图像去噪中的纹理保护方法研究

基于偏微分方程及变分极值最小化的图像平滑方法可以有效地去除噪声,而且能够保护边缘信息,但由于噪声及纹理难以区分,使得纹理信息无法保留。提出一种纹理保护滤波算法,该算法利用图像分解模型将图像分解为几何结构分量及噪声/纹理分量,计算后者的局部方差,与传统变分能量最小化方法中的偏差惩罚项结合形成随纹理变化的约束,得到的模型在纹理区域滤波减少,从而保护了纹理信息。实验在视觉效果上得到了预期的结果,信噪比的计算对比也可以证明算法的有效性。     

快速结构化图像修补

图像修补的目的是对图像中缺失的区域进行修复,或是将图像中的物体抠去并进行背景填充,以取得融合到难以用肉眼分辨的效果。在图像修补的过程中,较大的结构信息是修补的难点。为此提出了一种快速结构化的图像修补算法,该方法将图像修补分为结构修补与纹理填充两个部分,即在用户指定待修补区域与结构曲线之后,首先定义全局最优化能量函数,并用动态规划与置信度传播的算法将其最小化来完成结构修补;然后对剩余的待修补区域通过按行扫描来进行纹理填充,其中对于边界处的点是使用基于样本的修补算法,而对于待修补区域内部的点,则使用快速的加权Ashikhmin-WL算法,扫描完成后输出修补后的图像;最后实现了一个快速结构化图像修补系统,并给出一些实验结果,从实验结果中可以看到,该方法的修补流程与算法是有实际应用价值的。     

基于LBP和小波纹理特征的室内室外场景分类算法

室内室外场景识别是图像处理的基本问题之一。对此问题提出了一种不需要图像分割和目标识别的方法。首先,利用小波变换对原图像进行五层小波分解,然后用旋转不变的LBP(local binary pattern)算法对第二层至第五层的LL子图提取纹理特征,再计算第二层和第一层LH,HL,HH子图的能量均值和方差,最后连接这两个过程形成的低维特征向量进行室内室外图像场景分类。实验结果表明此算法分类效果比较好,且识别室内室外场景并不需要目标形状等局部详细信息,只需要图像模糊化的全局纹理信息。     

高精度高速度曲面建模的3维地表模拟和漫游算法

三维真实感地形场景是生态系统模拟、虚拟地理环境和三维GIS不可或缺的要素,而高精度高速度曲面建模方法可以动态实时构建高精度曲面模型。论文引入高精度高速度曲面建模方法,提出了一种可以动态生成地表模型并实时绘制和漫游三维真实感地表的方法。该方法实时动态建立高精度DEM,结合改进的视点依赖多分辨率绘制方法,随视点改变动态重建并绘制当前DEM。首先建立当前可见场景的DEM,然后通过依赖于视点的简化等处理建立层次细节模型,进行实时场景绘制和漫游,随视点改变,在当前场景基础上动态加点和减点更新DEM及层次细节模型,生成当前可见场景,以次循环。实例测试表明,算法可产生真实感较强的场景,实时漫游效率较高,模拟精确。     

基于光线投射的全GPU实现的地形渲染算法

地形渲染算法需要处理大量的地形及纹理数据,影响三维动画显示的流畅性和性能提高。随着GPU绘制能力提高,CPU与GPU的负载失衡逐渐成为制约性能提高的瓶颈。结合现代GPU体系结构,在GPU上实现了基于光线投射（Ray Casting）的地形渲染算法。算法简化了Ray Casting算法,把LOD策略和预裁剪统一到GPU中实现,保证了CPU和GPU之间的负载平衡,同时简化了应用程序的编制。为获得较好效果,还采用查找表（Lookup—Table）的实时纹理合成算法合成纹理,进一步降低了CPU处理纹理数据的开销。实验表明,本文算法不仅充分利用了GPU的处理能力,还降低了CPU负载,提高了动态三维重建的帧刷新率,并获得较逼真的渲染效果。     

混合高斯模型和LBP纹理模型相融合的背景建模

提出了一个适用于动态背景的基于颜色和纹理的背景模型。这个概率背景模型不仅考虑了传统目标检测中的时域相关性（背景减除等）,也考虑了在动态场景中大量存在的空间相关性（方块纹理等）,使得在动态背景中依然得到准确的运动目标检测。首先应用混合高斯概率模型和LBP纹理模型计算当前像素的颜色前景概率值,然后应用数据融合算法D-S证据理论,进行决策层级上信息融合得到当前像素隶属于前景的概率值,提高了前景判别的准确性。实验证明,上述算法能够在一般目标检测特别是动态场景下的检测中取得良好的效果。     

将局部二进制模式应用于动态纹理识别的新方法

动态纹理的处理、描述与识别是纹理分析的热门领域。动态纹理是对普通纹理在时间域方面的扩展,包括动态特征和静态特征。基于LBP算法的扩展提出的VLBP算法较好的描述了动态纹理特征,但是计算量过大,模板过多。本文提出了一种由VLBP算法改进的基于局部二进制运动模式的特征提取方法用以动态纹理的描述和识别,它包括提取动态特征和提取静态特征两部分。将LBP算子做为块匹配准则提取局部二进制运动模式柱状图做为动态特征的描述,提取LBP柱状图做为静态特征的描述,并将二者连接得出描述动态纹理特征的联合的局部二进制运动模式柱状图。通过对DynTex集实验的结果表明,本文提出的方法在性能和识别率方面均要优于VLBP。     

基于块拼贴技术的纹理传输研究

本文提出一种改进的块拼贴纹理传输算法,首先给出一种基于样图的块拼贴纹理合成方法,该方法采用图论中的最大流-最小割算法对纹理块之间的匹配进行优化;然后在此算法基础上,通过增加一个对应图约束对纹理传输问题进行了研究,为了提高纹理传输的质量,提出了一个迭代传输的解决方案。实验结果表明纹理传输的结果令人满意。     

基于纹理的SAR图像居民地信息提取

研究了利用纹理特征来实现居民地专题信息的提取.首先用增强FROST滤波算法对SAR图像进行去噪处理.然后基于灰度共生矩阵实现纹理特征的提取,结合实际现状筛选出较好的纹理特征图像.最后将各图像进行波段组合实现非监督分类.实验结果表明:基于纹理特征来提取SAR图像中的居民地信息是可行的,效果较理想.     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.