强度和梯度稀疏约束下的图像平滑

目的 为了在图像平滑过程中达到更好地保留边缘去除细节效果,提出一种以像素强度和梯度的稀疏特性为双重约束的图像平滑算法。方法 该算法首先构造一个像素强度和梯度的0-范数函数,作为平滑模型的约束项;然后采用半二次变量分裂法引入辅助变量,构造最终的较易求解的平滑模型;最后利用交替最小化算法求解该模型,并在傅里叶频域内求解平滑图像的解析解,以加快算法的运行速度。结果 在自然图像上进行的平滑实验并与其他算法对比表明,本文的算法时间仅需3.42 s,比双边滤波算法快7.85 s,能够较好地满足图像平滑保留边缘去除细节的要求以及计算效率的要求。结论 本文以强度和梯度的稀疏特性为约束的图像平滑算法能够较好地去除图像中不重要的细节,保留图像的边缘特征,较好地实现了图像的平滑效果,适用于含有复杂背景噪声的图像平滑去噪及边界增强。     

基于同底三角形面积描述的形状检索

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子,并对该描述子进行局部平滑,使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度,获得形状距离,实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明,该方法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和检索精度.     

用于遮挡形状匹配的弦角特征描述

为了在兼顾形状匹配算法的检索率和运算效率的同时实现部分遮挡目标的精确匹配,提出了一种基于弦角轮廓特征的形状描述算法。该算法基于轮廓点的空间位置关系构造每个轮廓采样点的弦角轮廓特征描述子,利用描述子的自包含属性描述开轮廓的形状特征。采用L1度量方法计算两个轮廓点的弦描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵。最后利用积分图算法计算匹配代价矩阵的相似度,实现部分遮挡目标的识别。基于MPEG-7形状数据库和Kimia216形状数据库进行了目标识别实验。实验结果表明:该算法对部分遮挡目标具有良好的鲁棒性,而且有较高的运算效率,部分匹配的检索率达到83.63%,提高了19.09%,实验结果优于现有部分遮挡形状匹配算法。该算法较好地满足了遮挡形状的匹配和识别对速度、准确率和抗遮挡能力等方面的要求。