最新刊期
2010 年 第 15 卷 第 12 期
- 摘要：为了在分布式视频编码（DVC）中取得更好的压缩性能，将校验节点的合并和分裂进行有机结合，提出了一种码率自适应LDPC（RALDPC）编码新方法。该方法首先基于PEG算法构造高压缩比LDPC码字；然后由行均匀分裂得到低压缩比码字；最后通过合并或分裂校验矩阵对应的行来适度调整码率。为保证码字性能，还提出了校验节点合并的3个限制条件，并基于RALDPC提出了一种码率自适应DVC编码方案。实验结果表明，与当前基于Turbo码的DVC方案相比，在原信息和边信息高度或中度相关时，编码性能提高了0.1～0.7dB。关键词：分布式视频编码;低密度奇偶校验(LDPC)码;码率自适应;PEG算法;校验式3316|244|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：图像超分辨率（SR）重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。为了扩展SR技术的应用范围，提出了一种同时进行图像超分辨率重建和全局运动估计的方法。该方法首先基于最大后验概率(MAP)给出了图像SR重建和运动估计框架，该框架不仅考虑了前后两次迭代所得的HR图像差值对最终重建图像的影响，而且引入了不同LR图像对重建图像的重要性权值，使得算法具有自适应性；然后将总体框架转换为图像SR重建模型和运动估计模型；最后基于非线性最小二乘法对模型进行优化求解，得出了SR重建图像及其全局运动域。实验表明，该方法不仅图像重建效果良好，并有着良好的收敛性。关键词：超分辨率重建;最大后验概率;图像增强;非线性最小二乘法3103|425|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：影像超分辨率技术已经成为近年来影像处理领域的研究热点。其中，正则化重建模型由于具有求解模型直观、解唯一等优点而得到了广泛应用。在正则化重建模型求解过程中，正则化参数对于重建结果的好坏有着重要影响，参数选择过小就不能很好地抑制噪声，参数选择过大又会模糊重建影像。将数值计算领域的U曲线方法引入到超分辨率重建领域，用来确定重建模型中的最优正则化参数。首先建立U曲线，然后选择U曲线的左侧曲率最大点所对应正则化参数为重建正则化参数。实验结果表明，无论是在目视效果还是定量评价方面，重建结果都优于传统的自适应迭代方法和L曲线方法。关键词：超分辨率重建;正则化;L曲线;U曲线3413|251|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：根据人眼视网膜上的锥细胞和柱细胞的视觉特性，提出了用于彩色图像增强的视觉适应性模型。基于Retinex和视觉适应性模型提出了一种新的图像增强算法，先将图像进行简单去光照分量处理，得到反射分量的近似解，再根据视觉适应性模型对反射图像的近似解进行全局对比度和亮度的调整，使之适应于人的视觉。实验中使用的算法和经典Retinex算法处理相同的RGB退化图像，对处理结果进行了定性和定量比较，结果表明提出的算法在增强图像细节，提高全局对比度方面优于已有的Retinex算法。关键词：视觉适应性;Retinex;图像增强3435|350|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：在火箭/导弹发射时，地面试验图像受烟雾干扰严重，在地面试验图像预处理中，烟雾弱化研究非常重要。首先对频域滤波法进行了探讨，提出了一种新的同态滤波方法，然后根据小波变换能兼顾空-频域和多分辨率分析的特性提出了加权小波系数的烟雾弱化方法。最后采用5种不同的客观评价方法对处理后的图像进行评价。实验结果表明，所提出的两种烟雾弱化处理方法更有效。关键词：烟雾弱化;烟雾图像;同态滤波;小波变换3292|262|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：数字图像获取过程中会在整幅图中产生一致的噪声，而由不同图像拼接而成的图像往往会在噪声的统计特性上不一致。本文利用这一特点，提出了一种基于背景噪声分析的图像真伪被动鉴别算法。该算法利用了图像数据的高阶统计特性对背景噪声进行盲估计，并通过相邻重叠分块间的特征估计来判断图像哪些部分被篡改。