最新刊期
2014 年 第 19 卷 第 9 期
- 摘要：能量泛函正则化模型是图像恢复研究的热点。为使更多工程领域的研究者对正则化技术进行探索和应用，推动不适定问题的研究，对能量泛函正则化模型的进展进行了分析。 首先建立图像整体坐标与局部坐标的关系，分析图像恢复正则化模型的基本原理，给出并证明正则化模型各向同性与各向异性扩散定理。然后结合函数空间、图像分解和紧框架，评述能量泛函正则化模型国内外发展现状，并对正则化模型解的适定性进行分析。 推导出图像恢复正则化模型扩散基本原理，给出正则化模型通用表达式，讨论正则化模型存在的问题及未来的发展方向。 正则化技术在解决图像恢复、修复等反问题起着重要作用。目前，国内外学者对该问题的研究取得了一些成果，但许多理论问题有待进一步研究。关键词：图像恢复;正则化模型;偏微分方程;能量泛函3127|304|0更新时间：2024-05-07
综述
- 摘要：为了保证载密图像的抗统计分析能力同时避免对特定载体模型的过度优化，提出一种以最小化失真为目标的隐写算法。 算法以各方向元素基团为基本单元定义失真函数，以Fisher准则函数的极大值为标准对失真参数进行优化，将失真函数与统计特征相关联。在秘密信息的嵌入过程中，首先依据邻域系统将图像载体分为若干元素阵列，令不同的阵列对应不同的特征子集，再利用Gibbs抽样和STC(Syndrome-trellis code)编码实现对这些有所差异的特征子集的集成，从而在最小化失真的同时保持载体的统计特征。 在3组不同维数的检测算法下比较该算法与同类算法的分类误差。结果表明，该算法能更好地保持统计模型，嵌入率为0.5 bit/pixle时相应特征集的检测误差仍高于0.4，面临高维检测时算法同样具有较高的安全性。 该算法借助最小失真思想实现了隐写前后统计特征的保持，且有效避免了在不完整模型上的过度优化，拥有比同类算法更好的适应性和安全性。关键词：隐写术;Gibbs随机场;失真函数;特征分析3320|259|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：大多数图像内插方法只考虑低分辨率图像的下采样降质过程，忽略编码噪声的影响。提出一种新的自适应对称自回归模型的压缩图像内插方法。 假设局部图像相似的图像块具有相同的图像内插模型。方法分为训练和重建两个阶段。在训练阶段，首先对训练图像采用主成分分析提取图像块的局部梯度主方向，根据方向进行一次分类，分别建立各个方向的对称自回归模型和训练集；其次对每个方向的训练集，根据图像基元特征，利用K均值聚类方法进行二次分类；最后对每个二次分类训练子集，选择其所属方向类的模型，使用有约束的最小二乘法估计对应于该子集的模型系数。在重建阶段，首先根据测试图像块的局部梯度主方向，确定方向类别，再计算测试块基元特征和该方向类中所有聚类中心的欧氏距离，选择具有最小欧氏距离的聚类中心的自回归模型用于内插。 采用8种不同的测试图像在JPEG的2种量化方式条件下进行测试，与7种典型的图像内插相比，结果表明本文方法能够有效地克服编码噪声的影响，峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)均优于其他方法。 本文方法具有较低的复杂度，可以适用于图像通信中增强图像的分辨率。关键词：压缩图像;内插;训练;自适应;对称自回归模型4078|302|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：基于能量泛函的全变分图像复原模型(ROF)为偏微分方程在图像处理上的应用开辟了一个新的研究领域。针对ROF模型存在的缺陷，很多学者提出了改进的模型和算法，并取得了一定的效果。基于能量泛函和视觉特性提出一种全变分图像降噪模型。 首先利用偏微分方程比较原理证明了该模型解的整体存在性，并利用变分原理给出了该模型的Euler-Lagrange方程；在数值计算时，选用人工时间演算法和有限差分方法，对数值近似解的离散形式进行了图像降噪matlab实验；最后利用峰值信噪比和平均结构相似度两个指标进行了降噪质量评价。 从实验数据上来分析，本文的模型在峰值信噪比上都有0.5~1 dB的提高，结构相似度有0.05~0.3的改进。 从降噪效果上分析，基于能量泛函和视觉特性的全变分图像降噪模型能够在降噪的同时，保持良好的边缘和纹理特征，优于其他改进的全变分降噪模型。关键词：全变分(TV);人类视觉特性系统(HVS);图像降噪;Euler-Lagrange方程;有限差分;峰值信噪比;平均结构相似度4280|307|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：椒盐噪声是造成图像污染的常见因素之一，椒盐噪声密度的估计对椒盐去噪过程中滤波窗口大小的选择具有指导作用。