最新刊期
2006 年 第 11 卷 第 4 期
综述
- 摘要：利用图像经过小波变换后系数的分布特点，能够有效地进行图像编码。为了充分利用小波系数的带内相关性和带间相关性，提出了一种有效的位平面编码算法。该算法将各个子带四叉树合并成一棵扫描树，然后再根据扫描树提供的扫描信息进行位平面编码。该算法能够有效地对纹理丰富的图像区域进行编码，比EZW和SPIHT算法具有更好的编码效果。除此之外，该算法还具有实现简单、执行速度快和消耗存储空间资源少等特点，降低了硬件实现的难度，具有很强的实用性。关键词：图像编码;位平面编码;扫描树;小波变换2750|196|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：多描述编码是近年来提出的用于不可靠网络的视频编码方法。本文在块基编码的基础上，提出了一种基于宏块分裂的多描述编码方法、相应的冗余度控制策略以及误匹配控制方法。该宏块分裂视频多描述编码简单易行，且与视频编码标准相兼容。实验结果表明，与优化分裂DCT系数多描述编码方法和多描述变换编码（muhiple description transform coding，MDTC）相比，该宏块分裂多描述视频编码方法能获得较好的稳健编码性能。关键词：多描述编码;宏块分裂;鲁棒视频传输;误匹配控制2411|194|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：在没有服务质量保证的无线传输环境中,按照传统视频编码标准压缩的码流很容易遭到破坏,这在Ⅰ帧中尤为突出.因此需要对传统视频压缩标准加以改进以提高在无线传输环境中的自身容错性能.针对这一问题提出了一种用于提高视频流Ⅰ帧容错能力的算法.该算法首先对视频流中不同部分对发生在自身的码位错误所引起误差传播的敏感度进行分析,然后以此分析结果和Ⅰ帧重建中码流信息的不同重要性作为决定Ⅰ帧码流中重要信息的原则,最终通过对这些Ⅰ帧中的重要信息加以保护、提取和集中,以减少发生帧内误差传播范围.通过H.263+baseline测试码流在加性高斯白噪声无线信道仿真实验的结果可以证明,该算法在增加少量冗余信息和计算复杂度的情况下,相比参考算法在主观和客观质量上都有较大幅度的提高.关键词：容错编码;视频编码;误差传播2354|183|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：在保证图像质量与全搜索算法（FS）相近的前提下，为降低现有部分失真块运动估计算法的计算量，提出了一种快速高效的搜索算法——基于运动场预测的部分失真块运动估计搜索算法（PMVPDS）。PMVPDS将本文提出的可调部分失真准则和运动场估计技术、中途停止技术相结合，能快速找到匹配点。仿真结果表明PMVPDS和正规化部分失真搜索算法（NPDS）、分级部分失真搜索算法（PPDS）相比，搜索速度分别加快了2—7倍和0．6—3倍，并且图像质量也有一定的提高。另外，PMVPDS算法中的图像质量和搜索速度是可调的。关键词：视频压缩;运动估计;块匹配;搜索算法2200|191|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：图片自动语义标注是基于内容图像检索中很重要且很有挑战性的工作。本文提出了一种基于Boosting学习的图片自动语义标注方法，建立了一个图片语义标注系统BLIR（boosting for linguistic indexing image retrievalsystem）。假设一组具有同一语义的图像能够用一个由一组特征组合而成的视觉模型来表示。2D-MHMM（2维多分辨率隐马尔科夫模型）实际上就是一种颜色和纹理特殊组合的模板。BLIR系统首先生成大量的2D-MHMM模型，然后用Boosting算法来实现关键词与2D-MHMM模型的关联。在一个包含60000张图像的图库上实现并测试了这个系统。结果表明，对这些测试图像，BLIR方法比其他方法具有更高的检索正确率。关键词：基于内容图像检索;图像语义标注;Boosting算法;2维多分辨率隐马尔科夫模型（2D-MHMM）3173|215|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：感性图像检索是一种新型的检索技术，这种检索具有较高的复杂性。一幅图像中能够使人们产生感性认识的可能只有部分区域，准确地找到感兴趣区域能有效地降低复杂度。作为图像基本特征的颜色对人的感觉有重要的影响，颜色的差异和对比使人产生了不同的情感。同时，图像的熵也反应了图像中包含信息量的大小，图像的熵也是引起人们产生感性认识的一个度量。提出了利用图像的颜色和熵提取感兴趣区域进行感性图像检索的方法，通过BP神经网络将感兴趣区域的颜色特征和熵映射到情感特征空间，具有较好的检索效果。关键词：感性图像检索;感兴趣区域;熵;神经网络2776|198|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：向量近似方法（vector approximation file）是解决高维索引中维数灾难问题的一种有效方法，但是它不能直接支持二次式距离上的近邻搜索，为此，提出一种基于奇异值分解（SVD）的二次式距离上的向量近似方法，通过奇异值分解技术将二次式距离变换为欧氏距离形式，对变换后的特征向量进行近似得到近似向量。进行近邻搜索时采用低维过滤算法，先在较高能量的低维子空间内计算近似距离进行过滤，再对过滤结果进行高维距离计算。实验结果表明，低维过滤算法可以过滤掉大部分特征向量，而只有小部分数据需要进行高维距离运算，该方法可以显著提高大型高维图像数据库的近邻搜索性能。