唐卡图像线条轮廓检索方法

各种媒体中唐卡图像越来越普遍,有效地对唐卡图像进行检索变得至关重要。提出一种唐卡图像检索方法:首先提取唐卡图像的线条画,对线条画线条提取Gabor特征并存储在特征库中;用特征二次式距离的方法对待检索图像线条画的线条特征和特征库进行相似性检测,找出相似唐卡。实验证明该方法检测精确度较高,能较好地检索到唐卡图像。     

基于唐卡图像的抽象化绘制方法研究

唐卡图像的抽象化是用非真实感技术表现唐卡的一种形式。根据唐卡图像线条和色彩的特点,提出一种抽象化绘制方法。首先,根据唐卡RGB颜色空间的梯度提出粗略的轮廓,以此为输入对其进行边缘切向流构造,在此基础上进行基于高斯差分滤波提取平滑的唐卡线条画;与此同时,对唐卡图像进行双边滤波、剔除干扰信息并模糊化图像;然后将线条画和模糊的图像进行融合。针对不同的唐卡图像进行实验,结果显示该方法能对唐卡图像进行有效、高质量的抽象化处理。     

基于数学形态学等技术的黑水城唐卡图像预处理方法研究

基于数学形态学的黑水城唐卡图像预处理方法研究是西夏艺术品数字化研究与保护项目中的一个子课题,也是整个系统中至关重要的一步,图像预处理效果的好坏会直接影响到后续图像特征的分析与提取以及识别的质量.以黑水城出土唐卡图像为切入点,详细讨论了基于数学形态学的黑水城唐卡图像预处理的基本方法与过程,主要包括图像分割、去噪、灰度、增强、边缘提取等预处理方法,最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于Hopfield神经网络的唐卡图像损伤区域的提取

反映藏族文化艺术特色的古唐卡由于自然和人为的原因有些遭受了不同程度的损伤。针对唐卡画面颜色脱落的一类特殊损伤形式，通过对Hopfield神经网络稳定性的分析，在HSI色彩空间研究Hopfield网络模型，并利用其记忆特性对古唐卡图像进行颜色聚类分割。实验结果表明这种方法可以有效地提取图像中的损伤区域。     

基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化

图像抽象化绘制旨在以模糊、抽象的艺术手法展现图像。提出了基于边缘切向流与颜色量化的图像抽象化绘制方法,首先,在RGB(Red,green,blue)颜色空间提取各颜色通道的梯度,并对其进行融合,对融合后的梯度图像求边缘切向流,并使用高斯差分滤波(flow-based difference-of-gaussians,FDOG)方法提取图像的特征线条;然后,对原始图像用非线性方法进行平滑处理,并在(hue-saturation-intensity, HSI)颜色空间进行量化;最后,将量化图像和特征线条图像进行融合,得到原图像的抽象化图像。实验证明该方法增强了图像轮廓的主要特征并忽略了局部细节,突出了图像的层次感,使图像简洁清晰,抽象化效果显著。     

基于头饰特征的肖像类唐卡图像自动标注

人机交互选择肖像类唐卡图像的头饰区域,采用最大类间方差法取得阈值对图像进行分割,得到初始的唐卡分割图.计算头饰区域的欧拉数、头饰轮廓内部的颜色分布,综合这两个维度的特征刻画头饰的整体特征.头饰特征到肖像类唐卡图像名称具有对应规则.结合这一规则,实现肖像类唐卡图像的名称标注.实验结果表明,整合多特征,利用底层特征到名称的映射,可以有效地对肖像类唐卡图像进行标注.     

基于二维阈值向量分割的足迹边缘提取方法

根据足迹图像特点,提出了基于灰度 梯度二维阈值向量区域分割的边缘提取方法·该方法以灰度 梯度共生矩阵为模型,利用最大熵原理,自动求出灰度 梯度二维阈值向量;用此二维阈值向量对图像进行区域分割,具有抗干扰能力强和正确分割模糊边缘像素的特点,构造两个适合足迹图像特点的结构元算子,对区域分割后的二值图像作数学形态学运算,以光滑边缘、提取边缘·大量实验表明,用本文方法提取的足迹边缘光滑,与原始图像具有很高的相似性;噪声得到抑制,取得令人满意的效果·     

