基于双转移网络的深度特征重排图像修复算法

为对图像中大面积缺失区域进行合理的结构修复和精细的纹理填充,提出了一种基于双转移网络的深度特征重排图像修复算法.首先提取缺失图像的特征并还原图像纹理细节;然后根据编码器特征估计缺失内容,提出基于解码器特征的内容损失函数,减少全连接层的解码器特征与缺失区域编码器特征之间的距离,保证合成图像语义的准确性和结构的合理性.在公...     

卷积神经网络与ELM的图像分类算法研究

卷积神经网络的全连接层作为一个经典的分类器,是根据传统的梯度下降法来实现训练的,泛化能力有限.针对这一问题,提出了一种将卷积神经网络和极限学习机相结合的混合模型应用于图像分类领域.卷积神经网络用于从输入图像中提取特征,特征映射最终会被编码成一维向量送入极限学习机中进行分类.给出了混合模型的详细设计,包括参数设计、结构分...     

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k 规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度...     

臆想世界:明代犀牛的形象失真

商周时期,犀牛曾生活在华夏平原地区,但随着气候、人口等原因逐渐在北方绝迹,其形象也开始失真.然而,明代初期朝贡活动频繁,宫廷曾多次获得域外贡犀,但朝廷官员在极有可能见到真实犀牛的情况下,所绘犀牛仍然出现失真现象.此外,同时期不同类别文本中的犀牛图像完全不同,存在颇多疑惑.本文从博物学角度剖析犀牛图像如何失真、为何失真以...     

Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

一种基于小波变换的图像融合选择方案

介绍了一种基于小波变换的图像融合算法,它利用像素邻域平均梯度作为选择依据,对小波变换后的高频系数进行选择,再逆变换完成图像融合.通过对红外热图与可见光图像的融合实验表明:基于小波系数区域平均梯度的融合能使红外热图更加清晰,融合的图像光谱变异性较小,图像效果较好.     

非线性滤波技术在地震信号处理中的应用

地震序列是具有线形纹理特征的图像.早期的去噪方法多是线性的,会产生一些副作用.目前一些处理软件使用中值滤波方法,但当同相轴有倾角时就不适应了.本文根据线形纹理图像的特征,采用一致增强性扩散算法,它以扩散张量作为扩散系数,是一种各向异性扩散,能较好的保护边缘纹理信息,并针对同相轴的弱边界问题提出二阶导数处理法,它能使断裂的同相轴变得连续,更有利于解释.经计算,一致增强扩散比中值滤波信噪比有所提高,同时,同相轴更为连续,纹理更加清晰.     

基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法

近年来,图像哈希算法在多媒体安全领域引起了广泛的关注,已成功应用于社会事件检测、复制检测、数字水印等领域,但许多算法在鲁棒性和唯一性之间没有达到很好的平衡,针对这个问题,本文提出了一种基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法。该算法首先通过GBVS模型构造预处理后图像的视觉显著图,然后通过Logistic混沌映射生成位置映射数组,最后对数组数据进行哈希加密并得到最终的哈希值。利用公开的数据集去验证该算法的性能,结果表明该算法可以抵抗常见的数据操作,其分类性能也优于某些文献算法。     

基于特征值反问题下的图像修复

图像的分割与修复是图像识别技术的关键所在。图像数据在计算机中以矩阵的形式存在,结合特征值反问题对缺损图像所生成的缺损矩阵进行修复。首先提出两类新的特征值反问题,提供唯一解证明的方法;其次将问题的解法应用于缺失图像的修复并分析图像修复的效果。