图像感兴趣区域自动提取算法

感兴趣区域提取技术在图像处理和分析领域中有着重要地位。提出了一种ROI的自动提取算法,在显著度图和相对位置指示图的基础上,采用基于子区域的区域生长法,以像素点的显著度、相对位置及颜色纹理信息作为生长条件,颜色、纹理信息的权重可以根据图像的内容自适应调整。实验结果表明,该方法与现有算法相比,在速度和ROI提取的准确性方面均有提高。     

亮度变化下室外场景图像特征点提取方法

在室外场景的环境感知中,固定阈值的特征点提取算法,其特征点数量和重复率随亮度变化而急剧变化,针对该问题,本文提出了一种基于局部自适应阈值的特征点提取算法。该算法通过设置自适应参数,用动态局部阈值计算每一个像素阈值来筛选特征点,解决了单一阈值选取不当导致的特征点丢失或重叠问题,对像素亮度进行分类,逐层筛选出候选特征点,达到定向二进制简单描述符特征点的精确提取。实验结果表明:亮度在增加或减少60%范围内变化时,特征点分布均匀无重叠,特征点数量的极差为80,仅占原始亮度特征点数量的25%,整体重复率稳定在80%以上。     

适用无线传输的图像ROI提取及优先编码研究

本文采用模板匹配及区域生长相结合的方法提取图像感兴趣区域,所采用的模板是由彩色图像角点构成的特征多边形内角组合而成;采用最大位移法对感兴趣区域进行优先编码.实验结果表明,这种方法能够有效地提取图像感兴趣区域,而且图像感兴趣区域优先编码效果好.     

一种新的图像感兴趣区域的提取方法

对于Itti的显著图模型的感兴趣区域检测方法中,存在的检测结果与视觉感知有差异以及转移过程中同一目标内出现多个感兴趣区域检测结果等问题,引入灰度尺度变化特征和CV模型,以使感兴趣区域检测结果更符合人的视觉感知。实验结果表明,该算法检测到的感兴趣区域与人的视觉感知结果吻合率为77.6%,高于Itti模型的72.8%。     

基于亮度感知的前景提取

前景提取是在图像整体认知基础上将感兴趣对象分离出来,本文联合图像亮度视觉感知和水平集方法提出了一种基于亮度感知的前景提取模型。该模型依据像素对的亮度视觉相关性,联合视觉区域内相似性和区域间的差异性,设计了亮度感知能量泛函,运用瑞利熵求解能量泛函得到视觉区域,利用视觉区域特征驱使初始曲线演化至前景轮廓。相对于传统算法,该模型运用图像视觉特征有利于从图像的整体认知上提取前景,提高了水平集方法的前景提取质量。     

基于优化 ROI 的医学图像分割与压缩方法研究

为了满足无线医疗应用对于图像传输的需求,提出一种有效的医学图像分割方法.该方法使用多点区域生长法分割图像各区域,从图像边界开始遍历搜索多个种子点,结合梯度变化值、全局阈值和局部阈值来提取感兴趣区域(region of interest,ROI)并滤除背景区域.区域预处理阶段,进一步对区域掩模平滑去噪,并给出手动分割的方法.根据预定义的优先级顺序,分别对ROI和非感兴趣区域(region of not interest,RONI)进行JPEG2000近无损压缩和有损压缩,并依次进行传输.重构后图像ROI区域峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)能够达到45 dB,图像整体压缩率约在2.8-6.5.算法优化了区域轮廓的检测,增强了对图像噪声的抑制,较好地满足了医学图像的高压缩率和图像质量之间的矛盾,能够很好地应用于无线医疗领域.     

基于ROI图像传输的联合信源信道编码的研究

根据JPEG2000中的一般位移法和最大位移法在处理感兴趣区域时的优点,提出了基于SPIHT算法的感兴趣区域图像压缩编码的新方法,并且充分考虑了SPIHT算法和Turbo码的特性,根据信源编码后数据在重建时的重要程度,利用Turbo码进行了等差错和非等差错保护信道编码.仿真结果表明,在传输全视觉图像时,采用非等差错保护信道编码可以使感兴趣区域的峰值信噪比得到明显提高,并且使感兴趣区域的图像质量远高于背景区域的图像质量.     

视觉感兴趣区的提取及其在视频图像质量评估中的应用

通过主观眼动跟踪实验和客观Itti模型分别研究了视频图像的感兴趣区域提取问题.通过研究眼动跟踪实验数据与视频图像的时间同步问题和适当选取人眼在观察视频时所能接受的感兴趣区域个数,分别得出了主、客观实验的视频图像感兴趣区权重矩阵.在此基础上,在传统图像质量评估方法峰值信噪比(PSNR)中加入主观眼动跟踪实验和客观Itti模型得出的感兴趣区权重矩阵,分析和比较了2种感兴趣区权重矩阵对PSNR的影响.实验证明,通过参数设置,主观眼动跟踪实验和客观Itti模型提取的感兴趣区权重矩阵对 PSNR都有明显的改善,改善后的模型不但保持了传统方法的简易性,同时也提高了其与主观感知的相关性.     

