双通道深度图像先验降噪模型

相对于采用固定网络参数值的有监督深度降噪模型而言,无监督的深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型更具灵活性和实用性.然而,DIP模型的降噪效果远低于有监督降噪模型(尤其是在处理人工合成噪声图像时).为进一步提升DIP降噪模型的降噪效果,本文提出了双通道深度图像先验降噪模型.该降噪模型由噪声图像预处理、在线迭代训练和图像融合3个模块组成.首先,利用BM3D和FFDNet两种经典降噪方法对给定的噪声图像进行预处理,得到2张初步降噪图像,然后,将原DIP单通道逼近目标图像架构拓展为双通道工作模式.其中,第一通道以FFDNet初步降噪图像和噪声图像为双目标图像,第二通道则以BM3D预处理图像和噪声图像为双目标图像.在此基础上,按照标准的DIP在线训练方式让DIP网络输出图像在两个通道上分别逼近各自的目标图像,同时依据基于边缘能量定义的伪有参考图像质量评价值适时终止迭代过程,从而获得2张中间生成图像.最后,使用结构化图块分解融合算法将两张中间生成图像融合并作为最终的降噪后图像.实验数据表明,在合成噪声图像上,本文提出的双通道深度图像先验降噪模型在各个噪声水平上显著优于原DIP及其他无监督降噪模型(提升了约2.2 dB),甚至逼近和超过了新近提出的主流有监督降噪模型,这充分表明了本文提出的改进策略的有效性;在真实噪声图像上,本文提出的降噪模型优于排名第二的对比降噪方法约2 dB,展现出其在实际应用场景下独有的优势.

基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法

单一图像无法全面描述目标的信息,实际应用价值低,针对当前红外与可见光图像融合方法存在的一些不足,如:融合质量差等,为了获得更加理想的红外与可见光图像融合效果,提出了基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法。首先分析当前红外与可见光图像融合的研究进展,指出各种方法的局限性,然后采用红外图像和可见光图像,并对它们进行图像去噪、增强处理,采用卷积神经网络提取红外与可见光图像的特征,最后根据特征相似性进行红外与可见光图像融合,并对红外与可见光图像融合效果进行了测试,结果表明,本方法提升了红外与可见光图像融合质量,融合效果要明显优于其他红外与可见光图像融合方法。

面向双模态夜视图像的混合尺度融合算法

针对传统红外与可见光图像融合算法存在的细节模糊、对比度降低、背景信息缺失等不足,提出了一种基于混合尺度的红外与可见光融合方法。通过潜在低秩表示变换将源图像分解低秩子带和显著子带;利用非下采样轮廓波变换将低秩子带继续分解为低频分量与高频分量;针对显著子带采用基于卷积稀疏表示的方法进行融合;并结合全局均值、区域均值与能量的优势融合低频分量;利用权重决策图融合高频分量。基于自建库及公开库的实验结果表明,与其他5种图像融合算法相比,所提算法在充分继承源图像有效信息的同时,融合图像整体对比度更均衡,有效提升了融合图像的清晰度,包含更丰富的图像细节信息,在主客观评价上均取得了更好的效果。

基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型

为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且有代表性的降噪算法(模型)处理噪声图像以产生2张初始降噪图像。基于这2张初始降噪图像,使用空间随机混合器按照各自50%混合比例随机生成足够多的混合图像作为DIP降噪模型的第2目标图像并与第1目标图像(即噪声图像)构成双目标图像。然后,每次使用不同的随机输入和双目标图像,多次执行标准DIP降噪流程生成多张具有互补性的样本图像;在样本融合阶段,首先为了获得更好的随机性和稳定性,随机丢弃50%的样本图像。然后,采用无监督融合网络在样本图像上完成自适应融合,获得的融合图像的图像质量相对参与融合的样本图像得到再次提升,作为最终降噪图像。在人工合成噪声图像上实验表明:IDIP降噪模型较原DIP降噪模型在峰值信噪比评价指标上有约2 dB的提升,且较大幅度超过了其他无监督降噪模型,逼近了有监督降噪模型。而在实际真实噪声图像上,其降噪性能较各对比方法更具鲁棒性。