实验结果表明，该方法对于鉴别拼接而成的篡改图像有显著效果。关键词：伪图像鉴别;背景噪声;盲估计2994|221|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了使DCT变换能够通用，首先通过对DCT变换原理进行研究，发现了变换基系数的取值个数与阶数的关系，并结合余弦函数的性质对其进行了证明；然后以此为基础，提出了一种N(N=2 , k>0，下同）阶整数DCT变换基的通用生成算法（该算法无需对相应的浮点基进行具体分析）；接着通过巧妙排列系数的序号，使得生成的中间多项式具有极强的规律性；最后设计了一个N位M进制数，用来实现N重循环，以穷举所有的可能解，并成功对任意N元多项式组进行了求解。实验结果表明，只要计算机的能力足够强大，应用此算法便可以发现任意N×N整数DCT变换的所有可用基。关键词：DCT变换;整数;N阶变换基;系数个数;阶数3565|176|0更新时间：2024-05-07
图像处理和编码
- 摘要：针对传统Beamlet变换无结构算法在提取图像线特征时存在的线断裂、重叠、模糊等问题，提出了一种提取复杂图像线特征的改进方法。该方法首先利用小波变换对图像进行预处理，以突显细节特征；接着对预处理后的图像进行Beamlet变换，得到变换系数集合；然后在阈值化时，定义了新的能量统计，在可视化时，制定了新的划线规则，并使两者结合，以确保每个二进方块最多只用一条最优基表征；最后将所有方块中的最优基作为线特征提取出来。实验结果表明，与传统算法相比，在没有明显增加计算量的前提下,该改进方法对线条丰富和边缘复杂的图像的线特征提取，表现出明显的优势。关键词：小波变换;Beamlet变换;线特征4012|264|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：由于利用边缘的梯度相位和位置提取直线容易受到噪声干扰，从而导致直线断裂。为了增强直线提取算法的抗噪性能，首先通过定量分析直线边缘梯度相位和位置分布的统计特性，建立了边缘连接的自适应相位分区和位置约束准则；然后基于两类新准则，提出了一种直线提取新方法。该方法首先采用Canny算子检测边缘；然后初步连接短直线，并估计边缘连接的约束准则参数；最后通过“相位准则连接”与“位置准则连接”模式并行交互执行来提取直线。实验结果表明，该方法提取的直线完整、断裂少、准确度高。关键词：直线提取;自适应相位分区;统计推断理论;边缘位置约束2648|224|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为满足医学图像配准对多分辨率，高配准率，低时耗率的高要求，提出了一种新颖的基于多尺度Harris角点方根-算术均值距离（SAM）的配准算法。该算法通过对图像进行小波多尺度积边缘检测和多尺度Harris角点检测，首先得到了估计变换参数；然后利用角点间的SAM作为相似性测度函数来获得最佳匹配点对，并通过最小二乘得到最终配准参数。实验表明，算法可实现含噪声图像以及不同分辨率的多模医学图像的配准，由于算法只对角点匹配，无须最优搜索，从而不仅大大减少了计算量，而且避免了陷入局部极值的情况。最后，通过3类实验验证了算法的可行性和鲁棒性。关键词：图像配准;多尺度;Harris角点;方根-算术均值距离4055|361|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了获得精确的和视觉上连续的抠图结果，提出了一种基于简单笔画的图像抠图方法，该方法仅需要用户以少量笔画和拖拽矩形框的方式指定前景和背景像素即可实现。该方法从亮度，纹理和空间位置多特征空间考虑像素的分布，首先建立了鲁棒的颜色分布模型；然后在此基础上，定义采样约束函数，再来获取精确的前景和背景样本；最后基于样本信息和平滑性约束，为所有未知像素构造了一个全局的能量函数，再通过迭代的优化将用户约束传播到整个未知区域。实验结果表明，该方法不仅保持了抠图结果的精确性和视觉上的连续性，并能够有效地处理纹理丰富和具有相似的前景与背景颜色的输入图像。关键词：图像抠图;鉴别高斯混合模型;不透明度抠图3211|231|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了更好地利用图像的空间关系和类信息来提高局部线性嵌入的性能，提出一种针对图像识别的鉴别型局部线性嵌入算法，并应用于人脸识别。