基于多示例学习的图像检索方法

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR)。本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法,该方法将图像作为多示例包,基于高斯混合模型和改进的EM算法全自动分割图像,并提取颜色、纹理、形状和不变矩等区域信息作为示例向量生成测试图像包。根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多种多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈,得到了较好的效果。     

基于语义的手机图像颜色提取方法

为了能够准确提取彩色图像中的颜色区域,提出基于语义的手机图像颜色提取方法。该方法通过语义描述划分颜色区域,采用模糊聚类算法将图像中的像素聚类到各个颜色区域。实验结果证明,该方法在手机中实现了根据语义需求提取某一颜色区域,在对图像的边缘检测和模式识别中具有很高的应用价值。     

PPT文件极速瘦身

你是否发现,用PowerPoint制作的相册报告生成的文件体积比较大,不便于网络传输,而且今后使用PDA、手机等读取PPT的机会增加,文件大小会有很大影响。这里给大家介绍一个给PPT文件瘦身的方法。     

基于显著区域的图像检索方法

研究基于显著区域的图像检索,对小波域显著点提取方法进行改进,解决提取图像特征内容有限、不能有效表达图像内容的问题。提出由显著点作为线索提取显著区域的方法,该方法能实现背景图与对象图的区分。对于对象图,仅对显著区域进行检索,有效减少图像检索过程中背景区域的干扰,提高了检索的速度和准确率。     

融合卷积注意力机制的图像描述生成模型

图像描述模型需要提取出图像中的特征,然后通过自然语言处理（NLP）技术将特征用语句表达出来。现有的基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）搭建的图像描述模型在提取图像关键信息时精度不高且训练速度缓慢。针对这个问题,提出了一种基于卷积注意力机制和长短期记忆（LSTM）网络的图像描述生成模型。采用Inception-ResNet-V2作为特征提取网络,在注意力机制中引入全卷积操作替代传统的全连接操作,减少了模型参数的数量。将图像特征与文本特征有效融合后送入LSTM单元中完成训练,最终产生描述图像内容的语义信息。模型采用MSCOCO数据集进行训练,使用多种评价指标（BLEU-1、BLEU-4、METEOR、CIDEr等）对模型进行验证。实验结果表明,提出的模型能够对图像内容进行准确描述,在多种评价指标上均优于基于传统注意力机制的方法。     

基于Tri-training的多特征融合图像检索

为了有效地综合利用图像的多种底层特征进行图像检索,提出将Tri-training方法应用于图像检索过程,将图像的颜色、纹理和形状特征进行了有效的融合。分别提取图像的三维量化颜色直方图、方向可控金字塔二值图像投影和仿射不变区域来表示其颜色、纹理和形状特征,并将三种特征的匹配值作为Tri-training分类器的输入对分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法有效利用了图像的多种特征,达到了很好的检索效果。     

网格提取的图像修复方法

数字图像的修复,一般都需要人们用手工来标记待修复的区域。提出了一种新的方法,能够自动标记图像中的待修复区域——网状障碍物。首先将网状障碍物看作网格,利用网格是由空间中有规律两组线交叉形成的这一显著特点,然后通过计算来提取覆盖在图像上的网状障碍物,这样就不需要人们用手工来标记。为了保证得到的网格线能够完全覆盖图像上的网状障碍物,把提取的网格线进行适当的膨胀,实验证明该方法是有效的,且比较容易实现。     

基于图像融合的飞行器轮廓提取方法

区域分割算法可将图像中含有有效信息的区域挑选出来,由此提出一种基于图像融合的边缘提取方法,在区域分割的基础上,利用分水岭算法对分割出来的含有有效信息的区域进行边缘提取。并将所得结果与其他边缘提取算法融合,得到单像素宽的、封闭的轮廓。该方法可以降低背景区域对结果的影响,综合多种算法的优点。实验结果表明该方法稳定可靠,具有较强的实用性。     

局部回归模型驱动的人脸素描自动生成

为了兼顾生成人脸素描与对应照片间的相像性和艺术性,提出一种利用局部回归模型学习照片-素描间的映射关系自动生成人脸素描的方法.首先在图像局部区域上采用回归技术获得照片-素描对应局部区域之间的映射关系;然后将映射关系应用到输入的人脸照片上,考虑结构性特征并模拟铅笔素描笔触来合成对应的素描图像.在CUFS数据库上的实验结果表明,采用该方法合成的素描保持了原始人脸照片的身份信息,并且体现出较好的铅笔素描纹理.     

