基于鲁棒估计的Retinex图像增强方法

针对原变分Retinex方法的人工伪影问题,指出理想重建光照应该具有分区域恒常的特性,提出一种以阴影边界作为出格点、基于鲁棒估计的变分Retinex图像增强方法。用合成图像与实际图像进行实验表明,本改进方法不仅可以有效压缩图像动态范围,显示淹没在阴影区域的细节,而且解决了原Retinex方法的伪影和扭曲等问题。     

单目视频中的多视角行为识别方法

针对多视角人体行为识别中,因选取单一特征所造成的识别困难,提出了一种基于分类特征提取的多视角行为识别方法。该方法通过有效利用视频的二维图像序列所包含的三维信息、实现对人体朝向的聚类,解决因观察角度不同造成的行为特征难以选取的问题。实验证明,该方法对单目视频中不同角度的行为动作有较高的识别率。     

Spiral刺绣针法的路径生成算法

Spiral刺绣针法是一种重要的刺绣针法．首先将待刺绣的区域划分成若干能够生成连续螺旋线的环状子区域,然后将这些子区域组织成一个二叉树结构,采用一个递归过程来连接各个子区域内的螺旋线。最终形成Spiral针法路径．文中算法生成的路径能够由内向外以等距的螺旋线填充任意形状多边形的连通域,并且螺旋线的形状与区域的边界相似．实验结果表明,该算法能获得较好的刺绣效果．     

基于雨滴退化模型的退化图像恢复算法

基于成像实验建立雨滴退化模型,从模糊、变形、位移和衰减4个方面描述附着在镜头表面的雨滴对图像的退化方式,并据此提出一种包含逆向放缩、叠加分离、滤波等环节的退化图像恢复算法。实验结果证明,所得模型能够较好地刻画镜头上的雨滴对图像的退化现象。在一般情况下,该算法能够有效分离叠加图像,校正变形,从而获得较好的恢复结果。     

基于多尺度的轮廓匹配方法

物体的形状轮廓是计算机视觉中一个重要的特征。该文提出了一种基于多尺度下局部特征的描述和动态规划的形状匹配和识别方法。考虑到轮廓在不同尺度下特征点的变化,给出了形状的多尺度描述方法。在轮廓分段匹配过程中,根据噪声和形变的程度不同对局部轮廓分别采用不同尺度滤波,避免了局部形变及噪声导致错误的匹配结果。该算法对于噪声、形变和适度的遮挡有较好鲁棒性,用于行人识别上取得了较好的效果。     

基于微粒群算法的有理Bézier曲线降阶

从最优化思想出发，把有理Bézier曲线的降阶问题转化为求解优化问题，并基于微粒群算法，给出有理Bézier曲线降阶的一种新方法。该方法可以实现多次降阶，且降阶后的有理Bézier曲线直接以显式给出。最后结合实例，与使用遗传算法进行有理Bézier曲线降阶的结果进行对比，实验结果表明了微粒群算法的有效性。     

一种基于Delaunay三角化的笔划分割算法

字符笔划在字符识别等领域中存在广泛的应用。针对字符图形的骨架化及笔划提取,本文提出了一种基于动态约束Delaunay三角剖分的算法。该方法首先通过对字符的轮廓多边形进行三角剖分,生成一系列具有拓扑关系的三角形,再根据三角形的三种类型生成各三角形骨架,并连接为整个字符的骨架。然后定义了骨架的平滑度函数及分支长度阈值,消除了畸变分支,并根据得到的骨架进行笔划分割。实验结果表明,该算法具有快速稳定的特点且鲁棒性较好。     

基于临界特征点的图像匹配算法

指纹图像质量的自动评价是指纹识别系统中的关键步骤。该文从指纹识别实际应用的需要出发,提出了一种指纹图像质量的自动评价方法。该方法从指纹采集的有效区域、指纹按压的位置、图像的灰度变化、方向一致性及脊线纹理清晰程度等方面综合评价指纹图像,在指纹登录过程中对图像质量不好的情况给用户有效的提示,以便重新获得更高质量的图像;对指纹局部区域的质量等级进行标注,提高指纹特征匹配的可靠性。实验结果表明这种方法能够对不同质量的指纹图像进行有效的评价,提高了自动指纹识别系统的准确性和可靠性。     

基于测地线活动区域模型的非监督式纹理分割

提出了一种基于曲线演化的非监督式纹理分割算法.在用Gabor小波库提取纹理特征之后,可以得到一个多维的特征图像.为了避免直接在多维空间中应用曲线演化模型,采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)来描述该特征图像的概率分布,再从分布模型中计算得到每个像素点的区域信息和边界信息.综合两种信息,并应用测地线活动区域模型来获得最终分割结果.实验结果显示,这种方法能够获得良好的区域边界.     

刺绣仿真的建模与实现

分析了真实刺绣图案的立体感以及纹理特性,并在此基础上,采用局部仿真的方法,从几何角度提出了基本模型及纹理模型,解决了计算复杂度与仿真效果之间的矛盾,仿真结果表明,该模型是简便有效的。