H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法研究

提出一种H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法,该算法利用差值直方图和Prewitt梯度算子检测图像纹理特性来选择编码模式。对于4×4子块首先利用Prewitt算子计算子块四个方向的梯度值,再通过坐标合成法得出该4×4子块的梯度向量,根据梯度向量来选择编码模式。对于16×16和8×8块,首先利用差值直方图判断图像纹理的平整性,然后再根据4×4块的算法计算纹理的方向性,对预测模式数量进行削减。实验结果显示,该算法在不影响图像的质量和码率的情况下,编码时间大约减少了65%。     

基于高斯尺度空间粗糙度描述子的花粉图像分类识别

针对现有粗糙度描述子大多依赖于灰度值平均值,容易造成图像信息的丢失的问题,提出了一种新的基于高斯尺度空间粗糙度描述子的特征提取方法,并应用于花粉图像的分类和识别。首先,采用高斯金字塔算法,将花粉图像分割成不同层次的尺度空间;然后,在各个尺度空间上提取图像的粗糙度纹理特征;其次,通过计算粗糙度频率直方图的统计分布,提取不同尺度空间的粗糙度描述子(SSRHD);最后,采用欧氏距离计算图像的相似度。通过Confocal和Pollenmonitor图像库上的仿真结果表明,与基于隐马尔可夫模型的轮廓描述子(DHMMD)相比,该描述子在Confocal图像库上的平均正确识别率(CRR)提高了2.32%、平均错误识别率(FRR)降低了0.1%,而在Pollenmonitor图像库上的平均识别率也提高了1.2%。实验结果表明,该描述子能较好地描述花粉颗粒图像的纹理分布,对于花粉图像的旋转和姿态变化也具有良好的鲁棒性。     

一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法

提出了一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法,即IWCS-LTP(Improved weighted center symmetric local trinary pattern)描述子.该方法对图像局部特征区域采用类似SIFT描述子的分块处理,可以使描述子包含更多的结构信息; 采用ICS-LTP算子进行编码,可以在不大量增加描述子维数和计算量的同时对图像的梯度方向信息进行更具体的描述; 采用加权纹理谱直方图计算方法可以使描述子包含图像的梯度幅值信息.大量的实验结果验证了该描述子的有效性.     

三维花粉图像局部二值模式提取方法

针对二维特征无法描述三维花粉图像的内部结构和三维空间像素关联问题,提出一种三维花粉图像局部二值特征提取方法.首先选取特征平面用于标记局部灰度变化方向;然后计算中心像素邻域上的局部灰度方向向量,并根据局部灰度方向向量计算最优特征平面;再在最优特征平面上计算该像素的局部纹理特征构建特征矩阵;最后提取该矩阵的统计直方图描述子作为鉴别特征,用于三维花粉图像分类识别.通过在欧洲Confocal和Pollenmonitor这2个标准花粉库,以及中国境内实时采集花粉图像库CHMonitor上的实验结果表明,该方法的识别率最高可以超过95%,同时对于花粉图像的比例和姿态变化具有较好的鲁棒性,和传统方法相比具有更好的识别效果.     

基于梯度角度的直方图局部特征描述子的图像匹配算法

针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题,提出了一种基于梯度角度的直方图(HGA)的图像匹配算法。该算法先通过加速片段测试特征(FAST)获取的图像关键点,然后采用块梯度计算和飞镖靶型结构对局部区域的结构特征进行描述。HGA有效地实现了在旋转、模糊、亮度等多种变换下的良好匹配性能,并在一定程度上具备抗仿射变换的能力。在各种复杂场景下,与高速鲁棒描述子(SURF)、尺度不变特征转换(SIFT)和FAST定向的抗旋转二进制鲁棒独立基元特征(BRIEF)描述子(ORB)进行的实验对比表明基于梯度角度的直方图局部特征描述子达到了匹配效果和效率的均衡,算法时间约为SIFT的1/3,点对匹配准确率均在94.5%以上。     

