基于纹理一致性测度的汽车车徽分割方法

车徽是汽车的品牌标志,包含了汽车的重要信息。更为重要的是,车徽是难以更换的,可作为汽车分类与识别的重要依据。首先,对原始图像进行小波变换,求取其垂直纹理测度;其次,选取合适的阈值二值化测度图像并进行形态闭运算;然后,根据位置信息进行车徽粗分割;最后,根据纹理一致性测度提取车徽。实验结果表明了提出的车徽分割方法的有效性。

基于边界纹理一致性的帧内模板匹配预测算法

提出基于边界纹理一致性的视频帧内模板匹配预测算法,根据图像内容纹理的一致性,在绝对差和(或均方差)的基础上,引入边界纹理一致性约束,形成新的模板匹配准则,以增强模板匹配预测与当前块周围像素之间的相关性,提高模板匹配预测的准确性。实验结果证明,该算法相对于帧内模板匹配预测算法,编码效率平均提升0.11 dB,最高能提升0.17 dB。

基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法

本文提出了一种基于小波变换的遥感图像融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,调整高频小波系数大小。利用小波变换对图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于传统的图像融合方法。

正交小波与纹理一致性融合的图像识别算法研究

为解决一般图像特征识别算法难以兼顾图像细节与图像整体视觉感,探讨了一种基于双正交小波变换与纹理一致性测度融合的图像特征识别算法。该算法按照正交小波变换对源图像分别进行小波分解,按一定比例和纹理一致性测度确定融合图像的低频和高频小波系数矩阵,再经处理即可获得融合图像。实验仿真表明,提出算法不仅可较好地分辨出图像的伪边缘与丰富图像的细节信息,而且能兼顾图像整体视觉感,因此,可以比较显著地提高图像的识别效果。研究结果表明,采用上述提出的图像融合识别方法是可行和有效的。

时空一致的动态纹理地图快速生成

为了获得真实的动态重建体验,需要在重建几何的基础上进一步重建颜色信息,并高效地进行数据编码传输.为此提出一种面向动态三维重建的纹理地图序列快速生成方法.首先基于动态三维重建的基准网格序列的几何相似特性快速生成相邻帧网格的三角面对应关系,然后根据该对应关系使用一种基于网格块的优化方法得到网格序列的一致性分割结果,最后结合网格序列的一致性分割结果及网格前后帧的三角面对应关系,快速生成具有时空一致性的纹理地图序列.实验结果表明,在真实动态重建场景下,使用H.264对由该方法生成的一致性纹理地图序列进行无损视频编码时可以降低约50%的比特率,使用有损编码可以降低70%~80%的比特率.

基于形态开闭滤波二值标记和纹理特征合并的分水岭算法

为了防止分水岭算法过分割问题 ,研究了一种基于形态处理和纹理分析的图象分水岭分割方法 ,该方法是在分水岭算法的基础上 ,首先对形态梯度图象运用形态开闭滤波器组的方法来获得较好的参考图象 ,然后将提取的二值化初始分割结果作为区域标记来进行分割 .另外 ,为了获得整体目标 ,还定义了一个基于纹理特征的一致性和对比度的检验准则 ,并将其作为区域合并的根据 .该方法应用于多个视频序列初始目标分割的结果表明 ,形态滤波器组的引入很好地防止了过分割 ,并证明基于纹理特征均匀性和对比度的准则对分割区域进行进一步的纹理合并是行之有效的 .

