基于相容粒的彩色图像检索算法

图像特征的提取与表达是图像检索技术的基础,而图像边缘是重要的视觉感知信息,由此提出一种基于相容粒度空间模型的图像检索方法.首先利用Canny边缘检测算子提取原始图像的彩色边缘信息,然后使用相容粒的合并计算方法对图像边缘颜色进行动态量化,根据得到的信息粒计算图像之间的相似度并进行图像检索.仿真实验表明,本文算法与传统颜色...     

一种基于图像边缘检测的隐写算法

根据人眼视觉感知特性,提出一种利用边缘检测理论计算容量因子的图像隐写算法.该算法通过像素间的相关性来计算某像素的边缘特性,根据人眼对边缘区域的改动较不敏感这一特性,确定该像素的容量因子,从而控制隐写容量.实验结果表明,该隐写算法具有较大的隐写容量,同时较好地保持了含密图像的不可感知性.     

基于人眼视觉系统的运动图像视觉感知模拟

讨论了人眼在观看平板显示屏上运动图像时视觉失真的产生原因,并通过视觉感知实验对已有的视觉感知模型进行了修正,提出了将空间积分的影响加入到视觉感知模型中的改进方法.本文还利用该模型对一些显示屏上运动图像的视觉感知过程进行了模拟,结果表明,采用本文提出的模型获得的运动图像的视觉感知效果图更加接近人眼实际所观测到的图像.本文提出的视觉感知模型以及相关的软件模拟结果为进一步优化显示器件的驱动方法提供了评估手段.     

基于模糊颜色量化的彩色显微医学图像检索

模糊量化方法能很好地表达人的视觉感知,是颜色量化的一个重要方法.根据彩色显微医学图像的颜色特征,提出一种适合其图像检索的模糊量化算法:将整个HSV空间划分成78个模糊子集,由模糊子集的隶属函数计算每种颜色的隶属度,并统计图像的模糊量化直方图,图像间的相似性用模糊量化直方图间的距离进行评判.实验结果表明,该算法在基于内容的彩色显微医学图像检索中,具有较好的检索效果.     

视觉显著性导向的图像压缩感知测量与重建

提出利用视觉显著性指导图像压缩感知的自适应测量与重建的算法.考虑到感知端不可负载过多的计算量,采用亮度对比度计算输入全采样图像的显著度,并根据块显著度实现自适应测量;重建端利用动态变化的块测量率重新估算块显著度,并以此加权重建模型的目标函数,集中优化高显著块.实验结果表明:与传统算法相比,所提算法重建图像的整体客观质量更优,且可更好地保护边缘与纹理等重要细节,主观视觉质量良好,同时保证了较低的测量与重建计算复杂度.     

基于视觉神经计算模型的图像边缘检测方法

借鉴视觉系统的轮廓感知能力,提出了一种基于视觉神经计算模型的图像边缘检测新方法.首先构建以动态突触互连的双层神经元网络;接着建立了一种基于突触前神经元响应模式的脉冲传递模型,利用神经元的脉冲发放时空模式来凸显边缘空间信息;最后通过发放率灰度映射获取图像边缘信息.以包含较多弱对比度边缘的微生物显微图为例,以信息熵、边缘置信度和重构相似度做定量分析,结果表明所提方法能够有效实现弱对比度边缘检测,为视觉机制在图像处理中的应用提供崭新的思路.     

一种多尺度X射线胸片图像增强算法

针对医学X射线胸片增强的同时会在大尺度边缘产生伪影从而影响医学诊断的问题,提出了一种基于边缘的非线性X射线胸片增强算法(MSCE).该算法先将图像进行多尺度分解,然后结合人眼视觉对对比度敏感的感知特性,计算图像基于边缘的局部对比度,通过结合其局部对比度信息控制各尺度信号增强系数,最后重建得到增强后的图像.MSCE算法能在保证小信号增强能力的同时,较大限度地抑止大尺度信号边缘伪影.实验结果表明,与Vuylsteke以及Stahl的非线性增强算法相比,在保证同样细节增强能力的同时,其大尺度边缘区的平均局部方差分别下降了约36.78%和29.64%,实验验证了MSCE算法具有优越的整体视觉质量.     

影响形状编码的表征元素感知差异量化研究

为了提高用户对可视化界面中形状编码的决策效率,研究了人类视觉系统对形状编码感知的差异量化机理.通过视觉感知量化实验,对长度和面积2种表征元素如何影响可视化界面中形状感知进行了分析,最终构建了形状编码感知的差异量化模型.结果表明:对于长度感知,即使有不同中心角的弧度干扰,其长度感知的敏感度也不会受二维曲率的影响,F检验的统计量F(3,43)=0.018,显著性概率P=0.997＞0.05,即单独的长度感知是不存在计算噪声的;对于面积感知,不同形状和相似形状的面积感知均具有显著性差异,并且当参考图形为三角形、调整图形为圆形时韦伯分数最高(5％～6％),参考图形为圆形、调整图形为三角形时韦伯分数最低(1％～2％),说明在面积感知过程中是存在计算噪声的.其次,长度和面积的感知变化量与物理变化量的对数值均成正比,并且形状编码的韦伯分数可以由面积和长度的韦伯分数共同计算得到.     

基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法

针对SAR图像的压缩感知重建问题,在分块压缩感知框架的基础上,提出了基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法.在采样阶段,每个子块的采样率依据显著信息自适应的变化;在重建阶段,根据不同图像显著信息的差异,自适应地滤波.实验结果表明:该方法不仅重建结果的整体质量更优,视觉效果更好,而且在重建后的图像中能更好地保持边缘和目标等重要特征.     

