空间信息在图象分类中的应用

空间信息指纹理、局部结构、形状信息.空间信息反映图象的几何特征,表达诸相邻象元 在空间上的关系.本文应用纹理、局部结构和松弛法对林区图象分类,并与基于单个象元的光 谱信息分类结果做了比较.     

基于图象结构对称性的图象修复

我们通过图象结构的对称性、应用图象的全局信息。提出了一种简单的图象修复算法，该算法主要是通过待修复区域的边缘信息，在图象的已知部分寻找最佳的匹配，然后再用找到的区域对待修复区域进行填充。该算法很好地保留了图象的线性结构和纹理结构，能对图象的一些特征区域进行修补，且修复速度快，对具有结构对称的图象效果较好，且在现实生活中有重要的应用价值（特别是在身份证的照片修复）。     

基于纹理分析的磁共振图象区域分割

本文介绍了一种用于医学磁共振脑部图象中的主要解剖结构区域分割的纹理分析方法. 利用纹理的二阶统计参数和局部分形维数,组成特征空间后,对象元进行两步分类:首先利用 K平均方法进行二值决策分类,然后采用概率松弛方法获得象元对各类的隶属概率.     

基于小波包特征的纹理影像分割

利用小波包变换来检测纹理图象上的灰度变化，以得到多分辨率、多方向性的微观统计特征图象，在此基础上用Ｅｎｖｅｌｏｐ算法提取基于边缘信息的纹理特征，为了克服纹理特征之间的相关性，采用了子空间分类器对纹理特征图象进行分类，取得了较好的分割效果。     

基于异形曲面拟合引导的深度信息修复算法

为了克服异形投影曲面RGB-D空间的深度信息出现非预期抖动、表面采样缺失等问题,提出一种基于异形曲面拟合引导的深度信息修复算法。通过将格雷码序列图像投射于异形投影曲面对其赋予高可用纹理特征,使纹理形态为原始深度信息的修复过程提供强约束引导参照,以实现异形投影曲面的非重建式平缓区域划分。再利用原始深度信息划分结果对各平缓区域分别进行曲面拟合,然后根据拟合曲面方程对该区域内原始深度信息进行平滑修复,从而增强异形投影曲面深度信息的可用性及可信性。算法验证结果表明,该深度信息修复算法不仅能够实现异形曲面的空洞填补与平滑修复,还能够有效地减少深度信息过修复、欠修复等情况发生。     

热图象场的分形测量方法研究

影像的分形研究是图象分析中的一个新课题,该文通过对分形原理、传统的分形计算方法的研究,结合热图象特征给出了３种不同的分维计算方法－灰度曲面分形计算,剖面曲线分形计算,象元点分形计算,实践表明灰度曲线分形计算可以揭示热图象整体的分形特征;剖面曲线分形计算则可对比研究典型地域的热辐射特征;象元点分形计算可以给出热辐射变化梯度的定量描述。在讨论有关分形性质后,给出了上述方法在上海市热图象场分形测量中的良     

马尔可夫平稳随机域模型与遥感图象空间邻域结构信息分析

遥感图象记录的是景物对电磁波的反射与辐射能量及其空间分布信息。对一个象元的判别不仅取决于其光谱值,还取决于该象元的空间位置及与其它象元的关系,即邻域结构关系。本文主要讨论遥感图象空间邻域结构信息分析方法。首先,提出了三种图象平面点阵平稳马尔可夫模型,并论证了相应的计算方法;然后给出了模型中相关参数的最小二乘估计;基于给出的三种模型,我们采用联合概率密度函数作为准则函数,并利用递归分类方法逐步改善近邻类别知识,从而改善邻域结构分类结果。试验证明了所提出的三种模型的有效性。     

微处理机控制的数字图象显示系统设计

本文描述了用6502微处理机和16K 存储器组成的数字图象显示系统,每幅画面由256×256象元组成,每个象元灰度为2bit。图象数据由微处理机控制写入图象存储器,图象存储器写入或读出状态用程序控制。从图象存储器读出的图象数据与同步发生器产生的复合同步信号组成全电视信号,送到显示器而显示图象。     

