基于GPU的轮廓提取算法的并行计算方法研究

为解决高质量的轮廓提取算法计算复杂、实时性差的问题,基于GPU并行计算架构提出了一种针对高质量的轮廓提取算法——Pb(probability boundary,概率轮廓)提取算法的高效并行计算方法。重点讨论了如何利用多计算单元加速计算最耗时的梯度计算部分。详细介绍了多方向直方图并行统计机制及χ2并行计算中访存冲突避免机制。对比实验表明,在GPU上基于该并行方法的轮廓提取相比传统CPU方式具有明显加速效果,且随着图像分辨率变大,加速效果更加明显,例如图像大小为1024×1024时可获得160倍的加速;此外,基于伯克利标准测试集验证了该并行方法可保持原有算法的计算准确度。为大规模图像数据智能分析中的轮廓提取提供了快速、实时的计算方法。     

基于改进轮廓波变换的SAR图像增强

针对轮廓波变换（contourlet transform）中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响图像去噪的效果,提出一种改进的轮廓波变换。通过改进拉普拉斯金字塔分解,可消除轮廓波变换带通图像边缘附近的震荡。提出了基于改进轮廓波变换的SAR图像增强算法。实验结果表明,该算法在有效抑制SAR图像噪声的同时,较好地保持了图像边缘细节。     

序列B超图像的快速轮廓提取

提出了一种序列B超图像的轮廓提取算法,该算法通过构造边缘轮廓模板来进行B超图像中感兴趣轮廓的提取,实验证明该算法能够较快速地对序列B超图像进行轮廓提取。     

基于轮廓波数字水印的JPEG图像质量评价方法

半参考图像质量评价方法是一种利用原始图像的部分信息对失真图像进行质量预测的方法,提出了一种基于轮廓波变换数字水印的JPEG图像压缩半参考质量评价方法。首先参考人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的思想,选取轮廓波变换的低频区域作为水印嵌入区域,从而生成半脆弱数字水印。然后根据已嵌入水印图像与原始图像之间的结构相似度（Structural Similarity,SSIM）的值,设计自适应水印嵌入系统,以保证水印的不可见性。最后分别在LIVE图像数据库2和TID2008图像数据库中,根据已嵌入水印图像进行数据库重建,并测试该算法的性能。实验结果对比显示,该算法与其他算法相比较,具有较好的准确性、单调性以及一致性,能够较好地反应JPEG失真图像的质量。     

非下采样轮廓波变换快速算法

多尺度几何分析（MGA）是一种有效的图像处理方法. 作为MGA的一种离散实现方法,非下采样轮廓波变换（NSCT）被广泛应用于图像去噪、图像融合、图像增强、特征提取等领域. 然而,由于该变换的高冗余性,其计算效率受到一定限制. 因此,对NSCT快速算法的研究具有现实意义. 本文采用一种优化的方向滤波器改进了原NSCT变换,以损失部分重建图像质量为代价,获得算法处理速度的显著提高. 实验结果可见,在满足重建图像主观质量视觉要求的前提下,算法速度可比原变换提高若干倍. 图像去噪实验进一步验证了算法的可靠性及效率.     

基于KPCA光谱特征约束的水边线提取算法

为充分利用遥感影像的多波段光谱特征,提高水边线的提取精度,提出了基于核主元分析（KPCA）光谱特征约束的水边线提取模型。利用KPCA变换提取水体样本的光谱特征,采用最大似然法估计特征空间中水体光谱特征概率密度函数的特征参数,进而构建水体的光谱特征项。以测地线活动轮廓（GAC）模型为基础,建立图像数据项。结合光谱特征项和图像数据项建立水边线提取模型。在Landsat TM数据集上进行的水边线提取实验验证了算法的有效性,与GAC模型和基于距离正则化的水平集方法（DRLSE）相比较,该算法提取的水边线,在保证一定运行速度的情况下,更准确。     

基于TMS320C50的图像目标分割系统

图像目标的分割是图像处理的重要环节。从图像中目标的相对位置出发,提出了一种目标分割算法。该算法以轮廓跟踪算法为主体,结合投影算法以减少轮廓跟踪算法的运算区域,从而提高分割算法的实时性。以TMS320C50和FPGA芯片为核心器件实现了图像目标分割系统,实验证明该系统具有较高的分割精度及实时性能。     