基于非对称局部梯度编码的人脸表情识别

目的 针对局部梯度编码算子(LGC)只能在固定大小邻域内提取图像纹理特征的不足,提出了一种非对称邻域LGC算子(AR-LGC)多尺度融合的表情特征提取方法。方法 首先,对归一化的表情图像进行Gauss滤波处理;然后,对图像进行分块,对每个子块图像中每一像素点,采用不同邻域大小的AR-LGC算子得到两个二进制序列,将两个序列作按位逻辑异或得到一个新的序列,对此序列进行编码,计算每个子块的直方图分布,级联各子块直方图构成人脸表情的特征;最后用SVM分类器进行表情分类识别。结果 该算法在JAFFE库和CK库上进行实验,分别取得了95.24%和96.83%的平均识别率,并与CBP(中心化二值模式)、LBP(局部二值模式)、LGC和AR-LBP(非对称局部二值模式)算法进行了比较,在JAFFE库的平均识别率分别比CBP、LBP、LGC、AR-LBP高5.6%、4.85%、3.71%、2.40%,在CK库的平均识别率分别比CBP、LBP、LGC、AR-LBP高3.66%、2.50%、2.17%、1.66%,实验结果表明,该算法可以较准确地进行人脸表情识别。结论 本文所提的表情特征提取方法通过融合不同梯度不同尺度子邻域间的强度关系,可以很好地表达图像的局部特征和全局特征,与典型的特征提取算法的对比实验也表明了本文算法的有效性,表明本文算法适用于静态人脸表情图像的识别。     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

自适应加权多尺度LTP的人脸识别

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。     

基于颜色和梯度方向共生直方图的图像检索

为有效融合图像的形状、颜色等特征,提出一种基元梯度方向共生直方图和颜色直方图的彩色图像检索算法。首先将图像划分为4×4互不重叠的基元,并根据基元的梯度平均幅值把基元分为视觉均衡基元和视觉非均衡基元;接着计算视觉均衡基元的平均颜色值,并将其在HSV空间中量化到72色颜色空间,构建视觉均衡基元颜色直方图作为彩色图像的局部颜色描述子;然后将图像中各像素点颜色值在HSV空间量化到72色颜色空间,获得图像的全局颜色直方图;最后在视觉非均衡基元中构建梯度方向共生直方图描述图像的形状特征。融合局部颜色描述子、全局颜色直方图和形状特征构成彩色图像检索特征矢量。实验结果表明,所提算法能够准确描述彩色图像的颜色和形状特征,具有很好的旋转不变性和尺度不变性。相似性度量非常有效,查全率和查准率均有较大提高。     

基于局部纹理分析的虹膜识别算法

提出了一种新的基于局部纹理分析的虹膜识别算法。基于多通道Gabor滤波器，滤波图像的系数定量地描述了虹膜纹理局部子块和给定滤波器之间的相似度，系数越大，说明该子块在空间形态上和滤波器越相似。采用局部滤波图像系数的加权平均作为特征编码，那些具有较大系数的点，即和滤波器最相似的点对特征点的位置贡献较大，更能真实的反应虹膜纹理结构。基于欧氏距离的特征匹配试验表明了该方法的有效性。     

增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式

目的 针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）算法对图像光照、旋转变化鲁棒性较差,且存在特征维度过大的问题,提出了一种可融合多种局部纹理结构信息的有效特征——增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式。方法 首先,对图像各像素点的邻域像素点灰度值进行二值量化得到二值编码序列,并不断旋转二值序列得到以不同邻域点作为编码起始点对应的LBP值;然后,分别利用极大、极小LBP值对应的邻域起始编码点和中心像素点确定两个方向矢量,并沿这两个方向矢量在两个不同尺度图像上选取上下文共生点;其次,利用扩展局部二值模式（ELBP）算法的旋转不变均匀描述子来提取上下文共生点对的中心像素灰度级、邻域像素灰度级及径向灰度差异特征间的相关性信息;最后,用上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,检测纹理图像类别。结果 通过对Brodatz、Outex （TC10、TC12）、Outex （TC14）、CUReT、KTH-TIPS和UIUC纹理库的分类实验,改进算法的识别率比原始的PRICoLBP算法识别率分别提高了0.32%、0.57%、5.62%、3.34%、2.1%、4.75%。结论 利用像素点LBP特征极值对应的起始编码序列来选取上下共生点对,并用ELBP算法提取共生点对局部纹理信息,故本文方法能更好描述共生点对间的高阶曲率信息及更多局部纹理信息。在具光照、旋转变化的Outex、CUReT、KTH-TIPS纹理库图像分类实验中,所提方法比原始PRICoLBP算法取得了更高的识别率。实验结果表明,改进算法相比于原始算法能在较低的特征维度下对图像光照、旋转变化具有较好的鲁棒性。     