强调显著性区域的铅笔画生成算法

将自然图像转换成铅笔画是近年来非真实感绘制技术的一个热点,然而现有的铅笔画生成算法总是致力于将原图中所有细节都展现出来,忽视了非真实感绘制强调突出主体这一特点。为解决这个问题,利用显著性区域提取技术提取主体,将原图划分为显著区域与背景区域,根据不同区域设置不同的线条、纹理与颜色,以达到突出主体的目的。得到了更为符合非真实感绘制定义的铅笔画,线条与纹理十分接近手绘风格,输出图分辨率较高,同时对噪声有较强的抵抗能力。     

基于ResNet的唐卡检索

唐卡是独具特色的藏族艺术资源,因其内容复杂、种类多样、分辨率高,传统的图像检索方法无法实现对唐卡图像进行快速而精准的检索.针对上述问题,基于残差神经网络(ResNet)进行唐卡图像的检索,首先使用ResNet50网络结构进行唐卡图像的深层语义信息提取,然后采用余弦相似度比对算法对提取的唐卡特征进行准确分析.实验表明,相较于SIFT方法,ResNet50检索方法的查准率提升了40%,召回率提升了25%;相较于VGG16,ResNet50检索方法的查准率提升了3%,召回率提升了5%.     

基于实景图像的道路限速标志检测算法研究

在基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一就是对图像中的交通标志能够快速有效地检测.以分析限速标志为例,根据限速标志的特点在图像中寻找到其所在的位置并提取出相关区域,为图像的识别做好前期准备.为了提取出交通标志,采用了颜色预处理、形态学滤波、二值化后的连通域处理和圆的检测等方法.实验表明,该方法能有效地从实景图像中提取出含有交通标志的区域.     

试论热贡唐卡的颜料选配与造型特色

青海热贡唐卡融会贯通了南亚健陀罗艺术、阿旃陀艺术、西藏艺术、甘孜木刻、敦煌艺术、汉族殿式彩画、中国画线描和染色方法,以及各地民族民间艺术,形成了自己独特的艺术风格。在造型规范、构图要求等方面具有引领诸如壁画、堆绣、泥塑、木刻、石刻等其他艺术门类的优势,并自成体系。文章分析了热贡唐卡绘制中颜料配制和色彩的象征意义,运用藏传工笔画法的基本理论阐释了以热贡为代表的安多藏区唐卡绘画的人文特色,揭示了其独特的艺术意蕴和价值。     

融合角点信息的直线增强

直线提取是图像理解和识别的基础,相位编组法是常用且较为快速的直线提取方法之一。传统的相位编组方法存在着诸多问题:如一条直线容易断裂成若干段,直线交点及其附近直线上的点检测不到,无法得到物体的封闭轮廓,造成对物体描述与识别的困难。本文对相位编组方法存在的问题对其进行改进,提出一种利用角点信息对相位编组方法提取的直线进行修正,同时利用相交直线信息对角点位置进行修正的方法。     

基于图像特征信息的数字半色调方法

绝大部分数字半色调方法是通过图像的局部再现实现图像的整体再现,该技术存在细节信息少,特征不明显等不足.为此,提出基于图像特征信息的数字半色调方法.首先,选取合适的图像特征函数,构造绘图图元金字塔滤波器（其像素灰度值大于等于255）和权值金字塔滤波器;其次,利用绘图图元滤波器计算绘图图元的数量;最后,利用权值滤波器从上到下逐层排列绘图图元,直到该滤波器的最低层,即可得到再现图像.实验结果表明,根据用户的不同需求设置参数,能够再现图像不同程度的特征信息;再现图像不仅规律性纹理很少,而且能够充分再现图像的细节信息.     

基于分块颜色矩和纹理特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当今研究的热点领域之一.为了克服全局直方图检索方法不包含颜色的空间分布信息的不足,提出了一种采用固定块图像分割方法提取图像局部颜色矩的图像检索算法.在此基础之上,对检索结果进行基于纹理特征的二次检索.实验表明,圆环形分割块颜色矩算法不仅记录了颜色的空间信息,而且具有旋转、平移不变性的特点.综合利用图像颜色、纹理的检索方法能够大大提高检索结果的准确性.     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

基于分数阶微分Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.