一种基于亮度特征的图形图像分类方法

色彩管理中的自适应色域匹配技术,要求对不同渲染目的的图像自动分类。文中通过对图像的亮度直方图进行统计,提取了亮度级数和亮度直方图包络光滑度两个特征量,实现了一种基于该特征的图形图像分类方法,对自然照片和计算机生成图形这两种不同种类的图像进行了区分。     

PhotoShop直方图快速实现照片处理的探讨

直方图是照片处理的重要工具.近年来,图像处理技术得到了很大的发展,直方图在其中发挥了很重要的作用,很多相机里也安装了直方图的处理功能.尤其是数码相机,在采用相机进行拍摄取景时就能将其直方图调出查看照片的曝光情况.为研究在拍照过程中直方图对于曝光控制的应用效果,对直方图的概念进行了阐述,简析直方图形状的观察方法,并探究在PhotoShop进行照片处理时,采用直方图的应用技巧.     

利用图像的灰度特征实现半透明产品的识别

为了在生产线上识别半透明物体,本文利用机器视觉检测的方法,对半透明物体的图象进行分析,通过平滑该直方图并判别其峰值,即可实现半透明物体的识别。     

利用图像的灰度特征实现半透明产品的识别

为了在生产线上识别半透明物体,本文利用机器视觉检测的方法,对半透明物体的图象进行分析,通过平滑该直方图并判别其峰值,即可实现半透明物体的识别.     

基于几何模型与照片序列的不规则物体纹理获取

虚拟世界的建造过程中 ,获取不规则物体的纹理非常重要 .针对数字文物保存与展示的要求 ,提出了一种基于物体单色几何模型及在其周围环绕拍摄的照片序列来获取不规则物体圆柱纹理的算法 .该算法分为投影变换、变形和拼接等步骤 ,通过将物体照片序列上的色彩映射到圆柱贴图面上来获得该物体的纹理 .该算法具有对原始照片质量要求低和允许运行时进行编辑等优点     

集成的卷积神经网络在智能冰箱果蔬识别中的应用

冰箱内物体繁多 且摆放随意,给基于图像分析的冰箱物体识别带来了很多挑战。本文提出一种用集成的卷积神经网络方法来解决冰箱食物种类识别问题。其基本思想是首先分别训练两个卷积神经网络,一个用于果蔬种类识别,一个用于果蔬的颜色识别,然后用一个多层感知器将两个独 立的网络集成进行分类训练。集成训练之后的模型能将两个网络的信息进行补偿和强化。本文 方法能有效提升颜色在物体识别中的主导作用,改善了由于遮挡、视角变化导致识别准确性不高的问题。最后通过对从冰箱获取大量真实的图片数据进行实验,验证了本文方法在解决智能冰箱物体识别问题的有效性。     

基于双层背景的遗弃物检测方法

提出一种基于双层背景的遗弃物检测方法。分别采用滑动平均算法和改进的高斯混合模型,对参考背景和动态背景进行建模,通过2个背景得到前景间的差异,以此提取静止前景,对检测到的静止物体进行直方图匹配以消除鬼影,在前景检测的基础上引入均值漂移算法和粒子滤波算法,处理物体间遮挡问题。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于车联网图像的多焦点融合去噪技术的研究

针对车联网远程短时间内连续拍摄照片存在焦点不固定、噪声干扰的问题,本研究采用图像融合技术和中值滤波方法,对图像进行处理。并通过图像锐化、直方图均衡化处理、图像边缘检测等方法来测试分析图像质量。经过测试分析,融合和滤波之后的图像清晰。     

基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法

融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在...     

基于分块颜色直方图和粒子滤波的物体跟踪

在使用粒子滤波的跟踪方法中,颜色直方图经常被用来作为目标特征。但是普通的颜色直方图易受与跟踪物颜色相似的背景和其他物体的干扰,并且在跟踪目标被部分遮挡后性能也将下降。为解决这些问题,受hog特征启发,提出一种分块重叠的颜色直方图,并且根据分块直方图特点,重新设计了粒子滤波系统的权重计算方法和模型更新方法。实验证明该系统优于传统的颜色直方图特征。     

An efficient class of direct search surrogate methods for solving expensive optimization problems with CPU-time-related functions

In this paper, we characterize a new class of computationally expensive optimization problems and introduce an approach for solving them. In this class of problems, objective function values may be directly related to the computational time required to obtain them, so that, as the optimal solution is approached, the computational time required to evaluate the objective is significantly less than at points farther away from the solution. This is motivated by an application in which each objective function evaluation requires both a numerical fluid dynamics simulation and an image registration process, and the goal is to find the parameter values of a predetermined reference image by comparing the flow dynamics from the numerical simulation and the reference image through the image comparison process. In designing an approach to numerically solve the more general class of problems in an efficient way, we make use of surrogates based on CPU times of previously evaluated points, rather than their function values, all within the search step framework of mesh adaptive direct search algorithms. Because of the expected positive correlation between function values and their CPU times, a time cutoff parameter is added to the objective function evaluation to allow its termination during the comparison process if the computational time exceeds a specified threshold. The approach was tested using the NOMADm and DACE MATLAB? software packages, and results are presented.     

