一种改进的Bayes抠图算法

针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式。仿真实验结果表明,该改进算法能够有效消除脉冲噪音,使抠像结果更为光滑。     

基于ROLD统计量的混合噪音线性滤波算法

提出一种基于ROLD统计量的混合噪音线性滤波算法（RLMF）。算法把用来检测脉冲噪音的ROLD统计量运用于混合噪音的滤波算法上,提高了混合噪音中脉冲噪音成分的检测效率,它不仅适用于恢复被混合噪音污染的数字图像,而且也适用于恢复被纯脉冲噪音或纯高斯噪音污染的数字图像。仿真实验证明,RLMF滤波后的图像视觉效果和PSNR均优于已知的同类滤波器。     

基于邻域结构相似性的混合噪音线性滤波算法

本文提出一种基于像素邻域结构信息相似性的混合噪音线性滤波算法(GLMF)。该算法是对线性混合滤波器(LMF)的一种改进,它利用图像中存在着大量冗余信息的特性,恢复被混合噪音染污的像素,在判断邻域内像素的相似性时,除考虑像素灰度值的相似性之外,又考虑了像素邻域结构的相似性,用像素灰度值的梯度来表示邻域结构信息。仿真实验证明,用GLMF去噪的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于已知的同类滤波器。该算法适用于恢复被高斯噪音和随机脉冲噪音混合污染的数字图像。     

一种改进的基于时域参数的语音切分算法

本文探讨了基于时域的语音切分算法，在前人研究的基础上，提出一种改进算法——自适应、前后搜索和检测短时脉冲噪音算法。该算法主要利用语音信号的短时参数，采用统计的方法定出切分所需要的阈值，根据背景音和静音过零率的不同，进一步搜索符合要求的静音帧，同时滤去短时脉冲噪音。实验证明，该算法准确率很高，有很好的鲁棒性，允许误差在60ms的范围内，对于原始语音切分错误率为5．04％；在信噪比（SNR）大于等于2dB的情况下。对带噪语音的切分错误率为10％～20％。     

一种鲁棒视频抠图算法*

基于鲁棒抠图算法提出了一种鲁棒视频抠图算法。新算法给出了一种基于少量手工标记的Strokes生成Trimap的方法,为视频帧半自动生成较为粗糙的Trimap划分,同时结合标记传递策略大大减少视频抠图过程中的手工标记操作。理论分析和实验结果证明鲁棒视频抠图算法能够获得较优的视频抠图结果。     

一种改进的G.729标准固定码本快速搜索算法*

在G.729建议的共轭结构代数码激励线性预测编码（CS-ACELP）中,固定码本搜索在整个语音编码算法中占有较大比重,直接影响编码算法复杂度。全搜索算法准确度很高,但搜索量过大,而传统的脉冲序列替换搜索,搜索次数减少,但合成语音质量较差。为解决该问题,提出一种基于脉冲序列替换的改进码本搜索算法。设定循环阈值门限,对脉冲序列重置后的部分脉冲组合进行全搜索,引入双脉冲位置替换,有效地减少了搜索次数,同时提高了搜索准确度。实验结果证明,该算法在增加算法复杂度较少的情况下,合成语音质量有明显的改进。     

局部线性模型优化的灰度图像彩色化

提出一种有效的仅需要少量线条着色的灰度图像彩色化算法。该算法在Lab颜色空间实现,基于抠图拉普拉斯矩阵设计了一个局部线性优化模型,只需要少量的人工线条着色就能产生高质量的彩色化图像。该模型的彩色化效果总体上与现有方法相当,而在某些情况下,能降低在灰度图像彩色化过程中出现的色彩渗透问题。局部线性优化模型建立的代价函数最优解能通过求解稀疏线性方程组获得。在构建抠图拉普拉斯矩阵时,发现利用扩散距离来代替欧氏距离能对本文模型进一步改进。实验结果显示,用基于扩散距离的改进局部线性优化模型方法,和基于欧氏距离的局部线性优化模型算法相比较,在减少人工线条交互和彩色化效果方面都能有较好的改进。     

一种强噪音环境中的语音端点检测算法

针对强噪音环境中语音端点检测准确率较低的问题,提出了一种应用在强噪音环境中的语音端点检测算法,结合先验信噪比估计语音增强和改进子带谱熵的算法实现了强噪音中的端点检测。实验结果表明,相比传统端点检测算法,该算法在不同噪声环境下具有较高的鲁棒性,特别是在低信噪比下具有较高的端点检测准确率和较低的误检率。     

基于模糊推理的彩色图像噪音消除算法

为有效消除彩色图像在采集和传输过程中出现的随机脉冲噪音,提出了一种基于模糊推理的矢量中值滤波算法。该算法通过设计的模糊规则判断当前滤波窗口对应是否为细节区域,采用不同参数的经典矢量中值滤波进行处理。若未被判断为噪音时,原滤波窗口中心像素会保留。通过与目前常见的各类矢量滤波算法进行比较,该算法在图像细节的保留上有较好效果。     