基于照片的可编辑光照效果卡通人脸生成算法

提出一种基于照片的可编辑光照效果卡通人脸图像生成算法。算法首先提取输入人脸照片的边缘轮廓,生成线条画;其次对输入照片进行本征分解,分离出光照图像和材质图像;然后对光照图像进行光照编辑,如量化、非线性增强等;对材质图像进行抽象化处理,并融合线条画得到卡通图像;最后将编辑过的光照图像添加到卡通图像上生成含有光照效果的人脸卡通图像。实验结果表明:该算法生成的人脸卡通图像效果逼真,并且可对光照进行编辑。     

基于生成对抗网络的图像动漫化

动漫风格的图像具有高度的简化和抽象等特征,为了解决将现实世界图像转化成动漫风格图像这一问题,提出一种基于生成对抗网络的图像动漫化方法。本文的生成网络是类U-Net的全卷积结构,对输入图像先下采样,并加上浅层的特征用双线性插值的方法进行上采样,判别网络则采用Patch GAN加谱归一化的结构,分别计算语义内容损失和风格损失以提高网络的稳定性。本文采用surface表征损失、structure表征损失和texture表征损失代替风格损失,使得生成动漫图像的效果更可控。写实图像选用train2014,人脸图像采用CelebA-HQ数据集。使用本文模型在这些数据集上进行实验,实验结果表明,本文模型能够有效地完成图像动漫化的过程,并生成较高质量的动漫化图像。     

基于 Phonegap 的移动课件应用的设计与实现

随着移动互联网的快速发展,在移动设备上观看讲座、培训课件等视频将成为空闲时间学习的重要途径,而课件视频容量太大,下载耗时太长无疑造成了课件资源获取、存储上的困难,给移动学习带来了很多不便.本文提出了只使用课件音频、课件 ppt 图片以及图片时间配置文件来取代视频播放的解决方案,并详细介绍了基于 Phonegap 的移动混合方式开发的原理与好处以及应用系统的关键模块的详细设计与实现.     

面向商用活体检测平台的鲁棒性评估

活体检测技术已经成为日常生活中的重要应用,手机刷脸解锁、刷脸支付、远程身份验证等场景都会用到这一技术.但如果攻击者利用虚假视频生成技术生成逼真的换脸视频来攻击上述场景的活体检测系统,将会对这些场景的安全性产生巨大的威胁.针对这个问题使用4种先进的Deepfake技术生成大量的换脸图片和视频作为测试样本,用这些样本来对百...     

基于稀疏表示的WMSN红外和可见光图像融合

在使用无线多媒体传感网络WMSN进行环境监测的过程中,对同一场景所采集的红外和可见光源图像进行信息融合时,传统的方法融合的数据量较大且没有充分考虑其内在稀疏性和丰富的结构特征,图像融合的质量不高。将稀疏表示理论应用于WMSN红外和可见光图像融合中,在原始DCT冗余字典基础上,结合K SVD字典训练算法和同步正交匹配追踪SOMP算法对WMSN红外和可见光图像进行有效的稀疏表示,并选择自适应加权平均融合规则对稀疏表示系数进行融合处理。仿真结果表明,相对于传统的基于空域及变换域的红外和可见光图像融合方法,该方法更能从WMSN含噪图像中有效地保留源图像的有用信息,获得较好的融合效果。     

