最新刊期
2014 年 第 19 卷 第 8 期
- 摘要：提出一种结合图像纹理方向和空间相关性的高效视频编码（HEVC）帧内模式选择快速算法，减少粗模式选择过程的候选模式数目，加快帧内模式选择速度。 首先，使用Sobel算子获得当前预测单元（PU）的纹理方向，利用此纹理方向选取相应的角度预测模式组成粗模式选择的候选模式列表；另外，利用图像的空间相关性，将相邻预测单元的最优帧内预测模式添加到候选模式列表中。 本文算法将粗模式选择过程的候选模式数目从35种减少到不超过10种，比特率升高0.41%，峰值信噪比下降0.0314 dB，编码时间缩短了34.9%。 实验结果显示，在保持编码质量基本不变的情况下，此算法明显减少了粗模式选择过程的预测模式数量，提高了HEVC的编码效率。关键词：高效视频编码（HEVC）;视频压缩编码;帧内预测;帧内预测模式选择;Sobel算子3891|326|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了兼顾图像变换的低冗余性和方向滤波时抗频谱混叠特性，设计一种新型基于抗混叠方向滤波的低冗余图像多尺度变换。 该变换由小波级联频域方向滤波器组组成。由于频域内构造的方向滤波器的频谱支撑满足紧支撑性，因此滤波后形成的图像方向子带之间不会存在频谱混叠现象，并且根据其特点采用一种新颖的降采样方式，使得各个方向子带在降采样操作后仍具有平移不变性。 该变换可有效降低冗余，同时能够消除因移变性导致的频谱混叠现象，提高了方向滤波器组的方向选择性。 仿真实验结果表明，新型图像多尺度变换在图像稀疏表示、压缩等领域均获得良好效果。关键词：图像多尺度变换;抗混叠方向滤波器组;频域方向滤波;低冗余性3241|382|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：传统的图像压缩算法大多是基于L准则的，但是该方法不能够精确控制每一点的误差，因此提出基于L准则约束的最大误差图像转换压缩算法。该算法能够保证重构的每一点的误差都在给定的范围内。 首先利用图像像素点之间的相似性，将图像分解成若干不重叠子块。然后对原始图像的每一子块分别进行完全的转换变换，并存储需要保留的转换系数。最后通过保留的转换系数重构原始图像。 实验结果表明，不同分辨率的图像，最适宜的分块大小不相同，随分辨率的增大而增大。 与已有的基于L准则约束的最大误差转换压缩算法相比，该算法可以提高图像压缩比和重构质量，并且具有更快的压缩速度。关键词：转换压缩;L;准则;最大误差;图像压缩3623|279|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：非局部均值NLM（non-local means）方法是一种有效的数字图像去噪方法。然而，在实际去噪过程中，非局部均值的衰减参数通常是固定的而且无法随着图像的变化而作适应性的调整。为了使非局部均值方法更加有效， 提出一种将适用于多种噪声分布的无参考图像内容量度（表示为Q）引入NLM的迭代方法，来优化固定的衰减参数。 首先，针对普通图像的去噪，利用量度Q来测量每一次调整衰减参数后所对应的去噪结果的图像质量，凭借该迭代机制找到Q的最大值，从而获得最优的图像去噪结果；其次，将该量度用于MRI（magnetic resonance imaging）图像的去噪，利用Q来度量图像所含结构信息（如纹理和边缘），进而调整用于MRI图像去噪的无偏非局部均值法的衰减参数。 实验结果显示，本文方法提升了去噪结果的峰值信噪比（PSNR），并且本文方法的去噪结果在视觉上看起来比用传统方法得到的结果更清晰。 利用无参考图像内容量度Q来优化NLM方法的衰减参数，使得NLM方法能够针对不同的图像自适应地调整衰减参数以取得最优的去噪效果。实验结果表明用图像内容量度Q来优化非局部均值法的参数是有效的。关键词：非局部均值;无参考图像内容量度;参数优化;衰减参数;图像去噪4029|263|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对已有的细节增强方法难以保持输入图像帧的色调分布的缺点，提出一种基于色调优化的图像视频细节增强算法。 首先，为了避免颜色通道的相关性所带来的偏色现象并提高算法效率，对输入图像帧进行颜色空间的转换，提取亮度信息。