一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

彩色城市栅格地图道路网络自动获取方法

为适应栅格地图向矢量地图转化的需求,提出一种从彩色城市栅格地图自动获取道路网络的方法———道路获取对象特征法.由于城市栅格交通地图由道路、区域及噪声3类像素构成,所以新方法包括3个关键步骤:首先利用道路和区域的特征进行图像规范化处理,即所有道路用一种颜色表示,所有区域用另一种颜色表示,图像中其他颜色的像素视为噪声;其次建立4种噪声分类方法来消除规范化图像中的噪声;最后结合规范化图像和道路的连通性,实施道路连接以获取完整的道路网络.与其他方法相比,对象特征法对地图图像的颜色不敏感,可从多类地图图像中自动获取道路网络,并且耗时较少.实验结果表明:对象特征法可完整地提取出地图图像中的道路网络,从整幅合肥市地图图像中提取完整的道路网络仅需32.593s.     

利用图像块数据库和纹理特征点的图像彩色化方法

针对颜色转移彩色化算法存在速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出一种新型的彩色化算法.首先从聚类分割后的各类区域彩色图像中提取矩形块,并计算图像块的颜色直方图和纹理特征;利用颜色直方图比较图像块的相似性,实现数据库的选择性录入;利用目标图像块与彩色图像块纹理特征点之间的欧氏距离比较,查找最佳匹配的图像块,进而实现目标图像的彩色化.通过建立树木、天空、沙滩和草地4类图像块数据库,实现基于数据库技术的免除人工干扰的图像彩色化.     

结合图像显著与灰度不一致性的目标自动提取

该文将图像过分割技术与图像显著性相结合,提出了一种基于图像显著性与灰度不一致性的目标自动提取方法。该方法可在没有任何人工干预的情况下准确地提取出图像的感兴趣目标。首先,通过像素不一致性因子和邻域不一致性因子确定出图像的不一致性种子点和一致性种子点;然后,使用等价类划分的方法对两类种子点分别进行生长,得到不同的等价类,合并残余类之后得到图像的初分割块;最后由初分割结果结合显著性检测算法提取出完整的感兴趣目标。考虑到像素的局部邻域信息,首次将图像的底层特征——像素的灰度不一致性应用于图像分割,并以此为基础进行目标提取。实验表明,该方法能够有效地实现显著目标的自动提取。     

一种无监督的中文漫画对白自动定位方法

针对中文漫画图像的特点, 提出一种无监督的中文漫画图像对白自动定位方法, 以满足中文漫画移动阅读的需求。不同于现有基于学习的方法, 该方法不需要训练集, 且具有较强的鲁棒性, 主要包括3个步骤: 1) 利用包围漫画图像文字的空白区域(气泡)的连通性进行气泡检测, 并在气泡中检测完整字符对; 2) 基于字符形状与字符排版规则的一致性, 聚类形成字符行或字符列, 并提取字体特征; 3) 联合多页漫画图像字体特征, 利用贝叶斯分类器检测多页漫画中的剩余字符。在包含900页漫画图像的数据集上进行实验, 结果表明, 该方法可以有效定位中文漫画图像中的对白区域, 取得比较满意的实验结果。     

基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测

针对目前采用的方法对三维人体运动图像进行检测时,无法准确获取图像中的目标区域,导致算法存在检测完整度低、检测准确率低、误检率高和检测效率低的问题,提出基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测算法。首先构建背景粗提取模型,利用该模型提取三维人体运动图像的背景区域,获取图像的人体运动目标区域;其次采用自适应投影方法提取目标区域的特征,在支持向量机的基础上构建最优分类函数,将目标区域特征输入到最优分类函数中,完成三维人体运动图像的智能检测。实验结果表明,所提算法的检测完整度高、检测准确率高、误检率低、检测效率高。     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

一种ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法

提出一个ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法.首先,针对雷达遥感图像中养殖地目标的ASAR数据特征,采用改进的模糊聚类算法FFCM分割ASAR遥感图像,分离出海洋与陆地;然后依据养殖地的纹理形态特征,并利用其空间关系知识,从海洋区域中提取出养殖地.试验结果表明,该方法能快速、准确地提取ASAR遥感图像中的养殖地.     

一种基于区域的图像融合新方法

提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法.该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割;再对待融合图像进行多尺度小波分解;在此基础上利用Gabor滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度,应用区域相似度及信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后,利用小波逆变换得到融合图像.评价融合算法的性能采用了均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵、互信息5种准则.研究结果表明,该方法具有良好的融合特性.     

