基于图论优化的约束纹理合成

提出一种基于图论优化的约束纹理合成算法对图像缺陷部分进行修复.首先给出一种基于图论优化的纹理合成方法,该方法采用图论中的最大流-最小割算法对纹理块之间的匹配进行优化;然后对此算法进行扩展,在纹理合成的过程中采用不同类型边界区域来寻找匹配.使得被修复的图像区域过渡自然,没有明显边界感.     

一种改进的中文字符矢量化算法

针对人工进行字体的矢量化耗时费力的问题,提出一种改进的Potrace字体图像矢量化方法.基于Potrace位图矢量化算法,首先得到位图路径的初始点集,然后通过夹角判别法和计算删除代价(DC)值来删除冗余点得到最终关键点集,再根据弧弦距判别法判断矢量段的拟合类型,最后使用Bezier曲线插值拟合关键点并优化轮廓路径.为了衡量矢量化后的曲线轮廓的质量,建立了字体曲线轮廓的度量指标体系,其中包括轮廓尖锐度、关键点冗余率、锚点准确度和形状吻合度等指标.实验表明:Potrace算法的冗余率大约在56％左右,而改进后的Potrace算法则将冗余率降到10％左右,并且本方法在锚点选择的准确度方面较Potrace算法有提高,形状吻合度与Potrace算法持平,可以提升字体图像矢量化的效率和质量,同时也能尽可能减小曲线字库的空间存储量.     

基于模糊分析的多光谱遥感图像的纹理特征

模糊分析的方法是用均一表面不确定性对原始图像进行模糊纹理滤波,在滤波图像上计算空间均一不确定性,对不确定性进行模糊纹理光谱分析,其光谱曲线直观地反映了多光谱遥感图像的纹理特征;通过采用不同的洲量窗口,在不同的类别提取纹理样品进行实验.研究结果表明:多光谱遥感图像在小区域纹理特征不稳定,不同波段的纹理特征不同,不同类别的最小测量区域不同;模糊纹理分析的方法可用于图像分割.     

基于海森矩阵增强与局部裂缝拼接相结合的桥梁裂缝提取算法

针对复杂背景桥梁裂缝图像难以提取真实裂缝细节的技术问题,提出基于海森矩阵旋转矢量不变性的滤波去噪和局部区域裂缝走势生长方向连接的联合提取裂缝算法。利用海森矩阵增强图像突显裂缝区域,利用自适应阈值分割算法对图像进行二值分割;采用基于旋转矢量不变性的滤波算法滤掉团状噪声,根据裂缝的走势对生长方向一致的局部区域裂缝进行连接,排除条状非裂缝的影响和部分噪声的干扰;解决了图像处理中存在大量污渍残留和裂缝不连续现象。实验结果表明,本算法对复杂背景桥梁图像提取裂缝的准确度高于其它算法。     

基于线积分卷积可视化矢量场大小的研究

基于纹理的可视化方法以图像形式显示场的全貌,很好的可视化了矢量场的方向信息,但是矢量大小信息被忽略了.在基于纹理的线积分卷积图像的基础上,采用多频噪声的方法以及在线积分卷积图像上添加矢量、灰度值、颜色等附加信息的方法来改进线积分卷积图像,使图像能同时表达矢量场的方向和大小信息.实验证明,取得了较好的效果.     

基于滤波的单幅图像去雾方法

基于Tarel方法提出一种新的基于滤波的单幅图像去雾方法. 先利用双边滤波求出初始的大气散射光, 较好地保持了边缘平滑纹理; 再利用自适应中值滤波器进一步求得边缘清晰、 纹理平滑、 景深信息真实的大气散射光; 然后基于分层搜索的四叉树分解方法求得大气光; 最后, 依据雾天退化模型得到复原的图像. 与经典去雾算法对比结果表明, 使用该方法复原的图像更接近真实图像, 特别对于纹理较丰富的区域和远景区域去雾效果更明显.     

数字图像处理在测井曲线矢量化中的应用

针对测井曲线的矢量化问题，在讨论频域和空域的测井曲线图像预处理优缺点的基础上，采用了矢量跟踪的方法来处理测井曲线、对不同油田的20多种测井图纸样本进行了测试，实验表明矢量化的精度可达98％。     

一种新的纹理基元发现及表达方法

传统的纹理统计方法中对纹理基元采用形式语法的抽象表达使得算法非常复杂.基于图像关联规则挖掘,可发现纹理图像中的频繁模式,将频繁模式构建为纹理联合关联规则,纹理基元可以通过这些强关联规则特征矢量表达.实验证明,纹理关联规则纹理基元特征矢量能够很好区分纹理特征,并且易于表达以及在图像处理中使用,并具有方向不变性,能够为模糊...     

基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法

提出一种基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法.针对纹理图像的特点,从不同尺度和方向比较了实数离散小波变换和双树复小波变换的性能.充分利用双树复小波变换的旋转不变性、良好的方向选择性以及有限的冗余等优点,将其有效地应用于纹理特征提取过程中.通过提取各子带上的能量和标准差作为特征矢量.采用Camberra距离作为相似度量进行检索,减小了计算量,取得了良好的检索效果.实验结果表明,双树复小波提取纹理特征所获得的检索性能优于实数离散小波检索算法,也优于经典的灰度共生矩阵算法,且算法具有良好的旋转不变性.     

