一种结合全局一致性与局部连续性的壁画修复方法

提出了一种全局一致性和局部连续性结合的壁画修复算法.主要利用线性系统和图像修复间所蕴含的关系,构建具有全局过完备特性的相似块集合字典,同时构造弹性网正则化下的稀疏修复模型,并用同伦-最小角回归法求解出过完备字典下的稀疏系数;通过字典与系数的线性组合,得到待修复区域的全局特征;之后提出一种基于领域相似特性的局部特征估计方...     

一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

一种新的基于邻近像素点的图像修复算法

图像修复的基本方法主要有两类:纹理合成的方法和基于偏微分方程的方法,但这些修复算法较难理解和实现。该文通过定义修复区域内像素点的优先度,提出了一种基于图像邻近像素的图像修复算法;该算法不需要大量的纹理匹配计算和复杂的偏微分方程求解,易于理解和实现。     

基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复

针对当前车用带钢表面图像信息修复所用时间较长,修复效果较差的问题,提出基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复方法.根据像元点之间在车用带钢表面图像中存在的空间相关信息,结合像元点的灰度分布信息,采用二维直方图建立离散测度矩阵,获得车用带钢表面图像中需要修复的目标区域和背景区域.在稀疏表示原理的基础上构建稀疏修复模型,在车用带钢表面图像的目标区域和背景区域中对受损区域进行修复,能够有效获取车用带钢表面缺陷图像信息,实现车用带钢表面图像信息的修复.实验结果表明,所提方法对车用带钢表面图像信息修复的峰值信噪比较高、均方根误差较小,表明该方法的信息修复效果较好,且修复耗时较短,修复效率高.     

改进相似性度量准则的图像修复算法

巴氏距离可以衡量离散概率分布的相似性.在Komodakis的基于置信传播的图像修复算法基础上,提出在搜索最佳匹配块时,以欧式距离为主、巴氏距离为辅的方法度量待修复块与样本块之间的相似性,以提高正确匹配率.结果表明,该方法对缺失纹理的修复具有很好的效果,明显提高了修复质量.     

基于混合空洞卷积网络的多鉴别器图像修复

为了有效解决大面积语义信息缺失、孔洞区域大小及形状不规则、图像背景复杂时修复结果出现边缘模糊、伪影或修复失真等缺陷,提出了一种基于混合空洞卷积网络的多鉴别器图像修复算法.首先,将待修复图像输入一个基于混合空洞卷积层的模糊卷积网络,以重构损失为标准,进行粗修复.然后,将粗修复结果输入双平行卷积网络,该网络包含混合空洞卷积(HDC)层的卷积路径及一个与之平行的感知层卷积路径,两个平行路径的输出经过解码和反卷积后,送入鉴别器进行判别优化.最后,在网络的优化过程中,利用全局鉴别器、局部鉴别器和中心鉴别器增强修复图像的整体及局部语义一致性和细节特征.在国际公认的人脸数据集CelebA和风景数据集Places2上,对提出算法进行训练和测试,实验结果表明:提出方法在修复背景复杂和各种大小及形状的孔洞时,增强了图像细节的修复精度,有效避免了修复失真,在修复的视觉效果、峰值信噪比、结构相似度和平均误差方面,优于对比的4种经典修复算法.     

基于双重自注意力机制的人脸图像修复

人脸图像修复旨在修复输入人脸图像中的缺失区域,生成令人满意的高质量修复结果.然而当存在大面积缺失时,直接修复缺失人脸图像十分困难,此时修复网络的全局上下文信息感知能力是影响修复结果的关键.鉴于此,本文提出了软硬注意力相结合的双重自注意力模块.该模块通过全局相似度计算来获得软硬两种注意力特征,之后对两种注意力特征进行自适应融合,进而提高修复网络对全局上下文信息的感知能力.此外,本文进一步提出了多尺度生成对抗网络以加强对修复结果的监督,促使修复网络生成更高质量的修复结果.实验结果表明,本文方法在定量和定性评测上均优于五种先进的对比方法.     

