可变形带洞形状的表示与检测

可变形形状(shape)的表示与检测是图像处理领域的重要研究内容。提出了一种关于可变形带洞形状表示与检测的方法,采用带洞形状多边形表示可变形带洞目标形状,有效地解决了带洞形状中不同封闭曲线之间位置的表示关系;通过在带洞形状多边形中添加辅助边,将每条辅助边看成两条完全不相交的边的方法,将带洞形状多边形转化成不带洞的简单多边形,运用受限Delaunay三角剖分法(CDT)剖分多边形,得到关于带洞形状多边形的完全删除序列,运用非序列动态规划实现可变形带洞形状检测。实验结果表明,与其他相关方法相比,本文方法能够较有效地检测带洞形状目标。     

基于动态规划的方向蛇模型

方向蛇模型的优点是在模型中不仅运用图像的梯度特性,还充分运用梯度的方向特性,从而提高了图像分割的准确性。文章给出了方向蛇模型的动态规划优化算法,避免模型因采用变分法优化而必须面对的难以达到全局最优,甚至局部最优的现象,提高了图像目标轮廓的检测效率。实验结果表明该方法是有效的。     

Call Center呼叫数据在WallBoard上实时特显的LAN替代方案

文章通过对DEFNITY ECS流向BCMS Vu的数据分析，提出一种基于LAN的替代方案，解决Call Center系统中客户的等待信息的分类显示及显示质量，显示效果等问题，提高各代理的工作效率，节省了大量资金。     

基于运动受限弹簧质子模型的图像上采样

图像上采样是可视媒体技术的重要组成部分.作者提出一种新的方法,将图像上采样问题转换成基于运动受限弹簧质子模型的力学平衡和基于变形网格的上采样问题.首先,根据图像放大的特点,作者调整传统弹簧质子模型中拉伸/排斥力的传统方法定义方式,避免质子对邻域外其它质子的运动产生拉伸干扰;设计向心力,限制质子活动区域;基于源图像梯度场模的梯度场定义模型外力,使所有边缘质子所受外力垂直指向图像边缘方向,非边缘质子所受外力几乎为零;基于Helmholtz- Hodge定理引进光滑正则项,保证变形的光滑性.然后,通过弹簧质子模型确定图元控制区域网格,并基于该网格实现上采样.作者提供了若干实验数据说明方法是有意义的.     

2维至3维图像/视频转换的深度图提取方法综述

目的 深度图提取是计算机视觉领域的研究热点。随着3D显示设备的普及,2D-3D图像/视频转换的深度图提取研究受到越来越多国内外学者的关注。为此回顾深度图提取研究历程,并对已有成果进行分类、概括和评述。方法 由于深度图提取方法的实现主要依赖于深度线索,不同方法存在人机交互程度上的差异。采用基于深度线索和基于人机交互程度的两种分类方法进行归纳评述。结果 根据深度线索的不同,将深度图提取方法分为基于单目线索的方法、基于双目线索的方法和基于混合线索的3类方法。然后从人机交互的角度,将深度图提取方法分为人工法、半自动法和全自动法。介绍了这些方法的基本思想,比较归纳不同方法的优点与不足。最后,阐述了近年来热门的机器学习方法在深度图提取的应用。结论 对深度图提取研究进行简要的总结和展望。指出深度图提取研究具有从研究热点中挖掘创新思路、引入新的深度线索等发展趋势。     

基于改进的弹簧质子模型的医学图像配准

提出基于改进的弹簧质子模型的图像配准算法.通过将基于模板图像、源图像的SDD测度关于质子偏离场的Gateaux导定义为模型外力,将图像配准问题转换成力学平衡问题.针对模型演化过程中出现的网格重叠问题(即不拓扑保形),提出通过实时修改质子运动速度,而不是添加力的方法,保证模型演变具备拓扑保形性;为提高模型收敛速度,进一步将分层策略应用于模型演化过程中.若干的实验结果说明作者的工作是有意义的.     

基于熵的两区域图像分割

图像分割在多媒体,图像处理,计算机视觉领域扮演着重要角色。提出了基于图像分割熵的二区域图像分割方法。 首先,根据熵的特性:单个随机变量所对应的熵越大,所包含的信息量越大,图像是单一区域时,所含的信息量(熵)较小,引入图像分割熵(ISE)测度,用于度量两区域图像分割准确程度,将两区域图像分割问题转化成ISE最小值问题。然后,采用迭代图切(graph cut)算法给出ISE最小值问题的近似解,实现二区域图像分割。实验结果表明,基于图像分割熵的二区域图像分割方法是可行有效的。     

基于单水平集的多目标轮廓提取

多目标轮廓提取是图像分割的重要研究内容.文章在Chan和Vese的无边界主动轮廓模型(简称CV模型)的基础上,提出基于单水平集的多目标轮廓提取算法.CV模型只能实现单目标的轮廓提取,主要原因是不能使水平集函数驱动的轮廓线在某些目标区域正确分裂,没有有效利用轮廓线的拓扑分裂信息.通过修正CV模型,引入标记模板,用于追踪零水平集的分裂情况,对不同的准目标区域区别处理;引入图像区域均值模板,用于估计可能淹没在背景区域中的目标区域,促使水平集函数在上述目标区域充分变形,使对应零水平集充分分裂,实现多目标轮廓提取.并且文章提供了一系列不同条件下的实验结果,并与其它类似的研究成果进行比较,结果表明,该文的工作是有意义的.