Learning Natural Colors for Image Recoloring

We present a data‐driven method for automatically recoloring a photo to enhance its appearance or change a viewer's emotional response to it. A compact representation called a RegionNet summarizes color and geometric features of image regions, and geometric relationships between them. Correlations between color property distributions and geometric features of regions are learned from a database of well‐colored photos. A probabilistic factor graph model is used to summarize distributions of color properties and generate an overall probability distribution for color suggestions. Given a new input image, we can generate multiple recolored results which unlike previous automatic results, are both natural and artistic, and compatible with their spatial arrangements.     

手背静脉图像分割及细化算法研究

手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理．分别采用局部最大类间方差法（OSTU）、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang＆Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。     

一种改进的细胞图像分割算法的研究

针对细胞图像的特点,提出一种改进的基于分水岭算法的细胞图像分割方法。在该方法中．对细胞图像进行数学形态学变换,即采用Top—hat变换后的图像与原始图像相加再减去Bottom—hat变换后的图像以得到最大对比度的图像．继而进行距离变换,最后运用分水岭算法进行分割。实验证明,该改进方法能够得到较好的分割结果。     

复杂背景下设备防篡改技术的研究

当今社会,科学技术飞速发展,传统的设备防篡改技术面临巨大挑战。为此,本文提出一种复杂背景下基于图像分割和识别的设备防篡改方法。利用涂有红外涂料的标识条,以检测设备是否被篡改。在MATLAB下进行仿真分析,通过图像预处理、图像分割、图像数学形态学处理等一系列操作,最终得到正确标识条的图像,证明本文方法的可行性,并对基于图像分割和识别的防篡改技术前景进行了展望。     

一种基于AOS格式的多相水平集快速分割方法

采用迎风格式的水平集算法实现需要在曲线演化过程中重新初始化水平集函数的要求,为保证算法的稳定,时间步长选取较小值,算法运行速度较慢。文中基于无须重新初始化的水平集方法,在算法数值实现中引入AOS半隐格式,对基于不同统计模型的水平集分割算法给出统一的数值实现。以二相水平集分割算法为基础提出一种新的多相水平集分割方法。该方法采用一个水平集函数进行多次演化实现多区域分割,其优点包括：1)采用AOS半隐格式,该格式无条件稳定,可采用较大的时间步长;2)对多个统计模型进行统一处理;3)采用单一的水平集函数进行演化,减少水平集演化方程的数量,算法更加灵活。实验结果表明,该方法具有较快的分割速度,对具有多个区域的图像能够进行较准确的分割。     

顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法

高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。     

基于最大间隔马尔可夫网模型的汉语分词方法

分词是汉语自然语言处理研究中非常重要的一个环节,在早先的研究中,最大熵模型和条件随机场(CRF)模型已经广泛运用到汉语自动分词的工作中。最大间隔马尔可夫网(M3N)模型是近年来由B.Taskar等^[1]人提出的一种新型结构学习模型。该文尝试将这一模型用于汉语分词建模并进行实验,实验结果显示,基于给定的训练语料与测试语料,分词精度可以达到95％,表明基于最大间隔马尔科夫网的汉语分词方法可以取得较高的分词精度,是一种有效的汉语分词方法。     

一种光斑图像的阈值分割和光斑中心坐标的计算方法

工业测量中经常需要从获取的光斑图像中提取光斑区域,计算光斑中心的坐标。针对光斑图像具有背景区域较暗且面积大,目标(光斑)区域较亮且面积小的特点,提出了一种适用于光斑图像的阈值分割方法,计算单个光斑中心坐标的重心法,以及采用连通区域标记和区域大小排序计算多个光斑中心坐标的方法。与其他阈值分割方法比较后的实验结果表明,所提出的方法可更好地分割光斑图像,与期望的人工选取的阈值最接近,计算得到的光斑中心坐标准确,且运行时间较短。     

基于改进粒子群算法的多阈值图像分割

提出了一种改进的粒子群算法,在初始化种群时采用相对基学习原理,以获得较优的初始候选解;在后期迭代过程中引入扩张模型,使粒子不易陷入局部极小值点,并将其用于多阈值图像分割。由最大熵阈值法得到所要优化的目标函数,用改进的粒子群算法对其进行优化,使其能够准确并迅速的得到分割的最佳阈值组合,并用该阈值组合对图像进行分割。将此分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法可更为准确快速的实现图像分割。     

一种基于区域分割的图像融合方法

提出了一种基于区域分割的图像融合方法.首先,通过对原图像进行小波分解得到其近似子图和细节子图,对细节子图运用分水岭分割法获得每一层的分割子图用于引导融合过程.然后在分割区域中对原图像小波系数的活动水平及匹配度进行度量,并在组合细节子图系数和近似子图系数的过程中分别采用最大值法则和加权平均法则.最后,通过逆小波变换得到最...