视觉神经元感受野与色觉恒常性

提出人的视觉神经元具有感受野是人眼具有色恒常智能的真正根源联系感受野的模型函数,推导出色恒常的明度公式,并论证它是把现有各种色恒常算法综合于一式的总结性公式。最后讨论了用明度公式改造色度计的问题。     

无色恒常性原理与CLC白平衡方法

由于光在水中的吸收和散射，以及不同波长的光传播距离上的差异，水下图像严重受到对比度降低和颜色偏色的影响，因此色彩的白平衡校正是水下图像处理的一个关键技术。本文提出了一种新的无色恒常性原理（CLC:ColorLess Constancy）及白平衡方法。方法 首先将彩色图像转换到YCbCr颜色空间实现亮色分离，然后通过非线性方法检测色度分量,计算每个像素对应的色度权重，然后根据新的线性加权算法重新计算每个像素的色度，实现对图像中无色区域的保护，以及对偏色区域的色彩校正。与几种经典白平衡方法进行比较，CLC方法克服了传统方法易对无色区域产生不良偏色的缺点，取得了较好的视觉感知效果。 实验表明该算法复杂性低，鲁棒性好，说明了CLC白平衡算法的实用性，以及无色恒常性原理的科学性。      

城市航空影像中基于颜色恒常性的阴影消除

基于颜色恒常性理论,对真彩色和彩红外城市航空影像中高大建筑物形成的阴影进行消除。首先采用光谱比技术和最大类间方差法(Otsu)阈值分割技术进行城市航空影像中建筑物阴影的检测,进而就颜色恒常计算的Shades of Gray算法中明可夫斯基范式(Minkowski norm)的p取不同值情况下的阴影去除效果进行实验,利用亮度、对比度及平均梯度值比较阴影去除效果的好坏。实验表明:在基于航空影像阴影区域及非阴影区域划分的基础上,本文方法比一般的阴影区反差拉伸方法效果好;且与一般场景影像的阴影去除不同,对两类航空影像,p取2时阴影去除效果最佳,说明这两类影像不能简单看成是一个灰色世界影像。     

基于自编码器的显微图像色彩恒常算法

针对显微图像领域色彩恒常(CC)数据集缺乏、CC算法跨数据集训练效果不佳的问题,通过相机采集和模拟生成两个步骤建立了显微CC数据集,并提出了一种基于自编码器的显微图像CC算法.该算法用改进的UNet结构自编码器进行半监督训练,同时引入一种新的复合损失函数优化网络参数,使恢复的图像色彩更准确.实验结果表明,相比传统自编码...     

基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法

提出了一种基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法。该方法利用深度学习在特征表达上的优势,采用基于回归的深度检测模型SSD （Single Shot Multibox Detector）提取候选目标,并结合颜色直方图特征和HOG （Histogram of Oriented Gradient）特征进行目标筛选,实现目标跟踪。为了提升深度检测模型的物体检测性能,文中构建了多尺度目标搜索图,可在一张图上实现不同尺度的目标检测。在标准跟踪测试库上选取八个具有代表性的跟踪视频序列,并选取六种具有代表性的跟踪方法进行了对比测试。结果表明,文中所提方法在跟踪效果上,整体优于参与对比的其他算法,且对于物体姿态变化、尺寸变化、旋转变化、光照变化、复杂背景杂波等影响因素具有较好的鲁棒性。     

在“计算机视觉”教学中引入人类视觉系统知识

本文讨论在＂计算机视觉＂课程中如何引入人类视觉系统知识。讨论在感觉层次、感知层次和认知层次三个层次上的结合点。笔者期望在课程中通过对计算机视觉系统和人类视觉系统的对比讲授,便于学生理解计算机视觉中边缘提取、区域分析、颜色认知和立体视觉等技术的内涵、局限性和改进方向,引导学生深入思考各种技术的本质。     

基于双目视觉的障碍物识别研究

随着各类无人技术的发展,对于障碍物检测技术的需求也日益提高.为实现快速精确的障碍物探测识别,文中基于双目立体视觉原理,利用张正友标定法对双目相机完成标定,获取内外参数,并对相机拍摄的图像进行去噪、去除亮度差及锐化处理,最终通过图像匹配得到目标场景的深度信息.根据应用需求对K-means聚类算法作出改进,以实现目标场景内...     

