一种基于GPU加速的图像颜色传递算法

针对图像颜色传递典型算法Reinhard算法需对图像中的所有像素进行遍历搜索处理,计算量大、运算速度较慢这一问题,提出了一种基于GPU加速的图像颜色传递算法;利用可编程图形处理单元GPU并行计算和高速浮点计算特性,将Reinhard运算过程转化为GPU中的纹理图像渲染过程,使得Reinhard算法在GPU中加速执行.颜色传递效果对比结果表明,在取得较好的颜色传递效果的同时,该算法计算速度大大提高,且对大尺寸图像提速性能更好.     

VC图像色彩传递系统设计

针对传统算法在图像色彩传递中存在的问题,设计了基于改进Reinhard算法的图像色彩传递系统．系统首先将源图像和参考图像的色彩空间进行转换;其次利用otsu算法进行图像前景和背景的分割,同时找出源图像和参考图像的均匀区域并建立对应关系;最后采用递归算法得出足够小的区域后进行色彩传递．选取2幅图像进行3组实验后可发现,采用改进后的算法对图像的色彩传递更自然、色彩更均匀,验证了系统的可行性和实用性．     

基于深度学习与狮群SVM算法的遥感场景分类

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提取图像颜色特征;其次,利用3种预训练网络分别提取图像的迁移学习深度特征;最后,将手工提取的图像特征与用3种预训练网络获取的特征使用系列特征融合方法进行融合,并将其输入LSO-SVM进行图像场景分类.结果表明,该算法解决了小样本情况下深度学习较难训练及传统优化SVM算法易陷入局部最优解、寻优速度慢的问题.在80%的训练条件下,数据集UCM Land-Use和RSSCN7的分类精度分别达到99.52%和98.57%.     

基于小波增强的多分辨率图像融合算法

在图像融合中,由于源图像的降质使得部分隐藏信息无法在融合过程中提取出来,影响了源图像的融合效果.针对这一问题,提出了一种基于小波增强的图像融合算法:在融合之前先对源图像进行适当的增强,突出图像中隐藏的信息,然后采用合适的规则对源图像和增强之后的图像进行融合.实验分析表明,在融合之前对源图像进行增强,能够改善图像融合的效果,获得直接融合难以获取的信息.     

基于权重的HSI多通道图像融合

针对现有的彩色图像融合方法所存在的融合失真问题,提出了一种基于权重的HSI多通道图像融合方法.将源图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间,采用不同的融合规则对I、H和S分量进行融合,再将融合后的通道图像再转换为RGB图像.该算法融合后的图像更加清晰,无颜色失真,并且算法复杂度低.实验结果表明,该图像融合算法优于传统经典的融合算法.     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.      

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

HSV空间彩色X线医学图像增强研究

提出了一种HSV空间彩色X线医学图像增强方法。该方法首先将医学图像转换到HSV颜色空间,然后在HSV空间中分别用Sigmoid函数和线性变换函数对其亮度和饱和度进行增强,再把增强后的图像转换到RGB颜色空间进行显示。在重新定义的Sigmoid函数中,通过引入两个可调节的参数a和b,较好的提高了算法的有效性;在线性函数中引入参数k1和k2,提高了算法的通用性。实验表明算法具有较好的增强效果。     

基于DeblurGAN的文本图像去模糊算法

为了去除文本图像的模糊,对比了几种常用的去模糊算法后,使用效果更加优秀的Deblur-GAN生成对抗网络算法对模糊文本图像去模糊,并对原算法进行了多处改进以满足文本图像去模糊的要求.实验表明改进后的DeblurGAN的去模糊效果有明显提升.     

二维最大熵模型在图像分类算法中的应用研究

针对图像分类中使用视觉词袋直方图进行分类时忽略图像颜色信息缺点,该文提出在一类图像的HSI彩色空间上,通过H分量和S分量构建二维最大熵模型,并将得到的二维最大熵分布作为该类样本的底层参考特征向量,从而将待分类的图像运用欧式准则与底层特征向量进行匹配,最终实现图像分类算法.实验表明,该文所提分类算法比基于视觉词袋直方图分类算法具有更高的查准率.