块核范数的RPCA分解与熵权类稀疏的壁画修复

针对图像修复过程中,颜色纹理光学属性分离不彻底,以及在稀疏表示图像修复时字典设计单一,导致壁画图像修复结果易出现结构不连贯和模糊效应等问题,提出了一种基于块核范数的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis, RPCA)分解与熵权类稀疏的壁画修复方法。首先,采用提出的基于块核范数的RPCA图像分解算法,将壁画图像分解为结构层和纹理层,利用块核范数进行纹理矫正操作,克服了RPCA结构纹理分离不完全的问题。然后,提出熵加权k-means方法对结构层图像进行聚类,构建得到稀疏子类字典,并通过奇异值分解和分裂Bregman迭代优化的类稀疏修复方法,完成结构层图像的重构。最后,利用双三次插值算法实现对纹理层图像的修复,将修复后的结构层和纹理层进行融合,完成破损壁画的修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复,实验结果表明,该算法能够有效地保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,无论从视觉效果还是从峰值信噪比等定量评价方面,提出的方法修复效果均优于比较算法,且修复执行效率更高。     

改进TV-H-1模型的图像修复方法

为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H~(-1))获得缺损图像的结构部分和纹理部分;然后用Isophote-TV-H-1模型和改进的Criminisi算法分别对缺损图像的结构部分和纹理部分进行修复;最后将修复后的结构部分和纹理部分进行叠加得到最终的修复结果.实验结果表明,本模型与TV模型相比,能够较好地修复缺损区域中的纹理信息;与Criminisi算法相比,本模型通过对相似度度量方法的改进,有效地抑制了图像修复过程中的误差传播,并利用局部搜索(图像局部相似性)来替代传统的穷尽搜索,进而提高算法的效率.同传统的基于图像分解的图像复原算法以及TV模型相比,本模型能解决"灰度跳变"问题,获得更好的修复结果.     

谱聚类图像分割算法研究

针对谱聚类算法对图像分割效果差强人意的特点,研究了一种改进的Nystrm算法进行谱聚类图像分割,使谱聚类算法应用于图像分割的效果有所改善。该算法首先对图像进行预处理,变换图像的分布数据空间,再分别计算对选定样本空间的数据间以及样本与其他空间的数据间的距离矩阵,并转化为相似矩阵;然后对相似矩阵正交化并且特征分解,进行K-Means聚类;最后将聚类结果进行后期处理。通过实验验证了该算法的有效性。     

一种改进的快速图像修复算法

目前基于结构的图像修复算法中,基于快速行进的图像修复算法能够简单快速的修复数字图像中的破损区域,但是修复效果一般,特别是边缘区域的保持效果较差.在快速行进算法中引入了梯度权函数和距离权函数,通过对邻近点的加权计算进行排序,然后按权值大小对破损区域进行逐步修复,并利用梯度排序对边缘进行保持.实验结果表明该算法修复效果要优...     

基于边缘自适应小波变换的图像修复算法

本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法,对非纹理图像有比较好的修复效果。边缘自适应小波变换的基本思想是,先检测出图像的主要边缘,这些边缘把图像分割成几个平滑区,然后对图像进行不跨越边缘的小波分解,即在各平滑区内部进行小波变换,得到图像的多尺度表示,并且同时计算边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上,而高频系数则非常稀疏,而且都接近于零。在此基础上进行图像修复,就只需要对低频部分与边缘图像进行修复,然后重构得到修复图像即可。经过小波分解,低频部分破损区域大大缩小,用比较简单的插值方法就可进行修复,大大降低了计算量。对边缘图则可用曲线拟合的方法进行修复。     

多分辨率下自适应阈值判定的分水岭车辆图像分割算法

针对分水岭算法产生过分割现象,提出一种基于自适应阈值判定分水岭算法的图像分割方法,首先对图像进行多分辨率小波分解,再在某一尺度下计算梯度图像,并对该梯度图像进行自适应阈值判别,最后使用分水岭算法进行图像分割。实验结果表明该方法能取得较好的分割效果,有效的降低了过分割现象。     

基于相位场模型的提花织物图像分割算法

将相变理论中的相位场模型引入到图像分割建模中,并对经典相位场模型进行改进,提出一种基于相位场模型的提花织物图像分割算法.算法采用有限元逼近和自适应网格调整技术对模型进行数值求解;采用一阶拉格朗日有限元对模型进行空间离散、半隐式欧拉格式进行时间离散.为了提高有限元网格单元对图案内容的表征能力,采用网格优化策略对网格单元进行自适应调整.采用后置误差估测子对逼近解和初始解间的局部和全局误差值进行定量计算,自适应调整策略利用该估测值调整网格剖分结构的细密度,从而提高网格单元对图案的表征效果.对人工合成图像和提花织物图像的分割实验结果表明了算法的有效性.     

