图像分析中的矩技术

矩技术可广泛应用于图像检索和识别、图像分割、模板匹配、数据压缩、数字水印及运动图像序列分析等领域,近年来其研究取得了较大的进展。为了使人们对这一技术有个概略了解,首先对图像分析中的矩技术进行了较为全面的介绍和评述;然后着重探讨了离散正交矩技术在图像特征表示、图像重建、计算性能等方面的研究现状;最后提出了图像分析中的矩技术目前存在的问题和进一步的研究方向。     

数字图像超分辨率重建技术综述

图像超分辨率重建的目的是通过一幅或多幅低分辨率降质图像来估计一幅视觉效果较好的高分辨率图像.它从传统的图像恢复与重建技术而来,利用图像之间的信息互补来获得比单幅图像更多的细节.超分辨率技术主要分为两大类:基于重建的超分辨率技术和基于学习的超分辨率技术.基于重建的超分辨率技术按照特定的退化模型,通过输入的图像来估计高分辨率图像.基于学习的超分辨率技术从训练样本中获取先验知识,对输入图像的信息进行补充,可以获得比基于重建的算法更好的效果.对超分辨技术的算法作了系统的介绍,并指出图像的配准、退化模型的建立、盲估计问题、学习模型的建立、学习算法等仍是图像超分辨率技术中存在的主要问题,也是进一步研究的方向.     

基于小波变换和形态学的图像内容认证方法

提出了一种新的图像内容认证方法。在发送端根据小波系数对图像的亮度及边缘纹理特性进行分析，将这些特性分类后编码为特征值，并将特征值加密后生成签名以水印方式嵌入图像。在接收端将待测图像的特征值与从中抽取出的水印进行比较，用形态学滤波的方法自动鉴别是否有内容被篡改，并给出篡改的位置和强度信息。实验表明，这种图像内容认证方法可有效的检测出恶意篡改，并可容忍由压缩、滤波、噪声污染等操作引起的失真。     

基于局部彩色二元模式纹理特征的人脸分类方法

针对现有的局部纹理特征在光照变化下的人脸分类准确率不高的问题,提出一种局部彩色二元模式纹理特征提取和表示方法.该方法首先求取多个信号通道的彩色向量的模,以减少单独对每个信号通道提取 LBP 特征导致的量化误差;其次提取任意两个信号通道之间的像素彩色夹角来减少光照变化的影响.对于给定的测试人脸图像集,通过 SVM 的二分类器投票得到人脸图像的分类.在 Color FERET 和 XM2VTSDB 人脸图像数据库上的实验证明该方法在光照变化下可以有效地分类人脸图像.     

基于边界距离场互信息的图像配准方法

基于图像边界平均Hausdorff距离的配准方法实现简单、速度快、有较大应用价值,但对图像边界不完全对应的情况配准效果不好。提出了一种以图像边界距离场互信息作为相似度函数的图像配准方法,以参考边界的距离场和浮动二值边界为两个离散概率分布,将其互信息作为相似度函数进行配准。实验结果表明,该算法对图像内容完全一致和内容不完全对应的图像均可得到良好的配准结果。     

纹理合成中基于非标量距离度量的Graph Cut方法

在逐块纹理合成中,Graph Cut方法被广泛用于优化块间重叠区域的像素取值。传统Graph Cut方法采用的累积距离度量,使得切割路径趋于走捷径而穿过高误差区域。针对此问题,提出了一种基于非标量距离度量的GraphCut方法。提出了一种基于该度量的高效最小割算法,并证明了其最优性;讨论了改进Graph Cut方法的规则性问题,并给出了解决方法。实验结果表明,由改进的Graph Cut方法所得到的切割路径更加曲折和平滑,块边界隐蔽性更强。     

基于条块拼接的快速纹理合成

针对离线纹理合成算法所生成纹理占用较多存储空间的问题,提出一种所生成纹理可紧凑保存的快速纹理合成算法.该算法相继沿垂直和水平方向以条块拼接的方式合成纹理,合成结果可表示为一系列切割路径的组合,仅需保存这些切割路径即可在渲染时实时重建出纹理图像.通过在预处理中计算得到一组误差小的平行切割路径,合成时无需进行匹配,使得合成速度大幅提高.该算法对于在水平和垂直方向具有自相似性的纹理具有较高的合成质量.     

一种贝叶斯框架下的图像盲恢复算法

基于各向异性扩散模型的图像盲恢复算法,其缺点在于速度难以得到显著地提升.为了加快图像恢复速度,同时尽可能提供令人满意的恢复结果.提出基于贝叶斯框架的图像盲恢复算法,首先引入调和模型作为原始图像和模糊的先验模型;然后,用伽马分布描述未知的参数;最后,利用变分近似的方法,以迭代的方式,交替地估计原始图像、模糊和参数的最优值.实验结果证明了该算法的有效性,与同类算法相比,可以得到更好的恢复结果;与基于各向异性扩散模型的算法相比,在速度上具有明显的优势.     

一种基于位置关系判定的GPU三维几何图元拾取方法

针对交互式图形应用对拾取在效率、适用范围和拾取信息方面的需求,提出一种新的基于GPU的三维几何图元拾取方法。在进行拾取绘制时关闭光栅化,将鼠标位置信息和图元顶点坐标变换到规范化设备坐标系,通过在几何处理器中判断投影后的二维图元与鼠标或选择框的位置关系进行命中判定,并利用变换反馈将拾取信息返回应用程序。在提出方法的基础上,介绍了单体拾取和块拾取的Open GL实现。实验表明,该方法的单体拾取效率较基于GPU的射线相交法有约10%的提升,同时能支持高效块拾取。     

基于视觉特性的静态图象压缩编码

基于主观视觉特性的压缩编码方法突破了传统编码技术中以MSE作为评判标准的限制，将人眼视觉特性结合到编码算法中，以实现最低比特位率和最好视觉效果．目前该技术的研究已有较大进展，但仍存在许多问题有待研究解决．本文系统地介绍了现有的基于视觉特性的压缩编码方法，同时讨论了应用在JPEG-2000和MPEG-4中的一些视觉编码技术，通过研究总结出以下结论：图象质量的客观评价、感兴趣区域的自动确定以及任意对象的识别与分割是基于视觉特性的编码技术中存在的主要问题，也是今后进一步研究发展的方向。