高动态范围成像技术中的鬼影检测与去除方法综述

由于广泛的实用价值与理论价值,高动态范围成像(HDRI)技术成为图像处理领域的一个研究热点,如何检测及去除成像过程中产生的干扰影像(即“鬼影”)也引起了研究者的广泛关注。将鬼影检测与去除方法按照运动物体是否属于拍摄目标及算法操作域进行系统分类,将鬼影检测算法分为无参考图像、有参考图像两大类并将每一大类分为辐射域检测、图像域检测两类,将鬼影去除算法分为辐射域去除、图像域去除两大类,对其中每一类算法分别全面综述了其特点及最新研究成果,并对不同方法的优缺点进行了比较分析。最后总结了不同方法的适用条件并给出了关于这一课题未来发展的思考。     

关联子域对齐网络的跨域高光谱图像分类

目的 近年来,深度网络成功应用于高光谱图像分类。然而,难以获取充足的标记数据大大限制了深度网络的充分训练,进而导致网络对高光谱图像的分类能力下降。为解决以上困难,提出一种关联子域对齐网络的高光谱图像迁移分类方法。方法 基于深度迁移学习方法,通过对两域分布进行多角度、全面领域适应的同时将两域分类器进行差异适配。一方面,利用关联对齐从整体上对齐了两域的二阶统计量信息,适配了两域的全局分布;另一方面,利用局部最大均值差异对齐了相关子域的一阶统计量信息,适配了两域的局部分布。另外,构造一种分类器适配模块并将其加入所提网络中,通过对两域分类器差异进行适配,进一步增强网络的领域适应效果。结果 从4组真实高光谱数据集上的实验结果可看出：在分别采集于不同区域的高光谱图像数据对上,所提方法的精度比排名第2的分类方法高出1.01%、0.42%、0.73%和0.64%。本文方法的Kappa系数也取得最优结果。结论 与现有主流算法相比较,所提网络能够在整体和局部、一阶和二阶统计量上分别对两域进行有效对齐,进而充分利用在源域上训练好的分类器完成对目标域高光谱数据的跨域分类。     

深度双模态源域对称迁移学习的跨模态检索

基于深度网络的跨模态检索经常面临交叉训练数据不足的挑战,这限制了训练效果并容易导致过拟合。迁移学习在源域中训练数据的知识迁移学习到目标域中,能有效解决训练数据不足的问题。然而,现有的大部分迁移学习方法致力于将知识从单模态（如图像）源域迁移到多模态（如图像和文本）目标域,而如果源域中已存在多种模态信息,这样的非对称迁移会忽略源域中包含的潜在的模态间语义信息;同时这些方法不能很好地提取源域与目标域中相同模态的相似性,进而减小域差异。因此,提出一种深度双模态源域对称迁移学习的跨模态检索（DBSTL）方法。该方法旨在实现从双模态源域到跨模态目标域的知识迁移,并获得跨模态数据的公共表示。DBSTL由模态对称迁移子网和语义一致性学习子网构成。模态对称迁移子网采用混合对称结构,在知识迁移过程中,使模态间信息具有更高的一致性,并能减小源域与目标域间的差异;而语义一致性学习子网中,所有模态共享相同的公共表示层,并在目标域的监督信息指导下保证跨模态语义的一致性。实验结果表明,在Pascal、NUS-WIDE-10k和Wikipedia数据集上,所提方法的平均精度均值（mAP）较对比方法得到的最好结果分别提...     

