渐近非局部平均图像去噪算法

非局部平均去噪算法(Non-local means denoising algorithm, NLM)是图像处理领域具有里程碑意义的算法, NLM的提出开启了影响深远的非局部方法. 本文从以下两个方面来重新探讨非局部平均算法: 1) 针对NLM算法运算复杂度高的问题, 基于互相关(Cross-correlation, CC)和快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation, FFT)构造了一种快速算法; 2) NLM在滤除噪声的同时会模糊图像结构信息, 在强噪声条件下更是如此. 针对这一问题, 提出了一种渐近非局部平均图像去噪算法, 该算法利用方差的性质来控制滤波参数. 数值实验表明, 快速算法较之经典算法, 在标准参数配置下运行速度可提高27倍左右; 渐近非局部平均图像去噪算法较之经典非局部平均图像去噪算法, 去噪效果显著改善.     

基于非局部高分辨率网络的人体姿态估计方法

人体姿态估计是计算机视觉中的基础任务,其可应用于动作识别、游戏、动画制作等。受非局部均值方法的启发,设计了非局部高分辨率网络（non-local high-resolution,NLHR）,在原始图像1/32分辨率的网络阶段融合非局部网络模块的,使网络有了获取全局特征的能力,从而提高人体姿态估计的准确率。NLHR网络在MPII数据集上训练,在MPII验证集上测试,PCKh@0.5评价标准下的平均准确率为90.5%,超过HRNet基线0.2个百分点;在COCO人体关键点检测数据集上训练,在COCO验证集上测试,平均准确率为76.7%,超过HRNet基线2.3个百分点。通过3组消融实验,验证NLHR网络针对人体姿态估计在精度上能够超过现有的人体姿态估计网络。     

一种基于局部符号差能量的非局部分割模型

针对灰度非均匀的图像,提出一种基于局部符号差能量的非局部图像分割模型。该模型包含基于局部符号差能量的数据驱动项和非局部全变分正则项,具有局部可分离性和全局一致性的特点。由于本文模型是凸的,因此在数值实现上可以采用split-Bregman迭代算法,具有较快的运算速度。同经典的基于局部区域的主动轮廓分割模型相比,该方法具有以下优点:(1)该模型受初始化的影响很小;(2)采用split-Bregman迭代算法,运算速度更快;(3)能够对具有细密纹理和具有弱边缘目标的图像进行正确分割。实验结果表明,该模型对灰度非均匀图像能够进行较准确的分割,相比其他模型具有更好的鲁棒性。     

基于随机匹配的非局部相似块搜索算法

针对非局部相似块搜索问题,提出一个基于随机匹配的k近邻块匹配算法.在基于Jump Flooding传播的块匹配算法基础上,改进其候选参考块的产生方式,增加从查询块的局部邻域中随机产生候选参考块这一方式.这一改进提高了候选参考块匹配的可能性,进而提高了算法的匹配精确度.实验结果表明改进算法在时间效率和并行性上,与原算法相差不大,但在匹配精确度上,要优于原算法.     

基于2DPCA的有效非局部滤波方法

最近, 非局部滤波方法已成为滤波领域的研究热点. 本文深入研究了基于预选择的非局部滤波方法, 指出了已有方法在提取图像片特征方面存在的不足, 利用二维主成分分析(Two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)提出了一种有效的非局部滤波方法. 该方法对基于预选择的非局部滤波方法的主要贡献有: 1)用于提取图像片特征的面向图像片的2DPCA; 2)基于相似距离直方图的相似集自动选取方法; 3)相似距离权重参数局部自适应选取方法. 实验结果表明, 本文方法对弱梯度、人脸、纹理以及分段光滑图像均能取得较好的滤波效果.     

局部非参数子空间分析在人脸识别中的应用

提出了一种局部非参数子空间分析算法（Local Nonparametric Subspace Analysis,LNSA）,将其应用在人脸识别中。LNSA算法结合了非参数子空间算法（Nonparametric Subspace Analysis,NSA）与局部保留投影算法（Locality Preserving Projection,LPP）。它利用LPP算法中的相似度矩阵重构NSA的类内散度矩阵,使得在最大化类间散度矩阵的同时保留了类的局部结构。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上作了实验并证明LNSA方法要优于其他方法。     