用旋转矢量描述波形及振动曲线与波形的转换

类比于简谐振动的旋转矢量描述法,提出用波动旋转矢量描述波形以及利用振动旋转矢量和波动旋转矢量来实现振动曲线与波形之间相互转换的方法.     

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。     

三特征Contourlet纹理图像检索算法

Contourlet纹理检索算法中,特征向量的构造大多采用子带系数的能量和标准偏差级联得到,这在一定程度上阻碍了细节纹理的准确表达.为了克服这个问题,构造了相对标准偏差这个特征作为纹理特性的描述算子,并将该特征与子带系数幅度均值和峰度级联来构造特征向量.采用这种新型的特征向量,在Contourlet与Contourlet-2.3两种轮廓波纹理算法框架下,以Brodatz纹理图像数据库作为测试对象,相对于目前普遍采用的特征向量,平均检索率提高了5%~7%,从而验证了该算法的有效性.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于贝叶斯统计推理的复杂场景边缘检测

复杂场景图像存在大量的噪声和纹理干扰,传统边缘算子的检测效果不理想.为此,文中提出一种基于贝叶斯统计推理理论的多信息融合边缘检测算法.该算法融合了梯度算子、拉普拉斯算子以及两级均值比率(ROA)算子的输出响应;通过最大类间属性互信息对特征属性进行最优离散化;利用非参数直方图方法估计类概率密度函数;并通过贝叶斯风险最小化原则实现边缘检测.试验中该方法的Bhattacharyya误差界为0.093,工作特性曲线下的面积(AUC)达到0.958,证明了该算法的有效性.与经典算子检测结果的比较也表明,该算法能够有效地克服图像中的噪声和纹理干扰.     

一种基于支持向量机的行人识别方法研究

研究了基于支持向量机的车辆前方行人识别方法.通过提取样本的类Haar特征,采用AdaBoost算法训练得到了分割行人的级联分类器,实现了行人候选区域的快速分割;提取了样本的纹理特征、对称性特征、边界矩特征以及梯度方向特征,组成表征行人的多维特征向量,采用支持向量机训练得到了识别行人的分类器.试验结果验证了所提算法的有效性,获得约75%的行人检测率.     

基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。     

基于分水岭与多尺度相结合的影像分割方法

分水岭分割是一种应用较广泛的影像分割方法,它能自动生成单像素宽度的封闭轮廓,但需要把影像分割成过多小区域,从而导致影像分割耗时且工作量大。本文就此提出一种分水岭和多尺度相结合的高分辨率影像分割方法。该方法首先运用分水岭方法对融合了亮度梯度和纹理梯度的综合梯度进行计算,然后将同质性度量值最小的区域对合并,最后结合改进区域邻接图进行区域合并。实验结果与基于分水岭和区域合并的影像分割算法得到的结果进行比较,证明该方法不仅能充分利用高分辨率遥感影像中地物的光谱、形状、纹理等特征,而且减少了计算时间。     

无人机与三维激光扫描融合的拱桥三维重建

针对单一无人机影像在复杂拱桥建模精度和完整度方面的不足,提出一种将三维激光扫描数据与无人机航空影像融合的拱桥精细化建模方法。首先以无人机低空区域环绕航摄及近景摄影获取拱桥主体及细部高质量纹理数据;然后通过增加连接影像将无人机主体及细部影像数据融合并生成高精度拱桥主体上部点云数据;最后将三维激光扫描仪采集所得拱桥桥体下部多站点云数据经坐标转换、配准实现与拱桥上部高精度点云融合从而生成拱桥完整的精细化实景三维模型。通过与单一无人机影像建模结果进行精度对比分析和纹理完整性评价以此验证本文建模方法的有效性。结果表明：该方法可重建几何精度高、完整性好、纹理真实的拱桥实景三维模型,并为类似底部脱空建筑的数据采集方法提供参考,具有较好的工程应用价值。     

结合改进韦伯算子和加权稀疏表示的指静脉识别

为了在拓扑结构简单的指静脉图像上提取更完整的纹理信息并提高识别效率,提出一种从粗到细的指静脉识别算法.在粗识别阶段,利用测试样本与每类中的一个样本之间的相似性,排除冗余训练类;在精识别阶段,引入Gabor进行图像表示,更清楚地描述图像纹理的局部空间尺度特征和方向特征;将韦伯局部圆梯度模式(We-ber local circle gradient pattern,WLCGP)与多方向对称局部图结构(multidirectional symmetrica local graph structure,MSLGS)结合对原始的韦伯算子进行改进,从而对空间结构信息获得更精确的图像描述;通过WLCGP-MLGS提取直方图特征向量,并通过加权稀疏表示分类.在天津市智能信号与图像处理重点实验室数据库和FV-USM(finger vein USM)数据库上进行实验,该算法的正确识别率分别为99.3546％和97.3842％.结果表明,与其他传统及最新算法相比,具有良好的识别性能和应用前景.