知识迁移的极大熵聚类算法及其在纹理图像分割中的应用

本文研究了一种新型的基于知识迁移的极大熵聚类技术。拟解决两大挑战性问题:1）如何从源域中选择合适的知识对目标域进行迁移学习以最终强化目标域的聚类性能;2）若存在源域聚类数与目标域聚类数不一致的情况时,该如何进行迁移聚类。为此提出一种全新的迁移聚类机制,即基于聚类中心的中心匹配迁移机制。进一步将该机制与经典极大熵聚类算法相融合提出了基于知识迁移的极大熵聚类算法（KT-MEC）。实验表明,在不同迁移场景下的纹理图像分割应用中,KT-MEC算法较很多现有聚类算法具有更高的精确度和抗噪性。     

基于迁移学习的图像检索算法

近年来,随着互联网的发展和智能设备的普及,网络上存储的图片数量呈现爆发式增长,同时,不同类型的社交网络、媒体的用户数量也连续增长。在这种情况下,网络上的多媒体数据类型也发生了变革,在包含其本身携带的视觉信息的同时,也包含用户为其设定的标签信息、文本信息。在这种多模态信息杂糅的环境下,如何向用户提供快速准确的图像检索结果,是多媒体检索领域的一个新挑战。文中提出了一种基于迁移学习的图像检索算法,在对图像的视觉信息进行学习的同时,也对图像的文本信息进行学习,并将学习到的结果迁移到视觉信息领域,进行跨模态信息融合,进而产生包含跨模态信息的图像特征。经实验证明,所提算法能够实现更优的图像检索结果。     

基于自相似与对比学习的图像跨域转换算法

图像跨域转换,又称图像翻译,是一种旨在将源域的图像转换为目标域的图像的技术,具体来说是使生成图像在保持源域图像的结构（轮廓、姿态等）的同时具有目标域图像的风格（纹理、颜色等）.图像跨域转换技术在视觉领域有着广泛的应用,如照片编辑和视频特效制作.近年来,该技术在深度学习尤其是生成对抗网络的基础上得到了飞速发展,也取得了令人印象深刻的结果,但是迁移后的生成图像仍然存在颜色模式坍塌、内容结构无法保持等问题,针对这些问题,提出了一种基于自相似性与对比学习的图像跨域转换算法.该算法利用预先训练的深度神经网络模型提取图像的内容特征和风格特征,将感知损失和基于自相似性的损失作为图像内容损失函数,同时使用一种宽松的最优传输损失和基于矩匹配计算的损失作为图像风格损失函数对提出的神经网络进行训练,并通过将生成图像和目标域图像标记为正样本对,将生成图像和源域标记为负样本进行对比学习.在4个数据集上对提出的算法进行了实验验证,结果表明提出的算法在生成的结果图像上较好地保持了源域图像的内容结构,同时减少颜色的模式坍塌,且使生成的图像风格与引导图像的风格更加一致.     

基于深度学习的图像风格迁移研究综述

图像风格迁移是一种用不同风格渲染图像语义内容的图像处理方法。随着深度学习的兴起,图像风格迁移获得了进一步的发展,并取得了一系列突破性的研究成果。其出色的风格迁移能力引起了学术界和工业界的广泛关注,具有重要的研究价值。为推进基于深度学习的图像风格迁移的技术研究,本文对目前的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。首先回顾了非参数的图像风格迁移,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理和方法,分析了图像风格迁移在相关领域中的应用前景,最后总结了基于深度学习的图像风格迁移目前存在的问题与未来的研究方向。     

基于渐进多源域迁移的无监督跨域目标检测

针对目标检测任务中获取人工标注训练样本的困难, 提出一种在像素级与特征级渐进完成域自适应的无监督跨域目标检测方法. 现有的像素级域自适应方法中, 存在翻译图像风格单一、内容结构不一致的问题. 因此, 将输入图像分解为域不变的内容空间及域特有的属性空间, 综合不同空间表示进行多样性的图像翻译, 同时保留图像的空间语义结构以实现标注信息的迁移. 此外, 对特征级域自适应而言, 为缓解单源域引起的源域偏向问题, 将得到的带有标注的多样性翻译图像作为多源域训练集, 设计基于多领域的对抗判别模块, 从而获取多个领域不变的特征表示. 最后, 采用自训练方案迭代生成目标域训练集伪标签, 以进一步提升模型在目标域上的检测效果. 在Cityscapes & Foggy Cityscapes与VOC07 & Clipart1k数据集上的实验结果表明, 相比现有的无监督跨域检测算法, 该检测框架具更优越的迁移检测性能.     