熵最优与改进SCA的图像分割及其图像识别应用

针对传统图像分割效率低、精度差的不足,提出一种混合变异正余弦算法的多阈值图像分割方法。为提高SCA算法的寻优性能,设计拉丁超立方种群初始化改进种群多样性;以非线性转换因子动态调节算法搜索能力;融入惯性权重机制提升算法全局寻优;结合高斯和拉普拉斯分布混合变异对个体扰动,使算法跳离局部最优。将Cross熵作为适应度函数,利用HMSCA求解分割阈值。实验结果表明,该算法可以提升图像分割精度和效率。将其应用于火灾图像识别,能够实现火焰源与背景分离,得到更好的分割效果。

基于改进机器学习的超分辨率图像细节复原

相对于低分辨率图像,高分辨率图像需要增加的像素数目更多,且需要增加高频信息以提升图像的清晰度,当图像目标与背景之间对比度较大时,图像高频细节信息复原难度较高。为此,提出基于改进机器学习的超分辨率图像细节复原方法。对图像去噪,并结合采用双边滤波方法实现图像的对比度增强;利用改进字典的机器学习算法建立双层字典,结合稀疏表示算法获取一层的粗略复原图像;通过二层字典计算一层复原图像与原始图像之间的差值,建立高分辨率样本,并对其开展二层字典训练,通过训练结构实现超分辨率图像的细节复原。实验结果表明,研究方法应用下峰值信噪比可保持在20dB以上,细节复原均方差低于4×10-3,结构相似性指标更高,高分辨率图像的训练效果更好,特征对比明显,细节信息突出。

生成对抗网络在图像修复中的应用综述

随着生成对抗网络的迅猛发展,许多基于传统方法难以较好解决的图像修复问题获得了新的研究途径。生成对抗网络凭借强大的生成能力,能从受损图像中恢复出完好的图像,故而在图像修复中得到较为广泛的应用。总结了近年来利用生成对抗网络修复受损图像问题的相关理论与研究,以受损图像的类别及其所适配的修复方法为主要划分依据,将图像修复的应用划分为图像补全、图像去模糊、图像去噪三个主要方面。针对每一方面,通过技术原理、应用对象等维度对图像修复的应用进一步细分。对于图像补全领域,从使用条件引导与潜在编码等角度探讨了基于生成对抗网络的不同图像补全方法;对于图像去模糊领域,阐释了运动模糊图像与静态模糊图像的本质不同及其修复方法;对于图像去噪领域,归纳了不同类别图像的个性化去噪方法。同时,对于每一类应用,分析了所采用的具体生成对抗网络模型的特点及其贡献。最后,总结了生成对抗网络应用于图像修复的优势与不足,并对未来应用场景进行了展望。

用于视觉传达效果优化的退化图像复原仿真

大气湍流与外界噪声的干扰,会造成图像出现退化现象,影响图像质量。为此提出考虑视觉传达效果的多帧退化图像复原算法。图像复原前构建出图像退化模型,明确图像退化规律,利用小波变换对多帧退化图像实施去噪处理。计算因大气湍流导致的相位扰动的波前图像,根据相位偏差,生成Zernike波前图像重建模型,多次迭代后完成PDF的波前重建,利用代价函数生成多帧退化图像复原的迭代公式,依据判定条件实现多帧退化图像复原。实验结果表明,所提算法的图像复原效果较好,复原效率高,具有优异的图像去噪效果。

中国传统绘画艺术视阈下的明清儿童图像发展概议

明清两代是中国传统儿童图像的重要发展时期。明代儿童图像继承宋代范式的同时,在书童题材表现和儿童图像表现技法方面有新的突破;清代儿童图像集前朝数代之大成,不仅在儿童群体图像表现、水墨写意儿童图像表现等方面成就斐然,更是形成了杂糅交汇、繁盛多元之面貌。中国传统儿童图像经由明代的继承沉淀、清代的融合创新,实现了其在题材、形式、技法及内容等方面的成熟完备。由此,儿童图像在清代完成了由多个零散性图像类别向系统性图像谱系的构建。

