一种基于区域的图像相似性计算方法

在基于区域的图像检索系统中,图像之间的相似性计算是影响检索结果的关键技术之一。提出了一种基于区域的图像相似性计算方法,该方法首先按照区域的综合特征（颜色、纹理及位置）、直方图特征值及区域的形状特征分别进行相似度的计算,然后,将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,两幅图像的相似度为各区域最大相似度的平均值。在Corel自然图像库上对提出的方法和实现的系统进行了实验,结果表明了提出方法的有效性。     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法,该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点,再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息.给定了相似性测度,两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题.在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性.     

基于强角点的SAR图像自动配准

图像配准技术在合成孔径雷达图像处理中占据至关重要的位置。针对合成孔径雷达图像配准对时间和精度的需求,提出基于角点特征的配准算法。提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入用于视频追踪的强角点,对该算法进行验证。实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

基于度信息的图像过渡区提取与分割

提出一种基于度信息的图像过渡区提取与分割算法．将一幅图像映射为带权无向图,权函数定义为节点之间的相似度,由于目标内部与背景内部的像素同质性好,相似度大,因此度值较大,而边缘像素的度值就小,由此提取过渡区并进行图像分割．实验结果表明,本方法能够稳定地提取过渡区,且处理速度明显优于原有的过渡区提取方法。     

一种基于神经网络的人脸图像超分辨率重构算法

提出了一种基于神经网络的超分辨率重构算法.首先用基于l1范数的最小全变分约束对输入的低分辨率图像进行去模糊处理,得到初始复原图像;再根据结构相似度原则选择初始复原图像在训练集中最相近的M幅图像,并加权求和作为神经网络的初始输出;结合贝叶斯后验概率,用RBF神经网络进行迭代训练,最后输出复原的高分辨率图像.算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性,并加入了最小全变分约束,以保持图像边缘的奇异性及非边缘的平滑性.实验结果表明:算法能有效提高下采样及模糊人脸图像的分辨率,具有一定的实用价值.     

基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法

针对传统配准算法无法适用于成像模糊、对比度低的X光医学图像的问题,本文提出一种基于轮廓点相似性测度的配准技术.首先引入分块双阈值增强策略来提取DRR图像和X光图像的边缘轮廓信息;其次,采用高斯加权欧氏距离计算图像轮廓的相似度;最后通过平衡优化器算法进行迭代优化,得到最优的位姿参数.实验结果表明：本文算法能够精确提取模糊X光图像的边缘轮廓信息,而且可以准确评估其与CT数据的相似度,平均配准成功率超过94%,算法效率和鲁棒性优于传统算法,可用于医疗诊断、放射疗法、图像引导手术等医学活动.     

基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价

针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模式算法分别对融合图、左右子图像提取特征,并将左右子图像的特征向量融合、采用欧几里得距离和夹角余弦进行向量之间的比较;为度量非对称失真差异,利用图像相似度算法计算左右子图像之间的相似性.最后,将融合图的特征向量、子图像的融合及比较特征向量、子图像的相似度特征向量级联,利用支持向量回归(SVR)算法完成特征到主观质量分数的回归映射.在LIVE3DⅡ、Waterloo-IVCⅠ和Waterloo-IVCⅡ立体图像库上对本算法进行测试.实验结果表明,本算法性能良好,优于目前主流的立体图像质量评价算法.     

基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法

提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.     

基于方差分析特征检测的多聚焦图像融合方法

由于光学CCD传感器深度特性的限制,不可能得到一幅场景的全聚焦图像.为了克服这一缺陷,很多学者在这方面作出了研究,到目前为止,一种较好的方法是将多幅多聚焦图像通过某种融合策略汇总成为一幅图像,该幅图像充分表现场景各个位置的全聚焦信息.提出一种基于方差分析方法的多聚焦图像融合算法,对每一幅聚焦图像,求取每一个像素点的方差分析对比度函数.融合过程是根据这一对比度系数确定融合策略,得出融合结果图像.实验结果表明,该算法显示了融合性能的有效性.     