语义驱动的颜色恒常决策算法

不同颜色恒常性算法适用于不同场景下的图像,算法融合是扩展颜色恒常性算法适用范围常用的方法之一,而现有融合性算法在算法选择依据上忽略了语义信息在图像纹理特征描述中的作用,导致光源估计时的精度不高。针对该问题,提出一种语义驱动的颜色恒常决策算法。首先,利用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)模型对经过一阶灰度边缘算法(1st Gray Edge)偏色预处理后的目标图像进行场景语义分割,并计算场景中各个语义类别的占比;其次,根据语义类别及占比在已训练的决策集合中寻找相似的参考图像,并使用欧氏距离计算两者的语义相似度;最后,将语义相似度与基于多维欧氏空间确定的阈值进行判别,根据判别结果选择合适算法为目标图像实行偏色校正。在Color Checker和NUS-8 camera两种数据集中的实验结果表明,所提算法光源估计角度误差较单一算法均大幅度下降,且较同类型融合性算法分别下降14.02%和8.17%,提高了光源估计的鲁棒性和准确度。     

基于多分辨率格网的三维物体识别方法

本文首先提出了一种改进的三维物体表达方法,它将一个三维物体表面网格与其它表面网格的几何关系表示为一个二维矩阵,称为距离角度图.这种表达能够描述任意形态物体,抑制杂乱背景和遮挡,几何意义直观,且适应不同分辨率、非规则的三角格网.然后,以这种表达方法为基础,本文阐述了一种基于多分辨率格网的,由粗到精的三维物体识别方法.它先在场景和模型的低分辨率格网上进行粗匹配以得到模型候选集合,之后在已匹配网格的高分辨率格网邻域上筛选模型候选集合,最后综合考虑多个网格对应的模型候选以得到最终模型候选的确认和验证.这种识别方法具有运算量小,准确可靠等优点,实验证明该方法正确有效.     

基于视觉特性的真实影像再现技术进展及展望

视觉特性研究的成果,融入到真实影像再现技术,可提供更适于人类观察的高品质图像,有利于机器视觉的研究。首先简单总结当前主要的视觉特性研究成果,包括视觉空间对抗、光谱对抗、视觉适应、视觉皮层初级处理等。综述了基于视觉特性的真实影像再现技术的研究动态和新进展,并根据算法的侧重点不同,分析了以保持颜色恒定性为主要目标的Retinex系列算法、各种动态范围压缩算法等。其中也涉及到已开展的部分工作,从原理分析、实验效果对比等角度,对研究成果与国外优秀算法做出评价。介绍了国外在软/硬件平台实现上的最新研究成果。简述进一步开展的工作及研究方向,并就其发展方向做出展望。     

基于图像导数框架和非负稀疏编码的颜色恒常计算方法

 本文通过模拟初级视皮层神经元感受野在视觉信息处理中的功能,提出了一种基于图像导数框架和非负稀疏编码思想的颜色恒常性计算模型,以实现对色偏图像的颜色矫正.从解决工程问题的角度,本文提出的基于生理机制的计算模型在处理效果上可与目前最好的颜色恒常性算法相媲美;从计算神经科学的角度,本文模型支持了大脑初级视皮层在视觉颜色恒常性中扮演重要角色的观点.     