打印/印刷数字水印测试图像库构建及应用研究

目前的数字水印算法测试大多只使用个别经典图像对水印质量进行评价,没有考虑不同类别、不同图像复杂度对水印性能产生的影响。本研究将图像分为饱和、暗调、亮调、人物、风景记忆色和中性灰六类,采用灰度共生矩阵算法将每类图像分为低(0~1.1)、中(1.1~1.2)和高(1.2以上)三种复杂度,构建了包含356幅标准图像的打印/印刷数字水印测试图像库;用DCT域水印算法测试并对水印质量进行评价。实验结果表明,图像复杂度越高,透明性越好,SROCC达到了0.926;饱和类图像在人眼视觉效果最好,但模拟打印攻击时鲁棒性最差;像素压缩攻击时,中复杂度图像鲁棒性最好;其他攻击下,图像复杂度越高,鲁棒性越好,SROCC大于0.714。可见,图像复杂度和图像分类会对数字水印性能评价产生影响,本研究所建图像库有利于优化图像算法,完善数字水印评价体系。

卷积神经网络在图像档案管理中的应用研究

随着数字时代的到来,图像档案管理已成为各个应用领域中不可或缺的一部分,而随着数字图像数量与复杂性的不断增加,如何有效地组织、管理和利用这些图像档案变得至关重要。卷积神经网络作为深度学习领域的佼佼者,在图像处理方面取得了巨大的进展,并为图像档案管理带来了前所未有的机遇和挑战。卷积神经网络概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种擅长于分析处理二维数字图像的深度学习模型,在图像识别、目标检测、人脸识别等领域有着广泛的应用。

改进径向基函数插值法的多聚焦图像滤波融合

由于受到拍摄设备、光学镜头景深以及噪声等不同因素的影响,多聚焦图像往往存在边缘弱化问题。为了使多聚焦图像更加清晰,提出基于改进径向基函数插值法的多聚焦图像滤波融合方法。通过能量函数计算图像边缘细节估计误差,建立空间同性误差准则,去除图像边缘噪声,实行滤波保护。利用径向基函数各层网络建立多聚焦图像抑噪模型,减少图像的噪声污染。通过非线性函数恢复像素,在图像空间坐标下分离图像纹理、清晰程度和图像局部特征,提取图像高频信息。利用径向基函数插值引导高频信息,在决策引导下实现图像滤波融合。经过实验证明,所提方法的多聚焦图像融合效果较好,减少了残余噪声,能够实现图像去噪和边缘特征保护,清晰度较高,图像结构性相似度高。

从局部到全局的零参考低照度图像增强方法

为解决现有的低照度图像增强方法存在的色彩失真、细节损失以及暗区增强不足和亮区增强过度导致低照度图像增强效果不理想的问题,提出了一种从局部到全局的零参考低照度图像增强方法。采用局部照度增强对低照度图像进行像素级增强,改进了自适应光照映射估计函数,提升了照度调整能力,避免了生成大量的迭代参数,提高了模型的推理速度;采用基于Transformer结构的全局图像调整对局部增强后的图像进行全局调整,解决了亮区照度增强过度的曝光问题和暗区照度增强不足的问题,提升了图像的整体对比度;优化损失函数,对低照度图像特征和增强图像特征进行相似性约束,提升了目标检测精度。实验结果表明,LOL数据集上的客观指标峰值信噪比和结构相似性达到了20.18 dB和0.80,MIT-Adobe FiveK数据集上达到了23.31 dB和0.87,ExDark数据集上增强后图像的目标检测精度提高了7.6%,有效提升了低照度图像可视化质量和目标检测效果。

M-SWF域红外与可见光图像结构相似性融合

为了解决常规滤波器组在红外与可见光图像融合领域中存在提取结构信息不充分和融合视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于多尺度滑动窗口滤波器(Multi-scale Sliding Window Filter,M-SWF)图像融合方法。首先,提出一种基于SWF的多尺度图像分解方法实现对源图像的结构细节层和基础层提取;其次,采用L1范数融合规则(L1-Fusion,L1F)整合结构细节层,提取图像的结构信息;然后,利用一种图像能量贡献融合规则(Energy Attribute-Fusion,EAF)整合基础层,突出显著性目标;最后,融合图像通过叠加整合后的多尺度结构细节层和基础层得到。实验首先通过分析能量贡献系数,从主客观方面得到M-SWF域内红外与可见光图像融合较为适宜的能量贡献系数;其次,在该取值下,本文提出的M-SWF融合模型与其他的融合方法相比,不仅提高了对源图像结构信息的提取能力,而且通过整合图像的能量属性,改善了融合效果不佳问题,有效地突出了显著性目标。

