基于纹理特征的背景噪声提取的应用研究

 无线电频谱监测中,背景噪声的检测滤波和提取是影响频谱监测的最关键因素之一.文中提出了一种基于纹理特征的背景噪声提取方法,该方法采用平滑滤波阈值限定法实现背景噪声纹理特征的提取,从而实现背景噪声的提取,达到信噪分离的目的.通过大量的试验和工程应用证明,该方法对背景噪声提取的有效性不受硬件设备、频段背景噪声分布和信号带宽等影响,能够很好地提取背景噪声,实现信噪分离.     

基于Gabor环滤波的纹理分割方法

针对纹理分割问题,提出了一种在频率域呈环形分布的Gabor滤波器组(Gabor环)的设计方法,在能量意义下给出了自适应选择滤波环带的步骤,并给出了经Gabor滤波后纹理特征的计算公式。根据给定Gabor滤波器环具有的多方向特性对不同纹理图像进行滤波,然后计算滤波后各点特征,并利用这些多方向特征进行纹理分割。实验表明该方法能取得较好的分割效果,并具有很强的通用性。     

基于代价参考粒子滤波的存在概率检测算法

为提高统计特性未知情况下对非线性微弱动目标的检测能力,本文提出一种基于代价参考粒子滤波的检测前跟踪算法.首先在代价参考粒子滤波的状态向量中增加模拟目标存在状态的离散变量,并在离散变量的转移过程中引入相关系数判决机制;其次,利用代价参考粒子滤波的输出估计存在概率;最后,基于存在概率构造检验统计量.当检验统计量大于给定门限时宣布目标出现.天波雷达目标检测的仿真表明,当系统的统计特性已知时,该方法的检测性能与基于传统粒子滤波的似然比检测、存在概率检测等相当;当统计特性未知时,该方法的检测性能比传统方法提高了2dB以上.本方法可用于复杂背景下的监测系统,如雷达、声呐等.     

一种基于Photoshop软件的富细节图像抠图新方法

Photoshop图像技术是多数大学计算机应用课程的一部分,在提高学生智能化数字图像处理水平中起着重要作用.Photoshop抠图技术是当代大学生最常用的技术之一,在学习与生活中有着重要地位.针对现有的数字图像处理中的抠图技术在特定环境中存在的缺陷问题,文章提出了在富细节图像中一种新的Photoshop抠图方法,希望给...     

基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法

代价参考粒子滤波算法通过动态优化自定义代价函数和风险函数来衡量状态滤波估计的质量,选取最优的状态估计.与粒子滤波算法相比其优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程可实现并行处理.将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.Monte Carlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于当前统计模型高斯粒子滤波算法.     

基于LBP纹理特征的随机游走图像分割

本文通过求解融入纹理特征信息的对称、半正定线性方程组,提出一种新的基于随机游走(Random Walker)的纹理图像分割算法。为了构造该方程组,首先通过局部二元模式(Local binary pattern,简称LBP)算子来描述纹理,将图像映射至不同纹理之间有显著区别的LBP图(LBP map)上,进而将其与梯度和几何信息结合并构造倒数型像素相似度,形成方程所需的权值矩阵,在随机游走模型下使已标号区域向未知区域传递,从而实现纹理图像分割。最后以纹理图像、噪声合成图像、MRI、CT图像为实验对象来验证算法的有效性。定性及定量实验结果表明,在多目标分割任务下,本方法有更好的有效性和精确性。     

一种带有视觉关注先验的联合特征非监督式抠图

针对谱抠图中组件划分整体性不强和前背景组件区分缺乏引导信息的问题,提出了一种带有视觉关注先验的联合特征非监督式抠图方法。首先结合有序径向差分纹理算子,提取图像颜色纹理联合特征,降维并聚类得到初始组件;而后充分利用人类视觉“关注图像中心而忽略边界”这一先验,设计各组件中心先验、边界先验和显著性指标,推导组件的前景和背景概率,并据此概率先验引导最优图层组合得到初步抠图结果;最后结合视觉先验信息和拉普拉斯矩阵的局部特性构造全局优化函数得到优化的抠图结果。实验结果表明,本文算法所提取的前景具有更强的整体性和细节保持能力。     

基于光学滤波的水面弱纹理提取方法研究

水下潜体运动产生的内波反映到水表会形成一定的红外弱纹理信号,这使得利用红外遥感手段探测成为可能。但是这种纹理信号的对比度很弱,而且往往和振幅很强的背景杂波混在一起,给信号的提取造成很大困难。比较了已有水面弱纹理探测方法的优缺点,提出光学滤波的方法增强水面弱纹理信号的信杂比,使这种信号的提取更容易。基于非相干光学滤波的原理和特定信杂比评估弱纹理信号提取性能的方法,对不同特定频率信号的光学滤波方法采用信杂比进行分析和评估,然后在此基础上,针对特定频率的信号优化了相应的非相干光学传递函数,通过仿真和实验验证了该方法的可行性,同时表明优化的双孔径非相干光系统对弱纹理模型和信号具有较好的提取能力,该优化的系统可以得到7%以上的信杂比增强,再结合后续的数字对比度增强技术可以进一步有效提高对弱纹理信号的提取能力。     

