基于全变差和P-Laplace模型的混合图像修复算法

图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息.将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法.提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复.实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果.     

基于全卷积神经网络的绝缘设备紫外图像评估算法研究

针对绝缘子表面沉积污秽容易导致闪络的问题,文中分析了全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)的典型结构和训练方法,提出了基于全卷积神经网络的绝缘子紫外图像污秽度评估方法.该方法首先采用全卷积神经网络进行绝缘子放电紫外图像光斑分割提取,然后将分割的紫外光斑图像作为卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的输入,实现绝缘子污秽度的评估.仿真算例的计算结果表明,FCN-16s模型融合浅层细节特征适中,应用于绝缘子放电紫外图像光斑分割的效果更优;验证了文中所提FCN-CNN算法能够实现绝缘子污秽度的评估,具有更高的准确度,为输变电系统的智能化运维提供了参考.     

用模糊神经网络建立模糊模型方法的推广

本文利用文献 [1 ]中提出的五层前馈式模糊神经网络及其修剪和调整方法 ,将单输入单输出网络推广到二输入一输出系统 ,仿真结果表明效果良好。图 5 ,参 5。     

基于Contourlet变换和全变差的图像融合

针对基于小波和全变差的图像融合方法的缺点和不足,提出了一种基于Contourlet变换和全变差算子的含噪图像融合方法,这种方法在融合图像的同时,也对图像进行了去噪处理.首先对图像进行Contourlet变换,对得到的低频子带用分块主成分分析的方法进行处理,以估计传感器的退化算子,然后进行低频部分的融合;将高频系数归一化的全变差算子的模作为权因子进行高频部分的融合,以经Contourlet逆变换后得到的融合图像作为初始值,经过迭代演化,最终得到了去噪的融合图像.实验结果表明,该方法得到的图像视觉效果更好,信息熵更高.     

基于可视化的卷积神经网络优化方法研究

随着计算机算力的提升,深度学习的应用范围越来越广,深度学习模型的设计和调优变得困难,对于复杂模型,只对一层网络进行调整可能就导致差异显著的结果.众多研究者往往根据历史经验调参,进行了大量试错,耗费了大量的时间精力.为此根据卷积神经网络模型的数据特征,提出一种基于可视化的辅助调参的方法.通过可视化手段剖析卷积神经网络内部数据,分析其代表的信息,从而快速定位模型故障,实现有针对性地调参,降低了研究者在调参时的工作难度,提升了工作效率.     

基于分裂Bregman算法的全变差图像修复

图像修复是指对一副图像受损或缺失区域的图像内容的重建。全变差正则化是一个有效的恢复锋锐边缘图像的修复方法。本文重点研究了全变差正则化图像修复方法,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明,基于分裂Bregman算法的全变差图像修复方法是有效的,复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有较好表现。     

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。     

基于Gabor卷积神经网络的图像分类算法研究

为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型.利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络.实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborCon...     

基于TV模型的改进算法在图像修复中的应用

基于TV(total variation)模型的修复算法有较好的恢复效果,但对参数的选取比较敏感,且运算量大。文章提出了基于TV模型的改进的自适应算法,可根据破损区域外部参考像素对待修补点的相关度,通过设置不同的参数和权值,将不同形状的待修复区域所用的不同算法统一表示,使其应用范围更广、速度更快;此外,在迭代过程中,设置不同的参数以解决参数选取的敏感问题,从而达到更好的修复效果。实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息。     

TV模型的结构纹理图像修复方法

针对TV模型无法修复纹理的现状,结合改进的TV方法,提出一种新的结构纹理图像修复方法.该方法首先获取待修复区域的纹理方向,然后将,TV模型在纹理方向上差分化求解.其保留了结构修复的特征,同时可以修复"Y"形甚至"X"形结构纹理缺失.实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息.     

基于CNN的彩色图像边缘提取方法

根据人眼对R、G和B的敏感特性,提出一种基于视觉感知的矢量角度彩色空间距离度量方法,较传统方法补偿了RGB颜色空间的不均匀性,有效提高了RGB颜色空间内色差度量的精确程度.对基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)进行的彩色图像边缘提取进行理论分析,确定与其功能相适应的最佳模板参数.实验结果表明:该算法不仅实现了彩色图像的边缘提取,同时提取效果更全面,更符合人眼的视觉效果,具有较强的鲁棒性.     