然后，采用基于局部极值的边缘保持图像滤波方法，快速地将亮度通道图像分解成一幅含有大尺度边缘信息的基图像和多幅含有小尺度细节信息的细节层图像。接着，在用户期望的细节增强系数和输入图像的颜色场的约束下，提出基于梯度域上能量优化的细节增强算法，获得色调一致的细节增强亮度图像。最后，通过颜色空间的逆转换得到最终的细节凸显效果。 实验结果表明，本文算法不但能够显著地增强输入图像帧的细节内容，而且能够有效地保持其原有的色调分布，显得更加真实生动。 本文算法基本满足科学观察、视频监控和数字视觉特效等领域的技术要求，具有很大的应用潜力。关键词：细节增强;多尺度图像分解;局部极值;色调优化3022|492|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对机器视觉系统在雾天条件下采集的图像存在对比度低、细节模糊的问题，提出一种结合图像融合与分割的场景复原方法。 基于光学反射成像的物理特性以及形态学运算分别获取雾气浓度的近似估计，计算图像的局部方差并利用加权融合的方法得出准确的大气耗散函数，通过分割雾气最浓区域或者天空区域求得精确的大气光值，最后由大气散射模型计算复原图像并进行亮度和色调的调整。 该方法可以有效避免光晕效应和天空颜色失真等不足，能快速复原场景的对比度和颜色。 实验结果表明，该方法的场景适应能力较强，复原效果和计算速度相比于前人的方法均有不同程度的提高。关键词：去雾;大气散射模型;大气耗散函数;图像融合;图像分割3825|473|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对深度图像分辨率非常低的问题，结合同场景高分辨率彩色图像，提出一种基于彩色图约束的二阶广义总变分深度图超分辨率重建方法。 首先将低分辨率深度图映射到高分辨率彩色空间；然后利用二阶广义总变分模型，将带有边缘指示函数的高分辨率彩色约束项作为正则项，使得深度图像超分辨率重建问题变成最优求解问题；最后通过迭代重加权和原—对偶方法进行求解。 实验结果表明，本文方法可以有效地保护图像的边缘结构，在定性和定量两个方面都可达到很好的效果。 本文方法可以有效地解决深度图分辨率非常低的问题。关键词：深度图超分辨率重建;二阶广义总变分;边缘指示函数;TOF相机3820|309|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像缩放质量评价是评估图像非等比例缩放优劣的依据，现有主流评价方法不能客观有效地给出定量评价结果，为此提出一种基于重要区域保持的图像非等比例缩放评价方法。 首先，结合视觉显著度、图像边缘和超像素分割构造重要区域识别算法；然后，设计描述图像缩放前后重要区域大小和内容保持的面积变化函数和成分变化函数；最后混合两种函数提出缩放质量评价函数。 在RetargetMe提供的标准测试集上对本文方法进行实验验证，计算缩放质量值以评价不同缩放方法的优劣，并利用肯德尔系数度量本文方法的评价结果与主观评价的一致性，本文方法的平均肯德尔系数比当前主流客观方法高0.5%~11%。 与现有主流客观评价方法相比，本文方法所得到的肯德尔系数值更大，证明该方法能够更准确有效、快速、定量地评价各类图像非等比例缩放结果。关键词：图像缩放;质量评价;重要区域;成分变化;面积保持3650|525|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：针对投影非负矩阵分解（PNMF）不能揭示数据空间的流形几何结构和判别信息的缺点，提出一种图嵌入正则化投影非负矩阵分解（GEPNMF）人脸图像特征提取方法。 首先构建了描述数据空间的流形几何结构和类间分离度的两个近邻图，然后采用它们的拉普拉斯矩阵设计了一个图嵌入正则项，并将该图嵌入正则项与PNMF的目标函数融合以建立GEPNMF的目标函数。由于引入了图嵌入正则项，GEPNMF求得的子空间能在保持数据空间的流形几何结构的同时，类间间距最大。此外，在GEPNMF目标函数中引入了一个正交正则项，以确保GEPNMF子空间基向量具有数据局部表示能力。最后，对求解GEPNMF目标函数的累乘更新规则（MUR）进行了详细推导，并从理论上证明了其收敛性。 在ORL、Yale和CMU PIE人脸图像数据库上分别进行了人脸识别实验，识别率分别达到了94.00%、64.33%和98.58%。 