基于人类视觉模型和Contourlet变换的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)技术在图像的认证、识别和检索中得到广泛应用。融合人眼视觉系统(HVS)、Contourlet变换及奇异值分解(SVD)提出了一种新颖的图像感知哈希算法。该算法首先对图像进行Contourlet变换,计算变换后系数的视觉掩蔽特征值(掩蔽矩阵);然后对掩蔽矩阵分块后作奇异值分解,取每块最大奇异值作为图像的特征值,经过量化编码、压缩,生成最终哈希。该算法使用MATLAB作为实验平台,实验结果证明算法对大部分的感知保持操作具有较好的鲁棒性,不同图像之间也有较好的唯一性,同时对哈希进行加密处理,使得算法具有良好的安全性。     

基于改进局部二值模式算子与蚁群优化的图像边缘提取算法

设计了一种改进LBP耦合蚁群优化的图像边缘提取方案.首先,为了降低对噪声的敏感度,通过一个大小为3*3窗口的均值滤波对输入图像进行处理;其次,在LBP中嵌入一个平滑函数S,构建了一种改进的LBP模型;然后,计算图像的改进LBP值与其权重,通过改进LBP值与权重来体现像素间的差异程度,有效表征边缘的细微变化;最后,引入蚁群优化,通过路径优化与正负反馈求取边缘最优值,提高边缘的清晰度和细节表示.实验结果表明:相对于当前常用的边缘提取方法,本文算法提取边缘具有更高的清晰度和连续性,能减少噪音和模糊干扰,有效识别微小细节.     

Edge Blunting of Hard Alloy Cutter Blade for Cutting Chemical Fibers

IntroductionIn order to blend with natural fibers such as cotton andwool ,and with other types of chemical fibers for spun yarnproduction, continuous tow after drafting , cri mping andther mosetting should be cut into staple fibers of prescribedlength with cutter blade . Sharpness of cutter blade wouldbe decreased gradually (being called as blunting) in thecourse of cutting , which would greatly influence the staplequality and the production efficiency . So it is mostsignificant for the chemic…     

核医学图片的数字图像处理

用线性滤波器处理核医学脏器图片．造成图像边缘不清楚，从而影响了诊断．本 文用一种非线性统计滤波器——中值滤波和平均滤波相结合来处理核医学脏器图像． 这种方法综合了平均滤波和中值滤波对噪声的抑制特性和保留图像边缘的特性．考虑 到图像的局部起伏．引入Ａｎｓｃｏｍｂｅ变换使图像的泊桑噪声与信号近似无关。最后 对实际的核医学脏器图片作了处理，并与线性滤波处理结果做了对比．收到了满意的 效果．     

一种改进的基于PDE的图像去噪模型

本文在Perona和Malik及Catte等前人的工作基础上提出了一种新的图像去噪模型,并做了数值仿真,实验结果证明该模型不但能有效地去除噪声,而且能增强边缘并保持边缘位置,使处理后的图像清晰度和对比度都有大大增加,看上去也比较真实自然．     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计 算耗时问题, 以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题, 提出基于像素流的视频彩色化方法. 首先, 将参考帧与目标帧转换到 Lab 颜色空间中, 利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流, 该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置; 然后, 利用该像素流对参考帧颜色通道进行双线性插值得到目标帧颜色通道; 最后, 将得到的颜色通道与目标帧亮度通道组合得到最终的彩色化图像. 实验结果表明: 该方法得到的彩色化图像能够保持参考帧颜色的饱和度且边缘颜色清晰, 具有更高的峰值信噪比; 运算速度较基于传统光流彩色化方法大大提高.     

Loop细分曲面上的交互切分算法

给出了Loop细分曲面上的一系列执行切分算法及交互操作的规则，切分算法是在给定边的尖锐程度上通过执行一次细分多面体现网格而实现的，一般地，相交于一个顶点的边数并没有限制，而且每一个边的切分值可以不同，这一交互切分算法将有助于加强用细分曲面进行曲面造型的计算机图形系统。     

基于图像边缘区的图像评价方法

通过对图像处理中的缩放算法得到的图像误差进行分析,发现图像误差主要集中在图像边缘区,进而提出了基于边缘稳定的图像评价方法,实验表明,该方法符合人的主观视觉质量需求．     

图像美学质量评价技术发展趋势

 图像质量评价是利用计算机模拟人类视觉系统自动评价图像的失真程度,而图像美学质量评价是利用计算机模拟人类对美的感知与认知,自动评价图像的"美感",分析图像在构图、颜色、光影、景深、虚实等美学因素影响下所形成的美感刺激,这是计算美学与计算机视觉、心理学、虚拟现实等领域的学科交叉新方向,其在摄影摄像、电影电视、电子商务、服装设计、平面设计、文稿设计、工业设计、汽车行业、建筑行业、美容美妆等多个行业具有良好的应用前景。本文回顾了图像美学质量评价的发展历史,从基于人工设计美学特征的方法、基于美学特征深度学习的方法、图像美学质量评价的新任务、图像美学质量评价数据集构建等方面综述了该领域关键技术的发展情况,并展望了图像美学质量评价及其关键技术的发展趋势。     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。     

Technique for Measuring the Sharpness of Staple Fiber Cutter Blades

Introduction Duringtheproductionofstaplefibers,thecutting edgesharpnessisanimportantfactortothestaplequality.Thedullbladesareviabletomakedefectssuchasover lengthfibers,fiberclump,etc,whichwillcauseproblems inthefollowingtextileprocessing,sothehighqualityofcutterbladesisnecessaryintheproduction.Butforthe quantitativemethodinmeasuringsharpness,therestillhas notbeenanywidelyvsed.Thetraditionalwayisdoneby cuttingtapeorsomethingalikewithitbyhands,butfor thedifferencesofindividuals,themeasurementr…