邻域窗口权重变分的图像修复

目的 传统的基于样本块的图像修复算法对于破损区域周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的情形,修复过程中易出现纹理延伸现象和错误样本块问题,该研究旨在改进传统的修复算法,提出基于邻域窗口权重变分的图像修复算法。方法 该算法利用领域窗口总变分和内在变分构造出权重变分,通过对Criminisi算法中的优先级测度进行加权,提高了对几何结构信息和纹理信息的辨识能力,使几何结构信息得到优先修复;同时,在像素块的匹配过程中,通过引入整体结构差异算子,并与传统的颜色匹配相结合,提高了匹配精度。结果 改进的算法很好地克服了原算法中的纹理延伸和误匹配问题,保持了修复结果的视觉连通性,其峰值信噪比相比原算法提高23 dB。结论 相比于Criminisi算法及其相应的改进算法,本文算法能够对既含有几何结构又含有丰富纹理信息的破损区域取得更好的修复效果,同时,也能高效修复一般的破损区域,从而具有更好的普适性。     

MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索

目的 空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和OpenMP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法 首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,OpenMP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果 当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+OpenMP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯OpenMP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。     

利用Kolmogorov-Smirnov统计的区域化图像分割

目的 为了在未知或无法建立图像模型的情况下,实现统计图像分割,提出一种结合Voronoi几何划分、K-S(Kolmogorov-Smirnov)统计以及M-H(Metropolis-Hastings)算法的图像分割方法.方法 首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域为待分割同质区域的一个组成部分,并利用K-S统计定义类属异质性势能函数,然后应用非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,最后采用M-H算法进行采样,从而实现图像分割.结果 采用本文算法,分别对模拟图像、合成图像、真实光学和SAR图像进行分割实验,针对模拟图像和合成图像,分割结果精度均达到98%以上,取得较好的分割结果.结论 提出基于区域的图像分割算法,由于该算法中图像分割模型的建立无需原先假设同质区域内像素光谱测度的概率分布,因此提出算法具有广泛的适用性.为未知或无法建立图像模型的统计图像分割提供了一种新思路.     

利用邻域质心投票从分类后影像提取道路中心线

目的 利用分类算法对高分辨率影像中的道路进行分割时,得到的二值图像往往混杂了许多非道路区域,且道路区域呈面状,无法直接应用于生产与研究。针对该问题,提出一种利用邻域质心投票提取道路中心线的算法。方法 首先检测像素在各方向上的连通距离以构建邻域多边形,随后进行质心投票来提取道路的中心线,与此同时估算道路宽度并判断出连通距离较长的方向数目,以排除非道路区域的干扰,最后经形态学处理得到细化的中心线。结果 选取测试图像及具有不同道路分布特征的高分辨率航空影像的分类结果进行实验,并将该算法与Zhang和Couloigner提出的算法进行了对比分析。结果显示,该算法的提取质量为80.6%和79.0%,且计算效率较高,处理实际影像的用时小于参考算法的20%,此外在稳定性及对不同路宽的适应性等多个方面均具有优势。结论 提出一种邻域质心投票算法,该算法能够同时实现传统方法中提纯与中心线提取两个步骤所对应的功能,从分类影像直接提取道路中心线。实验结果表明,该算法能够根据形状特征有效检测道路,且具备一定抗干扰能力,适用于对混杂了非道路区域的高分辨率影像的分类结果进行处理。     

GPU加速的交互式医学CT图像区域分割

目的 为了解决交互式医学CT图像区域分割问题,本文提出了基于证据推理规则的区域生长算法(ERRG)。方法 算法综合考虑了医学图像的灰度直方图,Gabor特征和灰度共生矩阵能量3个重要特征,采用Bhattacharyya系数度量相邻像素的相似程度,用效用函数将度量系数合并。针对算法计算效率较低问题,对算法进行并行化,采用GPU进行加速处理。结果 本文算法与基于Random-Walk图像分割算法针对医学CT胃部图像,进行对比实验,表明使用本文算法,真阳性目标像素数占目标区域所有正确像素数的比例(TPF)显著提高,背景像素错误地分割为目标像素的数目占背景正确像素数的比例(FPF)显著降低;通过GPU加速后,算法执行效率显著提高,加速比达到12。结论 本文算法减少了医学CT图像过分割现象,采用GPU加速后能够实现实时交互式医学CT图像分割。     

