最新刊期
2016 年 第 21 卷 第 5 期
- 摘要：本文是关于中国图像工程的年度文献综述系列之二十一。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状,能够方便地查询有关文献,且向期刊编者和作者提供有用的参考,对2015年度图像工程重要文献进行了综述分析。 从2015年在国内15种有关图像工程重要中文期刊的共148期上所发表的2975篇学术研究和技术应用文献中,选取出723篇属于图像工程领域的文献,并根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理,图像分析,图像理解,技术应用和综述5个大类,然后进一步分入23个专业小类(与前10年相同),并在此基础上分别进行了各期刊各类文献的统计和分析。 根据对2015年统计数据的分析可看出:图像分析正得到最多关注,目标跟踪的文献数量有明显增加,图像分割和边缘检测仍然是研究重点,图像匹配融合及其在遥感测绘等的应用再次成为热点。 我国图像工程的2015年研究深度和广度仍在提高和扩大,保持了快速进展的势头。关键词：图像工程;图像处理;图像分析;图像理解;技术应用;文献综述;文献统计;文献分类;文献计量学3269|304|10更新时间：2024-05-07
综述
- 摘要：当前,目标跟踪问题常常会通过在线学习、检测的方法来解决。针对在线学习过程中,分类器训练需要花费大量时间以提高其识别准确率的问题,提出使用Adaboost算法级联弱分类器,在训练一定帧数后仅进行检测的方法来达到实时和准确的折中。 首先针对跟踪问题简化了haar特征,以降低特征计算量。同时考虑到经典的Adaboost算法可能并不适合跟踪过程中存在的正负样本不均衡问题,提出在样本权重更新公式中引入一个新的调整因子项并且结合代价敏感学习来提高目标识别率的方法。最终给出使用简化的haar特征作为描述子,改进的代价敏感Adaboost作为分类器的目标跟踪算法。 对20组视频进行跟踪实验,本文算法的平均代表准确率高于压缩跟踪算法约26%,高于原始代价敏感算法约11%;本文算法的视频处理平均帧率高于压缩跟踪算法约38%。 本文提出的新代价敏感Adaboost算法对目标的识别、跟踪具有较高的准确率及较快的处理速度,并具有一定的抗干扰能力。特别对人等非刚性目标能够进行较好跟踪。关键词：目标跟踪;代价敏感Adaboost算法;简化haar特征;调整权重因子项;在线学习;非刚性目标2445|353|5更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基础上,提出双通道卷积神经网络学习低分辨率与高分辨率图像块相似度进行图像超分辨率的算法。 首先利用深度卷积神经网络学习得到有效的低分辨率与高分辨率图像块之间相似性度量,然后根据输入低分辨率图像块与高分辨率图像块字典基元的相似度重构出对应的高分辨率图像块。 本文算法在Set5和Set14数据集上放大3倍情况下分别取得了平均峰值信噪比(PSNR)为32.53 dB与29.17 dB的效果。 本文算法从低分辨率与高分辨率图像块相似度学习角度解决图像超分辨率问题,可以更好地保持结果图像中的边缘信息,减弱结果中的振铃现象。本文算法可以很好地适用于自然场景图像的超分辨率增强任务。关键词：图像超分辨率;Pair-wise卷积神经网络;双通道卷积神经网络;图像块相似度学习4918|361|8更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。关键词：人脸识别;局部均值模式;双加权融合;云模型3623|371|1更新时间：2024-05-07
- 摘要：鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。关键词：鞋印花纹图像;聚类;隔离带;K步稳定;可达半径;类集成树;任意形状类2446|286|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法。 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性。 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODGMM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度。 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性。关键词：运动目标检测;混合高斯模型;空间约束2223|272|3更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：显著性检测是基于对人类视觉的研究,用来帮助计算机传感器感知世界的重要研究手段。现有显著性检测方法大多仅能检测出人类感兴趣的显著点或区域,无法突出对象整体的显著性以及无法区分对象不同层次的显著性。针对上述问题,提出一种基于分层信息融合的物体级显著性检测方法。 与当前大多数方法不同,本文同时运用了中级别超像素和物体级别区域两种不同层次的结构信息来获取对象的显著图。首先,将图像分割为中级别的超像素,利用自下而上的方法构造初始显著图;然后通过谱聚类方法将中级别的超像素聚类成物体级的区域,并运用自上而下的先验来调整初始先验图;最后,通过热核扩散过程,将超像素级别上的显著性扩散到物体级的区域上,最终获得一致的均匀的物体级显著性图。 