最新刊期
2012 年 第 17 卷 第 4 期
- 摘要：模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进的模糊C均值聚类算法优缺点。最后,讨论模糊C均值聚类算法目前存在的问题及未来发展方向。关键词：模糊C均值聚类;图像分割;目标函数;隶属度5986|370|0更新时间：2024-05-08
综述
- 摘要：在希尔伯特变换轮廓术中,相位计算速度的快慢直接影响光学3维测量速度。由于相位计算是在每幅图像的每个像素上分别进行的,每个待处理的像素和已计算的像素之间不存在依赖性,因此具有极高的计算密度,可以通过多线程运行相同的程序进行并行计算。统一架构的图形处理器(GPU)具有强大的数值并行计算能力,可以在GPU上实现并行计算。在分析相位计算的特点后,在GPU上进行相位的并行计算,实现了CPU与GPU的协同工作,解决了在CPU上相位计算方法速度较慢的问题。实验结果表明,经GPU加速后,在相位计算的质量相同的情况下,计算速度有了较大的提高。关键词：统一计算设备架构;图形处理器;希尔伯特变换轮廓术;相位计算3617|147|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：传统的基于偏微分方程的迭代式图像修复算法的运算量较大,修复所耗时间较长,使得这些修复技术很难实际应用。而基于水平集的快速行进法可以快速有效地修复数字图像中的破损区域,但对图像的边缘信息保持不佳。针对这一问题,提出一种改进方案。在权函数设计时引入连续性强度来保持边缘信息,并采用等照度线方向来评估两像素点的位置关系。在对单点进行修复时,引入置信度因子对插值点进行加权。实验结果表明,该算法在保证运行效率的同时,很好地提高了修复效果。关键词：图像修复;快速行进法;连续性强度;像素位置评估;置信度因子3247|148|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足,利用梯度域奇异值分解(SVD) 提出一种自适应的有效非局部滤波方法。该方法对基于预选择的非局部滤波方法的贡献主要有:1)是一种基于图像子块结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系;3)相似子块的自动选取;4)提出一种局部自适应的滤波参数选取方法,根据图像局部内容的不同确定滤波参数。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明:本文方法滤波后的图像在主客观方面都优于原算法和其他快速方法,且运行速度较快,是一种有效的滤波方法。关键词：非局部滤波;奇异值分解;图像特征;预选择;滤波参数3586|162|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：PMD(photonic mixer device)相机是一款基于TOF(time-of-flight)技术的3维成像系统,在获得2维灰度图像的基础上,能够同时捕捉距离图像和幅度图像。但它的主要缺点是分辨率低,并存在较大的随机噪声。针对此问题,结合PMD相机幅度信息和双边滤波器的特点,提出一种改进的非连续自适应马尔科夫随机场(DAMRF)模型的超分辨率重建方法,该模型引入调制信号幅度的平方作为可信度,将其作为权值对传统DAMRF模型中能量函数的距离项进行自适应加权,从而增加距离图像每个像素点在平滑过程中的权值。该方法不仅提高了距离图像的空间分辨率,又能有效地对距离图像进行滤波去噪,同时也增强了距离图像的边缘信息,较好地保持了图像边缘的连续性。实验结果表明,该方法的重建结果优于传统DAMRF模型的超分辨率方法,获得重建图像的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)都有较好的改善,重建图像的视觉效果也得到一定的提高。关键词：超分辨率重建;PMD相机;TOF技术;非连续自适应马尔科夫随机场模型;可信度;双边滤波器3933|117|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：Micro-CT成像中重建图像的分辨率往往受到X射线的辐射剂量和探测器单元的孔径及大小的限制。在不改变原有成像参数的前提下,通过将重建图像网格的上采样以及重建图像的稀疏性假设先验,提出一种基于全变差模型的Micro-CT图像超分辨率重建模型。基于扩展梯度投影方法,将模型解耦分解为沿保真项的梯度方向下降、TV去噪、两步迭代结果线性组合这3步交替迭代求解。对模拟图像和实际数据进行了仿真测试,并同传统的滤波反投影方法进行了比较。实验结果表明,该算法能够有效提高重建图像的分辨率。关键词：超分辨率重建;压缩感知;显微计算机辅助断层摄影技术;总变差正则化3898|155|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：将对偶四元数理论引入航空影像的空间后方交会求解中,提出了一种新颖的对偶四元数单片空间后方交会算法。该算法采用对偶四元数描述坐标系之间的旋转和平移,然后对严格的共线条件方程进行线性化,并按照带有约束条件的间接平差进行迭代解算。实验结果证明,该算法的可靠性和稳定性不依赖于影像位置和姿态的初始值,并具有适用于不同的倾角、航高、遥感平台、迭代次数少和定向精度高等优点。关键词：对偶四元数;空间后方交会;外方位元素3204|89|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。关键词：运动估计;运动强度;自适应;视频编码3087|104|0更新时间：2024-05-08
