一种新的图像序列失真模型：动态偏移场模型

针对图像序列失真现象,该文提出一种新的图像序列失真模型:动态偏移场模型。该模型是一个充分参数化的模型,它为目前可观测到的多种失真现象提供了一个统一的描述框架。实验结果表明,动态偏移场模型能够简单有效地描述图像序列失真现象,并为失真校正工作提供了一个由简单到复杂渐进处理的研究平台。

总变分图像复原方程的离散化方法

基于总变分的图像重建和复原导致一类最小化问题,它归结为解一个非线性椭圆型偏微分方程。为了得到数值解,必须将问题线性化和离散化。C.R.Vogel和M.E.Oman等人(1996)的定点迭代是一个良好的线性化方法。然而文献中已报道的离散化方法需要微分方程数值解的工具,比较繁杂。该文提出一种新的离散化方法,它只需要图像处理中的常规技术。图像反降晰和噪声抑制的实验结果表明该文的结果不亚于文献中报道的结果。

一种基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了一种新的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法 .这种方法采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察序列 ,减少了数据的存储量和计算量 ,并提高了识别率 .实验结果同其它两种基于隐马尔可夫模型的方法进行了比较 .

基于形变模型的图像分割技术综述

基于形变模型的图像分割技术是近年来兴起的一种新型图像分割方法,已有相当广泛的研究。该技术为如何有效地从图像中分割出不规则对象及自然对象指出了一条佳径。该文简要介绍基于形变模型图像分割技术的基本原理和发展历程。按技术发展的线索介绍各种典型的形变模型表示形式,提出各种表示形式的优缺点,分析基于形变模型的图像分割的各种技术所存在的缺点,并建议了可能的研究方向。

基于二维Gabor小波的人脸识别算法

该文提出了一种基于二维Gabor小波的人脸识别算法。该算法先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用主元分析法对每个结点进行去相关、降维,最后形成特征结。把每个特征结作为观测向量,对隐马尔可夫模型进行训练,并把优化的模型参数用于人脸识别。实验结果表明,该方法识别率高,复杂度较低。

多模态图像配准的配准测度和性能分析

该文考察了多模态图像配准中几个典型的配准测度,揭示了它们之间的关系,通过实验对它们进行了全面的分析比较,实验中考察的测度主要包括:基于熵的测度、PIU测度以及PIU测度的改进形式等,实验结果显示了这几个典型配准测度在有效性和适应性方面的差异,为实际应用中合理选择这些测度提供可靠的参考。

一种基于颜色分布的混合视频跟踪方法

传统的Mean shift算法虽然具有简单快速的特点,但在目标被遮挡的情况下无法进行有效的跟踪。与此同时,以Monte Carlo随机模拟理论为基础的粒子滤波虽然可以很好地解决这一问题,但是由于结果的好坏与粒子的数目成正比,计算耗时无法满足系统的实时性要求。该文基于颜色直方图分布,引入自适应选择粒子样本数的采样策略,有效地融合传统Mean shift算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点,在保证跟踪效果的同时减少了跟踪的总体时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性。实验证明,该方法在实际的目标跟踪中是有效和稳健的。

基于最大化对齐度的多模态图像自动配准

该文讨论图像配准的广义定义并提出一种新的图像配准准则—对齐度。对齐度能够正确地反映两幅不同灰度属性的图像是否配准,并且将图像配准归结为对齐度的最大化。新准则可以用来配准多模态图像包括灰度属性差异很大的图像。该文应用多分辨率方法和Powell方向族搜索法来最大化对齐度。因此,用该方法可以自动地处理图像配准问题,不需要定义地标点或特征点。多模态医学图像和遥感图像的自动配准的例子说明了该文方法的有效性。

基于广义特征点匹配的全自动图像配准

该文针对图像配准中用到的特征点提出了狭义特征点和广义特征点两个范畴。广义特征点是针对区域特征定义的, 可以有各种不同的定义方法。该文建议了一种广义特征点的定义和自动提取算法。该算法以多尺度小波变换来定位图像中的强棱边点,以局部区域的复杂性和非周期性约束最终检测广义特征点。该文采用两个步骤建立广义特征点之间的对应关系。正确匹配的特征点对作为控制点,以最小化控制点处的均方根误差方法求得用于配准图像的仿射变换参数。用一个迭代机制进一步修正控制点的位置,从而达到最佳的配准精度。多种实验结果展示了该文方法的配准效果。

基于不平度颜色混合的图像彩色化方法

黑白图像的彩色化是图像处理领域一个活跃的、有挑战性的研究课题。该文在总结图像彩色化方法的基础上,提出了一种新型的、基于不平度的颜色混合方法。实验表明,该方法能够大大简化对初始着色的要求,并且达到很好的彩色化效果。