为此提出了一种基于分块策略的椒盐噪声密度估计算法。 首先对图像按行列等分后形成多个图像子块，统计每个子块中灰度为0或255的像素点个数并排序，然后根据排序后个数差分值函数特征对子块进行筛选，最后将所有候选子块噪声密度估计值的中值作为对整幅图像噪声密度的估计。 为验证算法的有效性，选取了两组不同类型的图像进行仿真，与现有椒盐噪声密度估计算法对比噪声密度估计结果。仿真实验结果表明，当图像自身包含较多灰度为0或255的像素点时，本文算法的噪声密度估计精度优于现有各种算法，标准差比现有算法小近一个数量级。当图像自身不包含灰度为0或255的像素点时，本文算法也能达到现有算法中最优的估计效果。 本文算法不仅能准确估计不同强度下的噪声密度，而且适用于自身包含灰度为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。关键词：椒盐噪声;密度估计;中值滤波;直方图3279|332|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性，提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。 首先对人脸图像进行预处理，分割出表情显著区域；然后根据显著区域大小进行分层并加以分块，对每一层的不同块提取PWLD特征，将测试集与训练集的PWLD直方图的卡方距离归一化作为独立证据来构造基本概率分配(BPA)；最后利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论联合规则得到融合后的BPA，进而得出识别结果。 在JAFFE库与Cohn-Kanade库上进行交叉验证，平均识别率分别为95.81%和97.47%。 PWLD特征在局部细节表征上比WLD特征更具有优势。与目前典型的方法进行对比实验，验证该方法的有效性和容错性，同时证明该方法在噪声和光照条件下具有一定的鲁棒性。关键词：表情识别;韦伯局部特征(WLD);金字塔韦伯局部特征;Dempster-Shafer证据理论3955|422|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：从运动捕捉数据中直接检测足迹非常困难。目前，已有的方法不能在无人工交互条件下实现对任意平地运动数据的足迹自动检测，为此提出一种基于谱聚类的足迹自动检测方法，可应用于任意角色的平地运动。 首先，提取角色的脚部运动特征并表示为样本。然后，分析样本模长的变化规律并自适应计算谱聚类参数。最后，使用谱聚类方法检测出足迹帧。 实验应用于混合运动数据集后，足迹检测的准确性良好，检测的整体准确率可达98.72%。 对实验结果的分析以及与基准线法的比较，证明了本文方法的普适性和有效性。关键词：计算机动画;运动捕捉;运动编辑;足迹检测;谱聚类3239|240|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：当前大多数基于稀疏表示的跟踪方法只考虑全局特征或局部特征的最小重构误差，没有充分利用稀疏编码系数，或者忽略了字典判别性的作用，尤其当目标被相似物遮挡时，往往会导致跟踪目标丢失。针对上述问题，提出一种新的基于判别式字典和加权局部特征的稀疏外观模型(SPAM-DDWF)跟踪算法。 首先利用Fisher准则学习判别式字典，对提取的局部特征进行结构性分析来区分目标和背景，其次，提出一种新的基于加权的相似性度量方法来处理遮挡问题，从而提高跟踪的精确度。此外，基于重构系数的权重更新策略，使算法能更好地适应跟踪目标的外观变化，并降低了遮挡发生时跟踪漂移的概率。 在多个基准图像序列上，与多种流行方法对比，本文算法在光照变化、复杂背景、遮挡等场景中保持较高的跟踪成功率与较低的漂移误差。平均成功率和漂移误差分别为76.8%和3.7。 实验结果表明，本文算法具有较好的有效性和鲁棒性，尤其在目标被相似物遮挡的情况下，也能较准确地跟踪到目标。关键词：判别式字典;局部特征;稀疏系数;稀疏表示;相似性度量3593|468|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：瓦当是珍贵的历史文化遗产。为了进行瓦当的数字化保护和瓦当文字的自动识别，针对瓦当图像高磨损、高噪声和拓扑复杂的特点，提出基于梯度矢量流场改进的level set骨架提取算法。 