一种改进的基于样例的目标物体移除方法

基于P-M方程可以进行梯度和等照度线两个方向的分解,将其引入Criminisi算法,提出一种改进的基于样例的目标物体移除方法。该方法在平坦区和边界区有不同的优先权计算模式,可以获得更加可靠的优先权值,使修复后的图像不仅具有等照度线的连通性而且边缘得到强化。     

基于结构稀疏度和块差异度的目标移除图像修复

针对目标移除修复方法中存在的修复顺序不合理以及错误匹配问题,提出一种基于结构稀疏度和块差异度的图像修复方法。首先,在优先权中增加块的结构稀疏度计算,使优先权不仅依赖于目标块的几何特征,而且可以反映其邻域特征,提高了对目标块所处区域特征的辨识度,从而使修复顺序更加合理。其次,定义目标块与样本块之间的差异度,并在此基础上定义新的匹配规则,不仅对已存在像素之间的相似程度进行衡量,而且对已存在像素与填充像素之间的差异程度进行衡量,从而有效防止错误匹配以及错误累积。实验结果表明,该方法可以有效提高图像的修复效果,使修复图像更加符合视觉一致性要求。     

改进的基于样本块的图像修复方法

在研究Criminisi修复算法的基础上,提出了改进的基于样本块的图像修复方法。根据图像的待修复面积及其纹理特征,自适应选取样本块大小,提高修复的速度;采用新的数据项,改进优先权公式,避免阶梯效应的产生;重新定义置信度的更新公式,引入曲率距离,减少因置信度更新而累计的误差,提高修复顺序的准确性。实验表明,改进的方法能够有效提高修复的效果,减少修复所需时间。     

基于样本块的图像修复改进算法

Criminisi等人曾提出一种基于样本块的图像修复算法,将其算法中优先权的确定进行了改进,通过引入调节因子[α]调整填充边缘优先级顺序,使算法在修复过程中对图像纹理细节的部分较为敏感;同时将优先权公式由相乘改成相加,防止快速衰减,提高修复效果,并从实验证明了算法的有效性。     

改进的基于样例修补的目标移除方法

借助结构张量具有表达图像局部结构的性质,提出一种改进的区域填充图像修补方法．通过结构张量可以使图像的任意像素点的各个色彩分量获得一致的进化方向,其特征向量主导的目标块填充次序使得信息传播方式具有各向异性的特点．在真实自然图像上移除巨大目标物的比较实验表明：文中方法比Criminisi的基于样例修补目标移除方法具有更合理的、视觉上更真实的修补效果．     

一种改进的基于样本的图像修复方法

分析了Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,针对其在计算修复块优先级时存在的一些不足,提出一种改进的基于样本的图像修复方法,通过基于TV模型的分解算法将待修复图像分解为结构图像和纹理图像,利用结构图像来计算修复块的优先级,使得优先级的计算更加准确。实验结果表明该方法对图像结构边缘的修复有明显的改善。     

一种改进的基于样例的图像修复方法

以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像修补方法。在自然图像上通过傅里叶变换,发现许多自然图像具有方向性纹理的特征,将搜索空间约束到纹理方向的范围,优化了Criminisi方法优先块的选取,提高了搜索精度;并通过在源图像区使用图像分割的方法实现分区,使搜索目标块仅在其相邻的源区域内搜索,进一步缩小样本图搜索范围,增强搜索的准确性。在自然图像上进行的实验结果表明:改进的方法不仅显著提高了图像修补的时间,且有效地维持了图像的线性结构,取得了良好的修补效果。     

基于样本块的破损唐卡图像修复算法的改进

基于样本块的修复算法由于能同时有效地修复图像的受损纹理和结构的优点被引入到唐卡图像的数字化保护中,而且它对特定破损唐卡图像修复效果良好,但是由于优先权计算和最佳样本块不唯一等问题的影响,算法对其他类唐卡图像修复效果不佳。针对此算法的不足,对信任度计算方法和等照线计算方法进行了改进,解决了最佳样本块不唯一的问题。实验结果证明,改进后的算法不仅能够得到令人满意的修复结果而且能够提高修复效率。     