一种改进的基于过度分割的图像彩色化方法

黑白图像的彩色化是图像处理领域一个活跃的、有挑战性的研究课题。该文在总结图像彩色化方法的基础上,重点分析了Levin方法;针对这种方法处理大尺寸图像速度较慢的问题,提出先对图像进行过度分割,再以区域为基本单元进行彩色化的方案。实验表明,该方法能够在几乎不影响彩色化效果的前提下,显著提高处理大尺寸图像的速度。

基于自适应邻域双边滤波的点目标检测预处理算法

该文通过分析点目标的成像原理,提出一种基于自适应邻域时空双边滤波的点目标检测预处理算法。算法针对每个像素建立自适应邻域,对不同类的邻域分别定义其定义域和值域势函数的乘积为滤波模板,并通过限制自适应邻域的大小加快了算法速度。与固定邻域的空域双边滤波算法和时空双边滤波算法相比,该文算法能够快速、有效去除噪声,同时增强点目标和背景的对比度。

一种基于拉普拉斯方程的图像彩色化方法

黑白图像的彩色化是图像处理领域一个活跃的、有挑战性的研究课题。在总结现有图像彩色化方法的基础上,分析了彩色化由局部向全局扩展的本质,进而提出了一种通过求解拉普拉斯方程实现颜色扩展的彩色化方法。为提高边界定位能力,设计了加权形式的差分方案。与同是采用偏微分方程的Saprio彩色化方法相比,该方法与其控制颜色扩展的机制不同,图像彩色化效果要明显优于Saprio方法。

图像配准中统计型相似性测度的比较与分析

从多模态图像配准的相似性测度中 ,选取具有代表性的统计型测度 ,从计算时间、对噪声的容忍性和图像窗口大小的影响等方面通过实验对它们的性能进行了分析比较 .考察的测度包括Shannon信息论测度、R啨ｎｙｉ熵测度、Tsallis熵测度、PIU测度及PIU改进形式 .文中结合多模态图像配准的实际情况 ,对PIU测度的数学表达式作了改进 .实验结果表明 ,改进的PIU测度性能有了提高 ,不同测度具有不同的有效性和适用范围 .

图像序列中亮度闪烁去除

保存和修复旧电影是非常迫切的一项任务。在电影修复过程中,闪烁去除是经常遇到的一个问题。然而大多数闪烁去除算法中并没有考虑局部运动造成的影响。基于这一点,该文提出了一种采用余弦基和逐次超松弛迭代法的闪烁去除方法。方法中充分考虑了局部闪烁和局部运动的影响,在对实际旧电影图像处理中达到了比较满意的效果。

一种非参数估计的活动围道图像分割方法

该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成图像和真实图像的实验证明此方法具有很好的合理性,具有很好的分割精度和抗噪性能。

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。

一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法

传统的相干斑噪声抑制算法在多次迭代后通常会导致图像边缘的模糊,这一直是SAR图像去噪处理的难点和热点所在。该文分析了应用于图像处理的各向异性扩散方程(PDE's),在其基础上由最小化问题出发,引入棱边指示子对图像的边缘加以限制,得到新的去噪模型并降之应用于SAR图像的相干斑噪声去除。与传统的基于局部统计量和各向异性滤波器相比,新的算法在棱边保持和噪声去除能力均有提高。

傅氏变换的自配准性质及其在纹理识别和图象分割中的应用

图象按纹理一致性进行辨识和分割是图象分析中的一个重要问题 ,有着广泛的实际应用 .讨论了傅氏变换应用于纹理识别的机理 ,并基于此提出了一种图象分割算法 .图象中的纹理线条呈现出很多方向 ,并随机地分布在图象的各个位置 ,然而对于它的傅氏变换幅度谱来说 ,相同方向的线条无论其位置如何 ,它们的贡献会被叠加在一起 ,集中地反映在通过频谱中心垂直于原线条方向的条带上 .这一现象被称为傅氏变换幅度谱的自配准性质 .首先对这一性质进行实验个例的研究和理论分析 ,然后设计算法将其应用于图象的纹理辨识和基于纹理的图象分割实验 ,取得了较为满意的效果 .实验证明 ,得益于自配准性质 ,傅氏变换方法不失为一种有潜力的纹理分析和图象分割方法 。

一种新的水平截集函数初始化和重新初始化方法——距离函数光滑法

水平截集(LevelSet)方法是求解曲线进化方程的一种重要方法,该方法主要缺陷是每隔一定时间需要重新初始化水平截集函数,使水平截集函数具有距离函数和充足光滑性的特征。现有各种重新初始化方法均不能使水平截集函数同时具有这两种特性。论文提出了一种新的水平截集初始化和重新初始化方法-距离函数光滑法,该方法可使初始化和重新初始化后的水平截集函数同时具有上述两种特性。该方法适用于数值求解精度为网格的界面运动问题的初始化和重新初始化,也可作为任意数值求解精度界面运动问题的初始化方法。数值试验表明了所建议方法的有效性,也表明了该方法可降低重新初始化的次数以及数值计算达到稳态的时间。