基于图像风格迁移的人脸识别域适应方法

监控场景下的带标签人脸数据难以获取,尽管可以利用已有的公开数据集或合成数据,但这些数据与真实的监控人脸数据在图像风格上存在较大的域间差异。针对该问题,不同于基于特征或公共子空间的域适应方法,提出一种基于图像风格迁移的解决方法。具体地,基于CycleGAN网络改进得到Face-CycleGAN,在保持身份属性的前提下,对现有带标签数据进行风格迁移,使其在背景、光照、皮肤材质等方面与监控场景更接近,并进一步通过联合滤波对迁移图像进行后处理。最后,利用迁移得到的数据优化人脸识别算法,减小域间差异带来的负面影响。提出的方法在公开数据集EK-LFH和自建数据集3DProj-Sur上进行了实验评估,分别取得了21.93%和4.77%的识别率提升,证明了该方法在解决域适应问题上是有效的。     

面向Web图像检索的基于语义迁移的无监督深度哈希

当前主流的Web图像检索方法仅考虑了视觉特征,没有充分利用Web图像附带的文本信息,并忽略了相关文本中涉及的有价值的语义,从而导致其图像表达能力不强。针对这一问题,提出了一种新的无监督图像哈希方法——基于语义迁移的深度图像哈希（semantic transfer deep visual hashing,STDVH）。该方法首先利用谱聚类挖掘训练文本的语义信息;然后构建深度卷积神经网络将文本语义信息迁移到图像哈希码的学习中;最后在统一框架中训练得到图像的哈希码和哈希函数,在低维汉明空间中完成对大规模Web图像数据的有效检索。通过在Wiki和MIR Flickr这两个公开的Web图像集上进行实验,证明了该方法相比其他先进的哈希算法的优越性。     

基于深度学习的草图检索方法研究进展

草图检索(SBIR)是基于内容的图像检索(CBIR)的扩展,是一种灵活便捷的目标图像检索方式,其研究的焦点是如何减少手绘草图域与自然图像域之间的域差。传统方法提取手工特征完成草图域与图像域之间的近似转换以减少域差,但该类方法无法有效拟合2个域内容,导致检索精度不高。深度学习方法依赖大量数据进行图像高维特征的提取,突破了传统方法的局限,已被证明可以有效解决跨域建模问题。研究聚焦于基于深度学习的草图检索方法,在深度特征提取模型、公开的数据测试集、粗粒度和细粒度检索、哈希技术和类别泛化等几个方面对草图检索的深度学习方法的相关研究工作进行了综述和评论。然后进行了实验比较研究,一方面,对现有3个公开的SBIR测试集Sketchy、TU-Berlin和QuickDraw进行适用性评估;另一方面,选取3个最新的SBIR深度学习模型GRLZS模型、SEM-PCYC模型和SAKE模型进行性能分析与比较。最后,对草图检索面临的挑战和未来研究方向进行了总结与展望。     

基于纹理-形状特征的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索

目的 传统的手绘图像检索方法主要集中在检索相同类别的图像，忽略了手绘图像的细粒度特征。对此，提出了一种新的结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法，既注重通过深度跨域实现整体匹配，也实现细粒度细节匹配。方法 首先构建多通道混合卷积神经网络，对手绘图像和自然图像分别进行不同的处理；其次通过在网络中加入注意力模型来获取细粒度特征；最后将粗细特征融合，进行相似性度量，得到检索结果。结果 在不同的数据库上进行实验，与传统的尺度不变特征（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）和深度手绘模型Deep SaN（sketch-a-net）、Deep 3DS（sketch）、Deep TSN（triplet sketch net）等5种基准方法进行比较，选取了Top-1和Top-10，在鞋子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了12%，在椅子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了11%，Top-10提升了3%，与传统的手绘检索方法相比，本文方法得到了更高的准确率。在实验中，本文方法通过手绘图像能在第1幅检索出绝大多数的目标图像，达到了实例级别手绘检索的目的。结论 提出了一种新的手绘图像检索方法，为手绘图像和自然图像的跨域检索提供了一种新思路，进行实例级别的手绘检索，与原有的方法相比，检索精度得到明显提升，证明了本文方法的可行性。     

