彩色图像分割的FCM初始化方法

针对传统模糊C-均值聚类方法所存在的过度依赖初始聚类中心、计算复杂度高等问题,提出一种新的FCM初始化方法.首先,使用维纳滤波分别对图像的R、G、B分量进行预处理,待转换为LAB色彩空间后,通过二次分水岭方法获取图像的封闭区域,并计算各区域的质心;其次,利用自适应无监督的方法对质心进行筛选和合并,将合并结果作为FCM的初始聚类中心;最后,使用FCM方法进行分割.实验结果表明,该方法不仅能够获得较准确的聚类中心,减少了迭代次数和运算时间,而且能够更好地实现图像的准确分割.     

基于(2D)2-KL变换的小波域图像融合算法

为使融合后的图像在尽可能保留源图像细节信息的同时,还能够有效提高源图像的对比度,提出基于(2D)2-KL((2D)2-Karhunen-Loeve)变换的小波域图像融合算法.首先用(2D) 2-KL变换直接对图像信息进行分析,并构建协方差阵,提取图像的重要特征,然后将其主要特征输入到小波域中.在此基础上,对小波变换分解得到各子带系数,用一定的融合策略进行融合.低频子带含有图像的轮廓信息,引入加权因子指导低频子带系数进行融合.实验结果表明,提出的算法有效提高了图像的对比度,并且很好地保留了图像的细节信息,无论在视觉角度上,还是在各种客观性能评价上都比其它传统方法取得了更佳的融合效果.     

基于异值区域消除的遮挡人脸识别

针对存在部分遮挡的人脸的识别问题,提出了一种改进的基于异值区域消除的人脸识别方法。首先,由训练人脸图像得到平均脸图像,并将测试图像与平均脸图像作差值运算得到误差人脸图像;然后,对误差人脸图像进行分割得到测试人脸图像存在的遮挡区域,并将测试图像和训练图像的相应区域予以去除以形成新的测试图像和训练图像;最后,采用线性回归分类或稀疏编码分类方法实现人脸识别。与同类方法比较,本方法计算相对简单,展现了较好的识别性能提升。基于Yale B和AR标准人脸数据库的仿真测试结果验证了本方法的有效性。     

基于监督学习的日冕暗化检测与提取算法

日冕物质抛射(CME)是空间灾害天气的重要驱动源,而日冕暗化(dimming)被认为是CME初发的主要表征,对理解和预测CME具有重要作用.基于极紫外成像望远镜(EIT)和大气成像仪(AIA)的观测数据,实现了图像中日冕暗化现象的检测与提取.通过分析差分图中与暗化现象相关的图像统计特征,采用Adaboost分类算法检测暗化现象的发生,进而分割出日冕暗化区域.实验表明,提出的算法较现有算法能更准确有效地检测和提取日冕暗化区域,为分析日冕暗化特性提供了研究基础.     

基于视觉标记的增强现实系统建模及配准误差问题研究

针对当前基于视觉的增强现实系统标记大、成本高的缺陷,提出一套结合简单组合标记的增强现实系统的实现方案.基于弱透视模型,以色彩和形状作为融合特征,研究了利用冗余特征实现标记物体的3D位姿还原方法.为使配准方案能够适应普通的视觉采集设备,提出根据摄像机标定时得到的扭曲参数对渲染后的模型进行再扭曲的配准修正方法.结合OpenCV和OpenGL中的空间变换的概念,给出了虚拟和物理世界配准融合的解决方案,并基于统计学数学模型,提出降低配准时的误差以及提升配准稳定性的方案.实验结果表明,提出的算法能有效地将静态标签的抖动降低至亚像素级.     

医学图像配准分类研究

医学图像配准是医学图像研究领域的一项重要课题。配准种类包括刚性配准和非刚性配准,配准形式包括不同个体间的配准以及同一个体不同图谱的配准。介绍了基于处理流程和基于图像特征的图像配准方法以及基于变形模型的图像配准三大类。非刚性配准比刚性配准在稳定性和计算效率等方面要求更高,技术难度更大,同时具有更重要的应用意义。随着计算机技术的应用和发展,非刚性配准成为一个非常活跃的研究领域,相关的模型和方法 备受关注。     

灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型

作为几何活动轮廓模型(GACM)的一个标志性模型,C-V模型在图像分割应用中因具有对目标遮挡和边缘噪声的鲁棒性而受到关注.然而该模型通常不能较好地处理复杂的异质图像,并且有对演化曲线的初始位置较为敏感和计算复杂度高等弱点.依据演化曲线内、外区域平均灰度值差的绝对值越大,演化曲线越靠近准确目标边缘的特性,提出一种基于灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型.该模型通过构造基于轮廓曲线内、外区域平均灰度差引导函数自适应地调整演化曲线的运动趋势,使得曲线演化可在一个有效的"窄带"范围内进行,保证轮廓曲线内、外部区域灰度计算的局部均一性,增强对目标细节信息的捕捉能力,同时也在一定程度上提高模型的计算速度和对轮廓曲线初始位置的适应性.大量的仿真实验验证该模型的有效性.     

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。     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

块关联匹配与低秩矩阵超分辨融合的图像修复

针对块匹配图像修复算法容易出现结构不连贯与块效应问题,提出一种两阶段图像修复方法.该方法通过增加相邻修复块在重叠区域的关联性约束,利用图像块关联匹配修复算法实现对降采样受损图像的粗修复,以保证图像主体结构的完整性;依据不同分辨率图像中像素点与其8邻域的线性相关性,引入带噪低秩矩阵填充算法对图像细节进行超分辨率精修复,使修复后图像的纹理与色彩变化具有连续性.实验结果表明,文中方法对包含渐变特征的自然图像修复具有更好的视觉效果.