基于生成对抗网络的图像去雾算法

与基于图像增强的去雾算法和基于物理模型的去雾算法相比,基于深度学习的图像去雾方法在一定程度上提高计算效率,但在场景复杂时仍存在去雾不彻底及颜色扭曲的问题.针对人眼对全局特征和局部特征的感受不同这一特性,文中构建基于生成对抗网络的图像去雾算法.首先设计多尺度结构的生成器网络,分别以全尺寸图像和分割后的图像块作为输入,提取图像的全局轮廓信息和局部细节信息.然后设计一个特征融合模块,融合全局信息和局部信息,通过判别网络判断生成无雾图像的真假.为了使生成的去雾图像更接近对应的真实无雾图像,设计多元联合损失函数,结合暗通道先验损失函数、对抗损失函数、结构相似性损失函数及平滑L1损失函数训练网络.在合成数据集和真实图像上与多种算法进行实验对比,结果表明,文中算法的去雾效果较优.     

基于联合双边滤波的纹理合成上采样算法

提出了一个新的纹理合成的上行采样算法,即利用现有的高分辨率的样本纹理作为先验引导条件,对合成的低分辨率的纹理进行插值,获取更好的高分辨率纹理合成结果.该算法的主要思想是基于联合双边滤波器进行纹理合成上采样,对低分辨率合成纹理应用空间滤波,而将一相似的边界滤波联合地应用在高分辨率的样本纹理上.该算法克服了传统的以光滑性为先验引导条件的上采样方法会导致图像特征模糊的缺点,使获得的上采样纹理图像保持纹理特征,同时视觉上光滑.文中给出了图像和视频纹理合成结果的上行采样算法.实验结果表明,文中的方法减小了优化纹理合成过程所需的时间和空间,获取了更好的图像和视频合成纹理上采样效果.     

基于卷积神经网络梯度和纹理补偿的单幅图像超分辨率重建

现有的单幅图像超分辨率重建算法大都在追求高峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio, PSNR）,在特征提取过程中缺少对图像纹理细节信息的关注,导致重建图像的人眼主观感知效果不太理想。为了解决这一问题,本文提出了一种基于卷积神经网络梯度和纹理补偿的单幅图像超分辨率重建算法。具体设计了3条支路分别用于结构特征提取、纹理细节特征提取及梯度补偿,然后利用所提出的融合模块对结构特征和纹理细节特征进行融合。为防止重建过程中丢失图像的纹理信息,提出纹理细节特征提取模块补偿图像的纹理细节信息,增强网络的纹理保持能力;同时,利用梯度补偿模块提取的梯度信息对结构信息进行增强;此外还构建了深层特征提取结构,结合通道注意力与空间注意力对深层特征中的信息进行筛选及特征增强;最后利用二阶残差块对结构和纹理特征进行融合,使重建图像的特征信息更加完善。通过对比实验验证了本文方法的有效性和优越性。     

多特征融合的金属断口图像分类

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.     

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用

针对瓷砖表面色差的在线检测问题,提出了一种基于小波变换的图像纹理特征提取方法.瓷砖图像经过预处理后,对图像各通道进行二层小波分解并提取各细节子图的能量特征.该能量信号融合了颜色和纹理的信息,将其作为区分不同色号瓷砖的特征量,并由最小距离分类器进行分类决策.实验结果表明,对比已有的研究中多采用的颜色直方图分布法,该方法能更好地反映颜色的空间分布信息,满足用户需求.     

三维离散点采样表面基于全局优化的纹理合成算法

提出了一个直接在三维离散点采样表面上进行基于全局优化的纹理合成算法．算法首先对点模型表面进行基于协方差分析的递归式聚类削分，然后通过对各初始聚类进行优化调整和区域生长，得到更为均匀的计算单元块且使相邻单元块间具有重叠区域．基于所得到的计算单元块和样本纹理，在点模型表面上建立了一个全局的纹理合成能量方程，并采用最大期卑值算法迭代优化求解出一个全局的能量最小值．在全局优化算法中，通过加入的约束条件，进而给出了点模型颜色纹理的修复算法和流引导的可控纹理合成算法．由于点模型表面离散点元的稠密性，通过对离散点元的法向基于纹理合成结果进行相应的扰动，进一步增强了表面纹理的几何粗糙感．实验结果表明，该文的算法在点采样几何表面上有效地保持了生成的纹理结构和视觉效果的连续性和平滑性，得到了令人满意的结果。     