基于SIFT的椭圆区域鲁棒数字水印方案

如何有效抵抗去同步攻击是数字图像水印研究领域的热点问题之一。利用图像仿射协变特征,提出一种可有效抵抗去同步攻击的鲁棒水印算法。对目前流行的利用多尺度Harris和SIFT描述算子来匹配图像的方法,后者有较好的匹配效果,对恢复同步水印更加稳定,并且能较好抵抗去同步攻击。该算法利用性能稳定的SIFT算子提取图像特征点,并通过基于最小生成树聚类算法的选择策略获得一组稳定且彼此独立的椭圆仿射协变特征区域,基于特征区域,利用椭圆归一化得到具有缩放和旋转不变性的圆形区域。将圆形区域进行非下采样轮廓变换（NSCT）,其中非下采样轮廓变换不仅克服了小波（Wavelet）变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓（Contourlet）变换的平移不变性。将水印嵌入变换后的低频子带中。该算法实现盲提取,仿真实验结果表明,提出的算法是有效的且对常规图像处理、几何攻击以及组合攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于FPGA的稠密光流计算系统

高质量的稠密光流算法计算复杂度很高,因此计算速度成为制约其在实际系统中应用的重要原因。针对这一问题,利用现场可编程门阵列（FPGA）的细粒度并行特性,实现了一种高质量的稠密光流算法CBG（Combined- Brightness-Gradient）的硬件加速器。实验结果表明,在FPGA工作频率200 MHz,计算全部像素对应的光流信息的情况下,该系统处理分辨率为316×252的图像序列的帧频可达40 frame/s。     

结合边缘和区域的活动轮廓模型SAR图像目标轮廓提取

目的 目标轮廓表征了目标形状,可用于目标方位角估计、自动目标识别等,因此提取合成孔径雷达（SAR）图像中的目标轮廓受到了人们的广泛关注。受SAR图像乘性噪声的影响,传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效。针对这一问题,提出一种将基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型相结合的活动轮廓模型。方法 以真实SAR图像为基础,分析了向量场卷积（VFC）活动轮廓模型以及区域竞争（RC）活动轮廓模型各自的特点和优势,发现这两个模型存在一定的互补性,因此将这两个模型进行了结合,得到了一种新的SAR图像目标轮廓提取方法。结果 基于真实SAR图像的实验结果表明,本文方法能较好地应对SAR图像信噪比较低、目标边缘模糊等特点,能准确地获得SAR图像目标轮廓。结论 本文方法可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。     

放射治疗计划系统中基于边缘模板的体廓自动提取

放射治疗中,治疗计划系统对CT、MRI等医学影像进行处理,获得体表、肿瘤等感兴趣组织的轮廓,是完成治疗规划的重要基础。论文针对CT/MRI图像的特点,提出并实现了一种基于边缘模板的体廓自动提取方法。该方法对图像进行平滑处理和锐化后,由Guass-Laplace算法进行边缘检测和轮廓提取,然后手工编辑和修改第一张图片的体廓数据,以此作为边缘模板,自动提取后续图片的体廓。该方法实现方便,效果好,满足了治疗计划系统对体廓自动提取的要求。     

一种改进的snake算法在人脸检测定位中的应用

在基于彩色图像中的人脸检测的人脸定位问题上,针对snake算法受能量函数的初始状态影响大等缺点,提出了一种改进的snake算法。引入目标图像的质心和目标的最大拉长度作为优先信息确定snake的初始状态,很好地弥补了snake算法的不足。同时减小了搜索的范围,降低了复杂程度,增加了实时性,定位效果也得到大大的提高。     

一种彩色图像区域分割及轮廓矢量化新算法

提出了一种逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法,其思想是按逆时针顺序追踪轮廓线,在追踪过程中避免了像素点的重复判断,采用回溯搜索解决崎点问题,从而保证了追踪过程的连续性和正性性,在此基础上,运用递归方法分割出图像的所有不同色彩区域,直接提取出具有一定色极特征的区域,具有较高的实用性,也是此算法的优点之一,本文亦从直线像素点排列的特点出发,提出了一种轮廓点列快速矢量化算法,极大地减沲轮廓需存储的像素点个数,节省了内存空间,并为进一步算是如形状匹配,编码等提供了基础,实施测试的结果表明,该算法效果较好,达到了预测的要求。     

基于改进BET算法的MR颅脑图像脑组织自动提取

为稳定地自动从MR颅脑图像中提取脑组织,在经典的BET算法(brain extraction tool)的基础上提出了一种改进算法.该算法简化了BET中用来保持曲线光滑的平滑力,改进了BET中将曲线演化到脑组织边界的扩张力,引入了图像梯度的作用使曲线在脑组织内部演化快,在脑组织边界演化慢从而得到更好的结果.改进算法对100个临床病例的真实MR图像进行处理都得到理想的结果,相比之下BET算法有8例不成功.可见改进算法在处理真实MR图像时比经典BET算法更为稳定.     

