利用生成对抗网络实现水下图像增强

提出一种基于生成对抗模型的水下图像修正与增强算法.该算法将多尺度内核应用于改进的残差模块中,以此构建生成器,实现多感受野特征信息的提取与融合;判别器设计考虑了全局信息与局部细节的关系,建立了全局-区域双判别结构,能够保证整体风格与边缘纹理的一致性;最后,根据人类视觉感官系统设计了无监督损失函数,此部分无需参考图像进行约...     

基于残差变换器的并行傅里叶卷积修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏上下文信息和有效的感受野导致修复大面积随机破损时效果差且只能修复低分辨率图像的缺陷,提出了基于残差变换器的并行傅里叶卷积修复算法.首先,提出基于变换器的改进残差网络模块提取待修复图像的纹理特征;然后,设计并行快速傅里叶卷积模块增强损失图像的高度有效感受野捕捉结构信息;最后,提出门控双特征融合模块交换和结合图像的结构与纹理分量,融合上下文特征,改善生成纹理的细粒度.在两个公开数据集上进行定性和定量实验,实验结果表明：所提算法可有效修复结构复杂且纹理精细的随机不规则大面积破损区域,生成结构合理、纹理细腻和语义丰富的高保真图像,并能用于高分辨率图像的目标移除.     

基于双重约束CNN的壁画图像色彩还原

针对石窟壁画图像普遍存在的褪变色问题,提出了一种基于双重约束卷积神经网络的壁画图像色彩还原方法.该方法采用卷积神经网络提取壁画图像的高阶特征,在此基础上,为了对壁画色彩进行全局还原,利用最大均值差异约束建立全局特征映射关系以还原壁画图像中的全局颜色特征.针对不同卷积层存在局部色彩信息缺失的问题,利用马尔科夫随机场约束进行空间布局限制,保留壁画图像中的局部结构信息并对局部色彩进行还原.此外,通过平方梯度约束抑制图像还原过程中的噪声.实验结果表明:该方法在主客观分析指标方面均表现较佳,对于壁画褪变色区域的整体还原效果较好.     

特征增强U形网络的图像语义分割

复杂场景语义分割任务是对场景图像逐像素进行分类并标记.图像中目标种类多,尺度多样的特点给分割任务增加了难度,提出了特征增强U形卷积神经网络(feature enhanced U shape networks,FEUNet)是一种改进的编码器加解码器的结构,编码阶段引入局部特征增强模块(local feature enhanced,LFE)提取局部感知特征来改善非显著目标的分割效果;考虑到神经网络深层和浅层之间特征表达的差异,在解码阶段利用全局池化方法(global pooling)设计全局特征增强模块(global feature enhanced,GFE),实现选择性地从深层特征图提取上下文信息作为对浅层特征图的指导,改善深层和浅层特征图的融合,保证同类像素预测的一致性.采用CamVid和Cityscapes数据集进行试验,模型mIOU测评值分别达到64.5％和73.2％,对比其他主流语义分割算法,该方法在分割性能和模型体积上具有一定竞争力.     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

有纹理保护的SAR海冰图像分割

针对传统的马尔科夫随机场算法中模型参数估计是全局的,及此算法描述非平稳SAR海冰图像是局限的,提出一种带有纹理保护的图像分割算法.该算法以区域为研究对象,首先利用分水岭分割算法对图像进行初始分割得到基本同质的区域,使该算法由像素水平提升到区域水平,这样能减少噪声对分割结果的影响.然后使用集成了纹理信息的空间语境模型和特征模型来描述对象函数,获得更稳定的模型参数估计,使得该算法具有描述局部行为的能力,改进了空间语境模型对图像非平稳性的适应性.通过对1幅合成图像和2幅真实合成孔径雷达海冰图像进行测试,将该算法与马尔科夫随机场算法和Gaussian混合模型算法比较,结果表明,该文算法优于上述2算法,在相同的场景内该文算法在产生平滑结果的同时也能保护纹理特征.     

