结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。     

基于保边滤波的显著目标快速分割方法

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。     

快速图像保边界多尺度分解

提出一种新的非线性保边界平滑算法,通过对图像每个像素点的某个邻域内所有颜色相似的像素简单平均,来对图像进行平滑处理。该算法不仅能够进行保边界平滑,并且具有非常高的运算效率。应用这种平滑算法可以对图像进行快速保边界多尺度分解。运用多尺度分解实现了图像的增强、抽象化、对比度调整的效果。     

电容层析成像图像重建的总变差正则化算法

针对电容层析成像（ECT）逆问题解的不适定性,本文提出一种基于总变差（total variation,TV）正则化的图像重建算法。同传统的2范数Tikhonov正则化方法相比,该算法（基于1范数正则化）不仅保证了逆问题求解的稳定性,而且提高了对介质非连续分布的区域成像的分辨能力,具有良好的保边缘性。仿真及实验结果表明,该算法在重建图像质量和重建速度两方面均具有优势。     

局部平均显著梯度保边滤波算法

针对传统平均保边滤波算法中存在的光晕伪影现象,提出一种显著图局部平均梯度的保边滤波算法.利用显著图像边缘对比度突出的特点,简化边缘区域和非边缘区域间的阈值设定工作,并根据显著图的平均梯度自适应的平滑图像中的细节和噪声部分,同时保持边缘清晰.实验结果表明,显著图局部平均梯度的保边滤波算法利用显著特性有效地避免了传统平均滤波算法中的光晕伪影现象.相对于传统平均滤波算法,在降噪、多尺度增强以及HDR方面都有较好的表现.     

基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合

在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差,若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题,该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先,在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。其次,通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。再次,应用频率调谐滤波构造显著图。最后,利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。实验结果表明,所提方法不仅可以使细节信息更突出,而且还能够有效地抑制伪影。     

基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法

针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题,提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法.首先,将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面,再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项,以提高纹理抑制性能;其次,根据图像的统计特性,建立L0梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约...     

基于二次噪声检测和细节保护规则函数的图像滤波算法

现有的图像椒盐噪声滤除算法缺乏对小于滤波窗口的图像细节与边缘信息的保护能力,本文提出了一种基于二次噪声检测和细节保护规则函数的图像椒盐噪声滤波算法,算法将滤噪过程分为两个阶段:噪声检测和噪声恢复阶段.在噪声检测过程中,用自适应中值原理对图像中的噪声点进行初步检测,然后通过局部模糊隶属度函数对检测出的噪声点进行二次判断,有效提高了噪声检测的准确度.在噪声恢复阶段,利用细节保护规则函数与₁数据逼近的凸面代价函数来恢复噪声点.为了充分利用图像局部特征,该算法自适应地选择噪声点周围的象素点利用细节规则保护函数得到输出值,当图像噪声点的凸面代价函数值达到最小时,噪声图像得到最佳恢复.实验结果表明,本文提出的滤波算法针对椒盐噪声具有很好的细节保护与噪声滤除能力,特别是在噪声感染率高(70%以上)的情况下,算法性能优于现有的其它算法.     

基于量子衍生的图像中值滤波算法

利用量子衍生思想,借鉴量子信息理论,将归一化的数字图像用量子叠加态的方式表示,分析了量子Hadamard变换的原理,提出了基于量子衍生的图像中值滤波算法。针对受不同程度椒盐噪声干扰的数字图像,分别采用3×3和5×5大小的中值滤波窗口,对传统图像中值滤波算法和量子衍生中值滤波算法进行了去噪仿真实验。从主观视觉角度和客观评价指标两方面,对算法的去噪效果进行了分析和比较。根据信噪比和边缘保持度两种评价指标,客观衡量和比较了算法处理后的结果图像与原始图像之间的灰度值差异,以及算法对图像边缘细节的保持能力。算法仿真结果表明,对相同程度椒盐噪声干扰的图像进行去噪处理时,5×5大小的量子衍生中值滤波算法去噪效果最佳。     

基于迭代多尺度引导滤波Retinex 的低照度图像增强

为提高低照度图像的视觉感知,提出了基于迭代多尺度引导滤波Retinex 的低照度 图像增强算法。首先,将图像转换到YCbCr 空间;然后对Y 分量用迭代多尺度引导滤波算法 估计照度图像,以指数形式迭代增加尺度参数与平滑参数,在保持边缘的同时消除各种对比度 细节;接着用照度图像求得反射图像,并进行对比度校正;最后将图像转换到RGB 空间,得 到最终增强后的图像。实验表明,该方法能更好地估计照度图像,从而使增强后的图像视觉效 果获得明显改善。