算法在传统level set骨架算法的基础上对中间函数进行改进，引入基于修正梯度矢量流场的中间函数替代传统的基于欧氏距离场的中间函数，主要通过两次速度不同的波传播实现，因此提高了算法的自动性和精确性。 面对构建的标准模型，算法所提骨架线与标准骨架线的平均匹配度为98.03%，骨架均为单像素宽，居中性良好。面对各种噪声，本文算法所提骨架线与不加噪声骨架线的平均匹配度为99.15%，算法的抗噪性强。面对拓扑复杂模型，算法得到的骨架与原图像拓扑一致性、连通性、光滑性良好。 实验结果表明，本文算法提取的骨架性能良好，算法抗噪性强，对拓扑复杂物体亦有较好结果，是一种有效的骨架提取算法。关键词：汉代瓦当;文物保护;骨架线;水平集;梯度矢量流场3333|272|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：传统的基于欧氏距离的复杂网络表示方法容易受形状的非刚性变形影响。鉴于此，提出一种基于复杂网络模型与相对一致性距离相结合的形状特征提取方法。 首先，提取形状的边界轮廓点作为网络的节点，利用节点间的相对一致性距离作为边的权值构建初始的复杂网络模型；然后，利用阈值演化方法对初始网络模型进行动态演化，得到一系列子网络；最后，提取不同演化阶段下子网络的拓扑特征，实现对形状特征的提取。 分类和检索实验结果表明，相比于传统的复杂网络描述方法，本文方法对形状图像具有更强的描述和识别能力。 相比于传统的距离度量，相对一致性距离对形状的非刚性变形具有更强的稳定性。关键词：复杂网络;相对一致性距离;内部距离;动态演化3547|280|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对直线编组匹配方法数据处理量大、耗时长，且易受阈值选择变化影响，提出一种几何特性二元关系的直线匹配算法。 利用线段二元关系计算出参考线段对与待匹配线段对的局部相似度，并用阈值对局部相似度进行初步过滤，然后采用分步笛卡儿积运算、逐步过滤递推得到候选线段集，最后在计算出所有候选线段集的全局相似度的基础上，综合考虑局部相似度和全局相似度得到最终的匹配结果。 该算法具有良好的旋转、缩放和平移不变性，对直线的端点和长度变化不敏感，且阈值选择对匹配结果影响小，具有较好的鲁棒性，同时充分考虑直线方向问题，提高了匹配的准确率。 通过算法分析和实验结果分析，证明了该算法的合理性、高效性和可靠性。关键词：直线匹配;二元关系;几何特性;笛卡儿积3074|245|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸，并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况，提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。 该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时，从其上自动提取2维特征点，并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征；然后基于拉普拉斯方法，用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸；最后通过纹理合成获得真实感人脸。 用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形，本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性，拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。 本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性，能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。关键词：可变形模型;特征适配;拉普拉斯方法;纹理合成;3维重建3894|334|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对传统Mean Shift算法对受背景干扰的目标无法进行有效跟踪并缺少有效的模型更新策略的问题，提出一种将背景加权和选择性子模型更新相结合的跟踪算法。 首先，在Mean Shift框架下，为了减少背景信息对目标定位的干扰，利用目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数，并将该系数只引入到目标模型的颜色直方图中，从而建立一个新的目标模型。