面向彩色增强图像的客观质量评价算法

目的 现有的全参考图像质量评价方法使用“完美”的源信号作为参考,但是增强图像的参考图像通常不是“完美”的.因此,现有的全参考质量评价方法不能用于增强图像的评价,提出了一种新的面向彩色增强图像的质量评价算法.方法 利用图像的梯度、颜色和亮度特征,提出了增强图像的梯度增强图、颜色增强图和亮度增强因子的计算方法,计算增强图像相对于参考图像在梯度、颜色和亮度方面的增强程度;并建立了亮度增强因子和梯度增强图、颜色增强图之间的关系模型;另外,原图像的梯度和颜色特征也被提取用于增强图像的质量评价.结果 使用公开数据库进行的实验结果表明,该算法和现有最优算法相比,皮尔逊线性相关系数(PLCC)和斯皮尔曼相关系数(SROCC)分别提高了2.9%和2.5%,而均方根误差(RMSE)则降低了12.3%,获得了比现有算法更优越的性能.结论 本文算法解决了目前已有的评价算法需要参考图像为“完美”图像,而且增强图像质量无法采用相似性程度进行计算的问题,适用于为了获得更好视觉质量的不含噪增强图像的质量评价.     

结合通道共生和选择集成的彩色图像隐写分析

目的 为了有效对抗针对彩色图像的隐写方案,提出一种新的基于RGB格式的彩色图像隐写分析方法.方法 该方法中的特征包括通道内特征和通道间特征,首先从通道内差分平面上提取共生矩阵特征构成通道内特征集合,通道内特征可以有效捕捉到每一个颜色通道内差分系数之间的相关性;然后对通道与通道相互之间的二次差分平面上提取共生矩阵特征构成通道间特征集合,通道间特征可以捕捉到两两通道之间的相关性.在分类阶段利用遗传算法对多个子分类器进行权值优化,选择权值最优的若干个子分类器,通过众数投票进行集成判决,最终获得最佳的检测性能.结果 针对误检率,提出的通道共生特征比SPAM特征要降低4%~5%,而选择性集成分类器要比完全集成分类器要降低1%~2%.结论 该方法具有较低的时间复杂度,适合小嵌入率的RGB格式彩色图像,在整体性能上优于已有的隐写分析方法.     

可选特征的快速分形图像编码

目的基本分形图像编码非常耗时,基于子块特征的方法在加快编码速度方面非常有效,提出了一个新的子块特征函数,加快编码速度,改善编码性能。方法首先证明了一个定理,它统一了多个文献提出的理论方法,可以对子块任意定义特征。定理阐述了特征轨迹的长度、分布与编码性能的关系,比较了多个文献算法的优劣,并在定理的基础上定义了一个新的特征。结果实验结果表明,提出的算法在编码性能上较主对角和算法和叉迹算法有一定程度的提高,在PSNR相同情况下该算法具有较短的编码时间,在编码时间相同情况下该算法具有较高的PSNR;在相同的搜索半径内,该算法可找到更多的最佳匹配块;基于子块特征的近邻只是匹配误差极小的必要而非充分条件,当搜索10%的码本容量时,该算法只有约25%的R块找到了其最佳匹配块,当搜索到一半码本容量时,这样的R块数量达到了约80%。结论提出的新子块特征算法较主对角和算法和叉迹算法改善了编码性能,提高了图像质量。     

快速离散Curvelet变换域的图像融合

目的单一图像往往难以捕获一个场景下所有的细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器的不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法。方法不同于以往的方法,提出一组新的融合规则。分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法,通过对FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数进行FDCT逆变换重构得到融合图像。结果通过对大量的多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验,无论是运用视觉的主观评价,还是均值、标准差、信息熵以及边缘信息保持度等客观评价标准,本文方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT以及双边梯度等融合方法。结论对比现有的方法,本文方法对多模态和多聚焦等形式的图像融合都表现出优越的融合性能。     

图像分割技术研究与应用

图像分割是指将一副图像分解为若干互不交叠的有意义且具有相同属性的区域。图像分割是数字图像处理中的一项关键技术,其分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。现有的分割算法在不同程度上取得了一定的成功,但是图像分割的很多问题还远远没有解决,该方面的研究仍然面临很多挑战。文章分析了现有图像分割的各种算法的特点以及存在的问题,对基于图像分割的经典算法进行改进,实现了一种新的分割方法,并将其应用到机器视觉的相关产品当中,取得了良好的效果。     

基于表情传输的交互式照片编辑

目的 生活中照片拍摄时难以捕捉到所有人脸表情最佳的时刻,多次摆拍不仅费时,而且可能会错过某些场景,传统的后期编辑软件不具备针对性,且操作复杂。针对人物照片中部分人脸表情不佳的情况,提出一种基于表情传输的交互式照片编辑算法。方法 首先将包含源人脸的照片与具有目标表情人脸的照片进行特征点检测,通过交互将指定人脸部分选出并将其姿态归正为眼睛在同一水平线上,如果目标人脸与源人脸身份相同,将目标人脸区域根据源人脸的轮廓以及左右半脸分布以扫描线变形得到替换目标;不相同时根据目标人脸特征点分布的几何特征计算源人脸中特征点的新位置,通过基于特征点变化的网格变形得到替换目标,最后利用二次光照与泊松融合将其无缝拼接到源图中。结果 实验表明算法可以对人脸五官清晰且在宽容度内的人物照片进行表情编辑,处理结果只改变了人物的脸部表情,并且无明显拼接痕迹。结论 提出了一种新型针对目标人脸不同身份信息的交互式表情传输模型,该模型可以适应不同的编辑条件与要求,效果出色。     