基于截线法的快速骨架提取算法

提出了一种快速的骨架提取算法.该方法首先在轮廓离散曲线演化的基础上,根据显著凸顶点的类型将轮廓多边形进行分块,得到一个主分支轮廓和多个水平分支轮廓;然后分别利用水平截线法和垂直截线法提取骨架的主分支和水平分支;最后将水平分支拼接在主分支上,得到完整的骨架.实验结果表明,该骨架提取算法可以得到连通的骨架,并在Kimia数据集上取得了较好的效果.此外,算法在自然图像上的效果也很好,尤其适用于视频中的行人骨架提取.与经典骨架提取算法相比,该算法的时间复杂度较低,可以满足实时处理的要求.     

CAD中任意复杂装配图成图原理

本文介绍了ＣＡＤ中任意复杂装配图生成的技术关键。讨论了零部件的统一表示模式、零件的分类及处理策略，提出了一种新的轮廓识别算法，实现了以零件生成为前提、集合运算和轮廓识别为基本手段的装配算法，其中包括定位问题的处理，装配关系的提取，以及轮廓线、细实线、占划线、剖面线的综合处理方法。本方法作了为商品化软件ＰＬＡＧＥ的重要组成部分，已应用于工厂设计中。     

区域填充极点判别算法

在深入分析现有的边标志算法的基础上，提出一种适用于图像处理的区域填充算法．在图像处理中，经轮廓跟踪得到的轮廓点是目标区域内的像素，这与边标志算法的边界像素的约定不一致．文中算法利用轮廓点与其前后邻点的相对位置关系将轮廓点分为极点和非极点，再对扫描线上的非极点进行两两配对和填充．在具有较高运算效率的同时，该算法适用于任意复杂形状的区域．     

人脸边缘自适应搜索算法及仿真研究

人脸轮廓线提取是人脸识别中极为重要的内容，一种可靠、精确的人脸边缘提取算法对于身份鉴定技术等方面具有重要的应用价值。该文基于传统的边缘提取算法提出了一种自适应搜索轮廓线算法，首先基于人脸检测结果确定内外轮廓及搜索路径，然后对于每一条搜索路径提取出真正的轮廓点，最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合完成轮廓线提取。该文以彩色人脸图像库数据为例，快速、准确地得到人脸轮廓线。仿真试验结果表明，该算法能在保持边缘检测精度的情况下，克服了噪声对轮廓特征提取的影响，并且对于姿势变化有一定的鲁棒性，具有一定的应用价值。     

基于主动轮廓模型的交通场景运动目标提取算法

在交通监控中,从复杂的交通场景中精确地分割出运动目标是至关重要的。目前,经典的运动目标检测算法有背景差法和帧差法。当场景中存在阴影时,这两种方法都不能够精确地提取运动目标。提出了一种基于主动轮廓模型的运动目标提取算法。通过阴影检测,从运动目标中获得消除阴影的初始轮廓,然后通过主动轮廓模型逼近运动目标真实轮廓。实验表明,该算法既可以消除阴影和噪声的影响,又可以保持运动目标完整。     

Automatic lip contour extraction from color images

Visual information from lip shapes and movements helps improve the accuracy and robustness of a speech recognition system. In this paper, a new region-based lip contour extraction algorithm that combines the merits of the point-based model and the parametric model is presented. Our algorithm uses a 16-point lip model to describe the lip contour. Given a robust probability map of the color lip image generated by the FCMS (fuzzy clustering method incorporating shape function) algorithm, a region-based cost function that maximizes the joint probability of the lip and non-lip region can be established. Then an iterative point-driven optimization procedure has been developed to fit the lip model to the probability map. In each iteration, the adjustment of the 16 lip points is governed by three pieces of quadratic curves that constrain the points to form a physical lip shape. Experiments show that the proposed approach provides satisfactory results for 5000 unadorned lip images of over 20 individuals. A real-time lip contour extraction system has also been implemented.