基于最大熵和局部优先度的裂痕唐卡分割

为数字化修复唐卡文物,需先解决破损区域分割问题。针对裂痕型唐卡破损区域破损程度不等,与邻近区域颜色有反差的特点,提出基于最大熵和局部优先度的算法。首先采用最大熵阈值法分割破损唐卡灰度图像,去除伪破损区域,得到破损程度较深区域;然后采用本文提出的新算法—基于局部优先度的过渡区算法分割唐卡灰度图像,去除伪破损区域,得到破损区域的过渡区区域;合并这两类区域得到最终的分割结果。实验结果表明本文算法不仅能对破损唐卡实现有效分割,对壁画等其他破损图像也能很好分割。该算法具有一定的有效性和鲁棒性。     

唐卡图像复杂破损区域的修复

为了解决唐卡图像复杂破损区域修复的一类实际工程问题,从唐卡图像复杂破损区域的检测分割、误检测破损区域的屏蔽、各破损区域的定位惟一化、修复块修复优先级的确定、样本块的检索,到各破损区域中既定修复块的修复等一系列的过程与工程技术,详细地介绍了该类唐卡灰度图像与彩色图像复杂破损区域的修复技术,并给出了相应的修复结果.     

唐卡褪色区域分割

采用数字化技术修复唐卡需先对唐卡破损区域进行分割,针对唐卡褪色区域的特点,提出一种分割算法.首先对破损图像的灰度图进行二值化和分块处理,并对处理后的2种图像进行与操作得到分割结果1;再对分割结果1中白色区域覆盖的灰度图利用最大类间分割法和基于数学形态学的分割法进行分割,得到分割结果2和分割结果3;合并分割结果2,3得到分割结果4;从分割结果1～4中选择分割效果最佳的图像,去除小面积破损区域和伪破损区域得到最终的分割结果.实验结果表明,该算法对唐卡褪色区域的分割效果较好,具有一定的鲁棒性.     

基于参考纹理与自身色彩的图像修复

传统的图像修复工作仅仅利用破损图像本身的信息完成,破损面积较大并且结构比较复杂时,破损图像不能提供足够的信息导致修复效果不理想。针对这个问题提出了基于参考图像纹理与破损图像自身颜色的修复算法。该算法在图像库中通过图像检索智能筛选相似参考图像,并选择最优区域填充破损图像区域,利用参考图像样块与自身未破损区域的纹理信息保证修复边界的平滑性,再结合颜色迁移与扩展算法使破损图像修复区域与完好区域的色彩协调一致。实验结果表明新提出的修复算法使得图像修复区域过渡更加自然,能在视觉上有较好的效果。     

基于样本块的破损唐卡图像修复算法的改进

基于样本块的修复算法由于能同时有效地修复图像的受损纹理和结构的优点被引入到唐卡图像的数字化保护中,而且它对特定破损唐卡图像修复效果良好,但是由于优先权计算和最佳样本块不唯一等问题的影响,算法对其他类唐卡图像修复效果不佳。针对此算法的不足,对信任度计算方法和等照线计算方法进行了改进,解决了最佳样本块不唯一的问题。实验结果证明,改进后的算法不仅能够得到令人满意的修复结果而且能够提高修复效率。     

联合相关反馈在医学图像检索中的应用

为进一步提高基于内容的医学图像检索性能,本文对相关反馈算法和全局特征进行研究。将基于模糊区域特征的图像检索和相关反馈算法与基于SVM的相关反馈算法结合起来,对复杂的区域特征采用基于模糊区域特征相关反馈算法,对全局特征采用能同时使用正例和负例图像的基于SVM的相关反馈算法,提出联合相关反馈算法。实验结果表明,采用这些方法后,检索结果有了很大的提高。     

唐卡图像关键区域对象概念的语义相似度计算

唐卡图像中关键区域对象的概念所表达内涵具有一定的相似性,进行定量计算和分析,对研究唐卡图像高层语义检索具有重要意义。针对该问题,引入形式概念分析,提出一种唐卡图像关键区域概念语义相似度的计算方法。首先提取唐卡图像中关键区域对象的概念和一系列的语义关键词作为形式背景来构造概念格,通过概念格计算概念间的语义相似度,实验结果表明,本文方法计算结果与人工判断结果相吻合,具有可行性和有效性。     

基于模糊区域的CT脑图像检索及关联反馈

基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经典的基于权重调整的关联反馈算法,提出一种基于模糊区域特征的关联反馈算法。对脑出血CT图像的检索实验结果表明该算法效果较好。     

一种基于颜色的数字图像检索技术研究

传统的基于直方图的图像检索算法对图像颜色空间位置信息无法正确反映,如果两幅图像的直方图相同,就会对检索结果造成误差。鉴于此,本文提出了一种新的图像检索算法,该算法综合了图像的颜色、灰度以及空间信息提取图像特征向量等。先建立图像的颜色直方图和灰度直方图,并进行量化,然后在颜色进行区域检索。通过实验证明,相对于传统的基于直方图的算法,本文提出的新算法,对于检索精度有很大的提高。     

基于区域填充的图像修复算法研究

图像修复算法是一类基于人工智能研究领域的一个很有发展潜力和实用价值的研究方向.论文通过待修复区域中提取的信息,按照等照度线检索（isophote-driven）进行正交迭代运算,并在填充顺序中加入了判断策略,从而实现了对损坏图像的修复.通过对算法的分析和对比,验证了该算法的改进是有效的.     