基于感知颜色空间的自然图像抠图

提出了一种基于感知颜色空间的快速自然图像抠图算法．该算法首先手工把图像进行区域划分;接着采用一个简单实用的模型估计前景和背景颜色;最后提出了新的基于感知颜色空间的透明度估计算法,把透明度的计算细分为亮度和色度透明度的计算．与已有的算法相比,在具有同等效果的情况下,该算法能够大大提高抠图速度。     

数字抠图技术综述

数字抠图是一种把图像的前景部分从背景中分离出来的技术,它通过用户指定图像中少量部分前景和背景区域,并根据这些提示按照一定的判定规则自动、准确地分离出所有的前景物体.回顾了该技术的历史发展过程,包括光学场景抽取、蓝屏抠图和图像合成技术,重点介绍了数字蓝屏抠图、自然图像抠图以及数字抠图技术的扩展和应用,如环境抠图、阴影抠图、视频抠图等,并对这几种技术的局限性以及发展方向做了简要的说明.     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

基于深度的环境遮片数据研究

环境遮片的提取与合成是指从图像中抽取前景物体,包括物体的颜色及光线的折射、反射情况,并将其合成在新的场景中。提取出的前景图像数据称为环境遮片。目前的环境遮片技术能够从真实场景中得到复杂的光学特征。提出了一种近似算法,用于直接处理生成的环境遮片数据,以模拟物体发生深度变化时环境遮片数据的变化情况,并给出了当物体-摄像机距离发生变化时遮片数据变化的情况。该方法可用于合成在物体发生相对复杂的运动时的动态环境遮片效果。     

融合多线索信息的数字图像抠图方法研究

针对自然图像抠图方法中存在对先验知识过度依赖和交互输入繁琐的问题,为了扩展自然图像抠图方法的使用范围,提升自然图像抠图方法的自动化程度,提出一种融合多线索信息的数字图像抠图方法。利用原始自然图像所对应的深度信息和视觉显著度信息进行感兴趣区域粗分割;利用形态学的膨胀与腐蚀算法对感兴趣区域的分割结果进行粗分割区域膨胀和粗分割区域腐蚀操作,从而得到抠图过程所需的三分元素图;利用彩色纹理图像和三分元素图,并结合使用相似性传递抠图方法获得精细的前景目标抠图结果。实验结果表明,该方法不仅能够得到较为理想的抠图效果,而且大大提升了自然图像抠图方法的自动化程度。     

基于RWR的自然图像抠图

提出了一种基于图论的自然图像抠图方法。该算法首先在图像上建立图的模型,并用不同颜色标记目标种子点和背景种子点;接着采用有重启概率的随机游走方法计算像素点之间的相似性,进而提出一个线性概率模型;最后求解模型并分别估计前景和背景物体。与目前的抠图方法相比,该算法具有以下特点：将RWR方法结合图论用于自然图像抠图中;减小了RWR算法在图像分割中迭代求逆的高复杂度,大大提高了抠图速度;解决了“弱”边界的问题。     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。     

一种基于双层框架的仿射类图像抠像方法

仿射类抠像方法主要分为KNN (K-nearest neighbor)类和Matting Laplacian类方法, 本文结合这2种方法的优点提出了一种基于仿射类的双层次抠像方法.其中, 第一层为绝对像素的划分层次或预处理层次, 采用了基于KNN类简单权重与相对远距离的搜索方法, 并结合初始Trimap未知区域大小无关的方式; 第二层为混合像素的计算层次或最终抠像层次, 充分利用了第一层计算获得的剩余混合像素的宽度, 自适应地调整Matting Laplacian中的颜色线性模型所构成颜色近邻的核宽度.每个层次均按图像的全局颜色重叠程度相应调整合理的搜索范围.本文的实验具备以下特点: 1)预处理层次之后采用了若干典型的后续抠像方法, 以展现本文方法相比于其他预处理方法对后续抠像操作步骤的优越性和兼容性; 2)最终抠像层次引入了若干其他抠像方法, 以验证本文抠像方法的优越性.实验表明, 相比于其他单层次的仿射类方法, 无论对于计算绝对像素还是混合像素, 本文方法都可以大幅提升计算结果的准确率.     

数字抠像的最新研究进展

数字抠像是图像处理、视频编辑和电影制作中的关键技术.通过数字抠像,从图像或视频的背景中精确地分离出前景, 是计算机视觉领域的重要问题.本文首先介绍了目前数字抠像的交互方式,然后把抠像技术分为基于颜色采样、 基于像素相似性、基于能量函数以及基于机器学习的四类技术,介绍和分析了其中的典型算法和最新研究成果, 并对这些算法的测试结果进行了定量和定性比较,最后总结了数字抠像技术目前的研究状况和未来的发展方向.