融合局部特征的面部遮挡表情识别

目的 针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法 首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重要的子区域,并分别对该子区域进行不重叠分块处理;采用改进的中心对称局部二值模式（差值中心对称局部二值模式DCS-LBP）和改进的差值局部方向模式（梯度中心对称局部方向模式GCS-LDP）对各个子块提取相应的特征,并采用级联的方式得到图像的特征直方图;最后结合最近邻分类器对表情图像进行分类识别：利用卡方距离求取测试集图像与训练集图像特征直方图之间的距离,同时考虑到遮挡的干扰以及每个子块包含信息量的不同,利用信息熵对子块得到的卡方距离进行自适应加权。结果 在日本女性人脸表情库（JAFFE）和Cohn-Kanade（CK）人脸表情库上进行了3次交叉实验。在JAFFE库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得92.86%、94.76%和86.19%以上的平均识别率;在CK库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得99%、98.67%和99%以上的平均识别率。结论 该特征提取方法通过融合梯度方向上灰度值的差异以及梯度方向之间边缘响应值的差异来描述图像的特征,更加完整地提取了图像的细节信息。针对遮挡情况,本文采用的图像分割和信息熵自适应加权方法,有效地降低了遮挡对表情识别的干扰。在相同的实验环境下,与经典的局部特征提取方法以及遮挡问题处理方法的对比表明了该方法的有效性和优越性。     

增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别

目的 车标是车辆的显著性特征,通过车标的分类与识别可以极大缩小车辆型号识别的范围,是车辆品牌和型号识别中的重要环节。基于特征描述子的车标识别算法存在如下缺点：一方面,算法提取的特征数量有限,不能全面描述车标的特征;另一方面,提取的特征过于冗杂,维度高,需要大量的计算时间。为了提取更加丰富的车标特征,提高识别效率,提出一种增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别方法。方法 首先提取车标图像的增强边缘特征,即根据不同的梯度方向提取梯度信息,生成梯度大小矩阵,并采用LTP（local ternary patterns）算子在梯度大小矩阵上进一步进行特征提取,然后采用特征码本对提取的特征进行量化操作,在确保车标特征描述能力的同时,精简了特征数目,缩短了局部向量的长度,最后采用WPCA（whitened principal component analysis）进行特征降维操作,并基于CRC（collaborative representation based classification）分类器进行车标的识别。结果 基于本文算法提取的车标特征向量,能够很好地描述车标图像的特征,在HFUT-VL1车标数据集上取得了97.85%的识别率（平均每类训练样本为10张）,且在识别难度较大的XMU车标数据集上也能取得90%以上的识别率（平均每类训练样本为100张）,与其他识别算法相比,识别率有明显提高,且具有更强的鲁棒性。结论 增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别算法提取的特征信息能够有效地描述车标,具有很高的识别率和很强的鲁棒性,大大降低了特征向量的维度,提高了识别效率。     

基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建

针对医学磁共振成像(MRI)过程中由于噪声、成像技术和成像原理等干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题,提出了基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法.首先,利用多感受野特征提取块获取不同感受野下图像的全局特征信息,为避免感受野过小或过大导致图像的细节纹理丢失,将每组特征分为两组,其中一组用于反馈...     

基于梯度比率的SAR图像局部特征提取方法研究

本文研究了基于像素灰度差值计算的LBP算子和基于梯度比率的LGRP算子等局部二值模式。首先介绍了基本LBP算子和其他几种LBP算子的变形模式,并通过光学图像和实测SAR图像对LBP算子进行性能评估。针对LBP对SAR 图像乘性噪声敏感的问题,利用梯度比率计算的LGRP算子,并结合旋转不变LBP的抗旋转性,本文提出了一种改进的SAR 图像LGRP特征,获得了对SAR 图像的抗噪性和抗旋转性能。实验结果表明,由本文方法提取的SAR图像局部特征具有较好的不变性,可用于姿态角变化下的目标识别与图像纹理切片匹配。     

大输液异物检测图像快速位移补偿方法

智能灯检机在进行大输液药液检测时,由于图像位移偏差带来的干扰,利用帧间差分法提取药液中的异物时经常出现误判的现象。针对上述问题,提出了一种基于加速分割测试特征（FAST）的二进制描述符分块匹配算法。首先,通过加速分割测试在不同尺度的图像上检测特征点,并利用非极大值抑制与熵值差法选择出优秀的特征点;然后,利用改进的模板在特征点周围进行采样,形成对尺度变化、噪声干扰及光照变化均有较强鲁棒性的新型二进制描述子,再将描述子进行降维;最后,利用分块匹配策略和阈值法,快速精确地匹配两帧图像,求解出并补偿位移偏差。实验仿真结果表明：在处理192万高像素图像时,该算法整体实时性能上可达到190 ms,其中新型描述子生成仅占96 ms;并且匹配准确率达到99%以上,成功地抑制了空间位置偏移较大的误匹配;计算出的误差远小于现在匹配精度较好的尺度不变特征转换（SIFT）、带方向的二进制鲁棒独立单元特征（ORB）算法,位移补偿量能精确至亚像素级,能快速补偿药瓶在图像中的位移偏差。     

基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足, 提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP)。ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像, 然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量。在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验。实验结果表明, 与LBP及其各类变种描述符相比, ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数, 具有更好的查询正确率和查询效率。