海洋遥感图像中基于纹理的海面油膜识别

基于海面纹理特征,利用Borda算法进行了航空遥感图像中油膜和非油膜的识别研究。首先,对航空遥感图像进行纹理特征分析和提取:二值化处理并且提取谱相关性、方向粒度和条状粒度的纹理特征值;然后,建立海面油膜数据库,包括原始图像、特征向量,以及图像和纹理特征间的映射表;最后引入Borda算法,根据被测图像的特征来识别其是否含有油膜。实验结果表明,本模型能有效的识别油膜,能为大范围海面溢油检测奠定研究基础。     

基于图的流行排序的视觉跟踪

为了克服基于检测的目标跟踪中的模型漂移问题,在基于检测的目标跟踪框架下提出一种新的基于图的流行排序的目标跟踪方法。该方法能够抑制在跟踪过程中目标变形、尺度变化以及遮挡等带来的背景信息的影响。首先,把目标矩形框划分为不重叠的图像块,构造一个k-正则图,即以这些图像块为图结点,构造k-正则图,边权定义为结点之间的底层特征的相似性。其次,为每一个图像块分配一个权重,用于表示该图像块在目标表达中的重要性,以此抑制背景信息的干扰,并通过半监督的方式进行计算。特别初始化一些背景或目标图像块,设其权重为1,其他为0,通过流行排序算法计算所有图像块属于背景或目标的权重。此外,使用多尺度特征金字塔的方法处理跟踪过程中的目标尺度变化,同时提高了初始图像块的可靠性。最后,把所有图像块的底层特征进行加权,连接成一个向量,作为矩形框的特征表达,并使用结构化输出(Struck)算法进行跟踪。在几个公共视频序列上进行了实验,结果表明,研究方法的跟踪性能极大地超过了其他跟踪方法。     

基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。     

基于积分图的随机蕨特征点识别算法

随机蕨算法中的二值特征集是通过比较像素对的亮度值获得的;而该方法容易出现噪声敏感问题,为此提出了一种基于积分图的随机蕨特征点识别方法。通过构建图像积分图,比较特征点周围随机获取的两个子窗口的积分图构造二值特征,以模板图像的仿射变换图像簇作为训练集,建立朴素贝叶斯分类器并进行训练。对比实验表明,改进的算法在特征匹配上有很强的抗干扰性,即使蕨的结构减小到一定程度,也有较高的特征识别率。     

基于特征点组合聚类的图像检索新方法

由于特征点能对图像局部特征进行合理描述,有效使用特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题.针对该问题,提出一种基于特征点组合聚类的图像检索新方法.该方法包括特征点组合聚类算法,以及基于该算法的局部颜色直方图构建策略.与现有的基于特征点和局部颜色直方图的检索方法相比,该方法能有效解决当前方法对特征点位置信息及特征点中心过度依赖的问题.从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度.     

低倍率镜检图像无标记红白细胞识别方法研究

针对低倍率镜检图像无标记红白细胞对比度低、边缘模糊、结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点,提出一种改进的低维特征向量识别算法。该算法通过彩色图像空间分离、逻辑或运算和形态学处理完成初步分割,针对粘连细胞,采用基于迭代腐蚀的标记分水岭方法再次分割,通过多种方法互补完成红白细胞的分割。根据红白细胞在形态、快速傅里叶变化(fast Fourier transform,FFT)以及Canny边缘检测图像的差别,提取周长、面积、FFT后的圆形度、连通域数、像素和和闭合比值6个相关特征组成特征向量用于训练支持向量机分类器。实验结果表明,在低倍率镜检图像无标记红白细胞准确分割前提下,基于6个相关特征的低维特征向量识别可以显著提高识别率,而且识别效果相对稳定,不易受红白细胞异型情况影响。     

基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复

本研究针对现有图像修复方法不能有效地分离结构和纹理信息,修复结果往往会出现边界模糊、结构扭曲等伪影问题,提出了基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法。人脸图像修复方法分为两阶段,第一阶段,通过结构重建器网络提取样式向量,按照StyleGAN所述的原理分为粗尺度特征、中尺度特征和精细特征三组,插入到预先训练好的StyleGAN生成器中,产生初步的修复结果;第二阶段通过构建纹理生成网络并使用上下文注意力机制,注意力分数由注意力计算模块计算,注意力转移模块根据较高级别特征图和注意力分数来填充较低级别特征图中的对应缺失区域,以细化上一阶段初步的人脸修复结果。在CelebA-HQ数据集上的训练并进行测试,本文的方法在定量和定性分析两个方面均优于现有方法。因此,基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法能够有效地修复缺损人脸图像,大大减少了边界过度平滑和存在纹理伪影的问题。     

Exploiting Effective Facial Patches for Robust Gender Recognition

Gender classification is an important task in automated face analysis. Most existing approaches for gender classification use only raw/aligned face images after face detection as input. These methods exhibit fair classification ability under constrained conditions, in which face images are acquired under similar illumination with similar poses. The performances of these methods may deteriorate when face images show drastic variances in poses and occlusion as routinely encountered in real-world data. The reduction in the performances of current gender classification methods may be attributed to the sensitiveness of features to image translations. This work proposes to alleviate this sensitivity by introducing a majority voting procedure that involves multiple face patches.Specifically, this work utilizes a deep learning method based on multiple large patches. Several Convolutional Neural Networks(CNN) are trained on individual, predefined patches that reflect various image resolutions and partial cropping. The decisions of each CNN are aggregated through majority voting to obtain the final gender classification accurately. Extensive experiments are conducted on four gender classification databases, including Labeled Face in-the-Wild(LFW), CelebA, ColorFeret, and All-Age Faces database, a novel database collected by our group. Each individual patch is evaluated, and complementary patches are selected for voting. We show that the classification accuracy of our method is comparable with that of state-of-the-art systems. This characteristic validates the effectiveness of our proposed method.     

基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.