实验结果表明，GEPNMF提取的人脸图像特征用于人脸识别时，具有较高的识别率。关键词：特征提取;人脸识别;图嵌入;非负矩阵分解3884|327|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：线性动态系统有效地捕捉了动态纹理在时间和空间的转移信息。然而，线性动态系统属于非欧氏空间模型，无法直接应用传统的稀疏编码进行分类识别，为此提出一种基于稀疏编码线性动态系统的求解方法并应用于动态纹理识别。 基于约束凸优化公式，将稀疏编码和控制论中相似性变换结合，优化学习模型参数，解决应用稀疏编码进行分类识别的问题，实现有效的动态纹理识别。 在公开的动态纹理图像数据库UCLA上进行实验并与其他方法进行比较，实验结果表明，本文方法具有更好的性能，识别率可达97%，且对遮挡具有更好的鲁棒性。 本文方法对动态纹理及遮挡情况具有更好的识别率。关键词：稀疏编码;遮挡;动态纹理识别;相似性变换2802|647|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：在无人机检测输电线路缺陷的研究中，为提高识别绝缘子的正确率，克服基于颜色来识别绝缘子方法的不足，依据绝缘子串的形状结构特征，研究了一种自底向上感知聚类平行线段的方法。 首先将在巡检图像上提取到所有方向的分段划分为6组方向线段，在每一组方向线段中，将线段长度、方向及中心点排列方向一致的线段聚类为平行线组，将平行线组合并，并整理其外接形状，结合输电线路知识模型，可靠识别绝缘子区域。为诊断玻璃绝缘子的掉片缺陷，依据计算出绝缘子的排列方向及片之间距离进行自适应分块，计算每一块的惯性矩均值特征量与惯性矩方差值特征量，依据分块之间特征量相似度来诊断是否存在掉片缺陷。 相比基于HSI颜色识别绝缘子的方法，识别绝缘子内部的多平行线段的结构，表现得更稳定，更适用于输电线路巡检。 通过无人机巡检采集的输电线路图像，实验结果验证这种方法在复杂背景的条件下能有效识别各种类型绝缘子并能检测绝缘子的掉片缺陷。关键词：绝缘子识别;绝缘子缺陷诊断;感知组织;平行形状;特征量3220|453|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对自主空中加油过程中锥套图像目标识别与定位问题，以锥套内部加油口作为匹配特征，提出一种基于圆形特征的锥套检测与跟踪方法。 锥套跟踪采用行列扫描法获取锥套内部边缘，并通过迭代最小二乘拟合确定精确的椭圆形状参数，而锥套检测采用多方位最近点区域搜索法提取锥套所在的所有可能图像区域，并采用锥套跟踪进行精匹配和最终决策。 实验结果表明，该方法下锥套精确定位的成功率高达94.71%，锥套检测耗时小于500 ms，锥套跟踪的最大耗时为21.59 ms，平均耗时4.18 ms。 本文方法无须在锥套上额外安装光学标记，且能够实时、精确地确定锥套所在的图像位置和大小。关键词：自主空中加油;锥套跟踪;锥套检测;图像定位;最小二乘拟合2979|315|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：越来越多的应用都依赖于对真实场景深度图像的准确且快速的观测和分析。飞行时间相机可以实时获取场景的深度图像，但是由于硬件条件的限制，采集的深度图像分辨率较低，无法满足实际应用的需要。为此提出一种结合同场景彩色图像通过构造自适应权值滤波器对深度图像进行超分辨率重建的方法。 充分发掘深度图像的非局部以及局部自相似性先验约束，结合同场景的高分辨率彩色图像构造非局部及局部的自适应权值滤波算法对深度图像进行超分辨率重建。具体来说，首先利用非局部滤波算法来有效避免重建结果的振铃效应，然后利用局部滤波算法进一步提升重建的深度图像质量。 实验结果表明，无论在客观指标还是视觉效果上，基于自适应权值滤波的超分辨率重建算法较其他算法都可以得到更好的结果，尤其当初始的低分辨率深度图像质量较差的情况下，本文方法的优势更加明显，峰值信噪比可以得到1dB的提升。 结合非局部和局部自相似性先验约束，结合同场景的高分辨率彩色图像构造的自适应权值滤波算法，较其他算法可以得到更理想的结果。