Photo shop图像处理中抠图方法的应用探讨

随着电子计算机技术的发展,图像处理技术逐渐应用由各个领域之中,而在图像处理技术中,如今应用最广泛的图像处理软件就是Photo shop图像处理软件。在采用Photo shop图像处理软件的过程中,需要掌握的关键点与难点就是Photo shop中的抠图方法。本文主要对Photo shop中的几种常用抠图方法进行介绍,并探讨了这几种抠图方法的使用方法与特点。     

基于纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索是数字图书馆和多媒体数据库的重要研究内容。文中主要针对图像处理,特别是运用图像的纹理特性来查找或检索图像数据库。运用Ｇａｂｏｒ 变换进行纹理分析是比较成功的方法。小波变换尽管在这方面也取得了较好的效果,但在许多情况下,不如用Ｇａｂｏｒ滤波器效果好。文中就是在Ｇａｂｏｒ 滤波器的基础上生成Ｇａｂｏｒ 小波,对图像进行多分辨率分析,提取纹理特征,提供了一种基于图像纹理的图像检索方法,并对此给出了一些实验结果。     

一种综合纹理和像素中心的图像检索方法

随着多媒体技术和因特网的发展，基于内容的图像检索已经成为多媒体处理中的关键技术。本文在单一纹理特征检索的基础上提出了利用综合纹理和像素中心两个特征共同进行检索的方法。对真实图像库的检索实验表明．综合特征检索比单一特征检索更符合检索要求，因此能取得更好的检索效果。     

一组基于广义局部沃尔什变换的纹理特征

该文提出一组基于广义局部沃尔什变换(GLWT)的纹理特征。首先给出局部沃尔什变换(LWT)的定义,并在空域中对其加以推广,用以提取图像的局部纹理信息;然后在一个宏窗口中估计12个GLWT系数的二阶矩作为图像的纹理特征。对这组纹理特征的鉴别性能进行了分析,并与Haralick(1973),Wang Li(1990),以及Yu Hui提出的纹理特征进行了比较。实验结果表明,该文提出的纹理特征具有更好的鉴别性能和分类能力。     

形态过滤信号的不动点特性和局部单调特性

本文分析了形态滤波器输出信号的局部特性。给出了在某一点输出信号值等于输入信号值的条件。指出形态滤波器的输出信号在一定的范围内呈现局部单调性，并且这种单调性是可预测的。     

Iterative transductive learning for automatic image segmentation and matting with RGB-D data

In this paper, we propose a fully automatic image segmentation and matting approach with RGB-Depth (RGB-D) data based on iterative transductive learning. The algorithm consists of two key elements: robust hard segmentation for trimap generation, and iterative transductive learning based image matting. The hard segmentation step is formulated as a Maximum A Posterior (MAP) estimation problem, where we iteratively perform depth refinement and bi-layer classification to achieve optimal results. For image matting, we propose a transductive learning algorithm that iteratively adjusts the weights between the objective function and the constraints, overcoming common issues such as over-smoothness in existing methods. In addition, we present a new way to form the Laplacian matrix in transductive learning by ranking similarities of neighboring pixels, which is essential to efficient and accurate matting. Extensive experimental results are reported to demonstrate the state-of-the-art performance of our method both subjectively and quantitatively.     

波原子纹理图像阈值算法

该文提出了一个新的依赖于Besov光滑参数和尺度的波原子软阈值纹理图像去噪模型。该模型充分考虑了新的多尺度几何分析工具波原子的优良特性,比如波原子正交基和框架的灵活选取,对振荡纹理图像的稀疏表示,波长和支撑尺寸满足抛物尺度关系等。数值实验表明,新模型比硬阈值和软阈值具有更好的去噪性能,而且随着Besov光滑参数的增加信噪比有明显提高。     

Unsupervised segmentation of randomly switching data hidden with non-Gaussian correlated noise

Hidden Markov chains (HMC) are a very powerful tool in hidden data restoration and are currently used to solve a wide range of problems. However, when these data are not stationary, estimating the parameters, which are required for unsupervised processing, poses a problem. Moreover, taking into account correlated non-Gaussian noise is difficult without model approximations. The aim of this paper is to propose a simultaneous solution to both of these problems using triplet Markov chains (TMC) and copulas. The interest of the proposed models and related processing is validated by different experiments some of which are related to semi-supervised and unsupervised image segmentation.