几何特性二元关系的直线匹配

目的 针对直线编组匹配方法数据处理量大、耗时长,且易受阈值选择变化影响,提出一种几何特性二元关系的直线匹配算法。方法 利用线段二元关系计算出参考线段对与待匹配线段对的局部相似度,并用阈值对局部相似度进行初步过滤,然后采用分步笛卡儿积运算、逐步过滤递推得到候选线段集,最后在计算出所有候选线段集的全局相似度的基础上,综合考虑局部相似度和全局相似度得到最终的匹配结果。结果 该算法具有良好的旋转、缩放和平移不变性,对直线的端点和长度变化不敏感,且阈值选择对匹配结果影响小,具有较好的鲁棒性,同时充分考虑直线方向问题,提高了匹配的准确率。结论 通过算法分析和实验结果分析,证明了该算法的合理性、高效性和可靠性。     

图像分割中的超像素方法研究综述

目的 超像素(superpixel)是近年来快速发展的一种图像预处理技术,它将图像快速分割为一定数量的具有语义意义的子区域,相比于传统处理方法中的基本单元——像素,超像素更有利于局部特征的提取与结构信息的表达,并且能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,在计算机视觉领域尤其是图像分割中得到了广泛的应用,为使国内外研究者对超像素理论及其在图像分割中的应用有一个比较全面的认识,对其进行系统综述.方法 以图像分割为应用背景,在广泛调研文献特别是超像素最新发展成果的基础上,结合对比实验,对每种方法的基本思想、方法特点进行总结,并对超像素分割目前存在的局限性进行说明,对未来可能发展方向进行展望.结果 不同的超像素分割算法在分割思想、性能特点上各不相同.当前的超像素方法普遍在超像素数量、紧密度与分割质量、算法实用性之间存在相互制约,同时对于某些特殊目标的分割也难以取得较好的结果.结论 超像素作为一种有效的图像预处理手段具有较高的研究价值,但针对目前超像素存在的一些局限性还需要进行深入的研究.     

双目区域视差快速计算及测距算法

目的 双目测距对水面无人艇自主避障以及视觉侦察具有重要意义,但视觉传感器成像易受光照环境及运动模糊等因素的影响,基于经典Census变换的立体匹配代价计算方法耗时长,且视差获取精度差,影响测距精度。为了提高测距精度并保证算法运行速度,提出一种用于双目测距的快速立体匹配算法。方法 基于传统Census变换,提出一种新的比特串生成方法,在匹配点正方形支持窗口的各边等距各选3个像素点,共选出8个像素点,这8个像素点两两比较生成一个字节的比特串。将左右视场中的匹配点与待匹配点的比特串进行异或,得到两点的汉明距离,在各汉明距离中找到距离最小的像素点作为匹配像素点,两像素点的横坐标差为视差。本文采用区域视差计算的方法,在左右视场确定同一目标区域后进行视差提取和滤波,利用平均视差计算目标的距离。结果 本文算法与基于传统Census变换的立体匹配视差获取方法相比,在运算速度方面优势明显,时间稳定在0.4 s左右,用时仅为传统Census变换算法的1/5。在Middlebury数据集中的图像对teddy和cones上进行的算法运行时间对比实验中,本文基于Census变换改进的算法比已有的基于Census变换的匹配算法在运行时间上快了近20 s。在实际双目测距实验中,采用本文算法在1019 m范围内测距误差在5%以内,根据无人艇的运动特点和避障要求,通过分析可知该算法的测距精度可以满足低速无人艇的避障需求。结论 本文给出的基于改进Census变换的匹配算法在立体匹配速度上有大幅提高,提取目标视差用于测距,实际测距结果表明,本文算法能够满足水面无人艇的视觉避障要求。     

区域化模糊均值高分辨率彩色遥感影像分割方法

基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.