关键词：维数灾难;二次式距离;近邻搜索;奇异值分解;向量近似2758|210|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：结合人眼视觉特性，设计了一种方向Gabor滤波器，该滤波器顾及了纹理图像的方向特性；利用Gabor滤波器的带通技术，抑制次要纹理图像的主频率分量，增强目标纹理图像主频率分量，使滤波输出图像具有较大的类间离散度和较小的类内离散度，将纹理图像的分割转化为传统的图像分割，使图像的分割质量和算法效率都得到了提高。关键词：纹理分割;Gabor滤波器;人眼视觉特性3427|256|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：Meanshift是一个用在图像滤波、图像分割中的迭代过程。对于迭代过程，带宽的设定很重要。固定带宽的Meanshift方法对于输入数据适应能力差，而现有可变带宽估计方法有的对于固定带宽的方法改进并不明显，有的时间复杂度较高，因此对现有带宽估计方法做了改进，提出了一种新的带宽估计方法，即采用K平均聚类算法进行带宽估计，并通过实验证实了该方法的有效性。关键词：Mean;Shift;K平均;图像分割;图像滤波2785|211|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：对中国地区连续数年的改进的高解析度传感器（AVHRR）均一化植被指数（NDVI）时间序列数据进行研究，利用时间序列谐波分析（HANTS）算法对NDVI数据进行去云处理，同时计算NDVI时间序列的特征分量，用以分析地表植被覆盖的生长周期性变化特性，从而了解地表植被覆盖情况。研究HANTS之后提取出的NDVI傅里叶特征分量。得知0频率表明了全年植被覆盖率均值，1、2频率谐波分量简明地描述了观测点的全年与半年幅值与相位值；1频率谐波的幅值表明了全年中植被生产率的变化，1频率谐波的相位值表明了植被绿度的时间变化快慢；2频率谐波表示的是半年的植被覆盖强度以及时间变化率。关键词：时间序列数据;归一化植被指数（NDVI）;傅里叶分量;时间序列谐波分析（HANTS）;植被覆盖周期3808|285|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：为进一步提高遥感图像水质反演的精度，提出了一种基于知识和遥感图像相结合的神经网络水质反演模型。该模型利用遥感图像数据以及与水质相关的知识数据作为BP神经网络的输入，经训练后，确定神经网络的结构，在训练好的BP神经网络基础之上对水质进行反演。以中国太湖为例进行实证研究，实验中，使用的知识数据包括太湖的地理信息知识和先对太湖TM图像上的水域解译进而对水质进行分类的知识。实验结果表明，本文提出的水质反演模型较常规的线性回归模型和传统的神经网络模型有更高的反演精度。关键词：遥感图像;水质反演;BP神经网络;知识4273|220|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：近年来随着高空间分辨率遥感的发展。影像的空间细节描述能力得到提高，像元之间的空间相关性得到增强，使传统的遥感影像光谱分类方法面临着巨大的挑战。基于此背景，提出了高分辨率遥感影像分类的SSMC（spatial and spectral mixed classifier）方法，旨在同时采用光谱和空间特征进行遥感影像分类。本文是基于SSMC方法的一个具体的实验，通过多尺度的空间金字塔构造每个像元的空间参数，整合影像的光谱信号和空间信息进行高分辨率遥感影像分类。实验结果证明，SSMC方法对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有积极的意义。关键词：光谱信息;空间参数;高空间分辨率;SSMC方法3532|190|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：流域地形是决定水系生成的一个关键性因素，是数字流域和分布式水文模型研究的主要内容。针对现有应用数字高程模型进行水文分析时存在的若干问题，在对当前数字高程模型的生成算法进行讨论的基础上，提出在利用现有方法进行内插的过程中加入河流数据进行方向判断和高程修正的算法。通过试验与分析，得出应用本方法生成的数字高程模型在保留精度的基础上，较好地反映了地表水文特征和河流结构，利用它不仅可以进行一般的地学分析，还能够作为水文模拟与研究的数据源。关键词：数字高程模型;水文;内插;精度2624|189|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：通过分析OpenGL透视成像过程，建立了OpenGL成像矩阵与摄影测量中内外方位元素的关系。实现了静态单幅影像、立体像对的模拟以及运动目标轨迹和姿态模拟。利用摄影测量空间后方交会方法对模拟影像进行处理，验证了模拟结果的正确性。关键词：OpenGL;成像矩阵;摄影测量内外方位元素;相机姿态模拟;空间后交3184|199|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：黑白图像的彩色化是图像处理领域一个活跃的、有挑战性的研究课题。在总结现有图像彩色化方法的基础上，分析了彩色化由局部向全局扩展的本质，进而提出了一种通过求解拉普拉斯方程实现颜色扩展的彩色化方法。为提高边界定位能力，设计了加权形式的差分方案。与同是采用偏微分方程的Saprio彩色化方法相比，该方法与其控制颜色扩展的机制不同，图像彩色化效果要明显优于Saprio方法。