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近年来谱聚类算法在模式识别和计算机视觉领域被广泛应用,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了区间模糊谱聚类图像分割方法。该方法首先利用灰度直方图和区间模糊理论得到图像灰度间的区间模糊隶属度,然后利用该隶属度构造基于灰度的区间模糊相似性测度,最后利用该相似性测度构造相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对图像进行划分,得到最终的图像分割结果。由于区间模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该方法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。 相似文献
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提出一种改进的基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接算法。对两幅具有重叠区域的灰度图像,先通过设置拼接参数对话框,在另一幅图像中找到最佳匹配点,最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作,实现了灰度图像的快速自动拼接。实验证明.该方法对大部分灰度图像具有很好的拼接效果。 相似文献
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图像重着色是一种新兴的图像编辑技术,通过篡改像素值达到改变图像颜色风格的目的。随着社交网络和图像编辑技术的快速发展,重着色图像已经严重阻碍了信息传达的真实性。然而,专门为重着色而设计的工作少之又少,现有的重着色检测方法在传统重着色场景下仍有很大提升空间,在应对手工重着色图像时效果不佳。为此,提出了一种基于通道间相关性的重着色图像检测方法,该方法适用于重着色任务中的传统重着色和手工重着色场景。基于相机成像和重着色图像生成方式之间存在显著差异这一现象,提出重着色操作或许会破坏自然图像的通道间相关性这一假设。通过数值分析说明,通道间相关性差异可作为区分重着色图像和自然图像的重要鉴别度量。基于上述先验知识,所提方法通过提取差分图像的一阶微分残差的通道共生矩阵,获得图像的通道间相关性特征集。此外,根据实际情况,假设了3种检测场景,包括训练-测试数据之间匹配、不匹配以及手工重着色场景。实验结果表明,所提方法能够准确识别重着色图像,在假设的3种场景下均优于现有方法,取得了较高的检测精度。除此之外,所提方法对训练数据量的依赖性较小,在训练数据有限的情况下,能实现相当精确的预测结果。 相似文献
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基于空间特征的谱聚类含噪图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服传统谱聚类算法应用到含噪图像分割时易受到图像中噪声影响的问题,提出一种基于空间特征的谱聚类含噪图像分割算法.该方法利用图像各个像素的灰度信息、局部空间邻接信息及非局部空间信息设计像素的三维特征,通过引入空间紧致性函数建立像素特征点与其K个最近邻之间的相似性,进而利用谱聚类算法得到图像的最终分割结果.实验中采用含噪的人工图像、自然图像及合成孔径雷达图像与空间模糊聚类、规范切谱聚类和Nystrm方法3种算法进行对比实验,实验结果验证文中方法能克服图像中噪声影响并取得较满意的分割效果. 相似文献
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一种可靠的多光谱CCD遥感图像配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多源遥感图像数据的融合和后继应用必须先实现严格的配准。针对CBERS-02B遥感卫星多光谱CCD相机的成像尺寸大、像质差异性小及不同波段图像间的误差范围较固定等特点,提出一种基于小窗口多次匹配的图像配准方法。即在整幅大图像上均匀获取多个小窗口图像与基准图像进行灰度NCC匹配,将多个匹配结果通过剔除误匹配点后求平均的方法来获得具有子像素级精度的配准结果,从而保证配准的可靠性和精度。将该方法用于对多光谱CCD图像的配准实验中,结果表明本文提出的配准方法具有可行性和实用性。 相似文献
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一种新的快速图像匹配算法 总被引:12,自引:1,他引:11
目前图像匹配的方法主要有两类:一种是基于灰度的图像匹配,这种方法匹配概率高,但速度较慢;另一类是基于特征的图像匹配,这种方法匹配速度快,但匹配概率不高。文章正是针对基于灰度的图像匹配速度较慢的弊端,首先给出了“图像迹”的定义,然后通过计算图像的迹差,求累计误差的最小值进行图像匹配。通过试验验证,这种方法在保持高的匹配概率的前提下,大大地提高了匹配速率,这种方法只有和差运算,可用DSP等硬件做到实时匹配。 相似文献