基于图表示和匹配的表单定位与提取

为了实现对不同类型、分辨率和方向的快递表单上用户感兴趣区域信息的获取,本文提出了一种基于图表示和匹配的表单定位与提取方法。选择参考表单中已有的印刷图案或字符等关键区域作为基准位置,进行图的表示。基于图像分割得到的候选关键区域对待处理表单进行图表示。然后,根据图的属性计算待处理表单与参考表单的相似度。最后,将最大相似度对应的同构图作为参考表单图的最优匹配,并建立同构图与参考表单图位置映射,定位出表单。本文实验数据集来源于真实场景下采集的快递包裹表单图像。实验结果表明:本文算法在快递包裹表单图像上具有良好的性能,对旋转、光照变化、局部遮挡具有较好的鲁棒性。     

基于区域分割的红外和可见光图像融合方法

针对红外和可见光图像融合在场景监控中的应用,提出了一种基于区域分割的图像融合方法。首先采用改进的区域生长法对源图像进行区域分割,得到用于融合图像的联合区域表示,然后综合考虑目标灰度和面积的特点将区域划分为目标区域和背景区域,分别采取基于区域能量和区域平均梯度的融合规则得到融合图像。通过对两组不同场景下的图像进行实验,结果表明该方法能够有效地保持源图像特征,融合结果有利于人眼感知和机器视觉。     

基于生成对抗网络的分级联合图像补全方法

已有的图像补全工作大都基于规则的、区域较小或者有足够上下文信息的待补全 区域。当待补全区域面积较大时,由于上下文信息的缺失及生成对抗网络(GAN)训练的不稳定 性,往往会产生模糊或失真的补全结果。尤其是当缺失区域位于图像边缘位置时,补全结果会 出现较大的空白及伪彩色。基于以上情况,在已有的基于 GAN 的补全方法的基础上提出一种 分级联合图像补全方法,并针对 GAN 训练不稳定的问题对网络结构做出了改进。一方面改善 了由于缺失区域面积较大产生的补全结果有空白生成的问题,从而使补全结果的纹理细节更加 真实、清晰;另一方面使得对抗网络训练更加稳定,抑制了伪彩色的生成。实验结果表明分级 联合图像补全方法取得了更好的补全结果。     

Image database design based on 9D-SPA representation for spatial relations

Spatial relationships between objects are important features for designing a content-based image retrieval system. We propose a new scheme, called 9D-SPA representation, for encoding the spatial relations in an image. With this representation, important functions of intelligent image database systems such as visualization, browsing, spatial reasoning, iconic indexing, and similarity retrieval can be easily achieved. The capability of discriminating images based on 9D-SPA representation is much more powerful than any spatial representation method based on minimum bounding rectangles or centroids of objects. The similarity measures using 9D-SPA representation provide a wide range of fuzzy matching capability in similarity retrieval to meet different user's requirements. Experimental results showed that our system is very effective in terms of recall and precision. In addition, the 9D-SPA representation can be incorporated into a two-level index structure to help reduce the search space of each query processing. The experimental results also demonstrated that, on average, only 0.1254 percent /spl sim/ 1.6829 percent of symbolic pictures (depending on various degrees of similarity) were accessed per query in an image database containing 50,000 symbolic pictures.     

基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型性能优化方法

针对卷积结构的深度学习模型在小样本学习场景中泛化性能较差的问题,以AlexNet和ResNet为例,提出一种基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型的性能优化方法.首先基于因果干预对样本数据进行调制,由非时序数据生成序列数据,并基于协整检验从数据分布平稳性的角度对预训练模型进行定向修剪;然后基于资本资产定价模型(CAP...     

基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法

在图像融合过程中常采用重叠区域像素加权融合方法,这会存在鬼影现象。为解决这一问题,提出了一种改进的最佳缝合线生成算法和沿最佳缝合线的融合方法,并将其应用于序列遥感图像的拼接融合。首先在重叠图像中,对重叠区域的边赋予权值,然后进行最大流最小割,最终获取最佳缝合线。在计算边权值时引入了图像梯度信息,使缝合线更准确。在图像融合时,沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域,采用渐入渐出法对缝合线两侧的条带形融合区域图像进行过渡处理,使拼接后的图像更为真实。在序列遥感图像拼接上,采用捆绑调整算法调整拼接图像的参数来实现全局误差最小化。实验表明,该方法能够有效消除鬼影并且能获得准确的拼接图像与融合,对于序列遥感图像的拼接融合能够获得很好的效果。