基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护

针对现有基于深度生成网络模型的人脸图像隐私保护方法无法提供可证明隐私保证、合成图像与原始图像保持语义一致性的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护方法。该方法首先基于卷积自动编码器和差分隐私实现人脸图像的预训练,对原始人脸图像进行解耦和身份信息的差分隐私保护;然后利用卷积生成对抗网络合成伪图像代替原始图像发布,在保留原始人脸图像的关键特征的基础上,生成与原始图像的关键人脸属性高度匹配的伪图像。该方法可保证合成图像与原始图像语义一致性,并提供可证明的隐私保证。与现有的基于深度生成模型人脸图像隐私方法相比,所提出的方法达到了更好的隐私保护与数据可用性之间的优化权衡。     

基于色差分析的图像修复改进算法

逐块修复的图像修复算法对修复边缘敏感,目前普遍采用的基于等照度线的修复优先权确定方法并不能很好地区分图像的结构和纹理成分,使得修复效果依赖于图像掩码的初始边缘且对于纹理和结构高度混杂的区域不能有很好的修复效果.提出了一种基于色差分析的图像修复改进算法,根据待修复像素块与邻域像素块的像素值变化确定修复优先权.实验结果表明...     

用图像类比方法实现艺术风格学习

提出一种基于实例的非真实感图像绘制算法, 该算法利用基于块的纹理合成方法, 在搜索匹配过程中应用粒子群优化算法加快纹理合成速度. 通过参数的调整控制匹配块在结构与细节间的倾向性, 只要输入一个艺术风格画样本就可以把该图的绘画风格传输到目标图中, 从而实现图像类比.     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

基于鲁棒主元分析的SAR图像目标分割

合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割,是SAR图像自动目标识别的关键预处理步骤。与一般SAR图像目标区域分割方法不同,鲁棒主元分析融合了主元分析(PCA)与压缩感知(CS)理论中稀疏矩阵的先进思路,利用多帧具有相似性的SAR图像,构建一个观测矩阵D,通过求解一个凸优化问题,重建出一个低秩矩阵A和一个稀疏矩阵E。将矩阵A和E的列向量矩阵化,即可完成SAR图像目标与背景的分离。实验结果表明,鲁棒主元分析算法避免了复杂的SAR图像背景建模,针对同一目标的多帧SAR图像,所提方法对SAR图像目标和背景的分割问题具有可行性和有效性;与经典的最优阈值分割算法相比,误分率明显降低。     

一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

一种改进樽海鞘群算法优化K-Means的小麦覆盖度提取方法

针对K-Means算法对初始聚类中心的依赖性较高,容易出现局部最优停滞的问题,提出一种改进樽海鞘群算法优化 K-Means 的小麦覆盖度提取算法。首先,将小麦图像转换到HSV色彩空间;然后,用改进樽海鞘群算法进行全局寻优,以获得全局最优值作为K-Means算法的初始聚类中心,接着运用K-Means算法进行局部寻优,直到迭代完成;最终,输出经过分割的小麦图像。为了评估算法性能,使用12个基准函数对ISSA及其他智能优化算法进行对比测试,同时将改进樽海鞘群算法优化K-Means应用于小麦覆盖度提取。结果表明,ISSA算法在优化精度和收敛速度上均超越其他算法,鲁棒性也得到了显著提高。与其他算法相比,ISSA-K算法分割后的小麦图像纹理比较清晰,效果更佳,同时具有更加高效的优势,可用于小麦覆盖度的提取,具有较强的实用性。     

用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 ,得到了比较满意的效果     

基于遗传粒子群的图像融合算法及应用

为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法（geneticalgorithmofparticleswarmoptimization,GAPSO）的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题．该算法结合遗传算法和粒子群算法的优点,对标准粒子群算法进行了改进,将交叉与变异算子引入到标准粒子群算法,提高了该算法的收敛性能和全局求解能力．实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于遗传算法和PSO算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量．     

一种改进的基于全变差范数图像融合方法

针对基于全变差范数图像融合方法在多聚焦图像融合中产生分块效应的缺陷，提出将区域的特征表示与主成分分析思想相结合的改进算法，解决了单独块变换造成的图像分块效应问题.实验结果表明，改进算法能有效地消除分块效应，且针对含噪图像，其融合效果明显优于离散小波方法.     

离散变量结构优化设计的复合形遗传算法

对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法,并基于满应力思想,对离散复合形法的优化结果进行进一步搜索,提高了离散复合形法的局部寻优能力·为了弥补遗传算法自身的不足,把改进的复合形算法作为复合形算子嵌入到遗传算法中,以提高遗传算法的局部寻优能力;同时对遗传操作过程做了改进,如在进化初期采用大的交叉率,以尽快筛选出最优个体;对最差个体采用大的变异率,使其向最优解逼近,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法·算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法,是可行和有效的·