基于唐卡图像的线条画提取方法研究

唐卡以线条为骨架造型,是色彩和线条有机组合。唐卡图像的线条画提取旨在提取一组连贯、光滑、及具风格的线条,有效地捕获和传达唐卡的轮廓信息。以有限的信息量展现唐卡的内容,赋予唐卡另外一种艺术展现形式。本文针对唐卡图像特点提出其线条画提取方法。首先,根据唐卡色彩鲜明的特点,提取RGB颜色空间三个通道梯度向量并进行融合;然后,用边缘切向流方法构造一个光滑的方向场,保留了突出的图像特征。最后,通过基于流的高斯差分滤波方法提取连贯一致的线条,同时有效地抑制噪声干扰。实验证明该方法简单,容易实现,能有效提取唐卡图像线条。     

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.     

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。     

唐卡领域本体研究与构建

分析并构建唐卡领域本体,以实现基于语义的唐卡图像标注与检索.在唐卡领域专家的指导下分析唐卡的分类体系,给出唐卡本体相关的定义和公理,定义了相关概念、对象、属性、实例及约束条件,并基于Protégé构建了唐卡领域本体.最后对其进行一致性分析,实现了基于语义的唐卡知识库查询,进一步验证了所构建唐卡领域本体的合理性.     

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.     

结合领域知识和多特征表示的唐卡破损区域分割算法

针对佛像类唐卡中出现的一致性破损区域的分割进行研究。首先对头光区域投影,利用一维函数对称性检测方法得到图像的对称轴,提出基于对称轴的分块分割方法得到初始分割结果;然后利用Gabor变换提取纹理特征,结合Lab空间颜色特征,构造多尺度多特征集合,最后采用K最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor,KNN)得到一致性破损区域的模板。研究结果表明:该方法对于具有对称性的佛像类破损唐卡图像中出现的一致性破损区域的分割效果良好。     

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%.     

图像去噪的混合滤波方法

针对视频图像在同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,严重影响图像的存储、 编解码、 传输、 目标识别与跟踪的问题, 提出一种图像去噪的混合滤波方法。该方法通过基于个数判断脉冲噪声的方法, 将脉冲噪声从混合噪声中分离, 并利用中值滤波将其过滤; 再利用分块平均边缘检测的方法提取图像的边缘; 利用自适应均值滤波方法滤除非边缘的高斯噪声, 并将边缘图像嵌入滤除高斯噪声的图像中。实验结果表明, 该方法不但能有效去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声, 而且能保持图像的边缘信息, 从而提高图像的去噪效果和清晰度。     

基于图像分割的噪声方差估计

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法。第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差。第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果。在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差。     

基于小波包的图像降噪及Matlab实现

由于图像在实际应用中受大量干扰噪声影响,为了更好的利用含噪声图像,根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波包对含噪声图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,确定最优小波包基,再利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法,并与采用全局阈值降噪方法相比较;实验结果说明采用的方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节.     

利用中值滤波进行图像处理

从人眼的结构和视觉特性出发 ,研究了图像中噪声产生的机理和消除的方法 ;提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法 ,对影响图像信号的不同噪声采用了不同的滤波方法 ,并对信号的频谱和滤波的效果进行了研究和分析。利用中值滤波法消除图像中的随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。     

基于椒盐噪声滤波算法的优化处理

提出了一种针对椒盐噪声滤波算法的优化方法。首先对椒盐噪声图像进行平滑预处理,将结果与椒盐噪声图像做差运算,当差值大于阈值则判定为噪声点;再利用椒盐噪声图像减去噪声像素点得到一幅未被污染的细节图像,利用滤波处理后的图像减去未被污染的细节图像得到噪声滤波处理后的像素点,然后将这些处理后的像素点与未被污染的细节图像镶嵌融合,实现在滤波过程中只对噪声像素点进行滤波处理。实验结果表明,相较于原椒盐滤波算法,优化算法对峰值信噪比提升了2dB左右;同时,优化算法对去核辐照噪声的滤波算法同样具有优化作用,优化处理所需时间小于0. 01 s,图像的保真率得到了提高。     

基于序列图像的高密度脉冲噪声去除新方法

针对受脉冲噪声污染大(大于50%)的图像,提出运用多幅序列图像的点对点噪声检测算法.首先利用MMEM算法判断噪声点与非噪声点,再把非噪声点拷贝到输出图像,通过实验得出了噪声密度与所需要图像幅数之间的关系.通过噪声密度判别公式的引入,实现对噪声图像的自适应处理,实验显示该方法优于传统滤波算法.     

藏族绘画唐卡中的色彩审美与精神化符号表现

绘画唐卡是藏族重要的宗教祭拜工具,具有神秘深厚的教理内涵和艺术欣赏价值,其绘画色彩具有浓郁的地域特色和鲜明强烈的视觉冲击力,是藏族文化中重要的精神图像表现内容。文章研究绘画唐卡的色彩组合规律和精神化符号表现,了解藏传佛教绘画的色彩审美观念和用色习俗,从色彩的运用规律和精神化符号表现两方面分析宗教精神的博大和唐卡艺术的继承与发展,加深对藏族唐卡中色彩创造的认知和民族艺术表现形式的了解。     

光学相干层析成像的高阶散斑降噪方法

光学相干层析成像(Optical coherence tomography,OCT)图像经常受到散斑噪声的污染,而散斑噪声会降低临床检查的精确性.为了解决该问题,提出一个低秩张量逼近框架下的自适应高阶奇异值分解(Higher-order singular value decomposition,HOSVD)方法.首先,利用局部鲁棒统计滤波平滑噪声图像,以降低散斑噪声对非局部相似图像块抽取的影响;其次,利用Eckart-Young-Mirsky定理自适应地估计三阶张量的Tucker秩;最后,利用HOSVD分解噪声张量,并且利用截尾后的核张量构建潜在的干净图像.实验结果表明,本文所提出的方法能有效地去除OCT图像中的散斑噪声且能保持图像的细节结构.     

基于图像噪声检测的平滑方法研究

针对含有椒盐噪声的图像,首先利用了TSMD阈值方法将图像二值化,有效地检测了图像的噪声,然后估算出了噪声图像的SNR,比较了与原噪声图像SNR的差异程度,得到了相应地质量评价方法,最后通过选择性中值滤波的方法去除了图像上的噪声.结果表明:相比于全局中值滤波方法,该方法能够有效地去除椒盐噪声,保留更多的图像细节,对图像的影响较小.     

基于投影加权的多能光子计数X线CT全能谱图像重建改进方法

为了提高多能光子计数X线CT全能谱重建图像的对比噪声比,提出了一种基于投影加权的图像重建改进方法.首先,针对包含不同对比材料的3种模体进行投影仿真,获得包含泊松噪声和高斯噪声的投影正弦图;然后,从投影正弦图中提取噪声信息,构造关于权重的对比噪声比优化函数;最后,求解出使对比噪声比最优的权重,利用该权重进行投影加权图像重建,并对重建图像进行评估.实验结果表明:与当前仅考虑泊松噪声的基于投影加权的图像重建方法相比,对于含钙材料的模体,利用改进方法可明显提高重建图像的对比噪声比;对于含碘材料和等效软组织材料的模体,利用改进方法重建的图像对比噪声比则无显著统计差异.     

基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性.