首先，利用自适应图像欧氏距离构建近邻矩阵，计算得到的权重矩阵，再由权重矩阵重构特征，然后重构出数据内在的低维空间，最后利用线性判别分析引入类信息解决局部线性嵌入算法对测试样本无法重构以及分类的缺陷。实验基于FRAV2D和ORL人脸数据库，分析了图像欧氏距离和自适应图像欧氏距离算法提取图像空间信息的能力，并将本文提出的算法与目前已经广泛使用的人脸识别算法进行比较，其结果表明了鉴别型局部线性嵌入算法能更好地保留图像流形结构和类信息，显著提高人脸识别准确率。关键词：自适应图像欧氏距离;局部线性嵌入;线性判别分析;人脸识别3352|189|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：云检测是卫星资料应用的基础,其结果直接影响相关定量反演的精度。通过对21.0°N~27.0°N，117.0°E~123.0°E范围的MODIS数据进行数字滤波，根据遥感原理统计得到目标区域云、水体、平原、山地等不同下垫面辐射特性，将其与多通道阈值法相结合，依据统计结果选定通道1、6、31、32数据为云检测特征量并设定相应阈值。检测实验表明其对厚云的检测效果较好，但对薄云、卷云检测能力有限。依据大气辐射传输特性，以通道26数据和分裂窗通道差值为特征量检测卷云、薄云以作为补充，得到理想的检测效果。将检测结果与MODIS云检测业务算法得到结果对比分析表明，本文方法在目标区域的云检测更为精确。关键词：MODIS;云检测;数字滤波;统计特性;东南沿海区域2836|179|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：提出一种利用背景聚类的快速前景分割算法。该算法首先通过一种专门用于背景聚类的无监督模糊聚类方法将历史像素值进行聚类，继而用高斯成分来模拟每一个聚类，构建了基于聚类的时间域的背景模型。前景的分割则采用阈值化方法对像素属于背景的概率进行二分化处理。由于该方法能够根据场景自适应确定背景为单模或多模分布，避免了耗时的背景模型构建和更新过程，因而减少了内存使用量并提高了检测速度。对于多种场景下的不同视频进行实验，结果表明该算法能够在保持检测精度的同时，大幅提高检测速度。关键词：无监督聚类;高斯模型;自适应3099|247|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：与传统的利用立体视觉原理进行3维重建不同，在研究基于单幅全向图像重建空间水平直线问题的基础上，首先指出基于直线在全向图中的两个像点即可重建该水平直线，然后通过分析和推导空间水平直线在全向成像系统中的成像特点，有效简化了全向图中的水平直线检测；针对现有“四点定位”方法的不足，提出了一种基于“主像点/非主像点”的水平直线重建算法，并详细分析了像点提取精度对直线重建结果的影响。实验表明，在不同的像点提取精度下，对于不同空间水平直线，该重建算法均能取得较好结果。关键词：单幅图像;折反射全向图;水平直线;3维重建2902|257|0更新时间：2024-05-07
图像分析和识别
- 摘要：当前常用3维重构的方法表示和计算视频中的人体位姿，但由于这些方法通常需要多个摄像头，不仅限制条件多，且计算复杂度高，为此，提出了一种基于头肩分割的人体位姿估计算法。该算法首先对视频中的人体进行头肩定位；然后利用人体头部的平面成像特点计算头部位姿，同时利用人体肩部的轮廓变化特点计算躯干位姿；最后结合头部和躯干的位姿估计运动中的人体位姿。实验结果证明，该算法是有效和优越的。关键词：人体位姿估计;行为识别;计算机视觉;视频序列3446|254|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：利用2维离焦图像恢复景物的3维深度信息是计算机视觉中一个重要的研究方向。但是，在获取不同程度的离焦图像时，必须改变摄像机参数，例如，调节摄像机的焦距、像距或者光圈大小等。而在一些需要高倍放大观测的场合，使用的高倍精密摄像机的景深非常小，任何摄像机参数的改变都会对摄像机产生破坏性的后果，这在很大程度上限制了当前许多离焦深度恢复算法的应用范围。因此，提出了一种新的通过物距变化恢复景物全局深度信息的方法。首先，改变景物的物距获取两幅离焦程度不同的图像，然后，利用相对模糊度及热辐射方程建立模糊成像模型，最后，将景物深度信息的计算转化成一个动态优化问题并求解，获得全局景物深度信息。该方法不需改变任何摄像机参数或者计算景物的清晰图像，操作简单。仿真试验和误差分析结果表明，该方法可以实现高精度的深度信息恢复，适合应用于微纳米操作、高精度快速检测等对摄像机参数改变较为敏感的场合。关键词：离焦深度恢复;热辐射方程;3D重建算法3503|214|0更新时间：2024-05-07