面向像素级的遥感图像云分割算法

云遮挡对于非气象类遥感卫星的效能发挥具有重要影响,会导致卫星拍摄的遥感图像中无法显示有价值的地面信息,同时,大量无价值的数据下传还会极大的浪费卫星有限的数传资源。针对上述情况,结合星上在轨应用的相关要求,提出了一种基于低秩及稀疏约束制图的图像分割算法,将局部云纹理分布特征与低秩稀疏关联制图约束相结合。最后,通过对不同算法、不同地区、不同云覆盖程度的遥感图像块中的云区域进行分割实验与对比分析,结果表明算法可以在纹理特征空间中,有效捕获不同厚度云纹理的局部及全局结构化差异分布,从而产生更理想的云分割结果。而且在云分布更复杂的遥感图像中,还能有效分辨出厚云、薄云、无云3类像元,可为后续进一步对图像中云的处理提供支撑。     

全卷积神经网络在道路场景语义分割中的应用研究

在使用全卷积神经网络处理图像时,网络中的池化层会造成特征信息的丢失,从而导致图像分割结果不理想.为保留更多的特征信息,提出一种没有池化层,只有卷积层的语义分割网络,在保留特征空间降维功能的前提下降低了图像处理过程中特征信息的损失,加深网络深度,同时在反卷积过程中使用跳跃结构融合不同层次的特征信息,提高语义分割结果的精确度.实验结果表明,提出的语义分割网络与全卷积神经网络相比,其结果在MIoU和像素精度方面均有提升.     

联合特征推理和语义增强的渐进式壁画修复

针对现有深度学习算法修复壁画图像时，未充分考虑破损区域与完好区域信息的一致性，导致修复结果易出现边界效应和纹理模糊等问题，提出了一种联合特征推理和语义增强的渐进式壁画修复算法.首先，设计区域渐进结构，实现了待修复区域的渐进式收缩修复.然后，利用特征推理模块，对缺失像素的特征值进行迭代推理填充，减小壁画修复重构误差，增强壁画破损区域与完好区域之间的相关性.最后，将各层特征图自适应融合，并采用语义增强模块进行纹理细节迁移，提升壁画补全区域和整体的一致性.敦煌壁画数字化修复实验表明：所提方法修复结果具有更好的纹理细节一致性，在主客观评价指标上均优于比较算法.     

使用图像分割的遮挡恢复立体匹配算法

针对立体匹配在稀疏纹理、重复纹理、深度不连续和遮挡区域存在的问题,提出了一种高效的立体匹配算法.该算法主要由像素匹配代价计算和视差图全局优化2个步骤组成.为了大幅减少当前算法在场景深度不连续处所产生的过渡平滑现象和在稀疏纹理处产生的错误匹配,采用基于图像采样噪声无关的自适应权重加窗匹配算法.为了求解遮挡区域和不连续性区域的像素视差,使用遮挡和平滑惩罚代价来约束整幅视差图,并采用基于图像分割的能量最小化方法求取最优解.实验结果表明,相比于局部和全局算法,该算法可以更快且准确地计算稀疏纹理、不连续性和遮挡区域的像素视差.     

基于风格特征分布匹配的图像风格迁移

本研究针对现有方法在实现风格迁移任务时只能提取图像特征的低阶统计量这一问题,考虑将风格迁移过程建模为一个特征分布匹配过程,提出了一个基于Wasserstein距离的判别器网络并以此定义了一个风格损失函数,Wasserstein判别器能够更好地拟合特征分布之间的Wasserstein距离,定义的风格损失也能够更好地区分图像特征的高阶统计信息之间的差异。同时,为了达到实时生成的效果,引入一个基于编码器-解码器结构和一个基于注意力机制的风格迁移转换模块作为生成网络,该生成网络能够有效融合原始图像特征并生成。具体而言,通过在计算损失模块的卷积层(CNN)后面添加Wasserstein判别器来计算风格损失,然后将风格损失与传统方法中计算为均方误差的内容损失一起监督生成网络的训练,在网络训练结束后,可以输入任意图像进行风格迁移测试。最后,在基准MSCOCO和WikiArt数据集上训练网络并测试结果,定性实验和定量实验结果表明,与现有方法相比,所提出的方法可以实现实时风格迁移,并且生成高质量风格化效果。     

