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立体图像分层交叠块视差估计与自适应补偿 总被引:3,自引:1,他引:3
视差估计与补偿是立体图像编码的关键问题,本文提出了一种基于交叠块匹配的视差估计与补偿算法。基于交叠块匹配的分层视差估计,将块分割和平滑约束融入视差估计,可得到光滑准确的视差矢量场。自适应交叠块视差补偿可克服通常的交叠块视差补偿的过平滑效应,在相同的编码比特率下,与块补偿及OBDC相比,AOBDC可获得2.4 dB及0.9 dB的峰值信噪比增益。 相似文献
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通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法.首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图.实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像. 相似文献
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针对场景文本受到光照、复杂背景等因素影响而难以进行有效分割的问题,提出了一种融合颜色和最大梯度差(MGD,maximum gradient difference)特征及马尔科夫随机场(MRF,Markov random field)的场景文本分割方法。首先提取能够有效表达文本纹理特性的MGD特征,通过概率框架将其和颜色特征结合起来对观测图像进行建模;然后结合空间关系和邻域像素属性差异对传统势函数进行改进;最后建立场景文本分割的MRF模型,利用图割(graph cut)算法快速地求解该模型。实验结果表明,采用颜色和MGD特征相结合以及改进的势函数对分割结果具有较大地改善,尤其在光照不均匀及背景复杂情况下相比其他算法取得了较好的性能。 相似文献
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Bayesian方法或最大后验(maximum a posteriori,MAP)法被认为是解决图像重建中的病态问题的有效方法.根据Bayesian理论,目标图像的先验信息被加诸于图像重建中来抑制噪声.然而,大部分的先验模型提供的先验信息来自于一个较小的局部邻域内灰度值的简单加权差,只能对Bayesian重建提供有限的先验信息.本文提出一个新的非局部的且具有二次的先验能量方程的马尔可夫随机场(Markov Random Fields,MRS)先验,该先验通过选择较大邻域和新的加权方式来充分利用图像的全局信息.文章同时还提出使用该非局部先验的Bayesian重建的迭代算法.最后给出了该先验在PET(正电子发射成像)重建中的应用.实验结果以及同其他先验的比较证明该先验在降低噪声效果和保持边缘方面具有很好的表现. 相似文献
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模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像. 相似文献
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提出了一种建立在红外多波段图像基础上的目标分割新方法.首先,对8~14 μm成像波段通过滤光片细分为4个小的波段范围.用多波段图像代替单一波段图像,提高图像信息量;然后,根据多波段图像特点,通过对文献KLFCV模糊聚类模型进行分析,给出一种新的数据分布形式,用它作为多尺度Markov随机场(MRF)模型的数据似然分布;最后.利用EM算法给出相应参数估计.人工模拟数据和实际场景图像的分割试验结果表明,本文方法在目标分割完整性和噪声抑制性上和相关文献相比均有不同程度提高. 相似文献
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基于MRF模型的可靠的图像分割 总被引:12,自引:0,他引:12
本文提出一种可靠的图象分割算法。基于实际图象是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用MFR模型描述分割图象的先验分布,用被污染的高斯分布描述待分割的图像。采用Bayes方法,根据分割图像的后验分布所对应的MRF模型的条件概率,用ICM局部优化方法,获得MAP准则下的图像分割结果。该算法与Lakshmanan等提出的算法相比,具有更好的可靠性,实验结果是令人满意的。 相似文献
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《电子学报:英文版》2016,(5):892-900
We introduce both shape prior and edge information to Markov random field (MRF) to segment target of interest in images.Kernel Principal component analysis (PCA) is performed on a set of training shapes to obtain statistical shape representation.Edges are extracted directly from images.Both of them are added to the MRF energy function and the integrated energy function is minimized by graph cuts.An alignment procedure is presented to deal with variations between the target object and shape templates.Edge information makes the influence of inaccurate shape alignment not too severe,and brings result smoother.The experiments indicate that shape and edge play important roles for complete and robust foreground segmentation. 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 ,用于视频对象的分割 .该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型 ,将时间域分割结果作为初始标记场 ,空间域的分割结果作为一个图像观察场 ,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来 ,得到该帧最后的分割标记场 .实验结果表明 ,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题 . 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的空分割结合方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法,用于视频对象的分割.该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型,将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为一个图像观察场,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来,得到该帧最后的分割标记场.实验结果表明,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题. 相似文献
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基于MAR-MRF的SAR图像分割方法 总被引:2,自引:1,他引:1
该文提出了一种基于多尺度自回归模型和马尔科夫随机场的SAR图像分割算法。算法引入多尺度自回归模型,建立层与层之间以及相邻层的像素点之间的数学关系,并将此模型与马尔科夫分割算法结合,实现了更为合理的多尺度分割策略。通过相邻尺度的依赖关系及同一尺度空间的马尔可夫性,使用多尺度自回归模型的预测结果来引导精细尺度图像分割,不仅使得最细尺度下的分割迭代次数减少;而且去除了最细尺度下多余的误分类斑块;同时还能够分割出清晰、平滑的目标边界,实现了较满意的SAR图像分割。 相似文献
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针对在雾霾环境下获取的图像降质严重、现有算法去雾图结构细节信息丢失较多的问题,提出了一种结合暗通道先验(DCP)和马尔可夫随机场(MRF)的单幅图像去雾算法。该算法先采用子块部分重叠局部直方图均衡(POSHE)对原始雾图进行增强,以提高其对比度,并通过DCP算法获取优化后的透射率;利用MRF模型对图像结构细节信息的约束特性,对透射率进行建模,以进一步细化透射率;由天空域的显著特征,通过分块搜索法求取大气光值。与传统去雾算法相比,该算法能得到更精确的透射率图,有效保持图像结构信息,去雾后的图呈现出丰富的细节和较真实的色彩视觉效果。 相似文献