基于自适应空域滤波的图像去块效应算法

分块有损压缩图像忽略了块间相关性,重构时会产生块效应,该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应有理滤波,以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2类,利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块,并对平坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明,该算法有效去除了块效应,一定程度上提高了信噪比,算法简单且鲁棒性较好。

结合Nystrom方法的三维网格模型分割方法

针对谱聚类三维网格模型分割方法耗时长、占用内存大的问题,本文提出了一种结合Nystrom方法的三维网格模型分割方法。首先,对模型面心进行采样,计算采样点和所有面心的亲和力数值,使用Nystrom方法估计亲和力矩阵的主特征向量,避免了计算亲和力矩阵的巨大开销;其次,使用K-Means算法对主特征向量聚类,实现对模型的分割;最后,使用自适应邻域滤波算法对分割结果进行优化,去除估计误差。在细分后的普林斯顿数据集上进行实验,并同5种分割方法进行定量比较,结果表明本文方法可以有效降低谱聚类方法的时间、空间开销,并且兰德分数比其余方法平均高0.21,可以得到更高精度的分割结果。

复杂背景下铁水罐定位分割算法研究

本文针对在炼钢厂复杂背景下铁水罐定位分割困难这一问题,提出了一种简单有效的解决方法。此方法首先采用帧间差影法初步分割出运动目标,通过对差影图像进行K邻域自适应滤波,消除强脉冲干扰。然后利用帧差图像边缘与灰度图像边缘的强相关性得到目标边缘信息,利用此信息对运动目标进行精确定位,并进一步检验运动目标是否为铁水罐。现场运行结果表明,此方法具有很强的鲁棒性,且算法实现简单,完全满足现场实时性的要求。