利用超图图割的图像共分割算法

针对基于传统图割的图像共分割算法存在计算复杂度高而导致分割效率低的问题,提出了一种基于超图的图像共分割算法,利用超图能更简洁有效地代表图像中特征关系的特性来提高图像共分割的效率。该算法首先对具有相似前景的2幅图像分别进行Mean-shift过分割,并将得到的过分割区域分块作为超图的节点;然后利用分块的颜色直方图计算所有分块间的相似性,并将相似的分块对应的相似节点集合和单幅图像中相邻节点集合作为超边并计算其权值,构造超图;最后利用基于谱分析的近似算法求解超图归一化分割问题,获得图像对的共分割结果。实验结果表明,所提算法相比于单幅图像的归一化分割算法以及基于传统图割的图像共分割算法具有更好的分割效果,同时分割时间缩短至少45%。     

改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用

研究模板和图像间的有效匹配,将部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的计算进行改进,提出一种改进的部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为检测模板和图像中物体轮廓相似性的测试,可以较大地减少计算量,同时把遗传算法引入图像匹配识别,由于遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,因此该算法和改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离相结合能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体,该方法可以应用于实际图像识别和匹配中。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

基于相似度滤波算法的视网膜血管分割

在计算机辅助眼底图像视网膜血管分割中,基于匹配滤波算法的应用非常广泛.而传统匹配滤波器算法存在分割细小血管效果较差、噪声多以及视盘干扰等问题.本文提出一种相似度滤波算法的眼底图像视网膜血管分割方法.首先用多层阈值和水平集算法提取视盘干扰区域,利用高斯模糊去除视盘干扰区域.然后采用相似度滤波运算对去除视盘干扰的彩色眼底图像进行处理.最后,将余弦相似度图进行二值化后与余弦相似度加强图进行区域连通性判断,实现眼底图像视网膜血管分割.结果 表明,该算法能较好地分割细小血管以及去除视盘干扰,能更为准确地提取眼底图像视网膜血管.     

结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知

标准的图像压缩感知算法未利用像素间的邻域结构信息和图像子块的自相似性。针对这一问题,本文将图像分成重叠的图像子块,用冗余字典自适应地稀疏表示图像,同时将用自回归模型表示的图像局部相关性和非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中,提出了结合图像的局部相关性和非局部相似性的多尺度分块压缩感知方法。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。     

光学分子影像手术导航系统中图像融合算法研究

手术中肿瘤的精确定位一直是国际上的研究热点及挑战性问题.对光学分子影像手术导航系统中的图像融合算法进行了研究,对图像数据进行预处理后,利用梯度信息确定荧光图像兴趣点,缩小配准点的搜索区域.配准过程采用穷尽搜索策略,以平均绝对差(MAD)、均方差(MSD)和归一化积相关(NPROD)作为相似性度量,并利用域法修正的方法对兴趣点坐标进行修正,避免了因兴趣点过度偏离图像中心而导致配准失败.该算法将32组图像数据的平均配准时间从原始算法的539.384 s缩短到43.200 6 s(MAD),46.685 3 s(MSD)及85.978 6 s(NPROD).采用这3种相似性度量算法的融合效果均优于原始算法.     

基于相似性度量的肺结节图像检索算法

为了克服肺部病变CT表现复杂,极易造成医生误诊的缺点,提出了一种基于相似性度量的医学图像检索算法并用于肺癌的诊断研究,该相似性度量保持了图像的语义相关和视觉相似.首先,根据相似性度量理论构建距离度量学习算法学习一个马氏距离;然后,根据学习的马氏距离度量,提出新的医学图像检索算法,并将提出的算法应用于肺癌的诊断研究.实验结果证明了该检索算法在肺癌诊断应用中的可行性和有效性.     

基于GAN的医学图像仿真数据集生成算法

基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.     

基于相似性验证与子块排序的NSST域SAR图像去噪

为了改进传统的非局部变换域合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像去噪算法不考虑子块关系的缺点,结合相似性验证与子块排序提出一种新的非下采样剪切波（non-subsampled shearlet transform,NSST）域SAR图像去噪算法.构造NSST域SAR图像相似块之间距离的密度分布;利用子块之间的相似性,去除相似性较低的子块;结合子块排序和最优一维滤波对SAR图像进行去噪.实验结果表明,与其他经典去噪算法相比,等效视数平均提升6.92,边缘保持指数更接近1,无参考质量评价指数平均降低2.51,能更好地保持图像边缘和纹理信息,改善图像的视觉效果.      

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.