多层次、多侧面的商空间合成方法研究

文章对商空间理论中的合成方法进行了扩展,提出了多层次、多侧面的商空间合成模型,讨论了模糊等价关系运算与距离空间合成和多侧面商空间合成之间的关系,并将多层次、多侧面的商空间合成模型应用于纹理图的分割。实验验证了这一方法的可行性和有效性。     

融合结构特征的增强型FCM图像分割算法

为了使基于模糊C均值(FCM)聚类的图像分割算法对复杂图像更具适用性,将图像结构特征融合到增强型FCM算法.首先,对原始图像进行均值滤波,将滤波结果与原始图像进行线性叠加形成新的输入图像.其次,采用二维Gabor滤波函数提取新的输入图像的纹理结构特征,以此代替灰度特征来衡量节点间的相似性.最后,采用一种改进的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像所提算法获得了更加精确的分割结果.     

基于纹理的图像检索算法研究

多媒体技术是信息时代高度发展的重要体现,在多媒体技术中对海量信息的高效管理就成为一个重要的研究领域,海量图像数据库的检索是近期多媒体技术研究的一个热点问题,基于内容图像检索(CBIR)研究是图像检索一个重要的研究方向,CBIR中传统的基于最佳尺寸的纹理粗糙度算法纹理粗糙度算法结果比较符合人眼的视觉感受,但也存在着不足之处,文中从选取领域尺寸和计算领域均值差值这2个方面对此算法进行改进,采用线性量化方法来选取领域尺寸,计算领域均值差值时在像素局部梯度方向上进行,从而提高纹理粗糙度算法对纹理冒失的分辨能力,并且保证纹理粗糙度算法具有良好的旋转不变性,通过实验结果分析,改进的算法在分辨能力和旋转度不变性上明显优于原算法.     

点模型上基于样图的纹理合成

[目的]目前已有的在三维点模型上的纹理合成方法,是将点模型进行三角面片化后再进行纹理合成操作,本研究的目的是避免三角面化的过程,得到一种直接在点模型上操作的、快速有效的纹理合成方法.[方法]首先,用KD树为三维点模型上的每一点建立领域,然后为每一点在样图中寻找最匹配的纹理值,最后通过基于点的绘制技术完成纹理合成.[结果]本研究方法能在三维点模型上生成连续光滑的纹理,且保持了原样图的纹理结构.[结论]本研究的纹理合成方法是有效的,并且和传统的三维纹理合成算法相比,本方法费时更少、更灵活可控.     

粗集料表面纹理粗糙度的多重分形评价

以多重分形理论为基础,研究了6种集料(闪长岩、辉绿岩、花岗岩等,粒径为9.5~13.2mm和13.2~16mm两档)表面粗糙度.通过60X显微放大6种集料表面,获得各集料较为直观的粗糙度评价;然后采用激光轮廓仪获取集料表面轮廓高程数据,对轮廓数据进行Butterworth高通滤波处理,分离出表面粗糙度纹理信号,验证了集料表面纹理具有多重分形特性;最后对各集料的多重分形谱参数Δα与集料磨光值pPSV进行相关性分析.结果表明:多重分形谱参数Δα和Δf较单参数能更细致地表征集料表面粗糙度,Δα从整体上表征集料表面高程分布不均匀的程度,Δf从高程峰谷值局部表征表面起伏特性;Δα与pPSV具有较好的线性关系(拟合优度达0.84),集料磨光值越高,其谱宽越大;运用多重分形谱评价集料表面纹理粗糙度具有可行性,并且能为集料实际工程应用提供快速、全面的评价方法.     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

室外光源光谱辐照度与K-means结合的单幅图像阴影检测

针对室外自然条件下单幅图像阴影检测困难,提出一种基于光谱辐照度的阴影检测算法。通过对户外光源的光谱特性进行分析,估算出阴影三色衰减模型(TAM)参数,由此得到阴影区域较暗的TAM图像。利用K-means方法将TAM图像分割为阴影区域和非阴影区域,结合中值滤波和形态学算子对阴影区域优化,成功提取出图像中的阴影部分。仿真表明该算法不需要复杂的特征学习过程,能够极大地提高运算速度;同时无需对图像校准以及获取任何先验知识,且可以用于相对复杂的真实场景中。     

融合纹理增强的遥感影像地物分类泛化性分析

为了解决因时空特征差异而导致遥感影像地物分类泛化性较弱的问题,提出了一种纹理与光谱特征联合的地物分类思路。通过筛选得到的纹理特征对光谱特征进行强化,并利用现有的深度学习框架,对各个纹理特征组合的分类效果进行评价。为了充分验证方法的有效性,在多组不同时相和地域的遥感影像中进行了特征筛选和测试。结果表明,将绿色光谱的方差、同质度及角二阶矩纹理特征与光谱特征进行叠加,可以有效抵抗季节和地域因素,进而提高分类的泛化性,尤其对水域和居民地检测的改善效果更加明显,平均交并比可提高5%~10%。同时,为基于深度学习的小样本地物分类研究提供了新的技术思路。     

可控多重纹理扩展合成与迁移

针对当前单一纹理扩展模型应用于多重纹理扩展存在模式崩溃及用户无法控制输出的纹理模式或风格等问题, 提出一种新的适用于多重纹理扩展合成与迁移的网络. 首先, 通过在生成对抗网络判别训练中, 增加分类训练, 使判别器在区分生成数据和真实数据的同时, 还能进一步正确识别输入纹理来自哪一张训练图像, 从而改善模式崩溃问题. 其次, 为达到纹理迁移中用户对纹理模式的控制, 将生成器修改为双流数据输入, 其中一流提供结构引导特征, 另一流提供纹理模式特征, 融合两种特征后解码生成最终的纹理图像. 实验结果表明, 该多重纹理扩展模型不仅用一个网络就能正确学习到多张纹理图像的纹理模式, 且训练好的模型还具有更好的、 可控的纹理迁移功能.     

局部阴影条件下基于梯度直方图的模糊相关图像检索

在局部阴影条件下对图像进行检索会受到多种因素的干扰,影响检索结果的可靠性。针对局部阴影条件,提出一种基于梯度直方图的模糊相关图像检索方法,采用ICA降噪方法对局部阴影条件下的图像进行降噪处理,依据频域对图像进行增强处理。通过Sobel算子提取图像边缘,求出水平方向与垂直方向的亮度差分相近值,确定出每个方向关键边缘像素的数量,建立图像边缘梯度直方图。依据梯度直方图,通过斯皮尔曼等级相关系数求出检索图像与图像库内模糊相关图像的相关系数,确定出图像间的相近度,将相近度最高的图像看作模糊相关图像检索结果。经实验验证,所提方法检索效果好,检索性能高。