基于动态图像序列的视觉心理研究

视觉心理是指人们在收到外界视觉刺激后产生的各种心理活动的总称。文中从动态图像序列入手研究了其图形的特点,并从生物学和物理学角度分析了人类视觉系统特性,最后基于动态图像序列特性建立了动态视觉模型,并对模型进行了仿真分析,从仿真效果看,该模型能有效模拟人在观察到动态图像时的视觉心理活动。     

基于多线索概率分布图像融合的目标跟踪

为了克服多线索目标跟踪中固定线索权值的不足,提出采用颜色、运动历史、视觉显著性等多种概率分布图像来描述目标的观测信息,通过目标在前一帧的位置确定中心区域和周边区域,并计算不同概率分布图像基于这两个区域的直方图,即中心直方图和周边直方图.每个概率分布图像的置信度由其中心直方图和周边直方图的差异度来描述.根据不同线索的置信度,在线调节当前帧各种概率分布图像在目标位置判断中所占的权重,实现对目标的多线索融合跟踪.实验结果表明,比常用的固定线索权值的融合算法效果更好.     

基于粒子滤波与多特征融合的视频目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和多特征融合的视频目标跟踪方法.以粒子滤波为跟踪框架,根据颜色跟踪中存在的问题提出将颜色与目标运动信息融合,利用融合后的信息确定粒子的权值.利用重采样策略缓解退化现象对粒子滤波的影响.针对2段不同的视频进行了不同算法的仿真与性能的比较,实验结果表明,本文方法在计算量增加不多的情况下大大改善了跟踪的性能与鲁棒性,尤其当目标与背景颜色相近时仍然能够准确地对目标进行跟踪.     

基于大小掩码区的图像修补研究

数字图像传播或处理过程信息可能丢失,大量图像修补算法便不断涌现。并且,多数算法进行图像处理前需要确定掩码区,然后不论掩码区大小,统一利用修补算法完成修补,造成修补效率降低。而通过实验印证,将掩码区划分大小后,再结合相关算法完成修补,效率和效果上都有了改善。     

一种基于视觉注意机制的感知物体提取算法

针对图像中感知物体提取问题,借鉴认知学对视觉信息表达的研究成果,提出一种感知物体的数学定义,并由视觉注意计算模型得到的视觉注意显著图选择区域增长算法的种子区域。建立图像中感知物体的马尔可夫随机场模型,通过度量图像中感知物体的显著性、边缘和同质性分布情况,最小化能量函数提取出图像中的感知物体。对含有飞机的图像中感知物体的提取实验,验证了提出算法的有效性、以及在认知上的合理性。     

一种基于LAB色空间拓扑剖分影射的颜色恒常性模型

 本文针对人体肤色和黏膜颜色特点,建立一种室内自然光条件下的医学真彩图像采集分析的颜色恒常性模型.在LAB均匀色度空间中,对一维L*空间进行线性影射,二维a*b*空间进行三角剖分影射和还原,建立了一种拓扑剖分影射TRM模型.通过对SG色标中13个肤色色标进行的校正还原,结果显示,TRM模型还原的颜色色差明显减小,离散度小,性能稳定.     

对象引导的单幅散焦图像深度提取方法

2D图像转3D图像是解决3D影视内容缺乏的主要手段之一,而深度提取是其中的关键步骤.考虑到影视作品中存在大量散焦图像,提出单幅散焦图像深度估计的方法:首先通过高斯卷积将散焦图像转换成两幅模糊程度不同的图像;其次计算这两幅图像在边缘处的梯度幅值比例,进而根据阶跃信号与镜头的卷积模型得到边缘处的模糊度;再次将边缘处的模糊度转换成图像的稀疏深度并利用拉普拉斯矩阵插值得到稠密深度图;最后通过图像的视觉显著度提取前景对象,建立对象引导的深度图优化能量模型,使前景的深度趋于一致并平滑梯度较小区域的深度.该方法利用对象引导的深度优化,剔除了拉普拉斯矩阵插值引入深度图的纹理信息.模拟图像的峰值信噪比和真实图像的视觉对比均表明该算法比现有方法有较大改善.     

基于人眼视觉特性的红外图像增强算法

提出一种基于人眼视觉特性的红外图像增强算法.该算法采用符合人眼感知特性的LIP(Logarithmic Image Processing)模型,并根据人眼视觉在图像变化区域比平滑区域敏感,使用幂次变换方法对图像的高频和低频成分分别进行增强处理.实验结果表明:本文相比传统算法能够有效增强图像细节信息,提高图像对比度,明显改善红外图像的视觉效果.