彩色纹理图像恢复的非局部TV模型

基于局部算子不同形式的TV(total variation)模型用于彩色图像的噪声去除时往往存在边缘模糊、纹理模糊、阶梯效应、Mosaic效应等问题.因此,将传统局部的Tikhonov模型、TV模型、MTV(multi-channel total variation)模型、CTV(color total variation)模型推广到基于非局部算子概念的NL-CT(non-local color Tikhonov)模型、NL-LTV(non-local layered total variation)模型、NL-MTV(non-local multi-channel total variation)模型、NL-CTV(non-local color total variation)模型,并通过引入辅助变量和Bregman迭代参数设计了相应的快速Split Bregman算法.实验结果表明,所提出的非局部TV模型都很好地解决了局部模型中出现的问题,在纹理、边缘、光滑度等特征保持方面取得了良好特性,其中NL-CTV处理效果最好,但是计算效率较低.     

基于非局部CTV-L1模型的大破损彩色纹理图像修复

针对大破损彩色纹理图像的修复问题,本文将TV-L1模型推广到非局部CTV-L1模型。该模型不仅包含非局部算子,同时还引入了CTV (Color Total Variation)规则项。前者可以修复大破损纹理图像,后者充分考虑了彩色图像层与层之间的耦合关系,在处理彩色图像时可以有效地保边缘。为提高模型的运算效率,本文通过引入辅助变量和Lagrange乘子为其设计了相应的增广Lagrangian算法。数值实验结果证实所提出的模型在处理彩色图像时可以有效地保持边缘,同时去除图像中异常的不规则点。本文的相关研究可以推广到彩色纹理图像椒盐噪声去除及彩色纹理图像分割等。     

纹理图像分割的非局部Mumford-Shah-TV模型及其ADMM算法

为了提高纹理图像分割的准确率,解决纹理图像中纹理图像成分及纹理区域边界难以描述的问题.基于总变差(total variation, TV)规则项可得到纹理图像区域隐藏的图像结构、非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,综合TV模型、非局部Mumford-Shah模型,并用二值标记函数划分区域,提出纹理图像分割的非局部Mumford-Shah-TV变分模型;为了提高计算效率,对所提出的模型设计了相应的交替方向乘子算法,将原问题分解为一系列优化子问题求解.数值实验结果表明,该模型计算的纹理图像区域边界较好,并具有较高的准确率.     

结合纹理结构的分数阶TV模型的图像修复

目的 TV（total variation）模型在图像修复时易导致图像中具有弱导数性质的纹理和边缘细节等信息变得模糊,为了克服该缺陷,分数阶微分被引入到TV模型中,但传统的分数阶TV模型对弱边缘和弱纹理等细节信息的保持仍不够理想,并且没有充分利用图像已知区域的先验信息,修复精度仍有待提高。方法 针对该问题,提出结合纹理结构信息和分数阶TV模型的图像修复算法。改进的模型在分数阶TV模型求解时,在梯度计算过程中增加了一个极小值,克服了正则项和数据项在零点处的不可微,从而增加了模型的稳定性。再则改进的模型根据图像已知区域的先验信息确定待修复区域的纹理方向,从而更好地保持了图像中的纹理细节和弱边缘信息。结果 将本文算法与3种修复效果较好的算法进行对比,采用客观评价指标：均方差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和差值图像进行评价,实验结果表明本文算法在不同的纹理图像修复中均取得较好的效果,如对标准图像库中的Barbara和Lena图像以及岩石图像进行修复后,与原始TV模型相比,它们的峰值信噪比分别提高5.94%、8.07%和3.85%,灰度均方差分别降低48.66%、65.89%和35%;与分数阶TV模型相比,它们的峰值信噪比分别提高4.17%、8.59%和1.81%,灰度均方差分别降低37.90%、68.00%和18.68%。结论 提出的模型相对于原始的TV模型和分数阶TV模型,均能有效地提高图像修复的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的图像修复,该模型是TV模型的重要延伸和推广。     

基于高斯混合模型的纹理图像分割

纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法．大多采用单像素的方法，因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割，在子空间思想的基础上，提出了一个基于图像块的分割算法及其改进算法，即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征，再利用高斯混合模型进行纹理图像分割，实验结果表明，该新算法的分割精度和分割效率较原分割算法都有较大提高。     

基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法

针对基于梯度变化的水平集图像分割方法对噪声敏感、计算效率不高、分割结果依赖初始值等问题,提出了一种基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法。该算法首先通过核模糊C均值的聚类方法确定出感兴趣区域作为分割初始值,然后采用Split Bregman方法来提高CV模型的迭代计算时间效率。实验结果表明,所提算法不仅保持了CV模型图像分割算法的优势,而且在抗噪性能和分割效率方面有明显效果。     

