基于主体区域保持的图像缩放算法

基于插值运算的缩放算法和经典的缝裁剪算法是两种常用的图像缩放算法,传统的 缩放算法在缩放比例不一致的情况下其效果不佳,而缝裁剪算法在主体区域较大或者图像背景较 为复杂时对图像的主体区域会造成一定破坏。针对以上问题,提出了一种基于主体区域保持的图 像缩放算法,使用高斯差分对图像进行角点检测,利用角点产生凸包,根据凸包对图像进行主体 区域检测,计算能量图并对位于主体区域像素点的能量给予相应的权重,根据权重的不同对主体 区域进行不同程度的保护。实验结果表明,该算法能更好地保持图像主体区域。     

基于缝裁剪和变形的图像缩放方法

提出一种既能保持图像重要内容又能较好地保持重要物体形状的图像缩放算法。该方法结合传统的缝裁剪技术和变形技术来对图像进行缩放。首先利用当前公认效果良好的基于图模型的流形排序显著性检测算法得到图像的显著度图,结合图像梯度能量等信息来构造结构更为清晰的图像重要度图;其次利用之前构造的图像重要度图并按缩放尺度的大小来确定适当的缩放方法;最后根据度量比较结果来选择经典缝裁剪方法或基于能量优化的变形方法进行图像缩放。对比实验结果表明,该方法在图像缩放时能保持重要内容和显著物体形状结构。     

基于SIFT特征和图割算法的图像分割方法研究

图割算法是图像分割方法中的一种高效的最优化计算方法,针对图像中目标物体的旋转尺度光照变化导致的分割不准确问题,提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的图割(Graph Cuts)算法;该方法将SIFT特征的尺度旋转不变性和图割算法的准确快速性结合在一起,通过提取图像中物体SIFT特征点做为图割算法的种子点,求解最小能量函数快速从而获得该图像的最优分割;实验结果表明,该方法鲁棒性较好,能准确地分割出目标物体在图像中的轮廓。     

改进的基于图像分割的立体匹配算法

提出一种立体匹配算法．首先采用均值平移算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域;然后通过灰度差平方和匹配计算初始视差图;在构造能量函数时,将分割结果作为视差函数的一个参考项;最后采用图切割算法求取使全局能量最小的视差最优分配．通过标准图像对进行测试,并与其他算法进行了比较．实验结果表明,与原有算法相比,该算法可有效地处理大的低纹理区域,匹配精度高,更有利于估计视差图的边界．     

融合前景信息的背景模板优化显著性检测算法

当显著目标位于图像边界时,已有显著性检测模型往往将显著性区域误检为背景模板,导致检测效果不佳。为此,提出一种背景模板优化的显著性检测算法。设计一种选择策略移除图像边界区域的显著超像素模块,建立改进的背景模板后计算基于背景的显著图,从该显著图中得到紧凑的前景区域,描述显著目标的外观和位置后计算基于前景的显著图。在此基础上,将2个显著图进行融合,通过一种能量函数对其进行改善,得到最终平滑和精确的显著图。实验结果表明,相对SEG、CA等算法,该算法能提高目标检测的精确率与召回率。     

基于畸变改正的重叠图像多判据拼接算法研究

提出一种基于相机畸变模型改正的重叠图像拼接算法,提出了图像畸变改正处理模型,设计了一种稳健快速确定图像重叠部分的窄矩形特征匹配模板特征匹配算法,通过计算窄矩形特征匹配模板区域像素相似性和几何特征一致性实现重叠图像精确、平滑的无缝拼接。该算法无需任何控制,适用于道路景观图制作中大批量图像拼接工程。     

基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

光场图像基线编辑方法

图像重定向是图像编辑中的一个基本问题,主要研究根据具体应用要求对图像内容进行重构。当前针对光场图像角度和空间超分辨率以外的重定向的研究尚属空白。提出了一种光场图像基线编辑方法。算法主要包含三个步骤:首先对光场图像进行标定得到相机参数,并估计光场图像每个子视点图像的视差图;然后根据基线编辑的要求对光场图像进行重定向处理,即将每个子视点图像投影到目标光场图像对应的子视点;最后构建一个深度学习算法对目标光场图像进行优化,对直接重定向过程中因遮挡去除导致的图像空洞区域进行修复。实验结果表明,所提算法能够实现基线编辑的光场图像重定向处理,得到高质量的目标光场图像。该算法可用于一系列光场图像编辑应用,包括光场图像拼接、不同图像间物体拷贝和复制、光场图像的立体显示等。     

