基于分块主颜色匹配的图像检索

针对颜色直方图无法表达颜色空间分布信息的问题,提出一种基于分块主颜色匹配的图像检索算法,对图像进行新的重叠分块,提取各分块的主颜色,将简化的二次式距离计算方法应用到分块主颜色的匹配中,并对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数。实验结果表明,该算法在保持较高检索精度的同时,能够降低特征空间维度,提高检索性能。     

融合整体与局部特征信息的图像检索

本文提出一种融合整体与局部特征信息的图像检索方法,该方法对改进的HSV色彩空间量化后统计聚类颜色直方图,利用分层分块的思想进行视觉像素的颜色均值和二值化边缘特征的提取,并定义了归一化特征相似度计算公式。检索实验表明,融合后的特征检索,更符合人类视觉感受,检索效果更好。     

面向全景拼接的图像配准技术研究及应用

针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足,提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理,结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征;再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配;最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率,减少错误匹配,取得了较好的匹配效果。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

边缘颜色匹配算法在计算机拼图中的应用

对于计算机白动拼图中的颜色匹配问题,由于全局直方图不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补该缺点,提出了应用图像的边缘颜色信息进行匹配的方法.该算法先进行边缘提取,然后以每个边缘点为中心,选取一个适当区域,计算直方图,利用直方图相交法进行特征的匹配.实验结果表明,与传统的直方图相交方法相比,在进行图像匹配时合理利用图像的边缘特征可有效的提高匹配性能.     

基于特征点匹配技术的图像检索方法

图像数据的无序激增使得基于内容的图像检索技术成为一个研究热点。为了克服普通颜色特征不考虑颜色的空间分布的缺点，提出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索技术。同时，还将相关反馈技术融合到多分辨率分块主色算法中以便改善检索效果。实验表明，文中所叙述的方法是比较有效的。     

分拣扫描设备不规则物料分类自动控制方法研究

为了提高分拣扫描设备不规则物料的分类能力,提出基于粒子群进化寻优的分拣扫描设备不规则物料分类自动控制方法。构建不规则物料分类自动控制的图像扫描模型,采用网格分类方法对扫描的不规则物料图像大数据进行自适应分类,在邻域内采用超像素特征分解方法进行不规则物料分拣扫描图像区域融合滤波处理,进行不规则物料分拣扫描图像的颜色分量合并和模板匹配,挖掘不规则物料扫描图像的边缘轮廓特征量,根据不规则物料的边缘轮廓特征扫描结果进行大数据信息融合和分类,采用粒子群寻优算法,根据不规则物料的边缘轮廓特征量,更新粒子群中每个粒子的空间位置,进行不规则物料分拣过程中的外观匹配,实现对不规则物料分拣扫描分类的自动控制。仿真结果表明,采用该方法进行分拣扫描设备不规则物料分类自动控制的收敛性较好,分类结果准确可靠,提高了不规则物料分拣的效率。     

基于边缘和颜色特征的图像检索技术

提出了一种综合运用边缘和颜色特征进行图像检索的方法.该方法首先利用Matlab实现基于数学形态学的多结构元的边缘提取,并通过圆环划分法在HSV空间上量化得到颜色直方图,然后根据边缘和颜色特征的不同特性,采用不同的分块方法提取图像特征,突出了目标重要性的同时又兼顾了颜色的旋转不变性.本文根据该方法设计并实现了一个基于边缘和颜色特征的图像检索系统.实验结果表明,综合运用边缘和颜色特征进行图像检索,可显著提高图像检索系统的查全率和查准率.     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

一种高保真人脸图像妆容移植方法

为满足虚拟化妆体验的需求,提出一种利用抑制光照和边缘自适应滤波实现数字人脸图像妆容高保真移植的方法。通过增加图像光照抑制的预处理提高颜色的连续性,采用快速三角形坐标变换实现特征归一化,使人脸几何结构与纹理信息的分离。通过颜色空间变换将纹理信息分解成亮度和颜色等图层。根据人脸特征区域将亮度图层划分成不同融合比例的区域。对亮度图层混合时,结合边缘自适应滤波器,进而实现针对低频信息的自适应融合。颜色图层则采用线性叠加方式处理。对处理后的图层合成,得到化妆人脸图像。实验结果表明所提方法的妆容细节保留完整,可以克服利用Poisson方程融合所产生的拼接效应。     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。     

基于物联网技术的小波域分块压缩感知算法的图像重构系统设计

针对低照明度重构图像分辨率不高、重构时间长的问题,提出了基于小波域分块压缩感知算法的图像重构系统。建立低照明度图像采样模型,采用图像的景深自适应调节方法进行小波域分块压缩感知和信息融合处理。利用多尺度的Retinex算法进行小波域分块压缩感知和信息提取,提取图像的信息熵特征量。采取图像自适应增强方法进行低照度图像增强处理,使用物联网技术进行低照明度图像的三维信息重构,结合细节增强方法进行低照度图像增强处理,完成重构系统设计,实现透射率图的轮廓检测和特征重构。仿真结果表明,采用该方法进行低照明度图像重构的分辨率较高,边缘感知能力较好,且重构耗时较短,实际应用效率较高。     