多尺度超像素纹理特征保持与融合的高光谱图像分类

高光谱图像的低空间分辨率特性往往导致全局纹理提取技术难以获取地物要素的精准纹理信息,同时,单一尺度的局部纹理提取技术难以达到有效识别地物的目的。基于此,该文设计了一种多尺度超像素纹理保持与融合(MSuTPF)的高光谱图像分类方法,主要架构如下:首先,利用2D Gabor滤波器对高光谱图像进行多方向与尺度的全局纹理提取,并通过融合各尺度的纹理特征,增强纹理结构表征能力;其次,融合纹理与光谱主成分特征以形成光谱-纹理联合判别特征;再次,采用形状自适应的超分割方法,作用至光谱-纹理联合特征进行局部纹理信息保持与融合,尤其是,为克服超像素邻域像元的隐性不相关问题,该文定义了基于密度最近邻相似性评价准则,使超像素纹理进一步趋于一致性;最后,将各更新的光谱-纹理联合特征输入像素级分类器获取其对应的类标签,并采用多数表决的决策融合机制取得最终分类结果。Indian Pines和Pavia University真实数据集的实验表明,该方法在小样本条件下的分类精度优于基准分类器(SVM)、深度学习方法(GFDN)以及最新的空-谱分类方法(S3-PCA)等8个对比方法,充分证明了该文所提方法的实用性和有效性。

基于Gabor滤波系数高阶矩的图像检索

在分析Gabor滤波器进行图像纹理特征提取的基础上,提出了利用多尺度和多方向Gabor滤波系数的高阶矩提取图像特征进行CBIR的方法,利用滤波系数的方差给出了基于Gabor滤波组提取的图像纹理特征的平滑度和纹理一致性算法,并采用四个尺度和六个方向的滤波系数的能量、方差、峰态、平滑度和一致性组成了CBIR特征向量。采用Brodatz纹理库和Corel图像库中的典型图像进行了对比实验。实验证明,提出的方法比传统的Gabor滤波进行CBIR具有更高的查准率。

基于一维数据块的AVS视频帧内编码算法

针对AVS(Audio Video Coding Standard,音视频编码标准)视频部分帧内预测中固定三抽头滤波器难以适应纹理类型变化、预测精度低的问题,基于相邻一维数据块(像素行或者像素列)之间纹理一致性更强的特点,提出了基于一维数据块的帧内自适应滤波编码算法,将固定三抽头滤波器扩展为自适应滤波器,以一维数据块为单位生成预测,解决参考像素与预测像素之间距离较远所带来的相关性差、预测不准确的问题。利用最小二乘方法,对已编码的相邻一维数据块进行自适应滤波预测,计算得到最优的三抽头滤波器,将其直接作为当前一维数据块的自适应滤波器,从而避免了自适应滤波器系数的传输开销。实验结果表明:新的帧内编码方法能够提高现有AVS视频帧内编码效率平均达到0.324 dB,最高达到0.879 dB,而且编码性能高于帧内模板匹配方法平均0.120 dB。所提出的方法在新一代的视频编码标准AVS2.0的制定中具有广阔的应用前景。

灰度一致纹理图像的光参数估算方法

从单幅图像估算光照参数时未知条件太多,而采用多幅输入图像的方法估算光照参数,虽然精度较高,但增加了输入数据的复杂度。提出灰度一致图像的光参数估算方法,能够从输入的单幅图像准确地估算光照参数。该方法通过探测输入图像的最大亮度变化方向估算光照的方位角;通过检测输入图像与虚拟光环境下的随机纹理的相似性估算光照的翘角。对Photex纹理库中的24类图像(共142幅图像)进行了实验,实验结果表明,该算法对于表面灰度一致图像的光参数估算具有较高的准确率。

基于激光散射光分布的表面粗糙度在线测量方法

介绍了基于光散射原理的激光测量装置非接触在线检测表面粗糙度。它利用半导体激光器为光源,CCD摄像头接收与表面粗糙度具有对应关系的散射光带,可同时得出表面粗糙度的值和试件表面纹理一致性的关系。并采取多种抗干扰措施,保证其可以对试件进行非接触在线检测。

基于激光散射光分布的表面粗糙度在线测量方法

介绍了基于光散射原理的激光测量装置非接触在线检测表面粗糙度。它利用半导体激光器为光源,CCD摄像头接收与表面粗糙度具有对应关系的散射光带,可同时得出表面粗糙度的值和试件表面纹理一致性的情况。并采取多种抗干扰措施,保证其可以对试件进行非接触在线检测。

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法。首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像。接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利。