图像处理和编码
- 摘要：提出了一种核空间散度阈值分割方法。首先定义了一种参数型Bregman散度;其次提出了参数型Bregman散度阈值法,并将现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法统一起来;再次基于参数型Bregman散度构造了核空间中一种新的不对称核函数,将图像灰度级从欧氏空间变换到再生核空间,获得了一种核空间的散度阈值分割法;最后研究了该分割法中核函数参数选取方法。实验结果表明,基于核空间的散度分割法具有一定的普适性,并能改善现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法的分割性能,同时也可将这两种经典阈值分割法看做核空间散度阈值法的特殊情形。关键词：阈值法;Otsu法;交叉熵法;散度;核函数3163|116|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：针对尺度参数选取对使用高斯核函数的传统谱聚类算法性能的影响,提出一种以近邻自适应局部尺度代替全局统一尺度的新谱聚类算法。该算法在数据聚类一致性特征的基础上,首先强调局部尺度的灵活性,即每个样本数据对应一个尺度参数,克服了传统方法中所有样本对应单一全局尺度参数的局限性,更好地刻画数据集的本征结构。其次注重参数选取的便捷性,即通过对样本周围个近邻计算加权距离和作为局部尺度的值,从而实现了尺度参数的自动选取。从理论和实验两个角度阐述该算法不仅对离群点有一定的抑制作用,而且能对尺度分布不同的数据类进行准确聚类。最后,在人工数据集和UCI数据集上验证了该算法的有效性。关键词：局部尺度;谱聚类;近邻自适应;全局尺度2994|68|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出一种在LUV空间中基于多层次化结构Nyström方法的自适应谱聚类算法。首先引入LUV色彩空间,避免了RGB色彩空间中色彩辨别阈对分割的影响,在纹理、边缘区域取得了更好的分割效果;其次将谱聚类算法中基于多层次化结构的方法和基于Nyström采样的方法结合起来,有效减少了运算时间、解决了数据量较大时计算过程中内存溢出的问题;最后在均值聚类中通过对特征间隙(eigengap)的分析,自适应地选择值的大小,解决了自动确定聚类数目的问题。将提出的方法在LUV色彩空间中和RGB色彩空间中分别进行图像分割实验,结果表明在LUV色彩空间中取得效果更加理想。同时也将提出的算法与基于Nyström方法的谱聚类算法(spectral clustering-Nyström,SC-N)进行比较。实验结果表明,该算法在数据运算量、运行时间和分割结果上都优于SC-N方法。关键词：LUV色彩空间;多层次化结构Nyström方法;自适应;均值算法;谱聚类;彩色图像分割3286|137|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：针对心血管内超声(IVUS)图像中-外膜边缘检测中,伪影、斑块及血管分支等造成边缘难以准确检测的问题,提出一种基于空频域图像增强的中-外膜边缘检测算法。首先,采用一种空频域相结合的增强算法对图像进行增强处理,该增强算法结合了基于方向滤波器组的频率域增强算法与基于邻域、直方图均衡化的空间域增强算法的优点,同时克服了前者导致的对比度降低的缺陷及后者带来的图像细节模糊的缺陷。然后,将增强后的图像数据矩阵作为代价矩阵,利用启发式图搜索法对代价矩阵进行图搜索,从而获取中-外膜边缘。实验结果表明,本文增强算法在增强中-外膜边缘特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,使基于其增强结果的图搜索能准确地检测到中-外膜边缘,其检测正确率达到92.76%,提高了IVUS图像中-外膜边缘检测的准确性。关键词：心血管内超声;中-外膜边缘;空频域图像增强;启发式图搜索3211|130|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出一种基于图像特征的一致点漂移匹配方法进行3维形状点集对齐,在匹配过程中结合点的几何空间信息和图像特征信息构造目标函数,依据点之间的图像特征差异调整原始一致点漂移匹配方法中的高斯混合模型。使用3维前列腺和肝脏点集进行匹配的仿真实验,结果表明本文方法可有效减少匹配误差,其中肝脏点集匹配误差从1.84 mm降低到1.54 mm,前列腺点集匹配误差从0.83 mm降低到0.60 mm。利用本文提出的形状点集对齐方法建立活动外观模型,对3维前列腺CT图像进行分割,分割精度有一定提高,即体素正确覆盖率从88.7%提高到90.2%。关键词：活动外观模型;点集匹配;高斯混合模型;特征信息3871|137|0更新时间：2024-05-08
图像分析和识别
