特征分类学习的结构稀疏传播图像修复方法

针对样本图像字典自适应性差、有效信息单一、造成图像稀疏表示模糊的不足的问题,提出一种基于特征分类学习字典的结构稀疏传播图像修复方法.首先将图像块按特征分类,根据不同特征的图像样本进行样本训练得到相对应的过完备字典;然后对不同特征的待修复图像块提取不同的有效信息进行稀疏编码,使得稀疏表示具有较强的自适应能力;最后针对结构稀疏传播模型带来的偏差进行修改,完善结构稀疏的传播机制.仿真实验结果表明,该方法可以有效地修复图像结构边缘、不规则纹理和平滑部分的图像信息,修复后的图像质量有较大的提升.     

一种基于稀疏分解的图像修复算法设计

分析数字图像信号的稀疏特征,引入基于稀疏表示的图像修复是一种新颖的图像修复方法,充分结合现有的图像修复技术的研究成果,给出图像的稀疏表示模型及应用时的约束条件,提出面向图像修复的稀疏模型和常见参数选择,并利用Split Bregman进行了数值求解。该算法具有计算简单,易于实现,光滑性和结构信息等图像的基本特征刻画满足应用要求,可广泛应用于图像去噪,退化图像复原等应用,实验结果表明,本算法修复结果信噪比低,视觉效果优于同类方法。     

结合颜色和梯度信息的稀疏图像修复算法

现有基于稀疏性的图像修复算法仅利用颜色信息衡量样本块的相似度,易降低修复区域内结构部分的连通性及与邻域信息的连续一致性,同时在全局范围内搜索匹配块也增加了算法的运行时间.为解决上述问题,利用颜色与梯度模值信息度量样本块之间的距离,构造新的相似度以确定块结构稀疏度函数,利用块结构稀疏度确定填充顺序,同时构造新的匹配准则函数寻找匹配块;并利用块结构稀疏度值能够较好地反映样本块所处区域特征的特性,根据块结构稀疏度值自适应确定局部搜索区域大小.并通过实验验证在不同图像中颜色信息与梯度信息所占比例不同.实验结果表明,该算法较对比算法能够更好地保持结构部分的连贯性及与邻域信息的连续一致性,在峰值信噪比上至少提高1dB,并且算法速度提高4~11倍.     

基于结构稀疏度和块差异度的目标移除图像修复

针对目标移除修复方法中存在的修复顺序不合理以及错误匹配问题,提出一种基于结构稀疏度和块差异度的图像修复方法。首先,在优先权中增加块的结构稀疏度计算,使优先权不仅依赖于目标块的几何特征,而且可以反映其邻域特征,提高了对目标块所处区域特征的辨识度,从而使修复顺序更加合理。其次,定义目标块与样本块之间的差异度,并在此基础上定义新的匹配规则,不仅对已存在像素之间的相似程度进行衡量,而且对已存在像素与填充像素之间的差异程度进行衡量,从而有效防止错误匹配以及错误累积。实验结果表明,该方法可以有效提高图像的修复效果,使修复图像更加符合视觉一致性要求。     

基于邻域滤波的图像修复

图像修复是图像恢复研究中的一个重要内容，它的目的是根据图像现有的售息来自动恢复丢失的信息，可以用于对旧图片的修复。大多数现有图像修复算法都非常复杂，而且难于实现。由于图像的边缘代表了图像的重要信息，所以在设计修复算法时，必须着重考虑边缘的恢复。提出了一种基于图像邻域滤波算法、应用图像的空间连续性，及图像的边缘信息的图像修复算法。该算法实现简单，修复速度快，对小区域的修复效果较好。     

基于邻域滤波的图像修复

图像修复是图像恢复研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,可以用于对旧图片的修复。大多数现有图像修复算法都非常复杂,而且难于实现。由于图像中的边缘代表了图像的重要信息,所以在设计修复算法时,必须着重考虑边缘的恢复。提出了一种基于图像邻域滤波算法、利用图像的空间连续性,及图像的边缘信息的图像修复算法。该算法实现简单,修复速度快,对小区域的修复效果较好。     

基于变分自编码器的人脸图像修复

基于卷积神经网络的人脸图像修复技术在刑事侦破、文物保护及影视特效等领域有着重要的应用.但现有方法存在着图像修复结果不够清晰以及结果多样化不足等缺点,为此,提出了一种基于变分自编码器的人脸图像修复方法.首先设计了一种变分自编码器的变种网络,通过引入生成对抗网络解决修复人脸图像不清晰的问题,同时对变分自编码器中的隐变量进行约束,使得其中各个维度相互独立,实现特征解耦操作;最后通过动态规划获得最佳分割边界,利用泊松图像编辑得到无缝融合的结果.在CelebA数据集上的实验结果表明,该方法获得了良好的图像修复结果,同时,通过显式地控制隐变量的不同维度,展现了不同属性的人脸图像修复结果.     

