一种基于图像平均灰度值的快速图像修复算法

基于纹理合成的图像修复技术用于修复大面积破损区域,目前此类算法都存在时间复杂度高的缺点。针对纹理算法的匹配技术进行改进,提出了一种基于图像平均灰度值的快速图像匹配算法。该算法在匹配之前预先计算纹理块的平均灰度值以及分割后的纹理块的局部平均灰度值,以取代计算复杂的匹配项SSD（sum of squared differences）;匹配过程只需对平均灰度值进行快速比较,结合阈值控制筛选掉大部分候选纹理块。实验结果表明,该算法在不损害图像修复质量的同时,将纹理修复的效率提高到实时水平。同时在纹理合成和纹理修复中具有普遍的适用性。     

基于随机映射的快速图像修复算法

传统基于样本块的图像修复方法是在图像全局区域内循环搜索最优相似块,且结构传播过程易受置信因子影响,使得算法运算量大、时间长、效率低。针对以上问题,提出基于随机映射的修复算法。该算法采用随机映射的方法搜索与待修复区域在结构和纹理相似的样本区域,去除冗余的样本搜索空间;其次优化了基于置信因子和边缘信息的优先级计算方法,改进了最优相似块的计算方法,增强了图像结构传播的正确性。实验结果表明,该方法的修复速度比传统方法提高了5~10倍,且增强了图像修复效果。     

基于统计及结构稀疏特性的图像修复算法

目前普遍使用的基于等照度线的优先权图像修复算法,不能快速准确地确定待修复图像的结构位置。提出利用破损区域边缘图像块的灰度均值直方图,快速准确定位结构点的位置,优先修复结构区域后,实现纹理区域修复,获得很好的修复结果。该算法与传统算法相比,不必计算每个边缘图像块的优先级,直接利用统计信息获得结构点的位置,比传统算法更准确获取结构点位置。算法的计算效率和修复效果都有了很大提升。     

改进的Criminisi图像修复算法

图像修复是一种去除图像中多余物体并采用合理的纹理去填充待修复区域的技术。针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,根据目标块中的结构信息与中心点梯度值的相关性,提出了一种新的优先权函数设计方法,以保持待修复区域的强连续性。为加快匹配效率,在确保要获取的匹配块在搜索范围内的同时,采用局部搜索匹配块的方法,相比Criminisi原算法中通过全局搜索得到匹配块的方式,速率更快。实验结果表明,该算法能获得更佳的修复效果。     

一种基于样本纹理的图像修复算法研究

传统的基于样本纹理的图像修复算法也存在一定的问题,对于待修复区域周围比较平滑时,样本块之间的相似性非常大,如果仍采用全图遍历,会增加系统的开销,如果降低匹配范围,对于纹理结构比较复杂的破损区域,会造成匹配样本的多样性减少。在该文中,提出一种新的基于样本纹理的数字图像修复算法,该算法的原理是依据破损区域边缘纹理结构的复杂性,动态的选择匹配样本区域,该方法能够弥补全区域检索带来的系统开销问题,还能够较好的保持待修复区域的纹理信息。通过实验表明,该算法具有较好的修复效果。     

基于优先权改进和块划分的图像修复

目的 针对基于样本块的Criminisi图像修复算法易发生置信项迅速下降趋于零,使优先权计算公式失效,导致修复顺序错乱造成的修复效果失真问题,以及在搜索匹配块时存在的搜索范围过大,效率过低,易出现匹配到不符合视觉效果的纹理块问题,提出一种基于优先权改进和块划分的图像修复算法。方法 首先重新定义优先权中的置信项,用样本块中的棋盘距离替代原计算公式,保证优先权一直发挥作用,从而减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;其次根据图像纹理信息将其自适应划分为不同大小的图像块,使待修复样本块只在具有相似特征的图像块区域内搜索匹配。结果 实验结果表明,新定义的优先权,保证了修复算法的正常进行,改善了修复图像的视觉效果;由图像自适应块划分引导匹配过程,可使匹配在更少的候选块中进行,提高了算法速度。将本文方法与3种全局搜索匹配方法和1种局部搜索匹配方法进行修复结果对比分析,本文方法的修复结果视觉完整性较好,而且修复时间小于其中3种算法。结论 通过改进Criminisi算法优先权中的置信项,避免因其趋于零导致的修复顺序错乱造成的错误累积情况的发生;同时通过改进待修复匹配块的搜索范围,对整幅图像进行自适应块划分,使搜索只在相似块中进行,不仅减少了时间,而且提高了匹配的准确性。本文方法对于自然图像中大面积目标物体移除方面有较好的应用,可获得较满意的修复效果。     

一种改进的基于样本的图像修复方法

分析了Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,针对其在计算修复块优先级时存在的一些不足,提出一种改进的基于样本的图像修复方法,通过基于TV模型的分解算法将待修复图像分解为结构图像和纹理图像,利用结构图像来计算修复块的优先级,使得优先级的计算更加准确。实验结果表明该方法对图像结构边缘的修复有明显的改善。     

参照四邻域裁剪样本的图像修复算法

针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题,提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法,将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先,提取图像结构信息,并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围;其次,为了改进离差平方和（SSD）方法对块的结构信息匹配的忽视,在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束,有效避免了误匹配,提高了图像块匹配精度及样本搜索效率;然后,通过引入结构因子和置信度,结合传统的优先权计算,得到突出结构作用的优先级公式;最后,利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级,并根据四邻域提供的可靠参照信息,依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块,直至所有目标块都检索匹配到最佳样本,完成修复。实验结果表明,该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题,在提高图像修复速度的同时,所提算法修复效果的峰值信噪比（PSNR）比其他对比算法平均提高了0.5~1 dB,使得修复后的图像更好地满足视觉连通性,同时能高效地修复一般区域,具有更好的普适性。     