融合几何特征与全局关系的室内点云语义分割

为充分提取3D点云的深层特征以提高复杂室内点云场景的语义分割精度，提出一种结合局部特征和全局特征的室内点云语义分割网络GSFNet.在局部特征部分，加入几何特征信息，并设计几何与语义特征信息编码模块，以更好地捕获室内点云局部信息.对全局特征部分，在编码解码器结构中间层加入全局关系依赖模块，构建不同邻域对象之间的关系提取有效分割信息.使用斯坦福大规模室内数据集(S3DIS)进行实验验证，在测试数据集上测试的总体精度(OA)和平均交并比(mIoU)分别为87.2%和61.1%,实验结果表明，GSFNet对复杂室内环境有较好的语义分割效果.     

基于区域过划分和再融合的全幅视觉图像分割

研究对移动机器人采集的视觉图像进行全局精确分割问题. 针对全幅道路图像分割问题提出:首先利用区域生长算法对视觉图像在HSV颜色空间下进行基于颜色特征的全局过分割,再利用傅里叶变换提取周向谱纹理特征,根据空间位置的相邻性和周向谱的分布特性,对过分割的全幅视觉图像进行基于纹理特征的再融合. 实验结果表明,该算法能够准确实现全幅图像的分割,比单纯利用颜色或纹理特征进行全幅图像分割具有更高的精度和可靠性.     

基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法

在车道线检测任务中，由于车道线的特点和获取更大范围感受野的需求，空洞卷积被广泛使用.然而，为了获取大范围信息，空洞卷积会造成卷积点附近信息的丢失.针对以上问题，提出了一种基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法.首先将不同尺寸的空洞卷积、全卷积和标准卷积结合以弥补空洞卷积造成的信息丢失；然后通过语义分割和实例分割融合的图像分割融合模块来增强实例分割网络对全局特征的关注；最后，设计一个加权交叉熵损失函数对网络进行训练和优化.实验结果表明，算法在CULane数据集中的整体F1measure取得74.9%，整体性能优于比较算法，在多种挑战性环境中均有所提升.     

结合迁移学习的真实图像去噪算法

为了能有效地去除真实图像的复杂噪声,提出了一种结合迁移学习的真实图像去噪算法。该算法采用了双编码器结构,迁移学习编码单元利用预先训练好的权值有效提取鲁棒特征,残差编码单元对当前数据处理,进一步补充了信息。解码单元通过特征融合模块对丰富的信息进行融合,随后经过残差注意力模块加强对图像细节信息的关注,从而更好地恢复图像。实验结果表明,该算法在DND、SIDD和RNI15真实噪声数据集上有很好的泛化能力,能够在有效去除噪声的同时更好地保留图像纹理和边缘信息,恢复图像视觉效果更好。     

融合边缘特征的马尔可夫随机场模型及分割算法

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型的图像分割中常产生边缘模糊的问题,提出了一种融合边缘特征的区域MRF模型(IEFRMRF)及其分割算法。IEFRMRF模型基于MRF理论,首先通过边缘模板提取图像的边缘特征,建立局部区域的边缘先验约束;其次利用图像局部区域像素的空间约束关系描述图像的局部高斯统计特征,并通过期望最大化算法估计高斯特征参数;然后根据贝叶斯原理建立了具有边缘保持作用的区域MRF模型;最终采用区域置信度传播(BP)算法对IEFRMRF模型进行全局优化,把局部统计特征传递到图像的全局,并按照MAP准则估计图像分割标号。人工加噪声图像分割的实验结果表明,IEFRMRF模型的分割结果和传统高斯MRF模型、局部区域高斯MRF模型的分割结果相比,分割准确率分别提高了47.9%和21.4%,并且分割结果的边缘更清晰,自然图像的分割实验也验证了提出模型的有效性。     

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.     

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。     

用于图像分割的局部区域能量最小化算法

针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.