基于核函数的活动轮廓模型

为了改善活动轮廓模型的分割精度和效率,提出一种基于核函数的活动轮廓模型.该模型采用鲁棒的非欧氏距离度量构造能量泛函,提高了模型的分割精度;使用指数类型的核特征函数来提升收敛速度;最后在模型中还加入了水平集正则项,以避免水平集的重新初始化.实验结果表明,文中模型在分割精度和分割效率上都要强于Chan-Vese模型.     

基于字典对联合学习的退化图像复原方法

针对传统字典学习方法在退化图像复原中效果不理想的问题,提出一种基于字典对联合学习的退化图像复原方法.首先在图像稀疏分解和字典学习的基本框架下,对基于字典学习复原方法的整个过程和关键步骤进行分析;然后针对图像复原的线性模型存在的缺陷,提出一种非线性的基于字典对联合学习的框架,解决了传统字典学习方法在退化图像复原中存在的不对称问题;最后利用随机梯度下降算法估计字典模型参数,并使用一种经典的启发式方法提高该算法的稳定性和收敛速度.基于各向同性和各向异性模糊核的实验结果表明,该方法对于非盲图像复原与当前技术条件下的方法相比是有竞争力的,甚至是更好的.     

交会对接仿真电视图像TMO算法主观评价

通过对实时渲染仿真交会对接电视图像的主观评价,指出调和映射处理(TMO)算法的修正是提高仿真场景逼真度的方法.基于交会对接仿真电视图像TMO算法应用,分别针对S-curve算法、自适应对数算法和Reinhard算法设计了基于静态图像对比的亮度调和因子评价实验和基于动态场景对比的算法应用距离段评价实验,并对实验结果的均值、标准差以及HSD值进行了计算与分析;上述3种算法亮度调和因子分别为6.0,0.6和2.2,依次应用于远距离,中、近距离和靠拢距离时仿真电视图像有最佳评价和显示效果.实验结果表明,采用同种TMO算法处理的交会对接仿真图像动态场景真实感效果优于静态图像;在交会对接不同距离段内,仿真场景需要采用不同的TMO渲染方法.     

基于非线性滤波和纹理传输的图像风格化

纹理传输通过将样本图像纹理信息传递给源图像实现风格化.但在处理纹理细节丰富的源图像和复杂样本图像时,现有技术的处理效果差,且不便于用户进行直观的交互操作.为此,提出一种基于非线性滤波的显式纹理传输方法.首先通过相对总变差和L0梯度最小化滤波器对源图像进行去纹理操作,然后通过相对总变差滤波器对样本图像进行纹理提取,最后通过亮度重映射和线性叠加实现纹理传输.实验结果表明,该方法能够在保持源图像结构和色调信息的同时进行纹理替换;与已有方法相比,交互过程更加直观且风格化效果更好.     

基于地址-事件表示的高速二值连通域标记方法

为提高二值连通域标记的速度,将地址-事件表示AER（Address Event Representation）思想引入到二值图像处理,提出了一种基于事件对等价标号的二值连通域标记方法。该算法无需多次遍历图像中的背景点和冗余目标点,首先将待标记的连通域以AER“事件对”的方式编码保存,通过“事件对”的遍历生成临时标号和等价标记表;然后根据等价表修改临时标号;完成标号映射后最终实现连通域标记。整个算法只处理极低冗余的事件信息,避免了对全图像素的重复扫描与处理。实验结果表明,图像以AER“事件对”方式存储,数据量仅为全帧图像的10%~35%,有较高的压缩比;且该算法速度快,可达到了传统基于等价标号算法的1.5~8倍。     

全极化SAR影像城区建筑密度分析

针对全极化SAR影像的建筑区特性,提出了一种基于极化特征共生矩阵的城区建筑密度分析方法。首先将极化特征与共生矩阵结合,在考虑建筑区极化散射机理和建筑朝向作用的同时,兼顾了建筑区的空间排列信息,在此基础上为了增强建筑密度的局部区域特性,将共生矩阵特征进行K-means聚类,结合图像分块形成标号直方图统计矢量,进而对该直方图统计矢量进行矢量量化实现SAR影像城区的建筑密度分级。RadarSat-2全极化SAR影像城区建筑密度分析的实验表明,该方法既适用于建筑朝向复杂城区也适用于建筑排列整齐城区的密度信息提取。     

基于非局部自相似性的遥感图像稀疏去噪算法

基于非局部自相似性的遥感图像稀疏去噪方法研究,在为后续的图像分析、识别以及较高层次的处理提供保证方面具有重要意义。针对遥感图像中存在非局部自相似性和稀疏性,在分析传统稀疏去噪模型的基础上,将具有相似结构的非局部块构建成组,用组作为稀疏表示单元,利用基于组正则化稀疏模型进行图像去噪。此外,针对采用整幅图像进行字典学习具有高计算复杂度,分析组特点,为每个组自适应学习一个字典。最后,为获得有效的去噪结果,利用迭代收缩阈值算法解决L0最小化问题。以"资源三号"遥感图像为数据进行实验,结果表明,该算法能较好地去除遥感图像的噪声,提高图像的峰值信噪比,保持图像结构信息。基于非局部自相似性的遥感图像稀疏去噪算法能够充分利用图像块信息有效的去除图像中的噪声,提高图像质量。     

一种改进的基于样图的图像修复算法

图像修复的目的是填补有信息缺损的图像,并使观察者无法察觉出图像的填补痕 迹。分析了图像修复技术中的Criminisi算法,针对它的不足,提出一种新的改进算法。新算法从4个方面加以改进：使用了新的优先权计算函数,优化了优先权大小选择的计算,避免了因模板数据项迅速衰减带来的错误填充次序;利用Sobel算子改进等照度线计算,使等照度线上的点优先被修复;采用新的匹配方法,将查找匹配的范围锁定在破损区域的边缘。最后为了平滑置信值更新导致的误差传播,定义了新的置信值更新方程。实验结果证明,本文图像修复算法不但可以改善图像修复质量,还可以提高图像修复效率。     

一种分区域多方向数据融合图像插值方法

为满足高端工业检测中对检测精度和检测时间的严格要求,针对现有图像插值方法在插值速度与精度方面的矛盾,本文提出了一种分区域多方向数据融合图像插值方法。在灰度平坦区域,采用双线性插值算法进行插值。在边缘纹理区域,则选取待插值点在源图像中对应点的4×4邻域内4个插值方向上距离最近的12个像素点,基于距离平方反比计算估计值;然后结合方向灰度梯度和插值距离两个权 重因子,进行数据融合,获得最终插值。实验表明,新提出的插值方法运行速度快,并且在图像任意级别变换时都具有较高的插值精度,能够很好地保持图像的边缘纹理细节。     

广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割

针对传统的熵多阈值法存在的计算复杂度高和分割不准确等 问题,提出了一种基于广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割方法。首先,对传统的灰 度概率进行修改得到广义概率以构建广义概率Tsallis熵。然后,通过直方图均值自动确定Tsallis熵参数以解决参数不易选择 的问题。随后,将GPTE正确拓展到多阈值分割方法中使得分割更准确。最后,将差分进化(D ifferential evolution, DE)算法与递推算法有机结合应用于GPTE多阈值法中以解决计算复 杂度高的问题。[JP2]图像分割实验结果表明,与基于传统的熵多阈值法相比,本文提出的方法不 仅分割更准确,自适应性更强,而且运行速度更快。