改进鱼眼变换技术的图像适应

目的 为解决目前基于鱼眼变换技术的图像适应方法难以解决的焦点检测和多焦点冲突两大问题,提出一种基于改进鱼眼变换技术的图像适应方法。方法 提出的方法根据源图像的能量计算出图像中所有最优高能量线并组成高能量线集合,作为源图像的高能量部分,即图像的焦点区域;以能量线而不是传统的图像区域为单位进行鱼眼变换以得到目标图像。结果 改变鱼眼变换技术的变换模式并应用于图像适应中,实验结果表明,本文方法解决了基于鱼眼变换技术的图像适应方法存在的问题,通过本文算法所得到的目标图像具有较好的视觉效果,用户满意度接近4分。算法运行速度较快,将源图像(512×384)长度缩小一半的情况下仅需6 s的运算时间。结论 本文方法一方面保留了鱼眼变换图像适应方法的优势,在突出显示图像重要部分的同时,不会忽略图像的次要部分;另一方面解决了鱼眼变换图像适应方法存在的焦点检测和多焦点冲突问题。实现效果和用户主观评价结果表明,该方法是一种有效可行的图像适应方法。     

基于视觉显著性的区域立体匹配算法

针对区域立体匹配算法对光照变化敏感,视差图存在目标和弱纹理区域的错配、边界不平滑等问题,提出一种利用视觉显著性特征改进的快速区域立体匹配算法。该算法先利用显著性检测定位图像主要目标区域;再结合索贝尔(Sobel)边缘特征和相角特征完成特征匹配、得到粗视差图;最后通过检测粗视差图中的视觉显著性,消除图像弱纹理区域的突兀噪声。相比绝对误差累计(SAD)、平方误差累计(SSD)和归一化灰度互相关(NCC)算法,所提算法对光照变化不敏感,得到的视差图完整,匹配率高,有利于实时系统应用。     

基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计（GMS）算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

基于网格线平移的图像显示适配算法

针对图像显示适配算法中会发生较多扭曲的问题,提出一个基于网格线平移(PTG)的图像显示适配算法。首先,通过Achantan方法计算图像重要度,提取出主体目标;其次,计算最优网格线位移,利用线移动不仅保持重要区域尺寸不变而且保护主体目标的纵横比例,双重约束可以避免扭曲;再次,使用下限和上限来抑制由于过度缩小和放大网格造成的失真;最后,为了达到更好效果,引入一个边缘网格舍弃过程,指派更宽空间到重要区域来减少畸变。利用图像重定向调查系统将PTG与重要度扩散列删除方法、重要度扩散线裁剪方法以及基于网格变形的方法进行比较,当图像中含有明显的主要目标时,PTG结果更优。实验结果表明,PTG的缩放结果具有更少扭曲,并在保留图像中的感兴趣区域和重要目标上明显优于对比算法。     

Efficient random saliency map detection

Most image retargeting algorithms rely heavily on valid saliency map detection to proceed. However, the inefficiency of high quality saliency map detection severely restricts the application of these image retargeting methods. In this paper, we propose a random algorithm for efficient context-aware saliency map detection. Our method is a multiple level saliency map detection algorithm that integrates multiple level coarse saliency maps into the resulting saliency map and selectively updates unreliable regio...     

一种随机的视觉显著性检测算法

图像处理与模式识别技术一样,依赖于高质量的视觉显著性图(saliency map)才能得到较好的处理结果.现有的视觉显著性检测技术通常只能检测得到粗糙的视觉显著性图;这些粗糙的视觉显著性图应用于图像处理中将严重影响图像处理的最终结果.本文提出了一种随机的基于内容的视觉显著性区域检测算法;该算法整合多层次粗糙的视觉显著性图到结果显著性图中,并逐步自适应地精化可信度不高的显著性值,最终得到一个考虑了多尺度特征的精细的视觉显著性结果.因为随机算法具有执行效率高,占用内存少等特点;本文的高效随机视觉显著性检测算法不需要建立额外的辅助数据结构来加速算法,只需占用少量内存就能快速检测出精细的高质量视觉显著性结果.并且高效随机的视觉显著性检测算法可以直接移植到GPU上并行执行;大量的实验结果表明本文的算法可以得到更加精细的显著性结果,这些精细的显著性结果应用于基于内容的图像缩放中得到了较好的处理结果.     

基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法*

为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(Seam Carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。     

结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接

目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。     

结合显著度图和自适应能量线的快速图像缩放*

针对Seam Carving图像缩放方法中能量函数的局限性和动态规划算法的复杂性,提出了一种基于图像内容的快速图像缩放方法。结合基于视觉注意力模型的显著度图,完善图像内容的能量描述;同时,提出一种基于图像内容的粗、细能量线自适应机制,与层次加速动态规划一起,加速缩放效率。仿真实验结果表明,该算法在有效保护图像内容的同时,降低了算法的计算复杂度,减少了图像缩放时间。