关键词：深度图像;超分辨率;自适应权值滤波器;非局部自相似性;局部自相似性3578|509|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：计算机断层血管造影术（CTA）是冠脉疾病诊疗过程中最为常用的成像方法之一。然而造影图像中冠脉与其周边组织的灰度分布较为接近，冠脉整体结构的识别较为困难。为此提出一种基于方向聚类的冠脉结构跟踪提取方法。 该方法首先使用闭运算及灰度拉伸对影像进行预处理，然后在选定的种子点构造球形算子，该球形算子由多对方向相反且从球心指向球壳的射线组成，通过对多组数据进行分析得到血管在球形算子内部的灰度差异率特征，对灰度差异率特征曲线构造2维凸包可得到射线与血管壁的交点，以此获得血管段的分割结果以及指向血管走势的方向向量的集合，应用最小距离层次聚类法对向量集合进行分类得到跟踪方向，遍历整条血管完成对冠状动脉的分割。 实验结果表明，本文方法能够获得较为精确的冠脉提取结果，与近年流行算法相比在临床有效血管段的跟踪上具有一定优势。能够达到0.39 mm的跟踪精度。 本文方法的优势在于所提出的球形算子对不同形态的3维血管具有较好的适应性和鲁棒性。用于向量分类的层次聚类方法无需训练，算法自动化程度高，且分类较为准确。血管跟踪提取方法精度较高。关键词：计算机断层血管造影术;分割;球形算子;方向聚类3581|268|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：高光谱影像压缩的关键技术是对空间维和光谱维的去相关性。根据高光谱影像数据结构的特点，如何有效去除其空间相关性与谱间相关性是高光谱影像压缩中至关重要的问题。对高光谱影像进行编码时，3维小波变换是极为有效的去除冗余的方法。因此提出了一种通过波段排序并结合3维混合树型结构对高光谱影像3维小波变换系数进行编码的算法。 首先，将高光谱影像按照自然波段顺序进行波段分组，并对每组影像进行相邻影像的谱间相关性统计；其次，对相关性较弱的波段组，建立以影像波段序号为顶点、影像相关性系数为边的完全图，对这个完全图求其最大汉密尔顿回路。按照求得的最大汉密尔顿回路顺序对该波段组进行重新排序，从而提高波段组的谱间相关性；在此基础上，对重新排序后的波段组进行3维小波变换，并通过3维混合树结构对3维小波变换系数进行零树编码。 通过对大量AVIRIS型高光谱影像数据的仿真实验，验证了本文方法的有效性。对相关性较低的波段组，加入排序算法后，其解码影像与未排序时比，峰值信噪比有了一定的提高。通过实验统计，算法平均用时2.7579s。 由于采用了对弱相关性波段组的重新排序机制，使得基于混合树结构的3维零树编码出现了更多有效的零树，在一定程度上提高了编码效率。通过实验统计算法用时，表明该方法以较小的时间代价获得了解码效果的提升。关键词：高光谱影像编码;谱间相关性;波段排序;汉密尔顿回路;3维小波变换2909|297|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对异构网络环境下，不同终端用户对遥感影像质量的不同需求而导致的影像数据量过大、传输及显示延迟过长等问题，提出一种在线压缩—实时传输—实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。 模型采用多线程流水线同步处理的加速算法，将基于质量渐进压缩的SPIHT算法与多线程流水线技术相结合，在VC++环境下，将遥感影像在线压缩成码流，在压缩的同时，启动多线程采用Socket信道对压缩码流实时发送，客户端收到码流后，利用多线程实时解压缩并显示。通过采用多线程技术，使得压缩、传输和解压缩同步进行，从而减少了整体处理时间。 实验结果表明，提出的实时压缩渐进传输模型，在不影响影像质量的前提下，算法处理速度提高近2倍。每个渐进分层影像与原影像的相似度比多分辨率渐进压缩分层影像与原影像的相似度平均增加20%。 该模型有效地解决了遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步问题，从而提高了渐进传输效率。与多分辨率渐进传输比较，此渐进传输模型具有更好的视觉效果。关键词：遥感影像;实时渐进传输;多线程流水线;SPIHT编码3308|285|0更新时间：2024-05-07
遥感图像处理
- 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