结合非局部信息与图割的图像分割算法

基于图割的交互式图像分割方法从图像背景中分离出前景目标,在图像处理和计算机视觉领域引起了广泛的关注.为了进一步提高分割精度,提出一种结合图像非局部信息和图割的交互式图像分割算法.在建模图像非局部信息时为每个像素点设置一个固定大小的搜索窗口,每个像素点只需考虑与搜索窗口内像素之间的关系;计算非局部像素对之间相似性时采用图像片替代像素,通过图像片之间的相似性替代像素之间的相似性,以表征图像的非局部信息;将图像非局部信息引入到图割框架中,在传统能量函数的边界项将图像的局部信息与非局部信息合并,组成结合局部非局部信息的新的能量项;构图时新添加一组边集?非局部边集来表示图像的非局部信息,再通过最大流/最小割算法求解得到最终的分割结果.最后通过实验验证了该算法的有效性和可行性.     

LBP与LNMF特征融合的人脸识别

提出一种融合局部二值模式(LBP)和局部非负矩阵分解(LNMF)进行人脸识别的方法,采用LBP算子提取分块人脸图像的LBP直方图序列(LBPHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(WeightLBPHS),采用LNMF方法提取其非负子空间及其系数矩阵,根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有较高的识别率。     

基于改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大

针对二阶偏微分方程（PDE）放大算法丢失弱边缘和纹理细节的不足,提出一种改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大算法。利用复扩散具有边缘定位准确的特点耦合冲击滤波器,改进复扩散模型能够较好地增强强边缘;而通过对相似图像块构成图像组的三维变换系数的稀疏特性进行建模,非局部变换域模型能够很好地利用图像中相似图像块的非局部信息,对弱边缘和纹理细节有较好的处理效果;最后利用复扩散得到图像的二阶导数作为参数实现改进复扩散模型和非局部变换域模型自适应耦合。所提算法与偏微分方程放大算法、非局部变换域放大算法和偏微分方程耦合空域非局部模型放大算法进行仿真实验比较,在强边缘、弱边缘和细节纹理具有较好的放大效果,弱边缘和纹理细节图像在平均结构相似性测度上高于改进复扩散放大算法、非局部变换域放大算法。所提算法验证了空域模型和变换域模型、局部模型和非局部模型耦合结合的有效性。     

基于形状自适应非局部回归和非局部梯度正则的深度图像超分辨

针对深度图像分辨率低、深度不连续性模糊问题,提出一种基于形状自适应非局部回归和非局部梯度正则的深度图像超分辨方法。为了探究深度图像非局部相似块之间的相关性,提出了形状自适应的非局部回归。该方法对每个像素点提取其形状自适应块,并根据形状自适应块构建目标像素的相似像素组;然后针对相似像素组中的每个像素,结合同场景的高分辨率彩色图像获得非局部权重,从而构建非局部回归先验。为了保持深度图像的边缘信息,对图像梯度的非局部性进行探究。不同于总变分（TV）正则化对所有像素点梯度的零均值拉普拉斯分布假设,该方法利用深度图像梯度的非局部相似性,用非局部块估计特定像素点的梯度均值,并用学习到的均值来拟合各像素点的梯度分布。实验结果表明,相较于基于边缘不一致性评价模型（EIEM）,所提方法在Middlebury数据集上的2倍和4倍上采样率的平均绝对值差（MAD）分别下降了41.1%和40.8%。     

基于非局部注意力和局部特征的车辆重识别算法

车辆重识别是指从不同的摄像机来重新识别出同一辆车。车辆重识别非常容易受到车辆角度以及光照等其他因素的影响,是一项非常有挑战性的任务。许多车辆重识别方法都过分关注车辆全局特征,而忽略了车辆图像的局部有分辨力的特征,造成了车辆重识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出一种整合非局部注意力的和多尺度特征的车辆重识别方法,使用注意力机制获取车辆显著特征,并融合多尺度特征从而提高车辆重识别的检索精度。首先,使用骨干特征提取网络与注意力模块获取车辆的显著性细粒度特征。然后,将特征分为多个分支进行度量学习,分别学习车辆的局部与全局特征,将全局特征与细粒度的局部特征融合,构建车辆重识别的特征。最后,利用该方法提取不同车辆的特征,计算不同车辆的相似度,从而判断是否具有相同的身份。实验结果表明本文提出的车辆重识别算法具有更高的精度。     

