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为解决高维滤波中存在的边缘特征模糊和细节保持问题, 创新性提出了一种基于混合梯度最小化Mumford-Shah模型的平滑算法. 通过最小化包含梯度的L0、L1范数的正则化函数, 实现边缘保持和局部光滑的滤波分解效果. 从二维图像来看, 梯度的L0范数刻画了图像中非光滑像素的个数, 最小化梯度的L0范数可以实现图像分片同质的效果, 即可对应Mumford-Shah模型中要求的边缘内部尽量均匀; 梯度的L1范数, 即全变差项, 刻画了图像中所有水平集的长度, 最小化梯度的L1范数可以实现控制图像边缘锐利度的目的, 即Mumford-Shah模型中关于图像边缘保持的约束. 由于Mumford-Shah模型具有鲁棒的信号平滑和边缘特征描述能力, 因此在进行高维信号分解等处理时,可以取得良好分离效果. 实验结果表明, 混合梯度Mumford-Shah模型在滤波过程中可以实现边缘保持和纹理平滑相统一的特性, 获得优异的图像结构纹理分解效果, 对多个图像应用的处理效果有显著的提升, 在三维网格数据上也获得良好的去噪性能. 相似文献
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目的 显著性检测是基于对人类视觉的研究,用来帮助计算机传感器感知世界的重要研究手段。现有显著性检测方法大多仅能检测出人类感兴趣的显著点或区域,无法突出对象整体的显著性以及无法区分对象不同层次的显著性。针对上述问题,提出一种基于分层信息融合的物体级显著性检测方法。方法 与当前大多数方法不同,本文同时运用了中级别超像素和物体级别区域两种不同层次的结构信息来获取对象的显著图。首先,将图像分割为中级别的超像素,利用自下而上的方法构造初始显著图;然后通过谱聚类方法将中级别的超像素聚类成物体级的区域,并运用自上而下的先验来调整初始先验图;最后,通过热核扩散过程,将超像素级别上的显著性扩散到物体级的区域上,最终获得一致的均匀的物体级显著性图。结果 在MSRA1000标准数据库上与其他16种相关算法在准确率-召回率曲线及F度量等方面进行了定量比较,检测的平均精度和F-检验分数比其他算法高出5%以上。结论 通过多层次信息融合最终生成的显著图,实现了突出对象整体显著性以及区分不同对象显著性的目标。本文方法同样适用于多目标的显著性检测。 相似文献
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目的 鉴于随机游走过程对人类视觉注意力的良好描述能力,提出一种基于惰性随机游走的视觉显著性检测算法。方法 首先通过对背景超像素赋予较大的惰性因子,即以背景超像素作为惰性种子节点,在由图像超像素组成的无向图上演化惰性随机游走过程,获得初始显著性图;然后利用空间位置先验及颜色对比度先验信息对初始显著图进行修正;最终通过基于前景的惰性随机游走产生鲁棒的视觉显著性检测结果。结果 为验证算法有效性,在MSRA-1000数据库上进行了仿真实验,并与主流相关算法进行了定性与定量比较。本文算法的Receiver ROC(operating characteristic)曲线及F值均高于其他相关算法。结论 与传统基于随机过程的显著性检测算法相比,普通随机游走过程无法保证收敛到稳定状态,本文算法从理论上有效克服了该问题,提高了算法的适用性;其次,本文算法通过利用视觉转移的往返时间来刻画显著性差异,在生物视觉的模拟上更加合理贴切,与普通随机游走过程采用的单向转移时间相比,效果更加鲁棒。 相似文献
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为改进SAR图像匹配的稳健性和实时性,提出一种基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法.该方法首先利用小波变换对图像进行分解,在低频子图像下构造等价图割,克服相干斑噪声干扰,避免NP困难,解决映射函数选取问题,从图像中分割出精确目标.其次利用尺度不变特征变换(SIFT)方法实现目标的特征匹配,降低搜索空间特征点描述,提高实时性.最后通过匹配关系找到变换参数,实现图像精确配准.实验结果表明,该方法能快速而精确地实现SAR图像配准. 相似文献
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针对传统低秩表示聚类方法存在的稀疏性不足及噪声敏感等问题,提出了一种基于局部图拉普拉斯约束的鲁棒低秩表示聚类模型. 一方面,通过加入图像数据局部相似性的约束,在保持表示矩阵分块对角的特性下,增强了其稀疏性;另一方面,从数据相关性的角度分析了低秩表示模型的聚类性质, 通过采用鲁棒低秩表示模型,不仅降低了噪声的干扰,而且减弱了表示字典数据之间的线性相关性,从理论上保证了最终的邻接矩阵具有分块对角的良好聚类性质. 与传统低秩表示方法相比,本文得到的表示矩阵既保证了分块性质,又更加稀疏,仿真实验结果表明聚类效果有明显提升. 相似文献
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