Error Analysis for Image Inpainting

Image inpainting refers to restoring a damaged image with missing information. In recent years, there have been many developments on computational approaches to image inpainting problem [2, 4, 6, 9, 11–13, 27, 28]. While there are many effective algorithms available, there is still a lack of theoretical understanding on under what conditions these algorithms work well. In this paper, we take a step in this direction. We investigate an error bound for inpainting methods, by considering different image spaces such as smooth images, piecewise constant images and a particular kind of piecewise continuous images. Numerical results are presented to validate the theoretical error bounds. Tony F. Chan received the B.S. degree in engineering and the M.S. degree in aerospace engineering in 1973, from the California Institute of Technology, and the Ph.D. degree in computer science from Stanford University in 1978. He is Professor of Mathematics and currently also Dean of the division of Physical science at University of California, Los Angeles, where he has been a Professor since 1986. His research interests include mathematical and computational methods in image processing, multigrid, domain decomposition algorithms, iterative methods, Krylov subspace methods, and parallel algorithms. Sung Ha Kang received the Ph.D. degree in mathematics in 2002, from University of California, Los Angeles, and currently is Assistant Professor of Mathematics at University of Kentucky since 2002. Her research interests include mathematical and computational methods in image processing and computer vision.     

基于前向后向算子分裂的稀疏性正则化图像超分辨率算法

提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型, 模型中的正则项刻画了理想图 像在框架系统下的稀疏性先验, 保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性, 同时分析了最优解条件. 进一步, 基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法, 每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步, 从而大幅度降低了计算复杂性; 分析了算法的收敛性, 并采取序贯策略提高收敛速度. 针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真, 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.     

X-Ray CT Image Reconstruction via Wavelet Frame Based Regularization and Radon Domain Inpainting

X-ray computed tomography (CT) has been playing an important role in diagnostic of cancer and radiotherapy. However, high imaging dose added to healthy organs during CT scans is a serious clinical concern. Imaging dose in CT scans can be reduced by reducing the number of X-ray projections. In this paper, we consider 2D CT reconstructions using very small number of projections. Some regularization based reconstruction methods have already been proposed in the literature for such task, like the total variation (TV) based reconstruction (Sidky and Pan in Phys. Med. Biol. 53:4777, 2008; Sidky et al. in J. X-Ray Sci. Technol. 14(2):119–139, 2006; Jia et al. in Med. Phys. 37:1757, 2010; Choi et al. in Med. Phys. 37:5113, 2010) and balanced approach with wavelet frame based regularization (Jia et al. in Phys. Med. Biol. 56:3787–3807, 2011). For most of the existing methods, at least 40 projections is usually needed to get a satisfactory reconstruction. In order to keep radiation dose as minimal as possible, while increase the quality of the reconstructed images, one needs to enhance the resolution of the projected image in the Radon domain without increasing the total number of projections. The goal of this paper is to propose a CT reconstruction model with wavelet frame based regularization and Radon domain inpainting. The proposed model simultaneously reconstructs a high quality image and its corresponding high resolution measurements in Radon domain. In addition, we discovered that using the isotropic wavelet frame regularization proposed in Cai et al. (Image restorations: total variation, wavelet frames and beyond, 2011, preprint) is superior than using its anisotropic counterpart. Our proposed model, as well as other models presented in this paper, is solved rather efficiently by split Bregman algorithm (Goldstein and Osher in SIAM J. Imaging Sci. 2(2):323–343, 2009; Cai et al. in Multiscale Model. Simul. 8(2):337–369, 2009). Numerical simulations and comparisons will be presented at the end.     