基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法

高质量矿井影像为矿山安全生产提供保障,也有利于提高后续图像分析技术的性能。矿井影像受低照度环境的影响,易出现亮度低,照度不均,颜色失真,细节信息丢失严重等问题。针对上述问题,提出一种基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法。基于生成对抗思想搭建生成对抗式主体模型框架,使用目标图像域而非单一参考图像驱动判别器监督生成器的训练,实现对低照度图像的充分增强;基于特征表示学习理论搭建特征编码器,将图像解耦为亮度分量和反射分量,避免图像增强过程中亮度与颜色特征相互影响从而导致颜色失真问题;设计CEM-Transformer Encoder通过捕获全局上下文关系和提取局部区域特征,能够充分提升整体图像亮度并消除局部区域照度不均;在反射分量增强过程中,使用结合CEM-Cross-Transformer Encoder的跳跃连接将低级特征与深层网络处特征进行自适应融合,能够有效避免细节特征丢失,并在编码网络中添加ECA-Net,提高浅层网络的特征提取效率。制作矿井低照度图像数据集为矿井低照度图像增强任务提供数据资源。试验显示,在矿井低照度图像数据集和公共数据集中,与5种先进的低照度图像增强算法相比,该算法增强图像的质量指标PSNR、SSIM、VIF平均提高了16.564%,10.998%,16.226%和14.438%,10.888%,14.948%,证明该算法能够有效提升整体图像亮度,消除照度不均,避免颜色失真和细节丢失,实现矿井低照度图像增强。

一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法

受煤矿井下粉尘、水雾和低照度环境影响,对皮带运输系统的监测图像精准识别极为困难。针对现有去尘雾方法的图像处理结果和效率欠佳的问题,提出一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法。首先利用阈值分割结合伽马变换修正通道差,解决因低照度环境影响导致的尘雾浓度较大区域与其他区域间像素值差异不明显的问题,修正后通过引导尘雾图像做引导滤波得到更加符合实际情况的全局大气光强;然后为解决暗通道先验在尘雾浓度较大区域失效问题,引入亮通道先验进行补充,使用通道分量来辅助暗通道及亮通道透射率融合,避免因多次分割而导致的边缘像素归属问题;最后将去雾后RGB图像转至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡化并将均衡化前后的亮度分量进行加权融合,采用客观指标评价,选择最优聚合权值进行聚合,同时考虑去雾过程中饱和度损失和亮度分量与饱和度分量间的相关性提出饱和度自适应矫正函数,对图像饱和度进行矫正,色调分量保持不变,随后将图像转回至RGB空间,得到亮度适中、信息保留丰富和色彩鲜艳的图像;为验证所提方法的有效性,采用主观视觉、客观指标和目标检测精度及置信度进行算法对比,实验结果表明所提方法在上述4个指标上均优于被对比算法,其图像细节保留丰富,图像视觉观感更佳。

双能量CT非线性融合和噪声优化的虚拟单能量图像技术在喉鳞状细胞癌中的应用

目的:探讨双能量CT线性融合图像(linear blending imaging,LBI)、非线性融合图像(nonlinear blending image,NBI)和噪声优化的虚拟单能量图像(noise-optimized virtual monoenergetic image,VMI+)技术在喉鳞状细胞癌中的应用价值。方法:回顾性分析2019年6月至2022年3月61例经病理证实为喉鳞状细胞癌患者的双能量CT资料。双能量图像采用LBI[融合系数为1(80 kV)和0.6(M0.6)]、NBI和VMI+(40 keV、55 keV)技术重建。比较5组图像的客观图像质量[对比噪声比(contrast-tonoise ratio,CNR)、肿瘤CT值、噪声]和主观图像质量(肿瘤边界评分和整体图像质量评分)。结果:40 keV的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界评分均明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NBI的整体图像质量评分明显高于80 kV、M0.6、40 keV和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NBI的噪声明显低于80 kV、40 keV和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:在喉鳞状细胞癌的双能量CT中,采用VMI+技术(40 keV)能提供更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界,采用NBI技术能提供更低的噪声和更好的整体图像质量。

