基于感兴趣区域的图像非真实感绘制算法

针对图像非真实感绘制(NPR)算法和感兴趣区域(ROI)提取算法的不足,提出一种基于ROI的图像NPR算法。该算法利用Mean-Shift算法实现图像的NPR效果,结合图像的ROI解决传统算法时间效率不高的问题,应用色彩传递的方法对图像自动进行色彩添加和变更,以改善视觉效果。实验结果表明,该算法具有良好的艺术效果,能有效提高算法效率。     

一种基于SVD的图像水彩风格绘制算法

针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过mean-shift算法实现图像的水彩风格效果。采用色彩传递算法,改善图像水彩风格的色彩视觉效果。实验结果表明,该算法实现的水彩风格艺术效果良好,可提高时间效率,同时色彩传递技术也使得水彩风格的艺术效果更加灵活多变。     

一种基于情感语义的色彩传递源图选择算法

针对色彩传递算法,在图像、视频着色过程中,用户人工选择源图像盲目性高、工作量大、自动化程度差的问题,提出一种基于情感语义的色彩传递源图像自动选择算法。利用图像的情感语义,通过提取用户所选情感的颜色特征与图库图像的颜色特征进行相似性比对,自动为用户检索出相应的源图像,为用户选择所需的源图像提供依据。实验结果表明,算法效果良好,提高色彩传递应用过程的自动化水平,减少人工干预的程度。     

基于色彩传递与扩展的图像着色算法

色彩的不均匀一直是色彩传递算法中没有解决的问题。一些传统的算法只是单独依靠像素点的匹配来进行色彩传递,难以保证处理后图像色彩在空间上的连续性,即某些像素点的色彩和它周围的色彩反差较大。针对此问题,提出了一种基于色彩传递与扩展的图像着色算法,先利用传统的色彩传递方法,在lαβ空间对灰度目标图像进行局部上色,然后再利用色彩扩展的算法,对其他未经过上色的区域进行色彩扩展,完成整幅灰度目标图像的自动彩色化过程。实验得到了色彩细腻均匀的结果图像,验证了算法的实用性。     

基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

如何准确地从CT图像中提取出感兴趣的组织,是医学图像分割中的难点。提出了一种基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法：先根据用户指定的感兴趣区域的灰度范围预分割图像,然后用户从结果图像中选择目标和背景种子点,计算出各像素点与两类种子点的模糊连接度,最后根据连接度大小将像素点划分到目标或背景区域。分割过程中,用户可以通过增设或删除目标或背景种子点,修正分割的结果。实验表明,该算法能准确有效地分割出感兴趣区域。     

基于多特征融合半自动岩心图像颗粒提取

基于最大相似度的区域合并算法是一种半自动的图像处理方式,可根据用户提供的交互信息,利用图像特征作为区域相似度进行准确的目标提取。但传统的MSRM算法计算量大,使用单一的图像特征使得分割不够精确。针对这些问题,文章对MSRM算法进行改进,提出一种基于多特征的区域最大相似度图像分割算法,并采用矩阵变换算法来降低计算量。该方法使用超像素图像作为分割基础,首先计算图像相邻区域纹理和颜色特征相似度,并使用矩阵变换算法降低颜色特征矢量维度,然后计算两种特征的权重,最后根据综合后的相似度对图像进行区域合并,得到最终的颗粒提取结果。实验结果表明,该方法可以有效提取颗粒的轮廓,提取的轮廓边缘细节较传统MSRM算法更优,算法执行效率也得到了提高。     

一种基于感兴趣区域的图像检索算法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索算法，该算法以图像中用户感兴趣的目标为研究对象，使用一种改进了的区域分割算法对图像进行目标区域分割，采用伪Zemike矩提取分割出来的区域形状特征结合其它区域特征构成检索特征向量。本文还讨论了在检索系统中用户感兴趣的区域与分割后图像目标区域的映射关系。在实验系统中证明有较高的区域准确率。     

基于角点运动约束的感兴趣区域提取算法

传统光流法提取感兴趣区域时运算量巨大,不能满足实时性的要求。针对这一问题提出一种基于角点运动约束的感兴趣区域提取算法。算法利用Harris算法对视频图像进行角点检测,通过对角点区域进行预处理,提取出前景角点区域,在此基础上利用光流法建立角点区域光流场,通过建立运动约束和阈值处理提取运动目标前景。算法仿真结果显示:算法可以准确提取感兴趣区域,抗干扰能力强,可以满足实时性的要求。     

基于分形与小波的图像ROI自动提取算法

针对分形应用于人造目标作为感兴趣区域的检测中,单一分形特征检测效果不好及计算量大的问题,提出了一种基于分形和小波相结合的图像感兴趣区域提取算法。首先对图像进行小波分解,然后综合利用低频子图像的分形截距特征和拟合误差特征,得到一个新的有效的分形特征参数,从而检测获得低频子图像的感兴趣区域,最后根据原始图像与子图像的坐标对应关系,得到原始图像的感兴趣区域。实验结果表明,该算法能够有效地检测图像感兴趣区域,并且检测速度快。     

一种基于感兴趣内容的图像检索方法

在基于内容图像检索研究中,针对如何提取用户感兴趣的内容以提高检索效果的问题,该文根据用户选择的相似图像自动获取“感兴趣”区域,使用Fisher判别进行区域中“感兴趣”特征分量阈值的动态选择,并以该“感兴趣”特征分量及“感兴趣”区域作为用户感兴趣的内容进行图像检索。试验结果表明了该方法的有效性。