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数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术,提出将K-means聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型(HVS)和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差;利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区,在每个聚类分区应用最小平方法(least-squares)最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差,所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法(LSMB)算法相比,随着聚类分区的增加,图像平滑且边缘清晰度增加,尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较,该算法的均方误差值有所降低,而权重信噪比和峰值信噪比提高了0.2~2 dB,模拟实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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提出一种基于多尺度、多方向Gabor滤波器提取图像局部不变特征并用AP聚类进行约束的配准算法。该方法首先利用Gabor尺度空间核函数对图像进行尺度空间分解,在每一层尺度图像的不同方向上提取Harris角点,在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度;在特征子区域内用梯度描述特征点;将得到的两幅图像的特征点AP聚类分析,实现m:n的粗匹配,最终通过各类之间的欧式距离实现对应点的匹配,通过AP聚类可有效排除多相似内容的图像之间的误匹配。实验结果表明,该算法能够提取稳健的精确特征点,并且可以有效去除多相似内容图像带来的匹配误差,实现图像的配准。 相似文献
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基于最优聚类数和直方图匹配的图像彩色化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对颜色转移彩色化算法中速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出了一种新型的彩色化算法。该算法首先解决了图像聚类中聚类数的选取问题,然后利用聚类算法分别对目标图像和源图像进行聚类分割,之后用直方图匹配算法使各目标图像块自动找到匹配的源图像块,将源图像块的颜色转移到目标图像块中,实现局部图像彩色化,最后合并各结果图像。实验结果表明,该算法比以前算法在彩色化的速度和质量上有较大改进,且自动化程度高。 相似文献
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近年来,随着生成模型的广泛使用,生成式隐写领域得到了快速发展。生成式隐写是在图像合成过程中隐藏信息的技术。它无需真实图像参与,只需秘密消息驱动生成模型即可合成载密图像。然而,现有方法无法控制生成的图像内容,因此不能保证隐蔽通信行为的安全性。针对上述问题,本文提出了基于条件可逆网络(Conditional Invertible Neural Network,cINN)的生成式图像隐写术steg-Cinn。在本文中,我们将信息隐藏建模为图像着色问题,并将秘密信息嵌入到灰度图像的颜色信息中。首先,我们使用映射模块将二进制秘密信息转换为服从标准正态分布的隐变量。而后,我们以灰度图像作为先验来指导着色过程,使用条件可逆网络来将隐变量映射为颜色信息。其中steg-Cinn生成的彩色图像匹配灰度图像的语义内容,从而保证了隐蔽通信的行为安全。对比实验结果表明,本文方法能够控制生成的图像内容并且使得合成颜色真实自然,在视觉隐蔽性方面表现良好。在统计安全性方面,本文方法的隐写分析检测正确率为56.28%,说明它能够抵御隐写分析检测。此外,本文方法在比特消息提取方面可以实现100%正确提取,这种情况下的隐藏容量是2.00 bpp。因此,与现有方法相比,本文方法在图像质量、统计安全性、比特提取正确率和隐藏容量方面取得了良好的综合性能表现。迄今为止,本文方法是在图像隐写术中首次使用cINN的工作。考虑到任何信息都可以转换为二进制形式,我们可以在图像中隐藏任意类型的数据,因此本文方法在现实世界里也具备实用价值。 相似文献
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Nameirakpam
Dhanachandra Y. Jina Chanu Kh. Manglem Singh 《Computational Intelligence》2023,39(2):194-213
Clustering technique is used in image segmentation because of its simple and easy approach. However, the existing clustering techniques required prior information as input and the performance are entirely dependent on this prior information, which is the main drawback of the clustering approaches. Therefore, many researchers are trying to introduce a novel method with user free parameter. We proposed a clustering method, that is, independent of user parameters and later we used a region merging technique to improve the performance of the clustering