结构约束和样本稀疏表示的图像修复

本文探讨了一种利用结构约束和样本稀疏表示,对结构信息缺损较大时的图像修复方法。利用多项式曲线拟合方式修复图像边缘信息,约束结构的修复;采用样本稀疏表示的窄带模型,优先修复结构信息;利用平移块的稀疏表示方法修复纹理信息。仿真实验结果表明,该方法修复图像质量高,既可较好地修复图像的边缘结构,又能保持结构的整体平滑性。     

利用结构约束和样本稀疏表示的图像修复方法

本文探讨了一种利用结构约束和样本稀疏表示,对结构信息缺损较大时的图像修复方法。利用多项式曲线拟合方式修复图像边缘信息,约束结构的修复;采用样本稀疏表示的窄带模型,优先修复结构信息;利用平移块的稀疏表示方法修复纹理信息。仿真结果表明,该方法修复图像质量高,既可较好地修复图像的边缘结构,又能保持结构的整体平滑性。     

基于人工鱼群微细分解的先验未知像素点修复算法

由于未知像素点先验信息缺失,因此模块匹配和边缘结构信息未知,全息修复困难。传统方法采用子空间特征信息多维搜索方法未能实现对图像纹理的微细结构信息的模板匹配,效果不好。引入人工鱼群算法,提出一种基于人工鱼群微细分解和亮度补偿的先验未知像素点全息修复算法,即采用子空间特征信息多维搜索方法进行先验未知像素点置信度的更新,以保持被修复的图像破损区域的连续性。构建人工鱼群算法的图像微细分解模型,结合边缘特征点亮度补偿策略,来实现对先验未知像素点的图像信息修复改进。实验结果表明,改进的图像修复算法具有良好的视觉效果,修复时间和计算开销较少,提高了稳定性和收敛性,图像修复后的信噪比误差较小,保持在6%以内,因此该算法的性能优越。     

基于灰度与纹理信息融合的影像分割方法

文章提出了一种融合遥感影像像元各波段灰度信息与影像纹理信息的图像分割方法, 设计并实现了一种基于四分树的区域分开-合并算法。该方法有效地利用了遥感影像像元各波段灰度信息以及影像纹理信息, 用SPOT 5 卫星数据的实验结果表明, 该方法对影像分类以及制图工作有一定的促进作用。     

一种改进的基于样本块的目标移除方法

图像修补的目的是对指定的区域进行修补,填补该区域的信息,并且要求最终图像的原有区域与填补区域间的过渡自然,尽量减少人工痕迹。Criminisi曾提出一种基于样本块的图像修补方法,这种方法不仅适用于对数字图像中的大面积破损区域进行修补,而且可以用于移除图像中不想要的目标物。对Criminisi的方法进行改进,在计算优先权时增加多个已知像素的梯度信息,并且用加法代替乘法防止了快速衰减,对于一些比较特殊的图像,通过改变修补顺序提高修补效果。大量实验结果表明,与Crimini-si的方法相比,该方法能够取得更好的视觉效果。     

A block-oriented restoration in gray-scale images using full range autoregressive model

This paper introduces a novel approach, i.e. block oriented-restoration, based on a Family of Full Range Autoregressive (FRAR) model to restore the information lost, and this adopts the Bayesian approach to estimate the parameters of the model. The Bayesian approach, by combining the prior information and the observed data known as posterior distribution, makes inferences. The loss of information caused is due to errors in communication channels, through which the data are transmitted. In most applications, the data are transmitted block wise. Even if there is loss of a single bit in a block, it causes loss in the whole block and the impact may reflect on its consecutive blocks. In the proposed technique, such damaged blocks are identified, and to restore it, a priori information is searched and extracted from uncorrupted regions of the image; this information and the pixels in the neighboring region of the damaged block are utilized to estimate the parameters of the model. The estimated parameters are employed to restore the damaged block. The proposed algorithm takes advantage of linear dependency of the neighboring pixels of the damaged block and takes them as source to predict the pixels of the damaged block. The restoration is performed at two stages: first, the lone blocks are restored; second, the contiguous blocks are restored. It produces very good results and is comparable with other existing schemes.     