基于内容自适应的唐墓室壁画修复算法

为了解决基于样本图像修复算法时间复杂度高的缺点,结合唐墓室壁画的特点,提出了一种基于内容自适应的唐墓室壁画修复算法。该算法通过分析图像局部梯度变化将受损区域分为平坦区域和纹理区域,对于纹理区域采用改进的基于样本图像修复算法进行修复,而对平坦区域采用改进的基于快速行进算法（FMM）进行填充,最后提出自适应修补算法。实验结果表明,该算法在保证图像修复质量的同时提高了算法的效率。     

自适应选取样本块大小的纹理合成方法

在传统基于样本块的纹理合成算法中,样本块的大小需要靠人工设定,或根据图像修复效果进行调节,缺乏自适应性。为解决上述问题,通过提取图像的相关纹理特征,提出一种样本块大小自适应选取方法。利用图像分解技术对图像进行预处理,利用图像灰度共生矩阵提取待修复图像的纹理特征,通过确定相关纹理特征与最优样本块大小的相互关系,实现了样本块大小的自动选取。仿真实验结果表明,利用文中方法自适应选取样本块大小,对自然图像能够获得理想的纹理合成效果。     

Image dehazing via enhancement,restoration, and fusion: A survey

Haze usually causes severe interference to image visibility. Such degradation on images troubles both human observers and computer vision systems. To seek high-quality images from degraded ones, a large number of image dehazing algorithms have been proposed from different perspectives like image enhancement, restoration, and fusion. Especially in recent years, with the rapid development of deep learning, CNN-based methods have already dominated the mainstream of image dehazing and gained significant progress on benchmark datasets. This paper firstly presents a comprehensive survey of existing image dehazing methods, and then conducts both qualitative and quantitative comparisons among representative methods, from classic methods to recent advanced approaches. We expect the literature survey and benchmark analysis could help readers better understand the advantages and limitations of existing dehazing methods. Moreover, a discussion on possible trends in single image dehazing is put forward to innovate further works.     

中国图象工程：1995（续）

本文是对“中国图象工程：1995”一文[1]的补充，我们首先对图象工程与一些相近学科的关系给予了进一步的讨论，其次在1995年出版的一些应用性较强的期刊上又先取50多篇有关图象工程的论文根据内容进行了分类统计，最后还结合[1]中结果进行了比较讨论。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

Detecting the most unusual part of two- and three-dimensional digital images

The purpose of this paper is to introduce an algorithm that can detect the most unusual part of a digital image in probabilistic setting. The most unusual part of a given shape is defined as a part of the image that has the maximal distance to all non-intersecting shapes with the same form. The method is tested on two- and three-dimensional images and has shown very good results without any predefined model. A version of the method independent of the contrast of the image is considered and is found to be useful for finding the most unusual part (and the most similar part) of the image conditioned on given image.The results can be used to scan large image databases, as for example medical databases.     

材料腐蚀图像内容检索方法分析

文章主要介绍了图像数据特征的表述、图像内容的检索方法,并对材料腐蚀特征中的颜色特征、纹理特征、形状特征进行了分析,以便于材料腐蚀特征的提取,图像内容的匹配,从而实现材料图像内容的检索,为图像数据库的储存、检索、处理提供相应的研究方法。     

中国图象工程：1995

中国图象工程：１９９５章毓晋（清华大学电子工程系北京１０００８４）１前言图象是各种观测系统以不同形式和手段去感知客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统的实体。图象技术在广义上是各种与图象有关的技术的总称。目前人们主要研究的是数字图象，主要...     

一种新的图像定位和分类系统实现方案

首先简单介绍了图像定位和分类系统的基本概念。然后分析了几种图像定位和分类系统的实现方式与性能。在此基础上,提出了一种新型图像和分类系统实现方案:该方案采用可重配置器件FPGA和数字信号处理器DSP协同工作,实现了便携式图像处理系统。最后给出系统测试平台设计思路,并详细列出新型系统的性能数据。     

机器视觉和图像技术

本文对与机器视觉和图像技术相关的一些名词给出了简洁概括的定义,对机器视觉中主要涉及的图像技术的原理进行了介绍,并给出了一些图像技术应用的实例和结果。     

图像文本分析技术及其应用

文本是计算机视觉的许多应用中的一项重要特征。大量复杂图像文本的应用，使图像文本分析技术成为研究的新方向。图像文本分析技术和通常的文档图像分析技术之间有着紧密的联系；但是图像文本其自身所具有的特性，又使得图像文本分析技术具有不同于一般的文档图像分析的更加丰富的内容。我们将图像文本分析技术划分为三大组成部分：图像文本定位、图像文本的预处理和图像文本的识别进行讨论。最后，本文也对图像文本分析技术的应用进行了讨论。     

On-Line Analysis And Validation Of Partially Occluded Images: Implementation And Practice

In this paper we describe an implementation of the on-line validation algorithm for the analysis of occluded images, which was developed by Iliopoulos and Simpson [Iliopolous, C.S. and Simpson, J. (1997)]. The algorithm operates on images represented in one dimension as strings and assumes objects within images are of the same length. We also investigate the decomposition of a given image into the set of (perhaps partially occluded) objects occurring in it. We first present the theoretical background to this work and sketch the main components of the analysis and validation method. Then we discuss implementation issues and the testing techniques used and present the test results.