基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构

提出了基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构算法,该算法依据K-L变换的原理找到用于图像压缩的投影矩阵,进而对人脸图像进行压缩.同时,也可以通过投影矩阵对人脸图像进行数据重构.通过在FERET和BioID人脸数据库的相关实验表明,与常规的主成分分析算法相比,张量主成分分析算法在同样的压缩比水平上能够实现更优的重构图像,定量分析表明张量主成分分析算法的重构误差和峰值信噪比亦优于常规的主成分分析算法.     

基于对抗样本的深度学习图像压缩感知方法

压缩感知是研究数据采样压缩与重构的信号处理新理论,近年来研究人员将深度学习运用到图像压缩感知算法中,显著提高了图像重构质量.然而,图像信息常与隐私关联,高质量的重构图像在方便人们观赏的同时,带来了隐私保护的问题.本文基于深度学习理论,提出一种对抗的图像压缩感知方法.该方法将压缩理论和对抗样本技术统一于同一个压缩感知算法,通过设计损失函数,联合重构误差和分类误差来训练压缩感知深度神经网络,使得压缩感知重构样本同时也是一个对抗样本.因此,重构图像在保证重构质量的同时,也能对抗图像分类算法,降低其识别率,达到保护图像隐私的效果.在Cifar-10和MNIST图像集上进行的实验结果表明,和已有的压缩感知方法相比,我们提出的对抗压缩感知方法以损失仅10%的图像重构质量为代价,使得图像分类精度下降了74%,获得了很好的对抗性能.     

一种基于规则网格的地形简化算法

为了进一步研究层次细节技术在实时绘制大规模地形场景中的有效应用,提高海量数据三维地形的重建速度,基于DEM数据及视觉相关地形简化的特点,提出了一种基于网格划分的实时简化算法.该方法首先将DEM栅格数据分成以视点为中心的数据块,利用视觉相关的误差简化算法实现了DEM数据的快速动态分层与地形平滑,其次利用三角剖分方法最终消除了裂缝,对实际数据的实验结果验证了本算法的有效性.该算法能有效地对地形数据进行多分辨率简化,简化后的地形不仅保留了地形表面特征,还能满足实时漫游的需求,可以高效地消除场景漫游过程中图像的跳跃.     

基于DCT频带能量的压缩感知重构算法

为提高压缩感知图像的重构质量,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)分频带压缩感知的平滑投影Landweber重构算法.该算法充分考虑了不同的DCT系数频带对重构图像质量有不同的影响,对图像进行分块DCT后,按照频带能量大小重新组织DCT系数,对能量大的频带分配大的采样率,通过分频带变采样率的随机矩阵实现随机观测,采用平滑滤波器消除块效应,由投影Landweber算法实现图像的重构.实验结果表明,与BCS-SPL和MS-BCS-SPL重构算法相比,文中提出的算法显著提高了重构图像的峰值信噪比.     

小波分析在图像插值中的应用

小波分析是近年来数学领域中一个迅速发展的新分支,并已成为信号分析和信息处理的新的强有力的工具。通过小波变换将一幅图像拆分、重构成低频和高频两幅子图像后,分别用不同的方法插值高频与低频子图像。再将插值后的两幅图像通过代数运算重构成一幅图像。通过图像插值可以实现图像的放大显示,提高图像分辨率的效果。该算法能更好的保持图像的细节信息,可得到更高的质量图像。     

多种中值滤波算法在可重构架构上的映射实现

为了满足图像应用对椒盐噪声高性能实时处理的需求,解决传统设计方法仅能针对特定滤波算法实现固定参数的限制,在粗颗粒度可重构架构上映射实现了多种中值滤波算法.通过分析中值滤波算法的计算数据特点,探索出滤波算法在重构架构的数据并行和重用方法.同时,通过优化可重构计算单元的微结构设计来适应中值滤波算法的映射,扩展重构计算单元的输出端口设计,引入分布式跨域寄存器.实验结果表明,采用SMIC 130 nm CMOS工艺实现100 MHz系统主频,可以获得最高75.21×106像素/s的像素处理速率.可重构方法可以灵活实现多种中值滤波算法,满足不同复杂度和分辨率下图像的实时处理需求.     

基于向量内积的骨架提取算法

骨架是形状表示的重要特征,传统的骨架算法往往不能直接用于物体识别,且连通性难以保证.用求向量内积的方法对骨架进行提取,通过距离变换得到连接图像各点与最近边沿点的向量,并利用内积计算求取两个相邻点向量的内积值;再根据内积值进行骨架种子点的选择,经两次骨架生长处理得到连通的骨架.实验证明本算法复杂度低,能很好保证骨架的连通性.     

迭代骨架化算法在汉字图像识别中的分析与应用

图像骨架是一种图像对象结构的表示方法,在基于汉字的图像检索中起着举足轻重的作用.研究了几种经典的图像骨架提取算法Zhang-Suen,Rosenfld和Pavlidis.通过程序实现算法分析和比较不同汉字图像骨架的提取效果,并给出针对识别不同的汉字图像应选择的最佳图像识别算法.     

视网膜血管直径交互式测量方法

以DRIVE和STARE公开眼底库以及临床采集的眼底图像为实验对象,引入盒式滤波优化算法进行眼底图像自适应对比度增强,提出一种感兴趣测量区域视网膜动静脉管径的交互式测量方法.该方法采用2D Gabor滤波提取眼底血管轮廓进行阈值分割和细化提取骨架,对骨架上的分叉点进行连通域判断确定最终血管网络,采用交互式测量方法得到血管的直径.实验结果表明,本算法在眼底图像增强和眼底血管网络提取等方面效果较好,血管直径的交互式测量结果与人工测量结果相比较为接近,且计算速度较快,误差较低.     

基于表面法线和元胞自动机的自由曲面重构

通过2个阶段实现了从单目灰度图像重构自由曲面的过程:a.对表面法线通过3个约束条件进行逐步调整,光滑约束保证表面法线的光滑过度和可积性,灰度梯度约束确保重构所得的灰度梯度和原始图像的灰度梯度一致.灰度约束保证每点的法线满足光照模型;b.利用一个二维元胞自动机系统,从表面法线重构自由曲面,每个元胞具有自我决策能力.以表面法线为模板,根据自动机系统的自组织行为,实现自由曲面的重构.实验验证了本算法的可行性和准确性,与传统算法相比,重构精度至少提高30%.