结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。     

基于多特征融合的HSV空间彩色纹理图像检索

针对目前彩色纹理图像检索系统结构复杂且时间成本较高的问题,提出一种融合图像颜色与纹理特征的彩色纹理图像检索方法.首先,在HSV空间中分别量化H、S、V三个通道的数据并提取组合直方图的颜色特征.然后,提取V通道数据子带系数的幅值与相位两种分布参数特征作为全局纹理特征;同时,使用局部邻域差分模式(Local Neighborhood Dif-ference Pattern)算子提取V通道数据的局部纹理特征,并将所得到的颜色特征、全局纹理特征和局部纹理特征进行有机融合.最后,通过合适的相似性测度完成彩色纹理图像的检索.在VisTex和STex两个流行的彩色纹理图像数据库上进行的检索实验表明,由论文方法所得到的平均检索率较目前典型方法的最优结果分别高出0.96％和0.78％,且检索时间成本更低.因此,论文所提出的彩色纹理图像检索方法是有效的和可行的.     

一种彩色纹理图像的分割方法

纹理分析一直是图像理解和计算机视觉等领域研究的重点和难点,现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,文中提出一种基于分形理论的BP神经网络原彩色纹理图像分割方法,该方法将彩色图像由RGB色彩空间转换为HSI色彩空间,根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D（q)和“空隙”等纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为另外两个分类特征,采用经过有监督训练的BP神经网络作为分类器,通过对纹理图像的分割实验,结果证实该方法行之有效。     

融合全局和局部相位特征的彩色纹理图像检索

针对目前彩色纹理图像检索系统存在颜色特征提取不充分、纹理特征提取与匹配的有效性亟待提高等问题,提出一种新的基于全局和局部相位特征融合的彩色纹理图像检索方法。该方法首次将局部引力角模式(Pattern of Local Gravitational Force Angle, PLGFA)作为局部相位描述符用于彩色纹理图像检索。在该方法中,首先在适合人类视觉系统的HSV颜色空间中采用非均匀方式量化三个颜色分量,并通过构建颜色直方图充分地提取颜色特征,同时在Gabor复变换域针对V分量数据进行相对相位建模而提取全局纹理相位特征;然后,利用PLGFA描述符在RGB空间的灰度图像中提取局部纹理相位特征;最后,将这三种特征通过闭式K-L(Kullback-Leibler)距离和改进版本的Manhattan距离进行有机融合,从而实现彩色纹理图像的检索。在VisTex(full/small)、STex和ALOT四个通用的彩色纹理图像库上得到的检索实验结果表明,综合考虑平均检索率和时间消耗两个性能评价指标,该方法较其他最新方法具有较明显优势,从而验证了其有效性和可行性。     

利用图像颜色特征与纹理特征进行图像检索

基于内容的图像检索主要是利用图像的特征,如:颜色直方图、纹理、形状等来进行检索,这种方式能够提高检索的效率与准确率.利用图像的颜色信息与利用快速傅立叶变换来提取纹理特征相结合的方法来进行图像检索,该方法一方面可以反映图像的全局特征,另一方面又反映了图像的局部特征,且具有对图像检索的旋转不变性.     

卡通纹理分解和全变分梯度算法实现图像恢复

为了研究图像恢复技术,提出采用卡通纹理分解和基于全变分的广义加速临近梯度算法实现图像恢复。将原始模糊图像分解成卡通部分和纹理部分,卡通部分主要是图像的低频成分受噪声干扰小,纹理部分主要是图像的高频成分受噪声干扰大,采用基于全变分的广义加速临近梯度算法进行图像去模糊和去噪,卡通部分选择较小的正则化参数,纹理部分选择较大的正则化参数,将恢复的卡通部分和纹理部分进行合成得到恢复图像。通过对两张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法不仅收敛速度快而且效果比一般的临近梯度算法要好,尤其适合于恢复模糊度不是很高的图像。     

色彩复原图像的质量评价方法

针对褪色文物数字化保护中色彩复原图像的质量评价问题,研究客观质量评价方法。结合峰值信噪比(PSNR)的计算优势与人眼视觉特征信息熵的结构特性,提出一种基于视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法。该方法建立带权值的质量评价函数和对应评价算法流程,利用归一化方法确定权值。通过评价算法流程计算复原的彩色图像与参考彩色图像的函数值,比较两者的相似程度。值越小,代表相似度越高,对应的复原彩色图像质量越好,以此客观判断色彩复原方法的优劣。实验通过四种性能差异复原方法的质量评价参数比较,表明评价结果与人眼视觉主观感受相一致,验证了所提方法的有效性。     

Choice of a pertinent color space for color texture characterization using parametric spectral analysis