基于颗粒特征与预设变形的人工砂土变形图像生成方法及应用

图像变形分析方法是当前土力学与岩土工程领域的一种重要变形测试技术,散斑图像作为其发展、应用和可靠性评价的常用工具,是否反映真实土体图像特征和变形分析可靠性尚有待解答。以福建标准砂为样本,基于土体图像特征分析及与散斑图像对比,提出了一种描述砂土图像和变形特征的人工图像生成方法,利用建立的4种变形坐标解析公式和生成序列变形图像,对国际代表性RG-DIC和PIVlab法可靠性进行评价。结果表明:散斑图像与真实砂土图像在纹理、圆度、色值等方面存在显著差异,提出的人工图像生成方法能有效控制土颗粒组分、圆度、色值等分布参数,反映了真实土体图像特征;生成的序列变形图像增加了时间变量和任意变形函数功能,为动态和复杂变形分析可靠性评价建立条件。散斑图像明显低估了RG-DIC和PIVlab法对土体变形的分析误差,原因为黑色背景、白色亮斑构成的纹理特征更具辨识性;RG-DIC法的分析准确性与稳定性明显优于PIVlab法,而不同变形条件下两种方法分析误差呈一致趋势,当剪应变≤10^(-3)时误差快速上升。研究方法与成果,为土体图像变形分析方法发展、应用和可靠性评价提供了重要支撑和参考。

基于纹理特征与深度学习的小麦图像中的穗粒分割与计数

穗粒数是小麦产量构成的重要因素和估测产量的参数之一,传统的人工计数方法耗时费力,人为因素影响大。为了实现对小麦穗粒数的智能、快速监测,以百农307、新麦26、稷麦336这3个小麦品种为试验材料,利用智能手机于小麦灌浆后期拍摄麦穗图像,随后对麦穗图像进行预处理并归一化为480×480像素大小,结合深度学习和迁移学习机制,构建基于冻结-解冻机制的HRNet模型的小麦小穗图像分割计数深度学习模型,利用图像处理算法、小麦小穗图像纹理特征确定小穗像素数与穗粒数之间的关系阈值,构建小穗粒数预测模型,实现对小麦穗粒的预测计数。结果表明,对比同样采用冻结-解冻机制的PSPNet模型、DeeplabV3+分割模型、U-Net模型及无冻结解冻机制的HRNet模型,采用基于冻结-解冻机制的HRNet模型对小麦小穗的分割效果更优,且具有更好的鲁棒性,分割精确度为0.9594,平均交并比(mIoU)为0.9119,类别平均像素准确率(mPA)为0.9419,召回率为0.9419;通过3个不同品种小麦的麦穗图像对小穗进行计数,所得决定系数(R2)为0.92,平均绝对误差为0.73,平均相对误差为2.89%;籽粒计数的R2为0.92,平均绝对误差为0.43,平均相对误差为5.51%。由研究结果可知,基于冻结-解冻机制得出的HRNet模型的小麦小穗图像分割算法能够有效分割小麦图像中的小穗,并获得更加丰富的语义信息,可用于解决小目标图像分割困难及训练欠拟合问题,通过粒数预测模型可以快速、精确地对小麦的籽粒数进行预测,从而为小麦高效、智能化估产提供算法支撑。

多元纹理图像构造方法及应用

多元图像分析方法在图像展开阶段会丢失像素间空间关联关系,导致其对图像纹理特征的分析能力不足.针对此问题,本文提出了一种基于图像纹理特征的多元图像构造方法,并应用于图像分割.首先,结合滑动窗口法和灰度共生矩阵求取图像各通道的纹理特征影像,叠加纹理特征影像构造多元图像.然后,应用多元图像分析方法对所得多元图像进行分析,分割出感兴趣区域.最后,利用分割结果构造决策树模型,以完成对同类感兴趣区域的分割.在图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明,本文所提方法的均交并比(MIoU)与同类方法相比有10%左右的提升.