视景建模中树木纹理图像的随机变形网格方法

目的 视景建模中,采用“公告板”贴图法对同树种不同个体树建模时,需生成各种形态各异的树木纹理图像,为此提出一种新的生成树木纹理图像的随机变形网格方法。方法 首先将树木的原始纹理图像进行网格划分,再对网格顶点进行随机变形,最后将生成的不规则网格中的图像映射到新图像中相应的规则网格上,得到变形后的纹理图像。结果 应用随机参数控制树木图像的变形,模拟出成长环境因素对树木形态的影响。本文方法比采集多幅个体树图像贴图方法更简便,容易实现;比用同一幅图像进行多个个体贴图的视觉效果更真实。结论 本文方法生成的树木纹理图像应用于“公告板”贴图时,在视景模型中能较好地模拟出同一树种的多个个体树情景。该方法基于图像的局部变形,仍然保持原始图像内容的整体基本形态和内部结构的连续性,因此,同样适用于其他不规则形状的自然景物(如山峦、河流、海浪等)的图像处理。     

对偶算法在紧框架域TV-L1去模糊模型中的应用

目的 建立准确的数学模型并获得有效的求解算法是图像恢复面临的“两难”问题,非光滑型能量泛函有利于准确描述图像的特征,但很难获得有效的求解算法。提出一种拟合项和正则项都是非光滑型能量泛函正则化模型,并推导出有效的交替迭代算法。方法 首先,对系统和椒盐噪声模糊的图像,在紧框架域,用L₁范数描述拟合项,用加权有界变差函数半范数描述正则项。其次,通过引入辅助变量,将图像恢复正则化模型转化为增广拉格朗日模型。再次,利用变量分裂技术,将转化模型分解为两个子问题。最后,利用Fenchel变换和不动点迭代原理,将子问题分别转化为对偶迭代子问题和松弛迭代子问题,并证明迭代子问题的收敛性。结果 针对图像恢复模型的非光滑性,提出一种交替迭代算法。仿真实验表明,相对传统算法,本文算法能有效地恢复系统和椒盐噪声模糊的图像,提高峰值信噪比大约0.51分贝。结论 该正则化模型能有效地恢复图像的边缘,取得较高的峰值信噪比和结构相似测度,具有较快的收敛速度,适用于恢复椒盐噪声模糊的图像。     

OPTICS聚类与目标区域概率模型的多运动目标跟踪

目的 针对多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题,本文提出了一种基于OPTICS聚类与目标区域概率模型的方法。方法 首先引入了Harris-Sift特征点检测,完成相邻帧特征点匹配,提高了特征点跟踪精度和鲁棒性;再根据各运动目标与背景运动向量不同这一点,引入了改进后的OPTICS加注算法,在构建的光流图上聚类,从而准确的分离出背景,得到各运动目标的估计区域;对每个运动目标建立一个独立的目标区域概率模型(OPM),随着检测帧数的迭代更新,以得到运动目标的准确区域。结果 多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题通过本文方法得到了很好地解决,Harris-Sift特征点提取、匹配时间仅为Sift特征的17%。在室外复杂环境下,本文方法的平均准确率比传统背景补偿方法高出14%,本文方法能从移动背景中准确分离出运动目标。结论 实验结果表明,该算法能满足实时要求,能够准确分离出运动目标区域和背景区域,且对相机运动、旋转,场景亮度变化等影响因素具有较强的鲁棒性。     

熵能量堆煤图像的定位与识别

目的 针对煤矿皮带堆煤传感器受复杂环境干扰导致检测效率较低的问题,提出一种新的基于熵能量(EE)的堆煤图像定位与识别方法。方法 该方法首先在堆煤图像初始化区域内设定采样单元,统计采样单元前景和背景区域的信息熵,计算信息熵分布的极大值所对应的的灰度阶并统计其出现的概率;然后计算采样单元的熵能量和能量频率,归一化频率系数,并利用能量频率的二阶偏导确定堆煤边缘区域,将采样单元移动至堆煤边缘处;最后,根据采样单元的坐标位置计算堆煤高度和半径,进行实时预警。结果 在煤矿井下皮带堆煤视频上进行算法测试,该算法的单帧图像平均处理速度为0.35 s/帧,堆煤事故预警时间间隔最大为0.35 s,平均识别准确率为97.1%,测试结果表明,该方法对堆煤模糊边缘、环境噪音具有抗干扰特点,可以有效克服强噪音、模糊边缘等因素对堆煤识别的影响。结论 该方法对复杂环境中堆煤定位与识别具有很好的实时性和准确性,对提高煤矿安全生产效率具有重要意义。