图像理解和计算机视觉
- 摘要：为了进行快速高精度的曲面重建，提出了一种新的基于T样条的曲面自动重建算法。由于T样条控制网格具有特殊性质，因此在使用T样条进行曲面重建时，一个关键的问题是如何构造好一个T网格。该新算法在进行曲面重建时，用三角网格的参数化方法，先将数据点同胚映射到平面，然后再利用平面四叉树细分的方法将无结构散乱数据自动生成合理有效的T网格，最后将曲面重构模型转化为最优化问题，并由最小二乘法求解，同时在误差较大的区域辅以T样条的局部修正，以使重建曲面与原网格面的最大误差小于指定的误差值。由于该新的曲面重建方法是一个基于细节的重建方法，因此采样点密集区域所插入的T网格点也就相应地增多，这样既抓住了网格曲面的特征，又能很好地减少过多的T网格控制顶点，这就提高了算法效率。另外，该新算法还具有高效、易操作、能适应复杂曲面重建、曲面自动生成且满足相应精度要求等优点。重构结果显示，该新的曲面重建算法不仅重构应用范围广，且重构精度高。关键词：T样条;T网格;拟合;曲面重建3145|277|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：为了优化工业CT体数据的3维显示性能，必须提高剖切显示的速度，为此可将基于图形处理器（GPU）的编程方法应用到体数据显示算法中来，由于GPU可利用可编程流水线来加速渲染复杂场景，而且图形应用程序可调用片段着色程序来实现剖切显示算法，这样几十个可编程片段处理器可同时对多个像素点进行采样。为了提高剖切显示速度，提出了一种基于GPU的CT体数据剖切显示算法，并首先阐述了如何加载和预处理工业CT体数据，然后给出了Cg应用程序和片段着色程序的设计步骤；最后对工业CT扫描体数据进行了剖切实验。实验结果表明，基于GPU的剖切显示算法不仅生成的图像清晰，具有稳定和较高的帧率，而且计算速度是CPU算法的2～9倍，可满足了工业CT图像系统快速3维显示的要求。关键词：工业CT;图形处理器;剖切显示;硬件加速2776|231|0更新时间：2024-05-07
计算机图形学
- 摘要：随着交互区域的扩大，采用磁力跟踪器的增强现实系统必然要求使用多台磁力跟踪设备，但如果发射器靠得过近，则会产生相互间的干扰，从而使头盔中的虚拟物体产生明显抖动。为抑制发射器相互间的干扰，提出了一种磁力跟踪器互干扰抑制方法，该方法根据交互时头和手各自的运动特点，在头、手的运动跟踪中，引入了以下不同的抗干扰处理策略：1）对手的跟踪干扰采用粒子滤波；2）对头的跟踪干扰，当头静止时，采用卡尔曼滤波，当头缓慢移动时，则采用改进了的内在几何量3维离散曲线光顺算法。该改进算法先使用准实时模型实现了对动态轨迹的滤波，同时使用双边滤波思想实现了对欧拉角的滤波，当目标快速运动时，则停止滤波，并通过引入临界阻尼来削弱进入快速移动状态时的突变。实验结果表明，采用该改进方法，能较好地抑制磁力跟踪器间的相互干扰。关键词：互干扰;卡尔曼滤波;粒子滤波;曲线光顺;临界阻尼;增强现实2454|158|0更新时间：2024-05-07
- 摘要：提出了一种保持视觉稳定性的增强现实注册算法，特征点在视频中的初匹配基于随机树检索统计得到，初步匹配的特征点采用半几何限制结合单应矩阵迭代的方法进行错误匹配排除，随后采用光流法跟踪特征点，最后根据共面POSIT算法计算出物体世界坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵。由于采用了特征点跟踪方法，在一定程度上有效的防止了虚拟物体在视觉上的抖动。关键词：增强现实;随机树;光流法2836|189|0更新时间：2024-05-07
虚拟现实和增强现实
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