基于独立性参数的无导师图象变形校正

从描述一幅图象变形程度的独立性参数入手，将图象变形校正问题转化为优化问题，并用单纯搜寻法进行优化参数搜寻。这种方法的优点在于其无需导师和对各种变形校正的通用性。文中给出了对线性变形和双线性变形校正的结果。     

Blurred Defocused Image Restoration Based on FRFT

A technique for restoring the blurred image resulted from defocusing of the lens is proposed in this paper, which is based on fractional Fourier transform （FRFT）.The FRFT, as a powerful tool for the analysis of time-varying signals, is closely connected with the optical imaging system. FRFT also can describe optical imaging process just like Fresnel diffractions, so a defocused imaging model based on FRFT is established to explain the blur phenomena of defocusing image. The defocused imaging model is greatly different from the traditional point spread function （PSF） model, and enables to uncover the blur nature of non-focus image. Then, an image restoration method using the novel model is proposed to handle the blurred defocused image. The method adopted a new iterative phase retrieval approach which can approximately estimate phase signals from intensity signals of a single defocused image by means of FRFT. Restoring image may acquire sharp image by implementing inverse FRFT on complex image signal made from the estimated phase signals and intensity signals. Experimental results demonstrate that the method is effective in restoring blurred defocused image.     

一种基于WMF-ACA的深度图像修复算法

针对RGBD相机由于硬件条件的限制,所获取的深度图像往往存在空洞与噪声的问题,提出一种彩色图像引导的深度图像空洞填补方法.对深度图像边缘区域采用基于局部直方图的加权模式滤波器(WMF)进行处理,在有效保留深度图边缘与细节的前提下,消除图像噪声.对深度图像非边缘区域采用一种异步元胞自动机(ACA)模型算法,根据邻域和迭代规则对深度图空洞进行填补,快速、准确地完成任务.在立体匹配数据集Middlebury上测试所提算法实现性能,实验结果表明:该算法的结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)更高,能够准确地填补深度图空洞,同时保持深度图边缘清晰.     

基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复

提出一种基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复方法.建立描述高斯噪声的最大似然函数项,采用小波基矩阵变换,构建小波变换后因子稀疏分布的先验函数;然后建立估计图像和相关超参数的联合后验概率估计模型,并通过变分贝叶斯推理得到估计的图像.利用实际的高光谱图像进行实验,从恢复的衡量指标和视觉效果图两方面验证所提出方法的有效性,结果优于目前常用的图像恢复方法.     

基于双分支特征提取的水下图像复原

水下成像的复杂性,严重影响图像质量.为解决水下图像存在的颜色失真、亮度底等问题,提出一种双分支水下图像复原模型.复原模型利用双分支特征提取架构提取水下图像不同层次,不同尺度的特征,实现提取特征的完整性;利用残差结构做中间特征处理环节,增强网络学习能力,提高训练速度;且在残差模块中引入空洞卷积以增大感知野,融合两个分支提...     

基于卷积神经网络的多通道特征表示文本分类模型

尽管长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)及其结合体在文本分类任务中取得了很大的突破.但这类模型在对序列信息进行编码时,往往无法同时考虑当前时刻之前和之后的状态,从而导致最后分类效果不佳.此外,多版本预训...     

基于波方程的运动模糊图像恢复

为了有效去除图像中的运动模糊,提出了一种基于波方程的图像恢复方法。从光流方程出发,将运动物体的亮度用波方程描述。模糊图像是曝光时间内运动物体亮度的积分,存在大量的平行于运动方向的直线;模糊图像沿运动方向的导数等于原始图像与其移位图像的差,两者之间的距离为模糊长度。基于此,利用Radon变换和自相关函数自动估计点扩展函数,并采用Wiener滤波恢复原始图像。实验表明:该方法高信噪比(30~40dB)下估值精确;低信噪比(20~30dB)下对噪声鲁棒。将该方法应用于运动模糊车牌图像,能有效恢复出车牌号码,具有很大的实用价值。