基于纹理合成的图像艺术风格学习

以马可夫随机场模型的纹理合成算法为原形 ,在结合图像艺术风格的学习和约束的样图纹理合成算法的基础上 ,提出了面向对象的图像艺术风格学习的算法 ,并将其应用在敦煌壁画虚拟的复原临摹工作中 ,取得了较好的效果     

封面图片说明

正封面图片来自本期论文"块核范数的RPCA分解与熵权类稀疏的壁画修复",是兰州交通大学电子与信息工程学院陈永教授课题组提出的块核范数的RPCA分解与熵权类稀疏的壁画修复字典构造过程示意图。首先,采用提出的基于块核范数的RPCA图像分解算法得到待修复壁画的结构层图像。然后,对结构层图像进行类稀疏修复时,采用提出的熵加权的k-means聚类算法,得到结构相似的各子类图像并构造生成相应的类字典。最后,通过奇异值分解和分裂Bregman迭代优化的类稀疏修复方法,     

图像融合与分裂合并相结合的分割算法研究

针对传统的分裂合并算法中存在的计算复杂度和分割后易于破坏边界信息的问题,提出一种将图像融合与分裂合并算法相结合的分割策略。首先对原始图像降低分辨率,抑制部分噪声,降低细节干扰,减少后期计算量;接着使用自适应边缘提取算法提取边缘信息并对优化图像进行分割;然后将处理后图像进行融合并还原尺度,以此来改善分裂合并算法带来的边界破坏问题。实验结果表明,该方法能够缓解传统算法中的运算量问题,尤其是边界破坏的问题,且分割效果较好。     

基于WLS的Retinex单幅夜间彩色图像增强方法

为了提高夜间可视效果,针对单幅夜间彩色图像,作者提出一种基于加权最小二乘(WLS)的Retinex增强算法.首先构造优化的颜色恢复函数,然后在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,根据夜间图像的亮度与梯度特性构建WLS框架对图像照度分量进行估计,获得仅包含物体本身特性的反射分量图像,通过颜色恢复函数与Gamma校正等操作进行颜色恢复与补偿,实现夜间彩色图像增强.实验结果表明:该算法增强效果显著,与其他算法相比,具有消除"光晕伪影"现象、抑制噪声、颜色保真和较好保留边缘细节信息等能力.     

一种基于Sobel算子的彩色图像边缘检测新算法

在研究灰度图像边缘检测方法的基础上,针对彩色图像的特点,提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,并用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,得到的结果图像边缘比较模糊,而本文提出的改进算法,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声,将Sobel算子边缘检测算法从灰度图像很好地移植到了彩色图像。     

基于FitzHugh-Naguno神经元随机共振机制的图像复原

应用随机共振机制,借助噪声能量实现图像复原,改善低信噪比图像的输出质量.通过分析FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元的阈上随机共振机理,以及在相平面上的阈值工作特性,对FHN神经元模型进行约简,以峰值信噪比(PSNR)为图像复原的评价函数,提出基于随机共振的自适应最优图像复原算法.以含噪mountain彩色图像和LED芯片图像为实验对象,与均值滤波、维纳滤波等图像复原算法进行仿真对比研究.结果表明:随机共振方法较好地抑制了噪声、恢复了图像细节和色彩信息,且随着噪声的增强,随机共振方法复原图像的峰值信噪比变化较小,该方法具有较好的鲁棒性.     

基于视觉特性的Riemann-Liouville分数阶图像增强

为了解决Grünwald-Letnikov分数阶微分算法对彩色图像增强容易产生色彩失真以及传统方法增强效果不明显的问题,在分数阶微分视觉模型的基础上提出了一种基于Riemann-Liouville(R-L)分数阶微分的数字图像增强算法。首先讨论了数字图像的分数阶微分视觉模型;接着在R-L分数阶微分方程的基础上构造了8个方向上的分数阶微分增强模板;并讨论了这些微分增强模板的数值运算规则;并在HSI色彩空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像的增强处理。实验表明本文方法具有非线性特性,对图像增强效果明显,且增强     

改进矢量中值滤波在图像处理中的应用研究

针对传统矢量中值滤波计算量大且复杂的问题,通过分析彩色图像滤波的一般方法,提出了彩色图像矢量中值滤波的改进算法.经与传统矢量中值滤波和理想滤波器实验结果对比可知,该算法不仅具有矢量中值滤波法去噪、保边缘和不增加新颜色的优点,而且具有计算量小、算法简单和易于实现的优点.此算法已应用于葡萄病害图像处理,并在Visual C 软件平台上进行验证,结果证明该方法可行,在完成病害图像增强的同时,对噪声有较好的抑制作用.     

基于差分盒维数的彩色烟雾图像识别

提出了利用差分盒维数与颜色特征相结合的图像识别方法来将彩色烟雾图像从森林背景中识别出来。该方法首先用差分盒维数算法来计算整幅图像的分形维数值并基于该值对图像进行分割,再以RGB空间的烟雾颜色特征为依据,对差分盒维数方法分割出的区域进行判别,识别出烟雾区域。为改善算法的计算精度,提高算法运算速度,提出了减少子窗口内盒子的覆盖数量、改变子窗口内灰度等级的改进算法。仿真实验结果表明,基于改进的差分盒维数方法,不仅运算速度提高近50％,而且能够更好地反映图像表面的纹理信息。再结合颜色特征能从森林背景中准确的识别出烟雾。该方法可用于森林火灾的预警。     

基于均值移动算法的图像平滑

为了去除图像的噪声和更好地保留图像的边缘信息,提出了一种基于YIQ空间的均值移动平滑算法．首先将图像由RGB空间转化成YIQ空间,由于YIQ空间3分量相关性弱,可以通过对Y、I、Q3个分量图选取不同的步长分别进行平滑处理,最后将平滑的YIQ空间转化成ROB空间得到平滑后的网像．这样很好地克服了由于R、G、B3分量相关性太强不便于分别平滑处理的缺点,并且严格地证明了均值移动点的收敛性．试验表明,该方法比维纳滤波器和基于RGB卒间的均值移动算法能更好地满足对平滑结果的要求．     

基于小波变换的彩色图像多分量水印嵌入算法

针对彩色图像水印典型算法的不足,利用彩色图像信息量大的特点,提出了一种基于离散小波变换的彩色图像数字水印算法.该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量和Q分量分别嵌入水印,具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特点.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、滤波、剪切和噪声攻击等都具有一定的鲁棒性.     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。