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.     

一种基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法

图像修复是利用图像中已知区域信息对破损区域进行信息填充,以弥补信息的损失.传统的修复方法依赖图像的结构来确定,使图像达到人眼主观可以接受的程度.基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法首先对受损图像进行稀疏变换,利用贝叶斯压缩感知得到稀疏系数的后验分布函数,求得分布函数的均值和方差,将均值作为图像的稀疏系数的估计,方差作为噪声的估计.仿真结果验证了该方法可以提高图像的修复质量.     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据.为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法.在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验.实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能.     

基于层次反应型agent的可见光遥感图像阴影提取

根据可见光遥感图像中阴影区域的特点,提出一种新的利用层次反应型agent的阴影区域提取方法.层次反应型agent分为底层阴影搜索agent和高层管理agent两部分.底层分布式搜索agent感知图像局部信息,通过定居、发展、迁徙、标记和死亡行为搜索可见光遥感图像中的局部阴影区域;高层管理agent感知全局信息,对底层分布式搜索agent的搜索行为进行约束和指导.实验结果表明,该方法效率较高,并且可以有效地提取可见光遥感图像中的阴影区域.     

基于感兴趣区域的空域分辨率可调整方法

提出了基于感兴趣区域的空域分辨率可调整方法.根据感兴趣区域信息将原始输入图像划分为感兴趣区域和非感兴趣区域.对感兴趣区域图像按照原始图像的分辨率进行编码,对非感兴趣区域图像先进行下采样,并对下采样图像进行编码,实现了基于区域的分辨率可调整功能.实验结果表明:采用空域分辨率可调整方法的感兴趣区域的信噪比比整幅图像的平均信噪比提高1.9.与参照的传统基于感兴趣编码方式比较,平均信噪比提高了0.6的同时,平均编码率有40%的下降.     

基于新区域一致性度量与图论的SAR图像区域分割

由于SAR图像含有斑点噪声, 传统区域分割方法已不再适用于SAR图像分割.为此提出了一种新的SAR图像区域分割方法.该方法通过定义一种可有效抑制斑点噪声影响的区域一致性度量,以指导四叉树技术分裂SAR图像得到初始分割区域;然后以区域为顶点和区域间的相似度为边权,构建一个完全赋权图.最后运用图论分割方法中可利用全局信息的Minimum Cut方法进行区域合并,获得最终的图像分割结果.实验结果表明了该方法的有效性.     

一种基于边缘信息的贝尔模板彩色插值方法

针对贝尔模板滤波图像的彩色插值还原,提出了一种基于边缘信息的插值方法.该方法利用了边缘信息,能够有效降低边缘区域的噪声,同时利用了色饱和度信息,提高了低饱和度区域的还原质量.实验证明,与其他方法相比,该方法能够得到较理想的还原效果,结果图像边缘轮廓清晰,彩色噪声较少.     

基于区域统计特征的车牌定位与分割算法研究

通过分析车牌区域与背景区域的不同特征,采用车牌的统计特征与图像滤波相结合的方法,针对图像背景区域中不同特征的背景信息,采取相应的措施,逐步滤除车牌背景,实现了对车牌区域的准确分割.实验结果表明,本文所提出的算法能够快速、完整地提取车牌区域的字符信息.     

一种基于超像素的户外建筑图像布局标定方法

提出了一种提取户外建筑目标图像中布局信息的方法.首先,基于超像素技术对所给的图像进行大致区域划分.超像素技术是基于一个测度谓词,其利用图像的基于图论的表示法来判定两区域的边界;其次,以划分后的区域(称为超像素)为单位,利用颜色、位置、纹理等信息对其进行标记.在标记纹理特征时,采用了基于3D基元的纹理识别方法.最后,定义规则整合各项标记,实现了对图像内容的划分,提取其布局信息.实验结果表明,该方法应用于常见几种布局的户外建筑目标图像都能收到较好的效果.     

自然场景图像中基于视觉显著性的文本区域检测

从自然场景图像中抽取文本信息有利于场景图像的内容分析.文中根据图像中文本通常在局部区域具有显著性的特点,提出多尺度包围盒视觉显著性模型,并利用该模型设计一种可以融合边缘和纹理信息的候选文本检测方法.首先在Lab颜色空间构造基于边缘和纹理信息的图像同质性,并利用它将图像映射到同质性空间;然后根据多尺度包围盒视觉显著性模型求Lab颜色空间的同质性均值图像;最后求同质映射图像与同质性均值图像的加权欧氏距离,将其作为显著性度量,以提取文本区域.自然场景图像的实验表明:与单纯利用边缘检测或同质性映射进行文本检测的方法相比,文中提出的方法能够更好地抑制背景的干扰,这有利于进一步将文本区域与背景剥离,进行更精确的文本定位.     