基于流形学习的正交稀疏保留投影鉴别分析

稀疏保留投影( SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析( MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CAS-PEAL人脸数据库和PolyU掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与一些相关方法相比有效地提高了识别结果。     

基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法

模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,同时研究了核稀疏保持投影算法(Kernel sparsity preserve projection,KSPP)。将KSPP引入到典型相关分析算法(Canonical correlation analysis,CCA),研究了基于核稀疏保持投影的典 型相关分析算法(Kernel sparsity preserve canonical correlation analysis,K-SPCCA)。在多特征手写体数据库和人脸图像数据库上分别证实了本文提出方法的可靠性和有效性 。     

稀疏保持典型相关分析及在特征融合中的应用

稀疏保持投影(Sparsity preserving projections, SPP)由于保持了数据间的稀疏重构性, 因而获取的投影向量满足旋转、尺度和平移的不变性, 并能够在无标签的情况下提取样本的自然鉴别信息, 在人脸识别领域取得了较为成功的应用. 本文在典型相关分析(Canonical correlation analysis, CCA)的基础上引入稀疏保持项, 提出一种稀疏保持典型相关分析(Sparsity preserving canonical correlation analysis, SPCCA). 该方法不仅实现了两组特征集鉴别信息的有效融合, 同时对提取特征间的稀疏重构性加以约束, 增强了特征的表示和鉴别能力. 在多特征手写体字符集与人脸数据集上的实验结果表明, SPCCA比CCA具有更优的识别性能.     

遮挡物体移除与图像纹理修补方法

以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像纹理修补方法.首先将抠像技术应用到目标物的提取过程中,然后使用图像分割的方法实现了分区修补的目的.改进后的方法能够更好地还原图像的线性特征并且减少图像修补的时间.在此基础上,根据不同角度的图像可以提供更加丰富的修补信息这一思想,进一步提出一种基于多幅图像的修补方法,并取得了更高质量的修补效果.实验结果表明,该方法不仅能够准确地提取并移除图像上不需要的物体,而且能够有效地修补图像受损区域的纹理和结构.     

基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析

稀疏保留投影是一种有效的特征提取方法,但是其主要关注样本间的全局稀疏重构关系,并且得到的投影变换通常不是正交的。在实际应用中,图像数据往往处于高维空间中的一种低维流形中,正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。文中以有监督学习的方式在稀疏保留投影中引入了流形结构保留,并使得投影空间正交,从而提出了一种新的特征提取方法,即基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析（MLHOSDA）。在人脸和掌纹图像数据库的实验结果表明此方法具有较好的识别效果。     

An Analysis of Region Clustered BVH Volume Rendering on GPU

We present a Direct Volume Rendering method that makes use of newly available Nvidia graphics hardware for Bounding Volume Hierarchies. Using BVHs for DVR has been overlooked in recent research due to build times potentially impeding interactive rates. We indicate that this is not necessarily the case, especially when a clustering algorithm is applied before the BVH build to reduce leaf‐node complexity. Our results show substantial render time improvements for full‐resolution DVR on GPU in comparison to a recent state‐of‐the‐art approach for empty‐space‐skipping. Furthermore, the use of a BVH for DVR allows seamless integration into popular surface‐based path‐tracing technologies like Nvidia's OptiX.     

一种基于形态成分分析的唐卡图像修复算法

基于形态成分分析的图像修复算法,通过增加全变分的方式,使得有毛糙边缘的分段光滑图像恢复效果较好,但易产生阶梯效应。针对该问题,将p-Laplace算子引入到基于形态成分分析的图像修复算法中,既保证图像在边缘的良好扩散能力,又避免在图像平滑区易产生虚假边缘的缺陷,同时对噪声有更好的抑制作用。实验结果表明,该算法对于唐卡图像中出现的折痕或划痕、斑块状破损有较好的修复能力。     

数据库中聚集索引的B树结构及实例分析

索引是数据库的对象之一,在关系数据库中,索引建立在一张基本表的一列或多列上,索引的逻辑结构是一张二维表,索引表由两类信息组成,一是索引关键字,即在基本表上经常查询的一列或多列属性,二是地址信息,即索引关键字在基本表中所在行的物理地址;索引的物理结构以B树形式组织。按照对基本表的组织方式,索引分为聚集索引和非聚集索引;按照索引关键字取值的唯一性,分为唯一索引和不唯一索引。文章着重探讨聚集索引及其B树结构,用实例分析二维表的B树索引的创建,在B树结构上的查询和更新操作,形象说明索引是如何提高查询效率的,以及进行更新操作时对索引的影响。