GPU适用的并行纹理合成算法

基于样图的纹理合成是一个大计算量过程,为了利用GPU的并行计算能力进行大规模纹理合成,我们提出一种并行纹理合成算法.该算法综合块查找和全局纹理优化算法分多遍进行纹理的合成和优化,其中每一遍分为串行纹理块定位和并行最优块匹配2个阶段.纹理块定位阶段在CPU端按照扫描线顺序确定待合成的邻域,并将邻域位置传入GPU;最优块匹配阶段在GPU端并行计算待合成邻域与对应样本邻域的全局距离,并查找出最优解得到匹配块.最后根据匹配过程统计数据自适应调整优化规模,在全局范围内对纹理进行迭代优化.实验结果表明,文中算法在保证大规模纹理合成效果的基础上减少了计算时间,能够满足交互式纹理合成的应用.     

自适应扩散系数优化的图像降噪算法

非线性扩散图像在降噪时纹理和细节通常会被削弱,为了解决这一问题,提出一种自适应扩散系数优化的图像降噪算法.利用经典的PM模型处理图像,利用扩散系数基于梯度幅值结合残差局部能量,可精确获取图像的纹理区域;利用绝对差值排序算子,进一步区分纹理部分及其存在的噪声;将图像梯度信息,残差能量及绝对差值排序算子融合到模型中,在去噪...     

基于多尺度结构张量的多类无监督彩色纹理图像分割方法

由于自然图像中包含丰富的颜色信息与多尺度的纹理信息,伴随多个同质目标区域的出现,依靠半监督手动交互标记的图像分割方法难以实现自动分割,因此提出一种多类无监督彩色纹理图像分割方法.首先,提取了颜色特征(向量结构)与多尺度纹理特征(矩阵集合),并对两者分别进行能量描述;对于2种具有不同特征结构的能量函数,通过多类融合策略计算两者的融合因子,并自适应地融合;再将融合后能量函数的全局最优化问题转化为其对应的多层Graph Cut图割模型,利用最大流?最小割理论计算得到全局近似最优解.为了自适应地控制分割过程,提出了自适应迭代分割收敛准则,并最终在自然图像及合成的彩色纹理图像上进行了质量评估与量化分析.实验结果表明,该方法具有较好的目标区域完整性与一致性,并具有较高的准确率.     

基于多残差网络的结构保持超分辨重建

针对图像超分辨率重建中几何结构扭曲和细节缺失等问题,文中提出基于多残差网络的结构保持超分辨重建算法.在小波变换域和梯度域上进行深度学习.文中算法包含3种残差网络.残差梯度网络用于结构及边缘信息的重建.残差小波变换网络从整体上进行图像高频信息的重建.残差通道注意力网络通过调整网络注意力,着重学习重要的通道特征,从局部恢复图像高频信息,提高重建效率.实验表明,文中算法在定量结果和视觉效果方面均取得较优表现.     

A unified method for appearance and geometry completion of point set surfaces

This paper presents a novel approach for appearance and geometry completion over point-sampled geometry. Based on the result of surface clustering and a given texture sample, we define a global texture energy function on the point set surface for direct texture synthesis. The color texture completion is performed by minimizing a constrained global energy using the existing surface texture on the surface as the input texture sample. We convert the problem of context-based geometry completion into a task of texture completion on the surface. The geometric detail is then peeled and converted into a piece of signed gray-scale texture on the base surface of the point set surface. We fill the holes on the base surface by smoothed extrapolation and the geometric details over these patches are reconstructed by a process of gray-scale texture completion. Experiments show that our method is flexible, efficient and easy to implement. It provides a practical texture synthesis and geometry completion tool for 3D point set surfaces.     

Multiscaled Texture Synthesis Using Multisized Pixel Neighborhoods

Most recent efforts in texture synthesis have focused on using local statistics - that is, selecting and stitching the textures from an input texture sample on the basis of a local color match to enforce textural features either pixel by pixel or patch by patch. A novel texture synthesis method produces high-quality results by introducing a multiscaled texture similarity measurement. Compared with other multiscaled methods, this approach focuses on measuring texture properties at different scales ranging from local to global using an adaptive similarity metric that accounts for texture variations across different image regions     

基于兴趣点的图像检索

在基于内容的图像检索中,往往使用颜色、纹理以及形状的全局特征来描述图像,然而全局特征不能描述图像的细节,丢失了图像的空间信息。文章利用兴趣点来灵活描述图像的局部信息,提取兴趣点周围的颜色矩作为局部特征,通过兴趣点的匹配和带权投票来进行相似度量,几何哈希技术的使用增强了兴趣点间的正确匹配。实验证明了这种方法的有效性,具有旋转、平移和部分的尺度不变性。     

