基于多视角图像的建筑环境信息建模方法

结合实践案例,探索了融合多视角图像数据的建筑环境信息建模方法,旨在提高建筑环境信息建模效率,改善屋檐底部等建筑局部信息建模精度;探索了多视角图像数据融合技术路线,并结合实践案例,展开了低空摄影测量与地面摄影,采集了实践案例的建筑与环境图像数据;构建连接点,融合多视角图像数据,将地面图像与空中图像融合,对一些空中很难拍摄...     

一种生物彩色图像自动分割新方案

结合新一代神经网络———脉冲耦合神经网络和色彩空间分解技术,提出了一种对植物染色切片图像切实有效的自动分割新方案.该方案首次引入最大熵决策机制,同时充分利用了彩色图像的色彩信息,极大地提高图像分割的准确性,简化了传统算法的复杂度,缩短了运行时间,易于在实时系统上实现.实验结果表明该方案与传统的方案相比,分割结果比较准确.同时既保证了整体轮廓,又保留了重要细节.     

虚拟现实中虚拟场景的建模技术

虚拟场景建模是虚拟现实技术中的关键技术之一 ,举例介绍分析了三种建模技术及其局限性 :基于图形渲染的建模技术充分利用计算机图形学技术进行虚拟环境的建模和渲染 ,交互性强 ,但计算量大 ,对硬件要求高 ;基于图像的建模技术计算简单 ,真实感强 ,但交互性差 ;基于图形与图像的混合建模技术结合以上两种建模技术的优点 ,既有真实感 ,又有交互性 ,但许多技术问题还待解决 .随着相关技术的发展 ,基于图形与图像的混合建模技术在构造复杂场景中必将得到广泛的应用 .     

基于注意力机制和编码-解码架构的施工场景图像描述方法

为了实现在光线不佳、夜间施工、远距离密集小目标等复杂施工场景下的图像描述,提出基于注意力机制和编码-解码架构的施工场景图像描述方法. 采用卷积神经网络构建编码器,提取施工图像中丰富的视觉特征;利用长短时记忆网络搭建解码器,捕捉句子内部单词之间的语义特征,学习图像特征与单词语义特征之间的映射关系;引入注意力机制,关注显著性强的特征,抑制非显著性特征,减少噪声信息的干扰. 为了验证所提方法的有效性,构建一个包含10种常见施工场景的图像描述数据集. 实验结果表明,所提方法取得了较高的精度,在光线不佳、夜间施工、远距离密集小目标等复杂施工场景下具有良好的图像描述性能,且具有较强的泛化性和适应性.     

基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割

针对传统自适应阈值法在水下图像分割过程中存在目标与背景粘连等问题,提出一种基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割方法。区别于传统阈值分割方法中灰度化权值固定且研究如何确定合适阈值的思路,研究灰度化权值调整方法。本文方法利用统计得到的图像灰度信息来确定不同通道内目标与背景间灰度级差异性的大小,提高差异性较大通道的比例,以增强灰度化后图像中目标与背景的对比度,同时减小差异性较小通道的比例,以降低其对灰度化结果的干扰,对灰度化后的图像进行阈值分割得到最终分割结果。针对水下作业的时序列图像,设计了两步序列图像处理方式来降低耗时。通过4组水下对比实验以及耗时实验对方法的有效性进行了验证。     

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法,采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效和准确的特点,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

一种基于色彩统计的图像分割算法研究

介绍了一种基于色彩统计的图像分割方法,该方法主要包括两步:色彩量化和区域分割.在第一步中,选择一种基于统计聚类的算法来实现色彩量化.将所有的图像像素以少数对应的色彩标记来代替,进而形成图像级别图.此方法的重点在第二步,对得到的图像级别图做出色彩标记分布和色彩直方图的统计,并据此来寻找种子区域,同时分析图像中的色彩特征,实现种子区域的快速增长和合并.实验结果表明,此分割算法在分割效果和计算时间上均有较好性能,可以将其应用于目前系统稳定性要求和用户需求都较高的图像检索领域.     