output. In this article, we proposed a hybrid image segmentation method which is based on a clustering algorithm and black hole algorithm. In the clustering technique, we have used recursive density estimation technique of surrounding pixels. After clustering technique, presence of small segments may be present and it would give lower a performance of segmentation output. Therefore, a segment is merged with another segment by finding best matched segment. Black hole algorithm concept has been used to define the fitness of each segment and to find the best matching segment. We have compared the proposed method with the other clustering-based segmentation methods and different evaluation indices are used to calculate the performance, and the result proved the effectiveness of the proposed algorithm. 相似文献
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图像去噪是一类典型的病态(ill-posed)逆问题求解,噪声掩盖下的真实图像并不确定,需要引入先验信息缩小病态问题的求解范围。为了将外部干净图像的先验信息引入去噪进程,提出了一种基于外部干净图像与内部噪声图像稀疏先验的非局域聚类图像去噪算法,通过联合外部干净图像与内部噪声图像的图像块得到类稀疏化表达字典;通过全局的相似块匹配,得到理想图像的稀疏系数估计;基于类字典和估计的稀疏系数,采用压缩感知技术的稀疏重建方法实现图像去噪。实验表明,与传统的非局域稀疏聚类图像去噪方法相比,所提算法显著降低去噪块效应,在保留更多细节的同时,图像平坦区域过渡更加自然;而理想图像先验来源的扩展则进一步提高了算法在强噪声下的去噪性能,对强噪声具有更强的抑制能力。 相似文献
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图像可分为前景部分与背景部分,而前景往往是视觉中心。在图像着色任务上,由于前景的类别多且情况复杂,着色困难,以至于图像中的前景部分会存在着色暗淡和细节丢失等问题。针对这些问题,提出了基于前景语义信息的图像着色算法,以改善图像着色效果,达到图像整体颜色自然、内容颜色丰富的目的。首先利用前景子网提取前景部分的低级特征和高级特征;然后将这些特征融合到全景子网训练中,以排除背景颜色信息影响并强调前景颜色信息;最后用生成损失和像素级别的颜色损失来不断优化网络,指导生成高质量图像。实验结果表明,引入前景语义信息后,所提算法在峰值信噪比(PSNR)和感知相似度(LPIPS)上有所提升,可有效改善视觉中心区域着色中的色泽暗淡、细节丢失、对比度低等问题;相比其他算法,该算法在图像整体上取得了更自然的着色效果,在内容部分上取得了显著的改进。 相似文献
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基于分类方法的分形图像压缩 总被引:7,自引:0,他引:7
分形图像因其图像块的自相似性可以得到较高的压缩比、有效的减少冗余.在分形和局部迭代函数系统理论的基础上,介绍了一种灰度排列法的编码方案.该方法按照1/4子快的灰度均值,通过放射变换将图像块分为3大主类.每个子块在相应的父块类中去寻找最佳匹配的父块,从而使无效父块在搜索过程中的比较次数明显减少.实验结果表明,该算法能有效的压缩图像,压缩比高、解码图像质量好、压缩时间较短. 相似文献
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基于聚类和改进型水平集的图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对医学图像中通常伴有噪声、多目标的问题,传统水平集无法将图像中的多目标完全分割出来,提出了基于抑制式模糊聚类算法的改进型双水平集模型。首先,利用聚类算法对医学图像进行预分割降噪,通过标准化互信息准则(NMI)判断聚类是否达到满意效果,进而改良聚类算法,再由增加惩罚项的改进型双水平集进行二次分割。实验结果表明,该方法能够降低图像的噪声和算法的敏感性,水平集无需重新初始化,大大减少了计算量和迭代次数,该模型能将伴有噪声的多目标医学图像完全分割出来,获得了预期的分割效果。 相似文献
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针对传统的图像彩色化算法易产生的图像边缘颜色模糊等问题,提出一种基于变分法和偏微分方程的图像彩色化算法,结合整体变分(TV)模型和金兹堡一朗道(GL)模型的特点,通过求泛函极值建立偏微分方程,使图像的光滑区域和边界区域都能有效的实现颜色扩散,对偏微分方程进行数值求解得到彩色化结果.实验结果表明,与其它偏微分方程彩色化技术相比,该方法能得到清晰自然的彩色化图像和较高的图像质量. 相似文献