面泊松融合结合色彩变换的无缝纹理辐射处理

目的：消除三维模型纹理接缝上的辐射差异,实现接缝处色彩的自然、连续的过渡。方法：本文在标准的泊松融合（Poisson Blending）基础上,结合色彩变换技术（Color Transfer）,提出了一种新的以面为基元的泊松融合无缝纹理辐射处理方法。首先以影像上的纹理三角形为处理单元,以色彩变换参数为未知数,根据模型的三角网边邻接拓扑关系建立泊松方程组,然后全局最小二乘解求局部色彩变换参数,最后进行全局最优解下的局部色彩变换。结果：既保证了色彩的均匀过渡,又能更好的改正影像间的整体色差。结论：相比使用标准的像素级泊松融合方法进行无缝纹理处理,本文的方法拥有计算上的优势,更适合于复杂模型的处理,且有更好的整体色差改正与过渡效果。理论分析和大量试验证明了本文方法的优越性。     

新的彩色图像分层修复方法

基于全变分的彩色图像修复(CTV)模型,可以在保持边缘的同时达到去噪目的,但对纹理较复杂的区域修复效果不理想。利用分层修复的思想在对整幅彩色图像进行CTV修复后,再对有明显修复痕迹的局部待修复区域使用基于块的纹理合成算法。实验结果表明,这种分层修复的方法在彩色图像的结构修复和纹理修复两方面实现较好的统一,既能很好地降噪,又能保持彩色图像的清晰边界,而且在较大区域图像修复上表现出良好的效果。     

基于结构的纹理合成

提出一个简单有效的基于样图的纹理合成新方法．现有纹理合成算法仅考虑两块待匹配块之间对应元素的颜色差别作为评价相似性的量度，对于一些纹理图象，找到的不一定是最相似的匹配块，因此合成后，没有得到令人满意的效果．为此，提出一个新的纹理合成算法，不仅考虑了两个匹配块之问的颜色相似性，还充分考虑了结构的差别，把结构的相似性作为匹配块之间相似性量度的重要因素之一．具体作法是：从样本图象产生一个基于结构的新的特征映射，降低结构上不连续的程度，从而获得比较理想的合成结果．     

结合纹理特征改进的GBIS图像分割方法

针对GBIS(efficient graph-based image segmentation)方法在分割含有较丰富纹理信息的图像时, 分割效果不理想的问题, 在L*a*b*彩色空间下, 结合图像的纹理特征, 提出了一种改进GBIS图像分割方法, 记为IGBIS(improved efficient graph-based image segmentation)。该方法首先将图像由RGB空间转换到L*a*b*颜色空间; 接着, 结合L*a*b*彩色空间, 对GBIS方法中的权值函数作了改进, 引入了一个常数s, 用于控制相邻像素之间颜色的差异程度; 然后, 用熵的方法来获取L*a*b*彩色图像的纹理特征; 最后, 结合图像的纹理信息, 改变了GBIS方法中的区域合并条件, 得到最终的分割结果。实验证明, 与原算法相比, 该方法在分割精度与分割质量上有了很大程度的提高。IGBIS有效地抑制了彩色图像在分割中存在的过分割现象, 并适合于含有丰富纹理的彩色图像。     

一种基于区域综合特征的彩色图像检索方法

提出了一种基于区域综合特征的彩色图像检索算法.该算法首先结合MPEG-7视觉内容描述对真彩色图像进行量化处理,并将量化后的图像划分成若干个子区域.然后选取子区域的主要颜色及其所占百分率作为颜色特征,选取子区域的熵、能量和对比度作为纹理特征.再综合利用上述颜色、纹理两个特征计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率、查全率和较快的检索速度.     

Relief texture from specularities

In vision and graphics, advanced object models require not only 3D shape, but also surface detail. While several scanning devices exist to capture the global shape of an object, few methods concentrate on capturing the fine-scale detail. Fine-scale surface geometry (relief texture), such as surface markings, roughness, and imprints, is essential in highly realistic rendering and accurate prediction. We present a novel approach for measuring the relief texture of specular or partially specular surfaces using a specialized imaging device with a concave parabolic mirror to view multiple angles in a single image. Laser scanning typically fails for specular surfaces because of light scattering, but our method is explicitly designed for specular surfaces. Also, the spatial resolution of the measured geometry is significantly higher than standard methods, so very small surface details are captured. Furthermore, spatially varying reflectance is measured simultaneously, i.e., both texture color and texture shape are retrieved.