基于显著点的感兴趣区域提取及评价

为降低数据规模,提高图像处理的效率,针对感兴趣区域（ROD提取的问题,提出了一种基于显著点的ROI提取算法．利用视觉注意模型（VAM）得到显著图,聚类显著图二值化后提取到的显著点,同时将原图像二值化,并以聚类点作为种子点填充,提取原图像的二值化图轮廓后与原图像掩膜,得到图像的ROI．实验结果表明：该算法的总体效果良好,运算速度可与显著点的个数成线性关系．同时以眼动实验数据为参照进行分析与评价,该算法ROI漏分率至少降低50％,而误分率无明显增加．     

基于方向特征融合的感兴趣区域提取算法

针对图像底层特征对感兴趣区域（ROI）提取的影响程度问题,提出了一种方向特征融合的ROI提取算法.利用眼动实验数据得到实际的ROI图和方向叠加图计算相似度,融合方向叠加图和Stentiford视觉注意图,经反馈和权重调整后,得到不同图像类别的最佳权重和ROI图.根据该算法对图像ROI提取的结果,分析了平均反馈距离和图像位置等方向特征对提取ROI图的不同影响.实验结果表明：该算法的总体效果较好,特别是对于方向特征显著且物体较少的图像,能准确地提取图中ROI.     

基于兴趣区域的特征匹配的电子稳像方法

为提高电子稳像技术中运动矢量估计的准确性, 采用基于兴趣区的特征点匹配进行运动矢量估计。该算法选取图像的兴趣区(ROI: Region of Interest)进行Harris 的特征点检测, 将ROI 内的特征点稀疏化, 利用SAD 准则在相邻帧的特征窗内寻找匹配点对和距离准则剔除误匹配点进行逐帧运动补偿。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于SPIHT算法的感兴趣区域编码的研究

在多级树分裂算法(SPIHT)的基础上,结合JEPG2000中最大平移法和基于尺度法对感兴趣区域处理时的优点,提出了基于SPIHT算法的感兴趣区域图像编码新方法.实验结果证明,该方法在低比特率的情况下,可以传输部分背景区域图像,在RO I区域传输完毕的情况下,不再传输RO I上的0码,节省了码流,进一步提高了编码效率.     

感兴趣区图像数字水印认证方法

数字水印技术为保护多媒体作品提供了一种有效手段，该文结合JPEG2000中的ROI(region of interest)技术，提出一种用于认证感兴趣区图像的小波域水印算法，并利用背景区保护感兴趣区数据，实现感兴趣区图像水印的无损嵌入，实验结果表明，此算法的认证过程能够识别对感兴趣区的各种有意义的篡改，而且能以较高的精度定位篡改区域。     

基于ROI归一化的ICA/PCA虹膜识别方法

针对虹膜识别中使用传统归一化方法时,无法突出主要纹理信息,并且由于提取数据量大导致特征提取阶段计算复杂的缺陷,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的虹膜归一化方法,先利用主成分分析(PCA)方法提取主元,实现进一步的降维和去噪,再使用独立分量分析(ICA)进行训练形成ICA/PCA虹膜特征提取算法,最后使用余弦距分类器对待测样本进行分类.实验结果表明,该方法识别率为98.11%,识别时间小于70ms。     

复杂背景下序贯显著性特征海面目标检测算法

根据人眼视觉显著性注意机制,提出基于序贯显著性特征的目标识别算法,把复杂背景下的目标识别问题转化为多特征的融合识别,将目标识别过程分成感兴趣区域检测和感兴趣目标检测两个子过程,并建立序贯显著性特征目标识别算法模型,序贯提取复杂图像区域的显著性特征,逐步缩小感兴趣区域范围,然后以基于D-S证据理论的多特征数据融合方法,通过多特征综合置信度的估计与分析,完成可靠的目标识别．试验研究表明,针对复杂背景下海面舰船目标,在相同的虚警概率下,该算法的检测概率比单一的不变矩算法和基于纹理特征算法平均要高20％．     

Investigation of Exact Truncated Data Image Reconstruction Algorithm on Parallel PI-Line Segments in Fan-Beam Scans

Some novel reconstruction algorithms have recently been proposed to solve the problem of re-construction from transverse truncated projections of fan-beam scans. This paper introduced and reformu-lated the exact backprojection-filtration (BPF)-type reconstruction algorithm for fan-beam scans based on Zou and Pan's work. Subsequently, a legible and implementary BPF algorithm for region-of-interest (ROI) reconstruction is presented using projection data truncated not only in angle-scanning but also in the trans-verse direction. The algorithm can be widely used for fan-beam full-scans, short-scans, or super-short-scans. The algorithm uses less projection data than the preceding super-short-scan. The algorithm is implemented using the Shepp-Logan phantom and some primary results are presented. Some new discoveries and impli-cations of ROI reconstruction from truncated data are discussed, which suggests that the BPF algorithm can be used in the ROI reconstruction from truncated projections.     

基于改进AAM的人脸特征点提取

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法（LBP-AAM）.首先建立3种人脸模型实例（正面,左转及右转人脸模型）;然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精度上提高了27%,效率上提高了9%.