基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法

沙尘天气的日益增多严重影响了获取图像的质量,相对于晴朗天气下获取的图像,沙尘图像存在清晰度和亮度偏低、色调偏黄等低质图像特点,已有的图像增强算法并不能完全解决这些问题.针对上述问题,提出了一种基于多感知特征计算的沙尘图像增强算法.首先,利用伽马校正解决由于固体颗粒导致图像亮度偏低的问题;其次,通过动态阈值法校正沙尘图像色调偏黄的问题;最后,利用所提改进去雾算法提高图像的对比度.实验对比结果表明,所提算法利用多个特征增强不同程度的沙尘图像,保留较多的图像细节,校正图像的色偏问题,大幅度提高了图像的对比度,对沙尘图像增强效果明显.     

矢量-栅格叠置分析的影像分割精度评价方法

影像分割是面向对象影像分析工作流程的第一个环节,影像的分割精度对影像分类以及分类结果的精度有决定性的影响.使用基于矢量-栅格叠置分析的分割精度评价方法,可以有效避免两者因数据源的不同而引起的面积计算误差.使用该方法与传统方法分别对分割质量指数QR、过分割指数OR、欠分割指数UR与综合测量指数ED 4个评价指标进行计算并对比,表明该方法能更准确地计算分割数据与参考数据的面积差异,提高各评价指标的计算精度,从而可以更准确地对分割精度进行评价.     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.     

基于全局注意力引导的肺结节分割方法

肺结节的精确分割能有效地辅助医生的治疗诊断工作,但由于不同患者所呈现的肺结节病灶形式多种多样,基于传统专家系统和统计学习的方法难以获得准确的肺结节分割结果。针对这种情况,提出一种由全局注意力引导的注意力机制,达到了从一张完整的胸部影像切片中自动定位并分割出肺结节的效果。该方法首先对目标区域进行肺实质分割,再利用区域建议网络（region proposal network,RPN）进一步缩小感兴趣区域,并生成注意力权重图,最后使用融合了残差网络（residual network,ResNet）与卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory,ConvLSTM）的结构结合注意力权重进行肺结节分割。将所提方法在肺图像数据库联盟（lung image database consortium,LIDC-IDRI）数据集上进行了全面的评估,结果表明,本文方法分割结果的平均dice得分（标准差）为89.97%（8.9%）,具有出色的分割性能,精度相较其他方法取得一定提升。进一步在相同数据集上将所提方法的肺结节分割结果与4位放射科医生的手工标注结果进行了比较,结果表明本文方法的分割结果与医生们的标注结果的一致性达到了85.81%,相较于医生们手工标注之间的一致性高出了3.39%。     

基于结构张量与随机游走的图像分割算法

将结构张量与随机游走算法相结合,提出一种新的图像分割策略.算法通过分析结构张量特性,提出尺度向量的概念来计算像素间的连接权值,然后应用随机游走算法实现分割.利用尺度向量得到的权值刻画了图像局部的结构信息,更有效地实现了图像分割.此外,还提出了一种自适应各向异性的滤波函数,用以代替高斯函数对结构张量进行平滑,使所得到的结构张量可以更好地保留图像的复杂结构信息.实验表明,所提算法具有更好的分割准确性和稳定性.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

基于DBNMI模型的海洋遥感影像自动标注方法

研究大规模海洋遥感影像管理的关键是缩小影像低层视觉特征与高层语义之间的鸿沟.针对海洋遥感影像中不同区域对语义相似性度量的贡献程度不同,提出一种基于深度信念网络多示例(deep belief networks multi-instance,DBNMI)的遥感影像语义自动标注模型.模型对初始输入遥感影像进行自适应分割,粗粒度划分海洋遥感影像背景区域和对象区域;对影像对象区域的低层视觉特征和高层语义概念间关系,利用深度信念网络模型进行自动建模;定量计算标注词间共现和对立的语义关系,改善图像标注结果.在公开遥感影像数据集上进行验证,实验表明所提出方法在标注精度上取得了较好效果.     

彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差模型

彩色纹理图像分割的困难在于纹理图像成分的描述及彩色图像层与层之间的耦合。为解决该问题,基于多通道全变差规则项可优化彩色图像层与层之间的耦合,非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,提出了彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差变分模型。所提模型综合多通道全变差模型、非局部Mumford-Shah模型优点,并用二值标记函数划分区域。为了提高数值计算效率,对所提出模型设计了ADMM(alternating direction method of multipliers)优化算法。最后,通过数值实验对比以及定性与定量分析表明方法对于彩色纹理图像的分割取得较好结果。     

利用深度玻尔兹曼机与典型相关分析的自动图像标注算法

提出一种基于深度玻尔兹曼机与典型相关分析的自动图像标注算法(DBM-CCA)。该算法利用深度玻尔兹曼机实现图像与文本的低层次特征向稀疏高层次抽象概念的转变,并通过典型相关分析建立子空间映射关系以实现标注词汇的生成。首先在深度玻尔兹曼机提取图像与文本高层特征过程中,选用伯努利分布和高斯分布分别拟合标注词汇和图像特征,然后在图像与标注词汇高层特征形成的典型变量空间内计算待标注图像与训练集图像的马氏距离并据此加权计算得到高层标注词汇特征,最后由平均场估计生成图像标注词汇。实验结果表明,所提算法对图像的标注准确率改善较好,与经典的基于监督的多类标签方法和多重伯努利相关模型相比,在Corel5K实验中平均查准率和查全查准均率分别提高了10%和5%。     