基于改进图像方向信息测度的表格图像增强算法

提出了基于图像方向信息测度的图像增强算法。算法利用图像方向信息测度，在像素级对图像像素进行分类，然后针对表格图像特性，利用改进的图像方向信息测度，对边缘点进行区域连接，使得边缘点能完全地覆盖图像中的字线和表格边缘；利用得到的边缘信息和平滑信息，对图像进行空域滤波处理，初步增强图像；利用模糊增强算法，对图像进行对比度增强，达到较好的增强效果。实验表明，该算法能有效增强对比度极低的表格图像，使得结果图像有很好的视觉效果。     

Automatic detection and restoration of frame pixel-shift in videos

Defect detection and restoration of degraded videos is an important topic in media content management systems. Frame pixel-shift is a common form of severe defect in videos caused by loss of consecutive pixels by the video transmission system. Pixel-shift refers to the large amount of pixel shifts one by one due to a small quantity of image data loss. The damaged region in the affected frame is usually quite large, causing serious degradation of visual quality. This paper addresses the issue of how to automatically detect and restore frame pixel-shift in videos. Pixel-shift frame detection relies on spatio-temporal information and motion estimation. Accurate measurement of pixels shift is achieved based on the analysis of temporal frequency information and restoration is accomplished by reversing the pixels shift and spatio-temporal interpolation. Performance evaluation using real video sequences demonstrate the good performance of our algorithm.     

基于生成对抗网络的图像修复

针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图像修复方法。该方法采用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)这种新的生成模型作为基本架构,结合Wasserstein距离,同时融入条件对抗网络(CGAN)的思想;以破损图像作为附加条件信息,采用对抗损失与内容损失相结合的方式来训练网络模型,以修复破损区域。此方法能够修复大多数破损情况下的图像。在CelebA和LFW两个数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得很好的修复效果。     

Error Concealment Using Adaptive Multilayer Perceptrons (MLPs) for Block-Based Image Coding

Image coding algorithms such as Vector Quantisation (VQ), JPEG and MPEG have been widely used for encoding image and video. These compression systems utilise block-based coding techniques to achieve a higher compression ratio. However, a cell loss or a random bit error during network transmission will permeate into the whole block, and then generate several damaged blocks. Therefore, an efficient Error Concealment (EC) scheme is essential for diminishing the impact of damaged blocks in a compressed image. In this paper, a novel adaptive EC algorithm is proposed to conceal the error for block-based image coding systems by using neural network techniques in the spatial domain. In the proposed algorithm, only the intra-frame information is used for reconstructing the image with damaged blocks. The information of pixels surrounding a damaged block is used to recover the errors using the neural network models. Computer simulation results show that the visual quality and the PSNR evaluation of a reconstructed image are significantly improved using the proposed EC algorithm.     

一种基于不规则区域的高斯滤波去噪算法

针对传统高斯滤波算法在滤除噪声的同时会丢失图像部分细节信息的弊端,提出了一种基于不规则区域的高斯滤波算法。在高斯滤波的基础上,通过分析纹理自相关特性,自适应构造局部不规则的高斯掩模窗口,突破以往采用固定大小窗口的思想,提高高斯系数权值分配的合理性,剔除相关性较低的像素,实现在滤波的同时有效保留图像纹理细节。实验结果表明,提出的算法优于传统高斯滤波及其他滤波算法,在图像细节保留和抗噪方面实现了较好的平衡。     

A hybrid-based texture synthesis approach

Texture synthesis has been an active research area in computer graphics, vision, and image processing. A hybrid texture synthesis approach that combines the strength of Ashikhmins [1] and Liangs [11] algorithms is presented in this paper. Using patches from the input sample texture to extend the input itself, more suitable valid candidate pixels in the input sample can be more precisely determined. An extra original position array is used to record the valid pixel position in the extended region of input sample texture such that the candidate pixel can be retrieved efficiently. Pasting patches with more global information of texture features to initialize the output texture, the texture synthesis process tends to grow larger pieces in the output texture so that the perceptual similarity is reserved as much as possible. Many classes of textures have been used to test our approach. As the experimental results showed, the proposed hybrid approach effectively and efficiently synthesizes high-quality textures from a wide variety of textures.