基于局部—全局方法的三角网格优化算法

在基于网格形变的图像缩放算法中,表示图像的网格质量对于这类算法的结果有着很大的影响。为了改善图像网格质量,提出一种基于局部—全局方法的平面三角网格优化算法。在局部阶段利用自定义的最相似规则,为网格中的每一个三角形单元求取与之最相似的正三角形,得到一组目标仿射变换函数;全局阶段采用尽可能刚性方法,利用最小二乘法求取一组满足最小变形能量函数的最优解,使得最终生成的网格由尽可能相似于正三角形的三角形构成。同时,在优化过程中加入约束控制,保护网格中的重要区域不发生改变。实验结果表明,优化后的网格质量得到了明显的改善,有助于图像缩放算法后续工作的进行。     

利用梯度与人体区域信息的图像分条及缩放

为了保持图像中的人物和显著目标,避免局部区域过度压缩,提出一种基于能量图和条分割的图像缩放算法.首先计算图像中所有像素点的梯度值,结合人体检测并赋予人体区域较大权重来构建图像能量图,经优化迭代将相近能量的相邻像素列划分到同一图像条中实现图像分条;然后根据图像条的平均累积能量,采用缩放量与其能量成反比的关系计算图像条的缩放量;最后通过设置缩减比阈值判别图像条尺寸缩减程度;当缩减比超过阈值时,裁剪相应图像条,以防止产生局部扭曲变形并保持图像主要内容.实验结果表明,该算法能够保护图像的局部结构和全局视觉效果,获得高质量的缩放结果.     

基于自适应网格变形的图像编辑算法

提出一套基于自适应网格变形的图像编辑算法框架,包括图像中特征物的平移、旋转和变形,以及保持特征物的任意几何边界图像适应.该算法将图像表示为基于图像特征的自适应三角网格,由此将图像编辑问题转换为带约束的网格变形问题.网格变形由一个二次型能量函数所控制,特征物的平移、旋转和变形可以表述为该能量优化问题的约束;代表特征物的三角网格在网格变形过程中只允许发生刚性变换.该能量优化问题的全局最优解可以通过求解1个或多个稀疏方程组得到.实验结果表明,该算法效果理想、鲁棒性好、运行效率高,可以有效地应用于图像处理软件中.     

基于自适应网格变形的图像编辑算法?

提出一套基于自适应网格变形的图像编辑算法框架,包括图像中特征物的平移、旋转和变形,以及保持特征物的任意几何边界图像适应。该算法将图像表示为基于图像特征的自适应三角网格,由此将图像编辑问题转换为带约束的网格变形问题。网格变形由一个二次型能量函数所控制,特征物的平移、旋转和变形可以表述为该能量优化问题的约束;代表特征物的三角网格在网格变形过程中只允许发生刚性变换。该能量优化问题的全局最优解可以通过求解1个或多个稀疏方程组得到。实验结果表明,该算法效果理想、鲁棒性好、运行效率高,可以有效地应用于图像处理软件中。     

利用控制线段的实时图像变形方法

为了使用户能够通过在图像上选择一些控制句柄来操控图像的变形行为,提出一种使用线段作为控制句柄的实时图像变形方法.该方法按照控制线段的长度对网格的边长进行适当缩放,以产生相似变换的图像变形结果;图像变形过程中,在保持用户给定约束的情况下,尽可能保持图像网格边界顶点的拉普拉斯坐标和图像网格内部顶点的中间值坐标.最后通过实验验证了文中方法的有效性和实时性.     

基于弹簧变形模型的图像缩放方法

目的 随着显示设备分辨率和纵横比的多样化,内容感知图像缩放技术逐渐成为图像处理领域新的研究热点之一,为了既能实现图像有效缩放,又能较好保持图像主体区域的几何结构完整,提出一种基于弹簧近似的内容感知图像缩放方法。方法 首先,为控制图像缩放,对输入图像进行显著性检测和特征直线检测;其次,在图像上构建一个平面三角网格,视三角网格的每一条边为一根弹簧,则整个三角网格构成一个弹簧系统,可利用该弹簧系统的变形实现图像缩放,其中,根据每根弹簧所在图像区域的显著度设置弹簧的弹性系数,该系数可在缩放时有效保持图像的主体区域,避免主体内容缩放不均匀或变形;然后,以图像直线特征保持为约束,构造用于约束弹簧系统变形的目标函数;最后,利用纹理贴图技术把弹簧系统每个三角形对应的图像贴回弹簧系统,得到缩放后的目标图像。结果 为证明本文方法的有效性,对大量图像进行多比例缩放测试,并与现有方法进行比较。在同比例缩放下,本文方法可以更好地保持图像中的主体区域,以及特征直线,使放缩后的图像整体具有更好的视觉效果。本文方法的计算时间小于0.19 s,时间成本与现有方法大致相同。结论 基于弹簧系统的内容感知图像缩放方法,通过弹簧系统变形带动网格变形进而实现图像缩放,与现有的内容感知图像缩放方法相比,本文方法所处理的图像视觉效果更好,实验结果表明,本文方法能够更有效、快速地处理各种图像的内容感知缩放。     

融合全局和局部描述的图像检索方法

针对基于内容的图像检索中全局描述缺乏空间位置信息及局部描述面临图像分割的问题,提出了一种基于全局颜色特征和局部Gabor小波纹理特征的图像检索方法.在整幅图上提取MPEG-7主颜色描述算子作为全局描述.将图像划分为5个有重叠的子区域,提取Gabor纹理特征与颜色矩构成局部描述,提出了改进的豪斯多夫距离并将其应用在局部描述的整体匹配中,克服了因图像的平移、旋转而造成检索率低的问题.融合全局相似度和局部相似度获得最终相似度.基于Corel数据库的实验结果表明了该方法的有效性.     

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。     

图像显著性分割的非凸Trace Lasso方法研究

根据无监督的自下向上的思想,提出一种新的图像显著性分割方法.提取图像的颜色特征、局部能量特征和局部对比特征,并根据这些特征建立一个基于多特征的非凸Trace Lasso模型,通过求解此模型得到图像的显著性区域.不同于一般的稀疏表示方法,该方法使用矩阵奇异值的非凸函数作为约束,对图像进行超像素分割,以每个超像素块为单位进行目标函数的建立.既考虑了超像素块的局部特征,又利用了全局特征,有效联合了图像的多个特征.实验结果表明,该方法能够准确地分割出图像的显著性区域.     

基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接

针对常用航拍图像拼接算法在处理存在视差的复杂图像时会出现鬼影、失真、不自然的问题,在APAP(as-projective-as-possible)算法的基础上,添加全局相似性和直线结构保护约束,提出一种基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接方法.首先,在图像重叠区域检测点、直线特征,并估计单应性扭曲;然后,使用网格将图像划分成多个局部图像块,建立网格优化模型,根据网格顶点坐标集定义一个包含图像扭曲不同特征的总能量函数,在APAP算法提供的局部单应性保证重叠区域对齐的前提下,对非重叠区域借鉴NISwGSP算法的全局相似性约束思想,并辅以直线结构约束提高拼接自然度;最后,在稀疏线性系统中求解能量误差最小化问题,得到最优网格顶点集,指导网格变形并完成航拍图像拼接.实验结果表明,所提出的变形方法能够减少重叠区域鬼影和非重叠区域失真问题,相比AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP等经典算法拼接效果更自然,更能适应大视角的航拍图像拼接任务.