采用超像素标注匹配的交通场景几何分割方法

针对交通场景逐像素标注方法计算复杂、模型训练耗时长的问题,提出了一种基于超像素标注匹配的交通场景几何分割方法。该方法无需进行模型训练,根据全局特征搜索一组待分割交通场景图像的相似图像集。对待分割图像进行超像素分割和超像素块特征提取,并利用朴素贝叶斯原理进行似然比计算,根据似然比在相似图像集中进行超像素块标注匹配以实现初次分割。利用初次分割结果计算出一元势,应用全连接条件随机场模型对初次分割结果进行优化。实验结果表明,与传统的逐像素标注方法相比,本文方法的分割正确率和平均召回率分别提高了4%和3%,能够有效地实现交通场景几何分割。     

基于MRF和图割的多尺度图像分割和配准同步方法

图像分割和图像配准是图像处理领域中的两个关键技术.事实上,图像分割和图像配准之间是相互依赖、彼此互惠的.本文以图割理论为基础,结合马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型,提出了一种基于MRF和图割的多尺度图像分割和配准同步方法,该方法通过将分割信息和配准信息耦合在一起,利用两者的相互促进作用,以得到更准确的分割和配准结果,并通过实验证明了该方法的有效性.     

弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法研究

像素级多传感器图像分割容易受到外界环境的干扰,在弱可视环境下将丢失大量分割图像的边缘信息,导致分割效果差、分割效率低。为此,提出一种新的弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法,通过Retinex算法对弱可视环境下像素级多传感器图像进行增强处理。介绍了PCNN图像分割方法的基本原理,通过PCNN方法对输入原始图像进行迭代,对输出结果和输入图像进行"与"运算,获取PCNN一次迭代的像素级多传感器图像,求出迭代后图像的最小方差比,计算出该次最小方差比与上次迭代最小方差比的差值;依据该差值判断是否继续迭代,将最终的输出结果看作像素级多传感器图像的最佳分割结果。实验结果表明,所提方法具有很高的分割效率,且分割效果佳。     

弱可视环境下象素级多传感器图像自动分割方法研究

象素级多传感器图像分割容易受到外界环境的干扰,在弱可视环境下将丢失大量分割图像的边缘信息,导致分割效果差,分割效率低。为此,提出一种新的弱可视环境下象素级多传感器图像自动分割方法,通过Retinex算法对弱可视环境下象素级多传感器图像进行增强处理。介绍了PCNN图像分割方法的基本原理,通过PCNN方法对输入原始图像进行迭代,对输出结果和输入图像进行“与”运算,获取PCNN一次迭代的象素级多传感器图像,求出迭代后图像的最小方差比,计算出该次最小方差比与上次迭代最小方差比的差值,依据该差值判断是否继续迭代,将最终的输出结果看作象素级多传感器图像的最佳分割结果。实验结果表明,所提方法具有很高的分割效率,且分割效果佳。     

基于语义相关区域搜索的图像标注（英文）

探讨了如何有效地利用互联网上大规模的图像和文本信息以数据驱动的方式来实现图像的自动标注,并提出了一种基于语义相关区域搜索的图像自动标注框架.该框架首先利用人工建立的视觉和文本知识库Image-Net来训练一组弱分类器;然后将学习好的弱分类器作用于分割后的图像区域块生成Region-level的语义特征表示用以在大规模的图像数据库中进行相关图像区域的搜索,最后从搜索结果的文本描述中通过聚类挖掘的方式产生最终的图像标注结果.对比于image-level的底层特征表示,基于分类学习的区域模块具有更强的语义表达能力和更好的鲁棒性,更容易抓住图像本身包含的多个目标的多重语义;从而使得该框架兼具了大规模数据驱动和传统基于分类算法的优点.大量web图像和公认的测试数据集上进行的实验结果证明了本文提出框架的有效性.     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注

文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。     

一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围,提出了适用于高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法。该方法首先计算多光谱图像的梯度,接着去除梯度图像上不相关的局部最小区域,然后计算分水岭的动态范围,通过设置不同的阈值,得到多层次（多尺度）分割结果。采用城市地区的高分辨率数据来评价所提出的方法,并与现有的图像分割方法进行比较。实验结果表明,该方法可生成多层次的分割结果,并较准确地分割出地物特征。分割结果反映了地物的多层次信息,为后续的面向对象分析提供了有意义的参考。     

基于Co-training的图像自动标注

图像自动标注是图像理解与模式识别等领域中具有挑战性的关键研究问题.目前图像自动标注领域存在着一些问题,如未标注数据规模要远大于标注数据规模,只能单独使用某种图像分割策略与某类图像表示方法.针对上述问题,提出了基于Co-training的图像自动标注方法,通过构建4个独立的特征属性进而建立4个子分类器,将不同的图像分割方法与特征表示方法整合到一个统一框架中,利用提出的基于投票与一致性相结合的自适应算法扩展原始训练集.该方法通过使用Co-training算法,利用大量未标注数据来提升图像自动标注的性能.通过在Corel 5K数据库上进行实验,验证了提出方法的有效性.     

基于机器视觉的动态多目标识别

提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.     

一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围,提出了适用于高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法。该方法首先计算多光谱图像的梯度,接着去除梯度图像上不相关的局部最小区域,然后计算分水岭的动态范围,通过设置不同的阈值,得到多层次(多尺度)分割结果。采用城市地区的高分辨率数据来评价所提出的方法,并与现有的图像分割方法进行比较。实验结果表明,该方法可生成多层次的分割结果,并较准确地分割出地物特征。分割结果反映了地物的多层次信息,为后续的面向对象分析提供了有意义的参考。