在MSRA1000标准数据库上与其他16种相关算法在准确率-召回率曲线及F度量等方面进行了定量比较,检测的平均精度和F-检验分数比其他算法高出5%以上。 通过多层次信息融合最终生成的显著图,实现了突出对象整体显著性以及区分不同对象显著性的目标。本文方法同样适用于多目标的显著性检测。关键词：显著性检测;分层信息融合;边界保持滤波;热扩散2895|359|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像显著性检测的目的是为了获得高质量的能够反映图像不同区域显著性程度的显著图,利用图像显著图可以快速有效地处理图像中的视觉显著区域。图像的区域协方差分析将图像块的多维特征信息表述为一个协方差矩阵,并用协方差距离来度量两个图像块特征信息的差异大小。结合区域协方差分析,提出一种新的图像显著性检测方法。 该方法首先将输入的图像进行超像素分割预处理;然后基于像素块的区域协方差距离计算像素块的显著度;最后对像素块进行上采样用以计算图像像素点的显著度。 利用本文显著性检测方法对THUS10000数据集上随机选取的200幅图像进行了显著性检测并与4种不同方法进行了对比,本文方法估计得到的显著性检测结果更接近人工标定效果,尤其是对具有复杂背景的图像以及前背景颜色接近的图像均能达到较好的检测效果。 本文方法将图像像素点信息和像素块信息相结合,避免了单个噪声像素点引起图像显著性检测的不准确性,提高了检测精确度;同时,利用协方差矩阵来表示图像特征信息,避免了特征点的数量、顺序、光照等对显著性检测的影响。该方法可以很好地应用到显著目标提取和图像分割应用中。关键词：显著性分析;区域协方差;超像素;显著图;图像分割3039|369|5更新时间：2024-05-07
- 摘要：在复杂背景下,传统模型匹配的跟踪方法只考虑了目标自身特征,没有充分考虑与其所处图像的关系,尤其是目标发生遮挡时,易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种前景判别的局部模型匹配(FDLM)跟踪算法。 首先选取图像帧序列前帧进行跟踪训练,将每帧图像分割成若干超像素块。然后,将所有的超像素块组建向量簇,利用判别外观模型建立包含超像素块的目标模型。最后,将建立的目标模型作为匹配模板,采用期望最大化(EM)估计图像的前景信息,通过前景判别进行局部模型匹配,确定跟踪目标。 本文算法在前景判别和模型匹配等方面能准确有效地适应视频场景中目标状态的复杂变化,较好地解决各种不确定因素干扰下的跟踪漂移问题,和一些优秀的跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Lemming、Liquor、Shop、Woman、Bolt、CarDark、David以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为9.76、28.65、19.41、5.22、8.26、7.69、8.13、11.36、7.66,跟踪重叠率分别为0.69、0.61、0.77、0.74、0.80、0.79、0.79、0.75、0.69。 实验结果表明,本文算法能够自适应地实时更新噪声模型参数并较准确估计图像的前景信息,排除背景信息干扰,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。关键词：前景判别;超像素;局部模型;期望最大化(EM);目标跟踪2718|388|2更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：为了更准确地构建3维等距模型之间的对应关系,本文提出了一种基于热核签名与波核签名的融合特征描述符计算3维等距模型对应关系的方法。 首先计算3维模型Laplace算子获得模型的特征向量和特征值;然后将所得到特征值和特征向量作为基参数分别计算源模型与目标模型的热核签名和波核签名,并将热核签名与波核签名融合为一个新的特征描述符。融合特征描述符作为模型上随机均匀采样点的约束,通过最小值匹配算法得到源模型和目标模型之间的对应关系。 实验结果表明,利用融合特征描述符约束进行计算得到的对应关系正确匹配率比热核签名约束计算得到的对应关系匹配率平均提高19.429%,比波核签名约束计算得到的对应关系匹配率平均提高4.857%。 本文提出的融合特征描述符适用于计算3维等距模型或近似等距的3维模型之间的对应关系,与单一使用热核签名或波核签名特征描述符相比,可以得到更加准确的对应关系。关键词：等距模型;特征描述符;热核签名;波核签名;Laplace算子;对应关系2503|240|7更新时间：2024-05-07