基于非局部总广义变分的图像去噪

针对全变分(TV)模型在去除图像噪声时容易产生阶梯效应的缺点,将二阶总广义变分(TGV)作为正则项应用于全变分模型中可以有效地去除阶梯效应,并且还能够更好地保持图像边缘纹理结构;利用非局部均值滤波算法的思想来构造非局部微分算子,将非局部微分算子应用于总广义变分模型中,综合提出了一种基于非局部总广义变分的图像去噪新模型。新模型充分利用了图像的全局信息进行去噪。实验结果显示了该模型的有效性和优越性。     

基于改进像素相关性模型的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中的研究热点和难点.基于局部信息的模糊聚类算法(FLICM)在一定程度上提升了模糊聚类算法的鲁棒性,但噪声强度较大时无法获得较好的图像分割效果.针对传统的模糊聚类算法分割精度不佳等问题,提出了改进像素相关性模型的图像分割算法.首先通过分析像素的局部统计特征,设计了一种新型的像素相关性模型,在此基础上...     

结合局部与非局部的图像复原方法

为了更好地复原图像的细节,提出了一种结合局部与非局部的图像复原方法。将图像中的细节准确地提取出来,对提取的细节进行非局部全变差约束,同时对剩下的图像成分进行局部全变差约束。提出的方法很好地结合了非局部全变差和局部全变差的优点,实现了图像细节更好的复原。实验结果表明,提出的方法与近几年的一些较好的图像复原方法相比,不仅主观的视觉效果得到了明显的改进,而且客观的峰值信噪比也增加了0．11～2．28 dB。     

无监督的差分鉴别特征提取以及在人脸识别上的应用

局部保持投影(LPP)只考虑了投影后的局部性,而忽视了非局部性.针对这个问题,引入非局部散布矩阵,提出无监督的差分鉴别特征提取算法,通过最大化非局部和局部之间的散度差来寻找最优变换矩阵,并将其成功地应用于人脸识别.该算法同时引入非局部和局部的信息,揭示隐含在高维图像空间中的非线性结构;采用差分的形式求解最优变换矩阵,以避免"小样本"问题;对LPP中的邻接矩阵进行了修正,以更准确地描述样本之间的邻近关系.在Yale和AR标准人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性.     

多级块匹配变换域滤波图像去噪

为了进一步提高非局部变换域滤波方法的图像去噪性能,提出一种多级块匹配变换域滤波方法.通过块匹配找到含噪图像中若干相似的图像块,然后执行相似图像块间的一维Haar小波变换,再用硬阈值收缩变换系数实现图像降噪;由于图像中充分相似的图像块数量是有限的,仅用一步上述操作并不能完全去除图像中的噪声,因此通过迭代策略去除剩余的噪声.实验结果表明,无论是PSNR值还是主观视觉质量,该方法的去噪结果都优于块匹配三维滤波方法.     

基于改进的非局部均值去噪算法

非局部均值(Non-Local Means,NLM)利用图像块之间灰度值的欧式距离确定权重,距离越小权重越大。不过,这种权重计算方法忽略了图像块之间的结构相似性。为解决这个问题,提出了一种结合图像结构信息的非局部均值去噪方法。该方法同时利用图像块之间的灰度距离、结构相似性来确定权重。实验结果表明该方法在PSNR、SSIM标准下均优于NLM及其一些改进算法。     

噪声方差未知的小波域中非局部均值图像去噪

为了有效地去除噪声,获得细节清晰的图像,提出一种噪声参数未知情况下基于小波分析的图像去噪算法.首先对图像上交互选定的不含细节的样本区域进行小波分解,根据噪声方差在不同尺度、不同方向子带内的映像建立噪声的特征向量;利用此特征向量计算小波分解后高频子带内各小波系数之间的相似度,把该相似度作为权值对当前小波系数进行调整.实验结果表明,文中算法对于噪声方差未知的图像不仅能有效地去除噪声,而且能保持图像的边缘信息,获得较好的去噪效果;对实拍的含噪数码照片进行测试的效果理想.     

基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。     

非局部跳转控制流的自动消除

ｌｏｎｇｊｍｐ是Ｃ语言中实现非局部跳转的库函数调用,它破坏了程序的结构性,并使常见折数据流分析技术无法在包含ｌｏｎｇｊｍｐ的程序段上有效地进行,文中提出一种消除ｌｏｎｇｊｍｐ的算法,该算法用转移语句和返回语句的结合来模拟非局部跳转动功能,从而使控制流趋于规范并有利于数据流分析的进行,进一步地增强了挖掘程序并行性的能力。