     

融合目标增强与稀疏重构的显著性检测

目的 为了解决图像显著性检测中存在的边界模糊,检测准确度不够的问题,提出一种基于目标增强引导和稀疏重构的显著检测算法（OESR）。方法 基于超像素,首先从前景角度计算超像素的中心加权颜色空间分布图,作为前景显著图;由图像边界的超像素构建背景模板并对模板进行预处理,以优化后的背景模板作为稀疏表示的字典,计算稀疏重构误差,并利用误差传播方式进行重构误差的校正,得到背景差异图;最后,利用快速目标检测方法获取一定数量的建议窗口,由窗口的对象性得分计算目标增强系数,以此来引导两种显著图的融合,得到最终显著检测结果。结果 实验在公开数据集上与其他12种流行算法进行比较,所提算法对具有不同背景复杂度的图像能够较准确的检测出显著区域,对显著对象的提取也较为完整,并且在评价指标检测上与其他算法相比,在MSRA10k数据集上平均召回率提高4.1%,在VOC2007数据集上,平均召回率和F检验分别提高18.5%和3.1%。结论 本文提出一种新的显著检测方法,分别利用颜色分布与对比度方法构建显著图,并且在显著图融合时采用一种目标增强系数,提高了显著图的准确性。实验结果表明,本文算法能够检测出更符合视觉特性的显著区域,显著区域更加准确,适用于自然图像的显著性目标检测、目标分割或基于显著性分析的图像标注。     

支持多类型瑕疵度量的RETE改进算法

传统的RETE算法仅支持布尔的一阶逻辑推理,在一阶逻辑中,一个问题非真即假,然而现实中许多问题本身是不精确的、定义模糊的或者是有歧义的（统称为“瑕疵”）,例如某些规则本身的表示不确定,此外,目前许多数据来自于多种类型的传感器,因而这些数据本身具有“瑕疵”特征。然而传统的RETE算法不能自然有效地处理“瑕疵”,针对此问题,提出可处理瑕疵的RETE算法。通过在传统的RETE中引入“瑕疵度”对多种类型的“瑕疵”度量,对RETE网中约束节点的约束操作进行扩展,并在RETE网中引入操作符节点,从而实现对多种类型的“瑕疵”的有效支持。     

一种新的基于中心线的双线巷道自动生成算法

针对目前双线巷道自动生成算法存在的问题,提出了一种新的基于中心线的双线巷道自动生成算法。该算法实现原理:由巷道中心线分别向两侧偏移巷道宽度的1/2距离,生成不等宽的双线巷道,双线首尾相接再生成多边形区域;任取两条巷道,求一条巷道的多边形区域与另一条巷道的双线的交点,并判断相邻两交点之间的双线是否在多边形区域内,若在多边形区域内,且一条巷道在另一条巷道的上方或相互贯通,则裁剪掉这部分双线巷道;遍历所有巷道使两两之间都经过这种方法处理,最终生成相互贯通或交叉的双线巷道图。     

Dart Throwing on Surfaces

In this paper we present dart throwing algorithms to generate maximal Poisson disk point sets directly on 3D surfaces. We optimize dart throwing by efficiently excluding areas of the domain that are already covered by existing darts. In the case of triangle meshes, our algorithm shows dramatic speed improvement over comparable sampling methods. The simplicity of our basic algorithm naturally extends to the sampling of other surface types, including spheres, NURBS, subdivision surfaces, and implicits. We further extend the method to handle variable density points, and the placement of arbitrary ellipsoids without overlap. Finally, we demonstrate how to adapt our algorithm to work with geodesic instead of Euclidean distance. Applications for our method include fur modeling, the placement of mosaic tiles and polygon remeshing.     

Applications of the 4×4 determinant method and the POLYGON ENGINE

In the first half of the paper, various types of processing pertaining to a polygon, using the 4×4 determinant theories are explained along with a new containment test algorithm of a point in a polygon. In the latter half of the paper, a general-purpose geometric processor, the POLYGON ENGINE, is presented which can deal with various types of interference problems, such as Boolean operations in solid modelling, hidden line and surface eliminations, ray tracing and so on. It is, a successor of the TRIANGLE PROCESSOR and is also based upon the 4×4 determinant theories [4–6]. While the TRIANGLE PROCESSOR processes a triangulated polygon on a triangle-by-triangle basis, the POLYGON ENGINE can treat a polygon without triangulation. The latter is expected to be more functional, more efficient and easier to use.     