基于二维EMD的图像分层放大方法

提出了一种新的图像分层放大方法,在各层上体现图像的局部和全局的相关性,弥补了传统插值放大中的不足.其原理是先将图像用二维经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法分解为具有不同复杂程度的图层,在每一分解层上分别设计一种组合放大方法,其中组合系数密切相关于图层的复杂度,最终的放大结果再由EMD逆过程得到.实验结果和数据表明这种方法能够取得良好的图像放大效果.     

一种基于预测的矢量量化图像编码方法

为了提高图像编码效率,提出了一种基于预测的矢量量化图像编码方法．在编解码端设置维数和大小各不相同的两种码书．对于平滑区域,用较小的码书对输入矢量进行编码,从而加快图像编码速度和降低比特率;对于边缘区域,用较大的码书去量化当前输入矢量以保证图像质量．文中还提出了一种有效的码书设计方法以提高生成的码书的质量．仿真结果表明,相对于其它方法,文中所提出的矢量量化图像编码方法运算速度更快,在同样图像质量下降低了传输过程中所需的比特率．     

基于改进SIFT算法的局域盲人图像导航方法研究

针对现行导航系统无法在小范围内导航的缺点,提出了一种基于景象匹配的适合于残障人士在局域内行走的图像导航系统。预先对具体的特定区域进行图像采集、处理,建立基准图像库,然后对具体行走中所采集的实时图像进行预处理,得到实时图像库。并采用基于SIFT特征的快速景象匹配算法对实时图与基准图进行匹配。最后对不同光照、不同拍摄角度的旋转变化、缩放变化获得的图像进行特征点匹配。实验结果表明,算法的性能可以满足景象匹配导航系统高性能匹配的要求。     

瓶装食用油异物检测算法

现有的基于旋转-急停平台上序列图像分析的瓶装液体异物检测方法不适用于食用油生产线. 文章提出一种基于单帧图像的瓶装食用油异物检测算法. 首先利用均值漂移算法实现食用油的彩色图像分割,提取油体兴趣域;其次,利用积分图像快速估计油体区域的光强分布,并对甁壁高光、暗黑背景造成的干扰进行光强误差校正;最后结合异物区域相较油体区域偏暗的准则实现异物检测. 在实际生产线上的实验表明,所提算法能够自适应瓶身以及瓶间不同的光照变化,检测正确率高.     

一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法

垃圾邮件制造者为了躲避基于文本的垃圾邮件过滤器的过滤，常常将文字嵌入到图像中，产生了大量的广告垃圾图像.为解决这一问题，提出了基于图像内容的垃圾图像过滤方法.首先提取出图像中的文字区域，再利用广告垃圾图像中的文字区域特征进行广告垃圾图像过滤.实验结果表明利用文字区域特征过滤广告垃圾图像是行之有效的.     

Semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis for automatic image annotation

In recent years, multimedia annotation problem has been attracting significant research attention in multimedia and computer vision areas, especially for automatic image annotation, whose purpose is to provide an efficient and effective searching environment for users to query their images more easily.In this paper, a semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis ( PL-SA) model for automatic image annotation is presenred.Since it' s often hard to obtain or create la-beled images in large quantities while unlabeled ones are easier to collect, a transductive support vector machine ( TSVM) is exploited to enhance the quality of the training image data.Then, differ-ent image features with different magnitudes will result in different performance for automatic image annotation.To this end, a Gaussian normalization method is utilized to normalize different features extracted from effective image regions segmented by the normalized cuts algorithm so as to reserve the intrinsic content of images as complete as possible.Finally, a PLSA model with asymmetric mo-dalities is constructed based on the expectation maximization( EM) algorithm to predict a candidate set of annotations with confidence scores.Extensive experiments on the general-purpose Corel5k dataset demonstrate that the proposed model can significantly improve performance of traditional PL-SA for the task of automatic image annotation.     

背景运动估计与动目标检测

本文介绍了从运动背景中检测多个运动目标的技术,首先利用光流估算法估计背景运动速度,再通过估计值对运动背景进行补偿校正,对经补偿后的差分图像,本文统计其分布规律,设计最佳分割阀值进行图像分割,在滤去噪声之后通过识别连通域检测出多个运动目标。     

基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

合成图像被动取证技术研究进展

合成图像取证是数字图像取证的一个重要研究内容,研究合成图像被动取证技术对确保数字图像的原始性和真实性有着极其重要的意义．根据合成图像被动取证技术研究角度不同．将现有的技术方法分为3大类：基于传统特征的合成图像取证、基于盲源分离的合成图像取证、基于稀疏表示的合成图像取证．然后分别介绍了3类取证技术的基本特征和典型算法．并对不同方法进行了分析比较和总结．最后指出当前研究中存在的一些主要问题．给出本领域未来的研究方向．     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.