This article presents a comparison of different color spaces including RGB, IHLS and L?a*b* for color texture characterization. This comparison is based on the fusion of the independent spatial structure and color feature cues. In IHLS and L*a*b*, two channel complex color images are created from the luminance and the chrominance values. For such images, two dimensional complex multichannel linear prediction models are used to perform parametric power spectrum estimation and the structure feature cues are computed from this estimated power spectrum. Quantitative comparison of auto spectra of luminance and combined chrominance channels for different color spaces is done. This comparison is based on the degree of decorrelation between luminance and chrominance information provided by different color space transformations. Three dimensional histograms are used as color feature cues. Then, to classify color textures, Kullback-Leibler divergence based symmetric distance measures are calculated for pure color, luminance structure and chrominance structure feature cues. Individual as well as combined effect of information from all feature cues on classification results is then compared for different color spaces and different color texture data sets. The proposed color texture classification method performs better than the state of the art methods in certain cases. The L*a*b* color space gives us a better characterization of the chrominance spatial structure as well as the overall spatial structure for all of the chosen data sets. Experimental results on pixel classification of color textures are also presented and discussed.     

Cladyn,a new compressor for numerical color TV and multispectral images

The CLADYN compressor banks on the topological properties of a color image to achieve the highest possible data rate reduction with the minimum amount of visible degradation.In the case of numerical color TV, the input data at 166 MB/s is the CCIR imposed luminance Y and chrominance B- Y, RY components. The compressor output is at 25.26 MB/s, exclusive of sound channels and error correcting overhead. High reconstructed picture quality is obtained (at the rate of 6.56/1) without the use of any TV temporal redundancy. In the case of multispectral images, excellent image reconstruction is obtained with a signal to quantization noise ranging from 40 to 50 dBs and with a data rate reduction factor higher than 4/1 for scenes comprising 3–5 spectral channels. This type of compressor is not very sensitive to channel misregistration, is robust to the propagation of the transmission errors and outputs fixed length words.     

Color image retrieval using multispectral random field texture model and color content features

This paper describes a color-texture-based image retrieval system for query of an image database to find similar images to a target image. The color-texture information is obtained via modeling with the multispectral simultaneous autoregressive (MSAR) random field model. The general color content characterized by ratios of sample color means is also used. The retrieval process involves segmenting the image into regions of uniform color texture using an unsupervised histogram clustering approach that utilizes the combination of MSAR and color features. The color-texture content, location, area and shape of the segmented regions are used to develop similarity measures describing the closeness of a query image to database images. These attributes are derived from the maximum fitting square and best fitting ellipse to each of the segmented regions. The proposed similarity measure combines all these attributes to rank the closeness of the images. The performance of the system is tested on two databases containing synthetic mosaics of natural textures and natural scenes, respectively.     

基于主颜色和纹理特征的TS模型匹配方法

为了弥补视频匹配方法的不足,解决基于运动特征视频匹配的不精确以及基于内容视频匹配的运算复杂度大等问题,提出一种基于主颜色和纹理特征的TS模型匹配方法,在减少时间复杂度和增加配准率基础进一步提高视频匹配的效率。大量实验证明,该方法有效的解决了上述问题,比传统方法相配准率提高约20%,算法时间复杂度降低约45%。     

颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法

针对常规图像超分辨率重建方法应用于低照度环境下的图像时存在纹理信息丢失、颜色偏移失真和重建性能退化等问题,提出了一种颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法。在锚定邻域回归（ANR）的图像超分辨率重建方法基础上引入颜色恢复和边缘保持的照度增强函数,从而提高图像内容和边缘纹理的显著性;选择最小加权二乘滤波作为中心环绕函数（WLS）以抑制高频特征退化;同时针对YCbCr颜色空间的Y通道分量采用边缘保持的照度增强函数计算其反射分量,进一步增强边缘纹理特征。实验结果表明,所提方法获得了更好的视觉效果,相比于其他方法,该方法峰值信噪比（PSNR）提高了63.15%,结构相似度（SSIM）分别提高了46.86%,感知质量（PI）提高了4.12%。     

改进颜色和小波变换纹理的图像检索方法研究

针对传统图像检索无法体现对检索示例图像中多个不同对象的检索要求程度的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的图像检索方法。首先提取出图像的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同程度分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置相似度计算、感兴趣区域与检索数据库中图像整体的相似度计算和整体检索示例图像与检索图像数据库中图像相似度计算三种不同方法计算出两幅图像的相似度,取最大的相似度作为两幅图像的最终相似度;对检索示例图像与检索数据库中每个图像的相似度按大小进行排序,选择最相似的图像作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对图像检索的性能,体现了个性化检索,对图像检索具有很好的效果。