遗传算法在医学图像自适应融合中的应用

为了解决现有融合方法间的优点不易综合,以及融合规则不易根据图像后续处理的要求自适应地调整的问题,提出一种基于遗传算法的医学图像融合方法。分别利用形态学金字塔和平移不变性小波变换方法产生初始图像,构造由图像评价组成的目标函数,再利用遗传算法来优化目标函数从而获取最终的结果图像。通过实验,从主观视觉和标准方差、平均梯度、熵、空间频率、均方交叉熵等定量指标两方面,证明了该方法的有效性。     

图像碎纸片半自动可视化拼接方法

图像碎纸片的拼接与复原在司法物证复原和军事情报获取等领域有着重要的应用。根据图像碎片的特点建立了集成相似度的计算模型,设计了一种“双排扣”拼接方法来提高一次拼接的准确性;根据贪心准则设计了一种向四周扩展和绕回的图像碎纸片有效拼接算法,并根据图像碎纸片拼接特点制定了人工干预准则,实现了可视化的人机交互拼接系统。最后,通过实验验证了该方法在解决图像碎纸片拼接问题上的有效性。     

A Unified Gradient-Based Approach for Combining ASM into AAM

Active Appearance Model (AAM) framework is a very useful method that can fit the shape and appearance model to the input image for various image analysis and synthesis problems. However, since the goal of the AAM fitting algorithm is to minimize the residual error between the model appearance and the input image, it often fails to accurately converge to the landmark points of the input image. To alleviate this weakness, we have combined Active Shape Models (ASM) into AAMs, in which ASMs try to find correct landmark points using the local profile model. Since the original objective function of the ASM search is not appropriate for combining these methods, we derive a gradient based iterative method by modifying the objective function of the ASM search. Then, we propose a new fitting method that combines the objective functions of both ASM and AAM into a single objective function in a gradient based optimization framework. Experimental results show that the proposed fitting method reduces the average fitting error when compared with existing fitting methods such as ASM, AAM, and Texture Constrained-ASM (TC-ASM) and improves the performance of facial expression recognition significantly.     

视频监控系统技术难题与解决方法分析

文章详细分析了目前司法鉴定工作中存在的监控视频清晰化处理、数据恢复和真伪鉴定三方面技术难题,并提出在“积极警务”下建设视频监控系统,从源头杜绝司法鉴定难题的产生,使视频监控系统能够真正起到作用,为案件侦破和诉讼提供证据.     

双波段彩色融合图像色彩和谐性客观评价

针对现有的图像质量评价方法较少利用人眼视网膜和视觉皮层的颜色编码机制,并且未能充分考虑图像色彩信息对图像质量的影响,提出了一种基于多视觉特征的可见光(微光)与红外彩色融合图像色彩和谐性客观评价模型.该模型在图像质量评估中融入了更多的颜色信息,综合考虑多种人眼视觉特征包括视觉对立色彩特征、色彩信息波动特征和高级视觉内容特征,经过特征融合和支持向量回归训练,实现彩色融合图像的色彩和谐性客观评价.采用3种典型场景融合图像数据库进行实验比较与分析.实验结果表明,与现有的8种图像质量客观评价方法相比,所提出的方法与人眼主观感受更加一致,具有较高的预测准确度.     

利用子空间稀疏特征的超分辨率图像重建算法

在传统超分辨率图像重建算法中,图像的梯度、纹理结构等特征通常是由人工设计的规则提取的,对于结构复杂、内容丰富的图像,这样提取到的特征不能精确地表达图像的全部信息,对图像的边缘和局部细节信息会造成缺失.而且在图像训练过程中,还会出现低分辨率(LR)和高分辨率(HR)图像特征图数量不一致、特征匹配度较低的问题.因此,如何提...     

裁判文书类案推送中的案情相似度计算模型研究

裁判文书的类案推送策略有助于解决司法过程中的裁判尺度不统一、类案不同判、量刑不规范等问题。针对裁判文书类案推送任务,基于裁判文书在篇章结构和语言表述方面的特征,从裁判文书案情内容的抽取、案情内容中不同词性类别词项的权重分析、案情内容中未登录词的识别、案情内容中数量表述的相似度计算等角度展开研究,并设计相应的案情相似度计算模型。通过在真实裁判文书数据集合上的实验,表明了该模型的有效性。     

融合摄像机位姿信息的模板匹配跟踪算法

针对图像制导目标跟踪系统在跟踪过程中,由于图像旋转、成像视角和目标尺度的变化带来的跟踪漂移问题,提出一种利用摄像机的位姿信息的匹配模板校正和更新方法。根据摄像机与目标的相对位姿信息,建立目标透视成像模型以及不同摄像机位姿情况下的模板校正方程;将校正方程分解为实时图像旋转和模板仿射变换两部分减小模板变换的误差;通过设计与相关系数和距离信息相关的模板更新策略达到适应跟踪系统逐渐接近目标过程中目标的变化。采用基于视景仿真软件Vega Prime产生的模拟飞行视频对算法进行了验证。实验表明所提算法能够适应图像制导跟踪系统在跟踪过程中目标尺度、成像视角以及图像旋转的变化,减小跟踪漂移。     

A Novel Evolutionary Approach to Image Enhancement Filter Design: Method and Applications

Image enhancement is an important issue in digital image processing. Various approaches have been developed to solve image enhancement problems, but most of them require deep expert knowledge to design appropriate image filters. To automatically design a filter, we propose a novel approach based on the genetic algorithm that optimizes a set of standard filters by determining their types and order. Moreover, the proposed method is able to manage various types of noise factors. We applied the proposed method to local and global image enhancement problems such as impulsive noise reduction, interpolation, and orientation enhancement. In terms of subjective and objective evaluations, the results show the superiority of the proposed method.