然后，根据目标模型中每个分量匹配贡献度的大小选取需要更新的模型分量及其更新公式。 实验结果表明，本文算法能够抑制背景干扰，同时能对模型进行有效的选择性更新，克服了整体更新策略严重的模型漂移问题。 本文从模型描述和更新策略两个方面对传统Mean Shift算法进行了改进，实验结果表明本文算法具有较好的有效性和鲁棒性。关键词：目标跟踪;均值漂移;背景加权;选择性子模型更新3278|269|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：在用Bézier曲线表示复杂形状时，相邻曲线的控制顶点间必须满足一定的光滑性条件。一般情况下，对光滑度的要求越高，条件越复杂。通过改进文献中的“可调控Bézier曲线”，以构造具有多种优点的自动光滑分段组合曲线。 首先给出了两条位置连续的曲线连续的一个充分条件，进而证明了“可调控Bézier曲线”在普通Bézier曲线的光滑拼接条件下可达(为曲线中的参数)光滑拼接。然后对“可调控Bézier基”进行改进得到了一组新的基函数，利用该基函数按照Bézier曲线的定义方式构造了一种新曲线。分析了该曲线的光滑拼接条件，并根据该条件定义了一种分段组合曲线。 对于新曲线而言，只要前一条曲线的最后一条控制边与后一条曲线的第1条控制边重合，两条曲线便自动光滑连接，并且在连接点处的光滑度可以简单地通过改变参数的值来自由调整。由新曲线按照特殊方式构成的分段组合曲线具有类似于B样条曲线的自动光滑性和局部控制性。不同的是，组合曲线的各条曲线段可以由不同数量的控制顶点定义，选择合适的参数，可以使曲线在各个连接点处达到任何期望的光滑度。另外，改变一个控制顶点，至多只会影响两条曲线段的形状，改变一条曲线段中的参数，只会影响当前曲线段的形状，以及至多两个连接点处的光滑度。 本文给出了构造易于拼接的曲线的通用方法，极大简化了曲线的拼接条件。此基础上，提出的一种新的分段组合曲线定义方法，无需对控制顶点附加任何条件，所得曲线自动光滑，且其形状、光滑度可以或整体或局部地进行调整。本文方法具有一般性，为复杂曲线的设计创造了条件。关键词：曲线设计;Bezier曲线;光滑拼接;分段组合;连续性3768|300|0更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：CT图像中肺气管树分割对肺部疾病的精确定位与量化评估具有重要意义。针对不同气管分枝在大小、形状和密度分布方面的差异，提出一种区域生长与形态学灰度重建相结合的3维肺气管树分割流程，重点解决气管提取过程中的局部泄漏问题。 首先，采用阈值分割和形态学闭运算提取肺实质以定义感兴趣区域；然后，通过改进迟滞阈值区域生长法分割较粗气管，结合局部体积突变指标抑制侧向泄漏；接着，利用3维形态学灰度重建算法分割较细气管，并采用形状约束连接元分析和管形描述子剔除伪气管区域；最后，将上述两步分割结果融合成完整气管树。 采用EXACT’09竞赛提供的公开数据，选取20例测试图像及手工标记结果作为参考，分别从分杈点、分支数量和分支数比率等方面进行量化评估。实验结果表明，本文方法能在较低泄漏前提下成功检测出参考标准中一半以上的分支、平均分支数比率达到55.5%。 与竞赛网站公布的其他方法相比，本文方法结果评价指标处于中上水平，但算法简单、计算复杂度低、易于实现，在泄漏检测方面有一定优势。关键词：气管树分割;区域生长;形态学重建;CT图像3948|303|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对传统模板匹配方法检测肺结节存在的问题，提出一种用于CT图像中检测肺结节的3维自适应模板匹配算法。 首先，从CT序列图像中分割出3维肺实质，采用Canny算子等方法从分割出的3维肺实质中提取3维感兴趣区域作为候选肺结节；然后，确定每个3维感兴趣区域的主方向和中心层，并以此中心层作为信息层，沿主方向对信息层进行3维扩展生成3维模板；最后，对自适应模板和候选结节的3维归一化互相关(NCC)相关系数进行计算，将相似性高于设定阈值的区域标记为肺结节。 采用66个临床CT病例对本文方法进行了肺结节检测实验，结果显示本文方法对肺结节检测的敏感率为95.29%，假阳性为12.90%。 本文方法对检测肺结节具有较高的敏感率和准确率，可在临床上有效辅助放射科医生对肺结节进行检测，从而提高放射科医生检测肺结节的准确性和工作效率。关键词：肺结节;计算机辅助检测;模板匹配;3维自适应模板3976|281|0更新时间：2024-05-07
医学图像处理
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