- 摘要：2维图像的道路检测是移动机器人视觉导航中的难点问题。基于图像分割问题的能量最小化函数,推导出一种适用于群集优化迭代求解的视觉能量最小化模型,并提出一种基于多蚁群动态协作的优化策略,实现道路图像检测的优化算法。该方法根据"分而治之"的原则,先由各蚁群独立优化各自子问题,然后针对约束条件动态变化的特点采用一种新的动态自适应信息交换策略,实现一种近似全局最优的2维道路图像检测。与基于Graph Cut的道路图像检测算法相比,动态多蚁群协作优化算法不仅具有更好的检测性能,并且可实现任意类数的检测,适用于包含多种类型的复杂道路场景。关键词：道路检测;图像分割;多蚁群算法;能量最小化3126|154|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：体育视频分析是近年来计算机视觉领域备受关注并且十分具有挑战性的研究方向。提出一种新颖的篮球比赛中持球队员行为预测方法。针对篮球比赛视频中背景复杂,球员移动速度快,头部图像分辨率低的特点,提出运用协方差描述子对持球队员的多种有效头部视觉特征融合,构成黎曼流形,再将其映射到切空间中,用训练好的多类LogitBoost进行持球队员的头部姿态识别,从而确定持球队员的视野范围。根据持球队员视野范围内双方球员分布,提出基于人工势能场的球员信息量,对持球队员投篮、传球、运球3种行为进行预测。最后对实况篮球赛进行测试,验证了这种方法的有效性。关键词：协方差描述子;切空间;多类LogitBoost;人工势能场6663|139|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：针对目前颅面相似度评估主要依靠主观验证、缺乏衡量相似度的物理量等问题,提出一种3维颅面几何相似度评估方法。将颅面相似度评估看做是待比较颅面到数据库中其余颅面的弯曲变形,计算出待比较颅面的Principal Warps作为新的基,给出颅面间对应全局特征点的选择方法,并利用薄板样条函数建立映射,从而计算出相应的弯曲变形矩阵,将该矩阵表示为基与系数矩阵的乘积。实现了在待比较颅面固定的情况下,用系数矩阵来衡量颅面间的变形程度,并在此基础上定义了颅面间几何相似度距离,给出了具体比较方法。实验结果验证了该方法的有效性。关键词：颅面相似度;颅面重构;薄板样条;特征点;颅面距离3423|104|0更新时间：2024-05-08
图像理解和计算机视觉
- 摘要：空间插值是地理信息系统(GIS)空间分析中计算复杂且耗时的操作,因此无法满足实时性的要求。随着图形处理器(GPU)浮点计算能力的大幅提高,GPU通用计算已成为处理GIS领域内复杂计算的研究热点。为实时化一些传统低效的算法提供了良好的契机。利用GPU在并行计算上的优势,将反距离加权法插值算法映射到了统一计算设备架构(CUDA)并行编程架构。首先在GPU中建立二级索引使计算层次得到了合理的划分,然后利用多线程分块策略执行并行插值计算。最后通过实验表明,该方法的插值误差与CPU方法相比能控制在10数量级,并且在插值半径较大插值数据较多的情况下,该算法可达到40倍以上的加速比。充分证明了该方法的正确性及高效性。关键词：地理信息系统;并行插值;图形处理器;统一计算设备架构3844|124|0更新时间：2024-05-08
计算机图形学
- 摘要：为提高大规模地形实时渲染时的绘制效率,提出一种使用地形分块作为处理单元的批LOD算法。在预处理阶段,将多分辨率的地形数据划分成适于GPU批处理的分块,使用四叉树进行分块的有效组织。在此基础上,提出一种基于分块绘制的LOD误差标准,简化层次选取的计算量,通过增加"裙"和进行几何变形实现了层次间的有效过渡;实时绘制过程中,使用视锥裁剪减少进入图形硬件的数据量,利用地形四叉树列表和预测机制实现地形数据的有效加载管理。实验结果表明,本文算法能够充分发挥图形硬件的性能,具有较高的地形实时渲染效率。关键词：地形绘制;LOD误差标准;四叉树;多分辨率;视锥裁剪3723|150|0更新时间：2024-05-08
虚拟现实和增强现实
- 摘要：提出一种基于粗糙集理论和分层判别回归技术的光学遥感舰船目标识别方法。该方法首先提出新的光学遥感舰船识别特征——面积比编码,并与四类特征组合作为备选特征;然后基于粗糙集理论按同可区分度来计算各备选特征的重要性权值,自动选择出对正确识别贡献较大的特征组合;最后根据分层判别回归原理生成分类判决树来识别光学遥感舰船目标。实验结果表明,本文方法在识别精度和速度方面优于最近邻和支持向量机方法,且通用可行。关键词：舰船目标识别;面积比编码;粗糙集;分层判别回归;遥感3561|244|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出一种基于自适应超完备字典学习的SAR图像降噪。该算法建立在超完备字典稀疏表示基础上,具有较强的数据稀疏性和稳健的建模假设。算法依据相干斑噪声统计特性,通过分步优化字典原子和变换系数自适应构造超完备字典,利用获得的超完备字典将图像局部信息投影到高维空间中,实现图像的稀疏表示,运用正则化方法建立多目标优化模型。最后通过对优化问题的求解重建SAR图像场景分辨单元的平均强度,实现SAR图像的降噪。实验结果表明,该算法对相干斑噪声有很好的抑制效果,并且具有保持图像细节信息的优点。关键词：相干斑噪声;合成孔径雷达图像;字典学习;稀疏表示;正交匹配追踪法3912|146|0更新时间：2024-05-08
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