一种基于RGB色彩的运动对象分割方法

随着新的视频压缩标准MPEG-4的出现，在视频序列中克服外界影响，分割出语义上有意义的单独运动对象成为计算机视觉研究的重要课题．提出了一种基于颜色特征进行运动对象阴影检测。利用互帧差的高阶统计特性和数学形态学算子进行运动对象分割的方法．实验结果表明该方法能有效的克服阴影的影响，从而实现运动对象的分割．     

一种基于模板匹配的船铭牌字符分割方法

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤,提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作,采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像,然后在分析船铭牌字符特点的基础上,采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割,提高了字符分割的速度和精度.实验结果表明,该方法能够对船铭牌字符进行准确分割,具有良好的鲁棒性和实用性.     

基于K-means聚类的纺织品印花图像区域分割

对纺织品彩色印花图像进行颜色区域分割．将彩色纺织品印花图像转换到CIE L＊a＊b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a＊和b＊通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对彩色纺织品印花图像进行分割处理．实验结果表明,在CIE L＊a＊b空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域．     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

基于小波变换的虚拟现实场景中的图像处理

提出一种基于小波分析理论的虚拟现实场景中的图像处理方法 ,旨在对用于景物表面的纹理贴图或背景图像进行小波分解 ,在量化编码中以视点与图像的距离作为度量 ,选取一系列不同的阈值对图像进行压缩处理 ,从而得到一系列不同质量的图像 ,然后在虚拟现实场景中根据视点与景物的距离调用不同级的图像文件 .此方法对于降低系统负荷 ,提高图像的实时显示速度有一定的价值     

基于一致性直方图的超声乳腺图片分割方法

为了在乳腺超声图像中准确的分割出病灶,提出了新的一致性定义,把纹理信息应用到计算一致性中.基于最大熵准则求一致性阈值,把超声图片分为两个子集,一致性区域和非一致性区域;对一致性区域采取求直方图谷值的方法分割,而用邻域信息处理非一致性区域,从而完成对图像的分割.实验结果表明:该分割过程既考虑了图像的局部信息,又考虑了全局信息,弥补了传统的直方图分割算法无法包含局部信息的缺陷.算法处理结果得到了超声医学专家的认可;通过采用差异实验方法评估,取得了理想的效果.     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

基于场景模型的联合信源信道编码的视频网络传输

提出了一种基于场景统计模型的联合信源信道编码和网络拥塞控制的无线视频网络传输系统．采用MPEG-4分级编码将所有的层划分成几类,由码流对网络拥塞和重建视频质量的影响将其分成几个传输优先级队列,并对其进行不等差错保护．在传输过程中,依据网络状态反馈信息进行自适应的联合信源信道码率分配优化．实验数据表明,该方案对不同特性码流提供较好的保护,针对不同无线网络条件具有较好的适应性,能够明显地提高重建视频质量．     

基于视频图像的虚拟环境建模技术

针对基于平面投影变换的图像拼接方法存在的优化参数较多、易导致陷入局部极小和全景图像的生成速度缓慢的问题,提出一种优化参数较少的旋转运动模型,采用层次运动模型和傅里叶方法对帧间隔较大的图像进行对齐,使图像对齐工作量大大减少．该算法计算简单、快速,适用于手持相机拍摄的图像．     

基于神经元振荡子网络的视觉场景分割

为了在图像分割中使视觉场景分割成具有一致性的模块,本文根据神经和脑科学的神经元振荡相关理论,建立了神经元振荡子网络。利用相同物体对应刺激的神经元趋于同步,而不同物体所对应的神经元趋于异步的神经机制,实现视觉场景的分割。通过计算机模拟实验表明,通过合理调整参数,该方法可得到较优的场景分割效果。     

一种快速有效的遥感图像场景分类特征

针对在遥感大数据中如何进行快速有效的场景分类,提出一种图像特征的构建方法.基于非监督学习进行快速二值编码,首先对图像局部训练样本利用非监督学习获取相应滤波器组,然后再使用二值化哈希编码方法对场景单元特征图进行量化,最后统计得到场景全局特征.实验结果表明,该特征描述结合了滤波器组和二进制特征描述子的优点,在保证较高分类精度的前提下,能够大幅度提升计算效率,具有较好的鲁棒性.