曲线插值的一种具有还圆性的细分方法

传统的线性四点插值细分方法不能表示圆等非多项式曲线,为了解决这种 问题,基于几何特性提出了一种带有一个参数的四点插值型曲线细分方法。细分过程中,过 相邻三插值点作圆,过相邻二插值点的圆弧有两个中点,将其加权平均得到新插值点,文中 给出了插值公式和算法描述。所给方法具有还圆性,可以实现保凸性。实例分析对比了本方 法与多种细分方法的差异,说明本方法是有效的,当参数取值较小时,曲线靠近控制多边形。     

面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测

目的 Kinect可实时获取运动数据且较传统的运动捕捉设备采集成本低廉,在运动数据捕捉方面得到了广泛应用。但Kinect获取的运动数据精度较低,现有运动数据处理算法难以适用。方法 针对运动数据处理的关键步骤足迹检测问题,提出面向Kinect运动数据的鲁棒足迹检测算法。首先使用自适应的双边滤波算法降低Kinect运动数据中的噪声;其次定义多种脚部运动特征并用于分类,优化分类效果;最后使用支持向量机(SVM)算法训练决策函数并用于足迹检测。结果 本文算法应用于多种类型运动数据后,可以有效地减少Kinect运动数据中的噪声,足迹检测的时间性能以及准确性良好,其中足迹检测的准确率比经典的基准线方法提高了10%左右,比K近邻方法提高了8%左右,检测一帧运动足迹的速度为K近邻方法的7倍左右。结论 对实验结果的分析证明算法具有良好的鲁棒性、时间性能以及准确率,可广泛应用于运动数据的处理之中。     

A flexible edge matching technique for object detection in dynamic environment

Considering the robustness, stability and reduced volume of data, researchers have focused on using edge information in various video processing applications including moving object detection, tracking and target recognition. Though the edge information is more robust compared to intensity, it also exhibits variations in different frames due to illumination change and noise. In addition to this, the amount of variation varies from edge to edge. Thus, without making use of this variability information, it is difficult to obtain an optimal performance during edge matching. However, traditional edge pixel-based methods do not keep structural information of edges and thus they are not suitable to extract and hold this variability information. To achieve this, we represent edges as segments that make use of the structural and relational information of edges to allow extraction of this variability information. During edge matching, existing algorithms do not handle the size, positional and rotational variations to deal with edges of arbitrary shapes. In this paper, we propose a knowledge-based flexible edge matching algorithm where knowledge is obtained from the statistics on the environmental dynamics, and flexibility is to deal with the arbitrary shape and the geometric variations of edges by making use of this knowledge. In this paper, we detailed the effectiveness of the proposed matching algorithm in moving object detection and also indicated its suitability in other applications like target detection and tracking.     

边缘检测与混合高斯模型相融合的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型不能很好地处理突变的情况,提出了一种新的运动目标检测算法。该算法在时间域上对混合高斯模型的更新机制进行了改进,并对模型加入了帧间处理,提取出初步的运动目标;在空间域上,通过Canny边缘检测算子获得初步的运动目标边缘轮廓,利用图像金字塔的多分辨特性排除背景噪声,经过一定运算再次得到运动目标。将两次得到的运动目标作"与运算",提取出最终的运动目标。实验结果表明,本算法可以较好地处理突变情况,提取的运动目标图像完整、轮廓清晰。     

Polygonal extrusion

A sweeping operation called polygonal extrusion is defined to improve the modeling power of CSG-based modeling. It is assumed that a 2D cross-sectional polygon (sweeping polygon) moves in space while its containing plane is kept orthogonal to the tangent direction of the trajectory curve, a planar polygonal chain having no self-intersections. The objective of the paper is to compute the boundary of the swept volume of the sweeping polygon as a set of polygons (or triangles). The most significant challenge to accomplishing this objective is the problem of trimming the swept volume. To solve the trimming problem, 2D-curve offsetting methods are employed. Two algorithms are presented for polygonal extrusion that are based on different offsetting methods, the Voronoi diagram and PWID offset. The proposed algorithms have been implemented and tested with various examples. Published online: 28 January 2003