一种基于形态成分分析的唐卡图像修复算法

基于形态成分分析的图像修复算法,通过增加全变分的方式,使得有毛糙边缘的分段光滑图像恢复效果较好,但易产生阶梯效应。针对该问题,将p-Laplace算子引入到基于形态成分分析的图像修复算法中,既保证图像在边缘的良好扩散能力,又避免在图像平滑区易产生虚假边缘的缺陷,同时对噪声有更好的抑制作用。实验结果表明,该算法对于唐卡图像中出现的折痕或划痕、斑块状破损有较好的修复能力。     

快速非局部均值形态成分分析唐卡图像修复算法

唐卡图像包含内容丰富、颜色复杂,使用基于形态成分分析(MCA)的图像修复算法修复图像时,增加全变分对恢复有毛糙边缘的分段光滑图像效果较好,但其很难有效利用图像全局冗余相似信息,并且易产生阶梯效应.针对该问题,提出一种快速的非局部均值MCA唐卡图像修复算法.该算法利用像素周围固定大小窗口内的信息表征该像素的特征,使得像素估计结果能够很好地保留结构细节信息,即分解后的结构部分具有更稀疏的梯度,使得后续的迭代分离效果更加优良;同时,使用该算法有效地减少了区域内不相关像素权值的计算,降低了算法的复杂度.对于唐卡图像中出现的折痕、斑块状破损以及部分信息缺失的修复实验结果表明,文中算法具有良好的修复能力.     

利用二部图匹配进行图像相似性度量

基于内容图像检索是多媒体信息检索领域研究的热点，而现有的算法和系统离成熟的应用还相距甚远，其检索效率和准确性都相当低。提高基于内容图像检索性能的关键在于实现对图像的对象级访问，但是已有的很多的基于区域的图像检索算法和系统都没有考虑多区域的匹配问题，因而不具有一般性、实用性。文中提出一种基于二部图最大权匹配的图像相似性度量算法，该算法建立在图像分割的基础上，由于它能有效地解决多区域图像相似性度量问题，并能有效地避免由于分割不准确带来的影响，因此能极大地提高检索的相关性和准确性。     

基于大位移视点图像的单帧图像修复

提出一种基于大位移视点图像的单帧图像修复算法,利用大位移视点图像中的可见信息修补目标图像中的被遮挡或信息丢失区域.算法的关键在于如何转化大位移视点图像的可见信息为可用信息,以及如何利用得到的可用信息来有效地修补目标图像.在交互指定待修复的目标区域后,算法首先将所有图像分割为不同的平面场景区域,并基于图像匹配将大位移视点图像中的平面场景区域变换到当前视点.因此,其中的可见信息就可被直接使用.进而通过定义合适的修复和融合优先级函数,提出基于纹理合成和图像融合的图像修复算法,利用获得的可用信息来修补目标区域.修复区域和目标图像之间的鬼影现象使用Poisson图像融合算法来消除,以达到无缝的修复结果.实验结果表明,该算法能够修复较大的丢失信息区域中的结构和纹理信息,具有一定的实用价值.     

基于子图像多特征组合的商标图像检索

本文提出了基于子图像特征组合的商标图像检索算法.首先对商标图像进行子图像抽取,然后根据子图像单特征计算图像与目标图像的单特征距离,最后基于多特征组合得到图像相似性度量.用Hu不变矩对基于子图像多特征组合的商标图像检索算法进行实验,用PVR指数作为图像检索性能评价准则.实验表明,相对基于全局图像单特征的检索算法,基于子图像多特征组合的商标图像检索算法具有更出色的检索性能,其检索结果更符合人眼的视觉感受.     

基于圆形区域定位的肖像类唐卡图像头饰分割算法

针对肖像类唐卡图像头光区域呈圆形的特点,将圆检测算法应用到肖像类唐卡图像头光区域的定位中,并在此基础之上提出了一种自动分割头饰的算法。该算法首先利用圆检测算法定位出头光所在的大概位置;然后利用头光颜色的空间分布特征、头饰外轮廓以及边缘检测结果实现头饰分割。实验结果表明,该算法在肖像类唐卡图像头饰的分割中具有头饰定位准确的特点,并且主尊比例和头饰大小的变化不会影响分割效果。     

基于邻域滤波的图像修复

图像修复是图像恢复研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,可以用于对旧图片的修复。大多数现有图像修复算法都非常复杂,而且难于实现。由于图像中的边缘代表了图像的重要信息,所以在设计修复算法时,必须着重考虑边缘的恢复。提出了一种基于图像邻域滤波算法、利用图像的空间连续性,及图像的边缘信息的图像修复算法。该算法实现简单,修复速度快,对小区域的修复效果较好。     

唐卡图像按背景和内容自动分类系统的构建

按背景对图像分类和按内容对图像分类是计算机图像分类的两种基本的分类方法,这都需要进行特定的有针对性的特征分析和提取,特别是按内容分类,涉及到图像的语义层面,是图像分类中比较难的一个部分。本文将通过在对唐卡图像数字化研究的基础上,结合图像处理、人工智能技术以及其他计算机技术,构建和设计一个唐卡图像自动分类系统,并实现一定的检索功能,从而为今后实现唐卡图像的计算机分类作一个尝试性研究。     

一种基于目标区域的彩色图像检索算法

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法。首先，获取彩色图像HSV颜色空间中各个分量图像，然后计算各分量图像的二值边缘图像。根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。在图像检索时，抽取彩色图像目标区域所对应的子图像特征，代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验表明，基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的检索算法。     

基于图像分割的图像破损区域自动标注和修复

数字图像修复技术是指根据一定的规则,对局部区域有数据丢失或缺损的图像进行处理,以恢复图像原貌.在修复前先要对图像缺损区域标注,这项工作通常用人工完成.本文首先介绍了近年来图像分割算法,分析各自的特性,接着提出了利用图像分割算法实现对破损区域的自动提取并标注的思想,有效提高图像修复的效率.