融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类

稀疏编码在编码过程中忽略特征之间的局部关系,使编码不稳定,并且优化问题中的减法运算可能会导致特征之间相互抵消.针对上述2个问题,文中提出融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类方法.引入局部特征附近的基约束编码,利用非负矩阵分解将非负性加到Laplacian稀疏编码中,利用空间金字塔划分和最大值融合表示最终的图像,并采用多类线性SVM分类图像.本文方法保留特征之间的局部信息,避免特征之间相互抵消,保留更多的特征,从而改善编码的不稳定性.在4个公共数据集上的实验表明,相比其它现有算法,本文方法分类准确率更高.

区域特征耦合DS证据理论的图像融合算法

目的提高融合图像视觉质量。方法提出区域多特征与改进的DS证据理论规则的聚焦图像融合算法。首先,引入二代Curvelet变换,对源图像进行分解,获取图像的粗尺度系数、细尺度系数;然后,根据区域中粗尺度系数的绝对值,构造最大值融合规则,完成粗尺度系数的融合;再联合区域方差、信息熵以及区域能量等特征,提取细尺度层的区域特征,并通过定义概率约束条件,改进DS证据理论的融合规则,增强DS合成规则的可信度,对图像的细尺度系数进行有效融合,使得融合图像保留更多的细节信息;最后,通过逆Curvelet变换完成图像的融合。结果与当前的图像融合算法相比,在对聚焦图像融合时,文中算法的融合图像具有更丰富的细节信息,其视觉质量更高,且融合时耗较短。结论所提算法考虑了像素之间的互相关性,进一步优化了图像融合质量,可用于遥感探测与包装印刷检测等领域。

基于SURF的序列图像快速拼接方法

针对车载摄像平台的序列图像拼接问题,提出一种基于SURF的序列图像快速拼接方法。首先,对经预处理后的序列图像提取SURF特征点,采用最近邻法匹配特征点;其次,利用RANSAC算法估计相邻帧的变换关系;再采用改进的全局配准策略,完成图像配准;最后,采用一种最大值融合法,去除了拼接缝和光照明暗变化的影响,实现序列图像的无缝拼接。实验结果表明该方法适用于车载摄像平台序列图像的快速、无缝拼接,具有较强的鲁棒性,有一定的实用价值。

基于块对称对叠的多幅图像超分辨率重建算法

在进行图像超分辨率重建时,使用多幅图像比使用一幅图像能够得到更好的效果;但是目前基于多幅图像的超分辨率重建算法普遍存在重建速度慢、重建质量不够理想的问题。为此,构造了一种基于块对称对叠(PsyCo)的多幅图像超分辨率重建算法。首先对低分辨率图像序列进行基于ORB的图像配准,再对配准后的图像进行PSyCo重建,最后对重建的图像进行像素灰度最大值融合。实验结果表明,提出的重建算法具有更好的重建效果;并且具有较快的重建速度。

基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码的图像分类

针对稀疏编码方法中编码过程不稳定和金字塔匹配的划分方法无法使得融合后的特征很稀疏这两个问题,提出基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码LSCARD(Laplacian sparse coding based on average region division)的图像分类方法。首先,对原始图像进行局部不变特征转化(SIFT)特征提取;然后,在稀疏编码方法中加入Laplacian正则化对局部特征进行编码,使相似的特征具有相似的码字;再利用平均区域划分以及最大值融合将编码后的特征向量进行融合;最后,采用多类SVM分类器对图像进行分类。在几个标准图像数据集上的实验结果表明,LSCARD算法具有更高的分类精度。

非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类

目的稀疏编码是图像特征表示的有效方法,但不足之处是编码不稳定,即相似的特征可能会被编码成不同的码字。且在现有的图像分类方法中,图像特征表示和图像分类是相互独立的过程,提取的图像特征并没有有效保留图像特征之间的语义联系。针对这两个问题,提出非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类算法。方法图像特征表示包含两个阶段,第一阶段利用非负局部的Laplacian稀疏编码方法对局部特征进行编码,并通过最大值融合得到原始的图像表示,从而有效改善编码的不稳定性;第二阶段在所有图像特征表示中随机选择部分图像生成基于上下文信息的联合空间,并通过分类器将图像映射到这些空间中,将映射后的特征表示作为最终的图像表示,使得图像特征之间的上下文信息更多地被保留。结果在4个公共的图像数据集Corel-10、Scene-15、Caltech-101以及Caltech-256上进行仿真实验,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比,分类准确率提高了约3%~18%。结论本文提出的非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类算法,改善了编码的不稳定性并保留了特征之间的相互依赖性。实验结果表明,该算法与现有算法相比的分类效果更好。另外,该方法也适用于图像分割、标注以及检索等计算机视觉领域的应用。