关键词：黑白图像;彩色化;拉普拉斯方程3685|223|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：格线删除是计算机自动笔迹鉴定系统预处理过程中的关键步骤。在分析已有的手写汉字文本格线删除算法利弊的基础上。采用Pavlidis提出的块邻接图表示法来进行格线删除。并提出了格线删除后的笔画重构算法。该算法首先采用链表结构将笔迹图像保存为块邻接图；然后根据该邻接图搜索出满足条件的连通子图，这些连通子图就是需要删除的格线；最后再对因格线删除而断开的笔画进行重构。由于块邻接图只需进行一次水平或垂直扫描就能获得，因此格线的搜索和删除非常迅速；同时该算法还考虑了格线删除后的笔画重构，这样既删除了笔迹图像中的干扰信息，又不改变笔迹图像的特征。实验结果显示，该方法具有很强的抗干扰能力，对格线的删除非常有效。关键词：块邻接图;格线删除;连通子图;笔画重构2985|198|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：图像变换包括图像映射和图像重构两个重要部分，而现有重构方法存在计算量较大、容易产生视觉误差等问题，并不能真正快速有效地实现图像变换。本文通过建立等密度映射的方式将重构转化为一个可以依赖纹理硬件快速完成的纹理映射过程，从而改进了传统的图像变换模型，并在此模型基础上设计了一种分层图像变换的方法。分层图像变换，首先将参考像素以相近的分辨率映射到对应的密度层以避免形成大量空洞，然后通过背景层设置、密度层合并等操作将对应的目的像素存储在一个可控长度的双向链表上，最后从后向前遍历链表逐层生成和合成纹理得到目的图像。实验结果表明，分层图像变换在有效避免视觉误差的基础上，大大提高了计算效率。关键词：虚拟现实;基于图像的绘制;图像变换;等密度映射;纹理重构;分层2675|504|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：3维全景图像技术是一种能够记录和显示全真3维场景的图像技术。该技术采用微透镜阵列记录空间场景，空间任意一点的深度信息只需通过一次成像即可直接获得。本文研究采用全景图像技术直接获取物体空间信息的方法。此方法首先从全景图像中抽提视图。视图是通过抽提全景图像中对应于每个微透镜下同一局部位置的点人工合成的。每幅视图包含了全景图像中对原来的物空间场景按照某一特定方向的平行投影记录信息。接下来通过分析全景图像的光学成像过程。推导了用来描述物体深度信息和其在对应的视图间的视差关系的深度方程。从而得出空间任一点的深度可以通过其在对应视图间的视差来求得。最后，通过运用全景图像测量火柴盒的厚度的实例，验证了这一方法的可行性。其结果一方面可用于全景图像的数据处理本身，另一方面可望为开发新型的深度测量工具提供理论依据。关键词：深度测量;3维全景图像;机器视觉;视图;视差分析3030|225|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出了一种基于CCD摄像头的自动立体显示器立体对比度和视区检测方法。首先，运用Direct3D API设计的计算机图形显示在自动立体显示屏上。然后，用一台CCD摄像头代替人的双眼接受立体视图。最后，根据算法提取数字图像的特征参数来计算说明自动立体显示器显示效果的立体对比度，并获得观看自动立体显示器的左右眼视区分布。实验结果表明，此方法能很好地检测自动立体显示器的立体对比度和左右眼视区。关键词：自动立体显示;虚拟现实;立体对比度;图像质量2778|194|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：现有的辐射传输模型仅考虑气溶胶影响下的大气透过率，在能见度低于5km时，会给大气透过率计算带来较大的误差。本文综合考虑影响大气透过率的气溶胶和水汽因素，并利用中光谱分辨率MODIS（moderate resolution imaging spectmradiometer）数据，在特征参数的空间及时间尺度变化均比较大时，对大气透过率进行了定量反演，并进一步建立了整层大气透过率与行星反照率的关系模型，为近地层大气能见度的遥感监测提供了方法。关键词：MODIS;辐射传输方程;大气透过率;水汽;气溶胶3305|210|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出了模块2DPCA（two-dimensional principal component analysis）的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块，将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵，然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于图像向量的鉴别方法（比如PCA）相比，该方法在特征抽取之前不需要将子图像矩阵转化为图像向量，能快速地降低鉴别特征的维数，可以完全避免使用矩阵的奇异值分解，特征抽取方便；此外，模块2DPCA是2DPCA的推广。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明，模块2DPCA方法在识别性能上优于PCA，比2DPCA更具有鲁棒性。关键词：线性鉴别分析;模块2DPCA;特征抽取;人脸识别4556|227|0更新时间：2024-05-08
学术论文与技术报告
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