基于纹理-空间关系的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和空间关系的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和空间关系综合特征的图像检索具有很好的效果。     

视觉导航相关技术发展及其研究分析

为了全面了解航空器应用背景下的视觉导航相关技术的研究与进展,深入分析了视觉导航关键技术。分别对与传感器图像相关的载体姿态提取技术、基于图像匹配算法的定位技术以及基于序列图像的速度测量技术这三种技术进行了全面阐述,重点论述了姿态与参考特征的关系、景像匹配定位的核心算法及速度测量的两类方法,并总结了视觉导航发展过程中的相关难点与发展趋势。     

三维CAD模型检索综述

对三维CAD模型检索研究现状进行了深入和系统的综述。CAD模型检索可划分为两个层次:基于视觉相似性的三维CAD模型检索、面向语义与功能描述的三维CAD模型检索。分别分析了两种检索层次下CAD模型的检索方法。在此基础上总结了三维CAD模型检索评测基准库、评测方法等。最后展望了现有研究中的难点及进一步的研究方向。     

基于内容的图像检索技术与系统

对图像检索的过去、现在和未来进行了分析,论述了每个阶段的研究特点,对基于内容的图像检索的主要研究技术进行详细和全面的论述,介绍了典型的基于内容的图像检索系统,通过综述指出了目前研究中存在的主要问题并指出了今后的研究方向。     

图像特征检测算法的分析与研究

从利用图像信息的角度，系统分析了图像特征检测问题的研究文献，将图像特征检测方法分为两大类，即基于梯度信息的方法和基于相位信息的方法。论述了每类方法的特点，并对主要的特征检测方法进行详细而全面的论述。指出了目前研究中存在的主要问题以及今后的研究方向。     

乳腺X线影像钙化病灶检索技术研究

为帮助医生进行乳腺X影像辅助诊断。针对乳腺X影像微钙化簇相似病灶检索问题,在分别研究单一特征和利用单距离相似性度量的特征融合的检索算法的基础上,提出一种 基于多距离特征融合和相关反馈的乳腺X线影像钙化病灶检索方法,该方法针对不同特征采用多距离度量方法计算相似性,并结合用户的反馈信息动态调整各个特征分量的权值来完 成查询。实验建立在由250幅包含微钙化簇的乳腺X线影像构成的数据库基础上,通过单一特征,特征融合及相关反馈图像检索的查准率-查全率（PVR）曲线验证该方法的检索性能 。实验结果表明,该方法比传统的基于单一特征检索方法以及运用单一距离度量的基于特征融合的检索方法有更好的检索效果。     

图像增强对显著性目标检测的影响研究

目的 雾霾、雨雪天气和水下等非理想环境因素会引起图像退化,导致出现低质图像,从而影响人类主观视觉感受及机器视觉应用任务的性能,因此,低质图像被利用之前进行图像增强成为惯常的预处理过程。然而,图像增强能否提高图像机器视觉应用任务的性能及影响程度等问题鲜有系统性研究。针对上述问题,本文以图像显著性目标检测这一机器视觉应用为例,研究图像增强对显著性目标检测性能的影响。方法 首先利用包括5种传统方法、6种深度学习方法等共11种典型图像增强方法对图像进行增强处理,然后利用8种典型的显著性目标检测方法对增强前后的图像分别进行显著性目标检测实验,并对比分析其结果。结果 实验表明,图像增强对低质图像显著性目标检测方法性能的促进作用不明显,某些增强方法甚至表现出负面影响,也存在同一增强方法对不同的显著性目标检测方法作用不同的现象。结论 图像增强对于显著性目标检测及其他的机器视觉应用的实际效果值得进一步研究,如何根据图像机器视觉应用的需求来选择和设计有效的增强方法需进一步探讨。