- 摘要：构造一类新的基于函数值与偏导数值的加权有理插值样条曲面,讨论该样条曲面的相关性质并分析曲面的局部约束控制。 一方面,先从方向构造有理三次插值样条,再从方向构造二元有理插值样条曲面;另一方面,按相反次序构造另一个二元有理插值样条曲面;最后将两种插值曲面加权得到一类新的有理插值样条曲面。 讨论插值曲面的性质,包括基函数、边界性质、积分加权系数的性质以及误差估计。通过选择合适的参数和加权系数,在不改变插值数据的前提下实现对插值区域内的局部约束控制。 实验结果表明,新的加权有理插值样条曲面具有良好的约束控制性质。关键词：有理插值样条;局部控制;积分加权系数;权系数2257|275|1更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：针对心血管内超声(IVUS)图像中钙化斑块、声影等干扰因素影响外弹力膜(EEM)轮廓检测准确性的问题,提出结合先验形状信息和序贯学习分类的心血管内超声外弹力膜检测的改进算法。 首先用多类多尺度序贯学习(MSSL)将IVUS图像分割七大不同组织;然后在分类结果的基础上,结合血管先验形状信息筛选出外弹力膜轮廓的关键点;最后,结合IVUS图像的梯度和相位信息,采用Snake模型,获得最终的EEM轮廓。 临床采集22组IVUS序列,挑选出具有代表性的153帧图像做实验。统计数据显示:本文算法检测结果的平均Jacc指标为88.5%,满足临床诊断要求,性能优于国内近年来较好的算法。 本文的EEM自动检测算法简单有效,相比国内已有算法,提高了对钙化、纤维斑块以及声影区域的识别能力,对含钙化斑块、纤维斑块或血管中心偏移的高频IVUS图像具有较高的适用性。关键词：心血管内超声;外弹力膜;序贯学习;形状信息2524|292|4更新时间：2024-05-07
医学图像处理
- 摘要：在光学遥感图像中,针对舷靠舰船灰度和纹理特征与港口相近,传统方法检测效果不理想的问题,提出一种基于局部显著特征的舷靠舰船检测方法。 首先,对原始图像预处理得到海陆分割后的二值图像;然后,提取二值图像中的直线段作为局部显著特征检测舰船目标;再将直线段提取结果与舰首检测相结合,建立舷靠舰船检测模型;最后,通过计算舰船几何尺寸及环境信息分析确定舰船目标。 在两幅不同场景的光学遥感图像中验证本文方法并与其他算法进行对比,本文方法识别率可达100%,且不存在误检和漏检情况,相比于其他算法具有一定优势。在舰船背景复杂或停泊朝向不定时,文中方法可有效判别舰船停靠方向并对舰船目标进行正确标记。 在复杂背景环境及其他干扰下,应用本文方法检测舷靠舰船目标准确率高,鲁棒性强,具有较高适应性。关键词：光学遥感图像;舷靠舰船;目标检测;直线段;局部显著特征2612|245|5更新时间：2024-05-07
- 摘要：清晰度是评价对地观测成像仪影像数据质量的典型指标之一,可以反映成像仪对地物边缘变化的敏锐程度。已有的对地观测成像仪在轨测试及图像质量评价方法研究中,往往关注遥感影像清晰度是否达标,或监测其变化趋势,未对清晰度变化影响因素进行深入探讨。针对这一问题,本文主要对长时间序列的成像仪成像清晰度的变化以及影响因素进行探讨。 以天宫一号高光谱成像仪短波红外谱段0级数据作为研究对象,首先利用改进的基于边缘检测的清晰度算法计算出影像的清晰度,其次将各影像数据对应的成像仪工程参数进行筛选,然后利用Apriori算法对长时间序列高光谱影像的清晰度与成像时刻的工程参数进行关联规则挖掘,利用最小支持度阈值和最小置信度阈值筛选出强关联规则,并附加提升度和余弦对强关联规则进行验证,最后结合3维散点图对影响清晰度的主要因素进行定量分析。 经大量测试数据表明,天宫一号高光谱成像仪短波红外谱段影像清晰度较好,影响清晰度的主要因素有太阳高度角、拍摄积分时间以及平台稳定性(包括俯仰角、偏航角和滚动角的稳定性)。太阳高度角与图像清晰度呈正相关关系,即当太阳高度角大于65°时,影像清晰度较高,当太阳高度角小于30°时,影像清晰度较低;平台稳定性与图像清晰度呈正相关关系,即当太阳高度角大于30°且小于65°时,平台稳定性高倾向于得到清晰度较高的图像,平台稳定性低倾向于得到清晰度较低的图像;拍摄积分时间与图像清晰度呈负相关关系。 基于关联规则挖掘的长时序高光谱图像清晰度影响因素分析方法是一种有效的分析方法,可以挖掘出与影像清晰度强关联的工程参数。后续可扩大工程参数范围,利用此分析方法进一步研究遥感图像其他指标与工程参数的关联关系。关键词：清晰度;长时序;关联规则挖掘;高光谱图像;工程参数;影响因素3033|301|1更新时间：2024-05-07
- 摘要：基于中高分辨率影像进行大范围的农村建筑区提取时,由于影像分辨率的限制以及农村建筑区规划自身规划特点等因素,造成了传统变差函数方法的高错分误差。为了准确提取农村建筑区,为后续获取建筑密度和人口密度等工作建立基础,提出了一种基于迭代参数法的阈值确定方法。 通过设定亮度阈值,在变差函数纹理计算中为满足条件的像元点赋以权值。本文方法确保在4个方向都满足条件的像元点(认为是建筑区)获得较大的变差函数值加成,而仅在一个方向或者没有方向满足条件的像元点(认为是非建筑区)获得较小加成或不变,以此改进传统变差函数方法,抑制了农村建筑区与周边非建筑区的混淆。 以Radarsat-2的多个极化波段影像为数据源进行了实验,改进变差函数方法在实验区1与实验区2的各个波段平均检测率分别为91.58%和90.11%,平均错分误差分别为19.83%和31.87%。 与传统变差函数方法以及最小距离法相比,既保证了较高的检测率,同时显著降低了错分误差,不足之处是在建筑区与非建筑区的边缘处以及与建筑区具有相似纹理特征的非建筑区处出现错分,需要进一步的研究和完善。关键词：纹理分析;变差函数;SAR图像;农村建筑区;迭代;参数法2727|259|5更新时间：2024-05-07
遥感图像处理
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