基于拓扑分析的三维动漫人物造型重构

传统方法在三维动漫人物造型重构过程中未确定关键特征点,导致姿态图像匹配度低和收敛速度慢,为此设计一种基于拓扑分析的三维动漫人物造型重构方法。引用拓扑分析确定三维动漫人物造型的点、线、面结构,运用基于融合技术的边缘检测方法提取造型特征点,计算特征点的梯度值和梯度方向,以此来确定关键特征点,生成主方向和特征描述符。在此基础上计算与其对应的源数据库中关键点的描述符距离,根据最小距离和次小距离的比值实现特征点的匹配,利用交互式几何约束变形完成三维动漫人物造型重构。测试结果表明：设计的三维动漫人物造型重构方法的姿态图像匹配度整体在0.6以上,远高于传统重构方法的匹配度,且该方法的收敛速度较快,说明其适合应用在三维动漫人物造型重构设计中。     

Subpixel edge detection of color images by principal axis analysis and moment-preserving principle

This paper discusses a new approach for detecting edges with sub-pixel accuracy in color images using the principal axis analysis and the moment-preserving principle. First, the principal axis of the color vectors in a three-dimensional space is obtained analytically for each image block. Based on the projection scores, the direction of the line edge is obtained by analyzing the three-dimensional principal axis of a color image block. Next, by preserving some spatial color moments of the pixels of each square block, analytic formulas are derived to extract the edge feature. Experiments on both synthetic and real images show that the accuracy of the proposed method is comparable to other color edge detectors. The proposed algorithm can be performed very fast for real-time applications with no need for special hardware.     

基于多粒度特征融合的边缘一致性图像补全

图像补全是数字图像处理领域的一项重要研究内容,大面积不规则缺失图像的补全是近年来的研究热点.然而,现有的图像补全技术存在一些局限性,基于生成式对抗网络的方法忽略了图像的边缘结构信息,存在无法还原精细细节的问题;基于局部判别器的方法不能处理非矩形的缺失图像,存在补全任务不符合实际应用场景的问题等.鉴于此,结合多粒度认知计算的思想,提出基于多粒度特征融合的边缘判别器,充分学习不同粒度的边缘结构信息,提高生成图像边缘和真实图像边缘的一致性,生成结构更加清晰的补全图像.同时,引入边缘空间衰减损失,以提高边缘区域像素的连续性.此外,利用注意力机制将补全区域的像素作为有效像素,优化局部判别器使其能够处理非矩形缺失图像.在Places2和Paris Streetview等公共数据集上的实验结果表明,补全大面积不规则缺失图像时,所提出方法能够取得比其他图像补全方法更好的效果,一定程度上表明了边缘结构信息在图像补全研究中的重要性.     

博物馆展示上的多通道投影融合系统

多通道投影融合是现代展览的重要方式和手段。通过在博物馆展示上设计和实现一个投影融合系统,提出并使用新的三角函数形式的融合函数,论述了运用SURF算法进行特征提取,光流法跟踪的动态图像配准处理方法,分析了投影融合主程序的架构流程,阐述了本方法的特点与利弊,并指出了投影融合向3D 发展的方向。在获取SURF 特征点集和投影变换矩阵后,再进行几何校正,边缘融合,色彩平衡的投影融合三步走流程步骤。经过现场采样评价测试,目测和PSNR数据都说明运行融合效果良好。     

Computer-assisted coloring by matching line drawings

An approach to automatically color line drawings based on feature matching is proposed. The motivation is that coloring 2D animation is still a labor-intensive process in current cartoon film production. The objective of our work is to investigate how to automatically color an image in a cartoon sequence on the basis of the previous frame. Our method first establishes the matching relationship of two images, after which it automatically paints one of them with the color information of the other using a region-matching algorithm. The region-matching algorithm is based on feature correspondences. The results show that the proposed algorithm can straightforwardly and robustly realize our objective and has a promising future for our next step to further automate conventional animation.     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

基于图像差分特征的彩色图像差分预测与信息提取算法研究

图像特征提取预测技术一直是图像处理领域研究的热点与难点.提出了一种包含图像归一化特征融合的图像差分预测算法.基于色彩的图像差分特征测量方法充分利用了图像的色彩信息,将色彩信息全部转换到一个色彩空间中,然后将图像归一化到特定的视角距离范围内来提取出图像差分特征(IDF)信息.最后做了大量的仿真实验,结果表明,提出的方法可以极大地提高彩色图像差分预测性能;同时对图像的色域映射所造成的亮度失真进行的多尺度分析结果表明,以不同尺度提取的基于亮度的图像差分特征比一般的图像失真具有更高的尺度间相关性.