多边形裁剪2749|272|0更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：3维树木几何结构和拓扑结构的复杂性，不仅使得真实感3维树木模型的构建过程十分复杂，而且构建的模型文件包含大量的几何数据。针对3维树木模型的构建过程复杂和模型数据量大的问题，提出一种支持骨架个性化编辑的轻量化3维树木模型构建方法。 该方法在提取树木模型骨架结构的基础上，通过交互方式对3维树木模型的骨架进行个性化编辑以生成3维树木模型的全新骨架结构，并采用枝干和树冠模型的简化方法实现轻量化3维树木模型的构建。 该方法不仅能快速创建轻量化的3维树木模型，减少3维树木可视化时的模型绘制时间；而且能通过骨架个性化编辑来设计树木的拓扑结构，有助于增加同一品种树木外部表现形态的多样性。 通过应用表明，本文轻量化3维树木模型构建方法不仅可以构建具有不同表现形态的3维树木模型，而且简化后的3维树木模型可以在无线网络、移动终端等资源有限情况下进行3维树木可视化。关键词：3维树木;树木骨架;个性化编辑;轻量化;纹理模板2701|228|0更新时间：2024-05-07
虚拟现实与增强现实
- 摘要：极坐标格式算法（PFA）是合成孔径雷达（SAR）聚束模式下的一种高分辨率成像算法，方位向增加孔径长度带来了数据存储和传输的负担，利用压缩感知进行合成孔径雷达成像可以减小采样率，以前的研究往往认为图像是2维可分离的而忽略距离徙动的影响，造成了图像质量的下降。提出一种在方位向利用压缩感知处理的PFA成像算法，可以校正距离徙动，保证压缩感知成像的图像分辨率。 在方位向进行压缩感知处理的过程时，采用了随距离空间频率变化的傅里叶基。 该方法可以有效代替PFA处理过程中的方位向插值，消除距离徙动的影响，保证距离向和方位向的分辨率。 仿真和实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。关键词：极坐标格式算法（PFA）;压缩感知;距离向插值;方位向插值;距离徙动校正2917|239|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：目标轮廓表征了目标形状，可用于目标方位角估计、自动目标识别等，因此提取合成孔径雷达（SAR）图像中的目标轮廓受到了人们的广泛关注。受SAR图像乘性噪声的影响，传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效。针对这一问题，提出一种将基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型相结合的活动轮廓模型。 以真实SAR图像为基础，分析了向量场卷积（VFC）活动轮廓模型以及区域竞争（RC）活动轮廓模型各自的特点和优势，发现这两个模型存在一定的互补性，因此将这两个模型进行了结合，得到了一种新的SAR图像目标轮廓提取方法。 基于真实SAR图像的实验结果表明，本文方法能较好地应对SAR图像信噪比较低、目标边缘模糊等特点，能准确地获得SAR图像目标轮廓。 本文方法可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务，为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。关键词：合成孔径雷达;轮廓提取;活动轮廓模型;似然比;向量场卷积;G0分布3297|313|0更新时间：2024-05-07
遥感图像处理
- 摘要：视线跟踪技术是当前最新的无干扰地获得人类视觉注意力的生物测量方法。将视线跟踪方法的原理其应用于图像质量感知研究，建立了首个基于眼动的图像质量感知数据库XJTU_ETSS。 应用单刺激图像质量评价法，在Tobii TX300的眼动平台上对900幅原始和失真图像进行了49人的60 Hz眼动主观测试。对含眼动的失真图像进行了可视化分析，即利用注视图、热图和自动聚类感兴趣区域图分析注意力在失真图像上的分布特点。 针对XJTU_ETSS眼动数据特点，利用反映群体视觉注意力共性的热图可视化方法具体对数据库中一组原始图像和其对应的6种失真图像上的热图进行了比较和定性分析，直观地显了原始图像和不同种类失真图像上视觉注意力的分布特征。 通过实验结果可知，视线跟踪方法能十分直观地揭示人在主观图像感知过程中的特性，这对于今后建立基于人眼注意力模型的图像客观评价算法，以及更加深入地揭示人类视觉系统的感知机制都有着现实而重要的意义。关键词：视线跟踪;图像质量感知;眼动仪;主观质量感知数据库;热图5142|261|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：随着Web2.0技术的进步，以用户生成内容为中心的社交网站蓬勃发展，也使得基于图像标签的图像检索技术越来越重要。但是，由于用户标注时的随意性和个性化，导致用户提交的图像标签不够完备，降低了图像检索的准确性。 针对这一问题，提出一种正则化的非负矩阵分解方法来丰富图像欠完备的标签，提高图像标签的完备性。利用非负矩阵分解的方法将原始的标签-图像矩阵投影到潜在的低秩空间里消除噪声，同时利用图像的类内视觉离散度作为正则化项提高消除噪声、丰富标签的效果。 利用从社交网站Flickr上下载的大量社交图像进行对比实验，验证了本文方法对丰富图像标签的有效性。通过对比目前流行的优化算法，本文算法获得较高的性能提升，算法平均准确度提高了12.3%。 将图像类内视觉离散度作为正则化项的非负矩阵分解算法，能较好地丰富社交图像的标签，解决网络图像标签的欠完备问题。关键词：图像标签丰富;正则化;非负矩阵分解;投影梯度法4383|256|0更新时间：2024-05-07
第2届全国图像图形联合学术会议栏目
- 地址：北京市海淀区北四环西路19号中科院电子所主楼223室 邮编：100190
- 联系电话：010-58887035/58887030/58887418 Email：jig@aircas.ac.cn
- 技术支持由北京北大方正电子有限公司提供 京ICP备05080539号-4
京公网安备11010802024621 - 本系统建议在Chrome、 IE9+ 以上版本浏览器阅读本站内容，360浏览器请切换至极速模式
- Cookies帮助我们提供服务并提供个性化体验。使用本网站，即表示您同意我们使用Cookies
0