一种改进的基于样例的图像修复算法

经典的Criminisi图像修复算法,通过结合偏微分方程算法和纹理合成算法两者的优点,对图像的纹理和结构同时进行修复,获得了较好的视觉效果。但基于样例的图像修复算法在定义优先权时仅考虑了置信度和数据项,导致错误信息的繁衍,使修复结果不理想。在Criminisi算法基础上,提出一种改进的基于样例的图像修复方法。通过重新定义修复块的优先权,增加一种度量图像平滑性的几何量,同时增加最佳匹配块的限制条件,从而使修复后的图像获得了更好的视觉效果。     

一种改进的基于纹理的图像修复算法

图像修复是数字图像处理领域重要的研究内容,该文针对Criminisi等人提出的基于纹理的图像修复算法的一些不足,提出一种改进算法,优化了纹理块优先权的计算方法,采用新的搜索匹配块方法和改进了匹配准则.实验结果表明,该算法具有良好的修复效果.     

一种改进的圆形目标图像分割算法

针对目标与背景颜色接近,目标区域粘连度较高难以分割的情况,提出了一种基于阈值处理和分水岭分割相结合的改进的圆形目标图像分割算法。提及的算法分成两个步骤：第一步采用了3次阈值处理相结合的改进算法,较好地完成了目标和背景颜色接近情况下的目标提取;第二步采用了改进的分水岭分割算法,改善了分水岭分割之前的距离变换和求种子点过程,较好地实现了粘连度较高情况下的目标区域分割。实验结果表明该方法对圆形粘连目标的分割有较好的效果。     

一种面向对象的系统需求分析方法

面向对象的需求分析方法将面向对象方法引入系统开发的早期阶段，力求做到需求分析的准确性，清晰性和简明性，将用户的思想转化为形式经程度较高的领域模型和需求表示。可通过三个阶段工作在到这一目标：系统边界定义阶段，快速原理阶段以及需求定义阶段。     

一种改进的面向对象分析方法

本文主要探讨面向对象分析方法的优越性及不足之处,文章就建立具有挥发类、持久类与界面类三种类以及它们间的消息联系的分析模型问题作了重点探讨并给出具体的解决方法,这一问题的解决将进一步完善面向对象分析的方法体系。     

一种改进的SIFT特征点检测方法

尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法采用高斯差分算子(DoG)进行特征点检测,计算上使用相邻尺度高斯平滑后图像相减。在实践中,检测出的特征点遍布整个图像,造成后续计算量大且误配率高,降低了SIFT算法的实时性。针对以上问题,采用一种优化后的区域检测方法对SIFT特征点检测进行改进。首先利用优化后的区域检测方法检测出目标物体,然后运用DoG算子提取特征点,使特征点集中在目标物体上,从而简化计算,提高SIFT算法的实时性。最后,给出改进算法的实验结果和应用前景。     

一种复杂背景下的目标提取算法

针对目标与背景颜色接近,普通阈值处理算法不能有效实现图像分割的情况,提出了一种基于阈值处理的目标提取算法.首先对图像进行阈值处理得到目标,然后针对剩余像素进行二次阈值处理,最后第三次阈值处理在两次阈值处理后得到的目标总和中去掉被误提取的背景,得到了较好的分割效果.     

一种改进的公式结构分析方法

结构分析是印刷体数学公式识别系统的关键部分,目前相关研究还很欠缺.针对结构分析的基准线方法的一些不足之处,提出一种逆向匹配方法,并结合语义规则对分析后的数学公式进行后处理.实验表明,提出的方法能够有效提高数学公式结构分析的正确率和鲁棒性.     

一种改进的模拟退火组合优化法

本文将模拟退火组合优化法的搜索控制过程与最优解的更新过程加以分离,提出了一种有效的改进方法.它得到的解总是优于(至少不劣于)原有模拟退火法的解,尤其是在因有关参数选择不合适使原模拟退火法获得的解较差时,改进法仍能得到较满意的解.另外,为减少计算量,改进法还提供了一种判断 Metropolis 抽样停止和退火过程结束的有效方案.最后,给出了改进法在两个模式识别典型问题上的应用,以及计算机实验结果.     

一种改进的病理切片图片拼接算法

本文针对现有图像配准方法存在的问题，提出了一种新的基于特征的图像对准算法，利用差值数据中最大包与次大包之间的距离来配准相邻图像，研究结果表明该算法在提高拼接精度的基础上，大大提高了配准的稳定性，是一种快速实用的拼接算法。