一种新的基于关键子块的图像检索算法

为了将有效的文本检索技术应用到图像检索中,结合人眼视觉特性及方块编码的思想,提出了一种基于图像关键子块的检索算法.即首先利用图像方块编码的思想将图像预先分成互不重叠的子图像块,然后利用方块编码的思想,根据块的灰度差对这些子图像进行独立地编码,这些子图像的方块编码构成的块不仅能有效的描述图像的纹理内容,而且可以反映图像的形状分布和边缘分布.以此来定义图像的关键子块.最后借助文本检索技术来实现图像检索.同时,考虑到不同类型关键子块在图像中出现的频度对检索效果的影响,又提出了相应的改进算法.实验结果表明,该算法是有效的.     

基于偏振测量的雾天图像场景分割

现有场景分割方法主要依赖于图像亮度、颜色和纹理等特征,然而在雾天图像中提取这些特征将变得困难且不稳定.基于此本文提出了适用于雾天图像场景分割的特征矢量,以及相应的特征提取算法.特征矢量由目标偏振度、深度和颜色三部分组成.特征提取算法分别为:用去相关的方法从图像偏振度分离出大气偏振度和目标偏振度;根据雾天退化模型和雾天图像偏振表示形式推导出场景深度信息;利用两幅偏振图像求出非偏振彩色图像,从而得到场景的颜色信息.将这些特征构成的特征矢量用于基于图的分割算法中,并从两个方面比较了仅使用颜色特征和使用本文特征矢量的分割结果.最后得出结论:对于雾天图像而言,这些特征比通常的颜色特征更加有效和鲁棒.     

基于微观本义复原的人脸图像光照正规化

为解决变光照下人脸识别的识别率低,光照正规化算法复杂.不易实现的问题,提出一个新的光照正规化方法一微观本义复原,即通过微观邻域上像素本义特征的定义,将整体图像上变光照下的非线性灰度变化转化为微观邻域内的线性变化,一定程度上避免了包括图像自身结构在内的不确定因素对图像复原的不利影响;并以邻域内的本义特征为光照不敏感特征,对本义特征进行结构编码,并用最小二乘法拟合编码值与光照方向之间的关系,最后根据得到的光照正规化参数复原图像.实验结果表明,该方法算法简单,易于实现,能适应实时的人脸识别系统,在光照变化90.以内的Yale B库的平均识别率可达94.1%.     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

Adaptive edge detection method for images

The novel two-dimensional (2D) wavelet with anisotropic property and application of it has been presented. Wavelet is constructed in the polar coordinate system to obtain anisotropic properties. A novel edge detection method has been developed with the aid of this wavelet. This method detects gradient jump and than follows along this jump. In this way the number of calculation for edge localization is reduced. Moreover, the presented method is able to detect all edges in an image in multi-scale together with its spatial orientation. Proposed wavelet as well as edge extraction method seems to be new way to edge detection for an image.     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1 561 nm,第5尺度的1 321,1 520和1 540 nm,以及第6尺度的1 202和1 228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1 102和1 309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R2为0.933 0,验证集的R2为0.823 8。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。     

基于多特征融合的城市遥感图像自动解译方法

为更全面有效地解译城市遥感图像,提出了一种新的基于多特征融合的自动解译方法。该方法定义对象网络来表达图像结构并获取更为准确的处理单元。在此基础上,综合分析颜色、纹理、形状和位置等众多特征,通过自适应的概率学习训练最优分类器并标记目标类别。方法中还结合上下文信息进行空间平滑,大大消除了噪音、遮挡等影响,矢量标绘后得到最终解译结果。实验表明,该方法准确率高、鲁棒性好,适用于多种遥感图像城市场景的自动解译。     

基于分块离散小波变换的图像信息隐藏与盲提取算法

提出了一种在小波域中图像信息隐藏与盲提取算法. 该算法首先对载体图像进行分块两层离散小波变换, 找到每块第二级分解子带中的最大值即最重要小波系数, 然后根据小波特征树的对应关系将其在第一级分解子带中的对应区域作为嵌入区域, 在该区域嵌入由秘密信息生成的伪随机序列. 提取过程中, 同样按照小波系数对应关系寻找到嵌入区域并判断其与伪随机序列的相关性即可解密, 不需要提供原始图像. 实验结果表明, 该算法能实现二值图像的嵌入与盲提取, 且提取出的图像质量较好并具备一定的抗攻击能力, 尤其对于剪切攻击的鲁棒性较好.     

一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索

提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度.     

基于支撑先验与深度图像先验的无预训练磁共振图像重建方法

基于深度学习的磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)方法需要大规模、高质量的病患数据样本集进行预训练.然而,由于病患隐私及设备等因素限制,获取大规模、高质量的磁共振数据集在实际临床应用中面临挑战.本文提出一种新的基于深度学习的欠采样磁共振图像重建方法,该方法无需预训练、不依赖训练数据集,而是充分利用待重建的目标MR图像的结构先验和支撑先验,并将其引入深度图像先验(deep image prior, DIP)框架,从而削减对训练数据集的依赖,提升学习效率.基于参考图像与目标图像的相似性,采用高分辨率参考图像作为深度网络输入,将结构先验信息引入网络;将参考图像在小波域中幅值大的系数索引集作为目标图像的已知支撑集,构造正则化约束项,将网络训练转化为网络参数的最优化求解过程.实验结果表明,本文方法可由欠采样k空间数据重建得到更精确的磁共振图像,且在保留组织特征、细节纹理方面具有明显优势.     

基于多通道Gabor滤波器的高鲁棒灰度图像目标识别新方法

提出了一种针对低质量的灰度图像的基于多通道Gabor小波滤波器的高鲁棒目标识别新方法。主要是利用Gabor小波设计了滤波器,滤波器的中心频率是一个从低到高的范围。滤波器采用不同方向、不同尺度,从而组成多通道滤波器。对灰度图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的灰度图像目标的特征,并对获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器中进行分类识别。对四种不同的飞机灰度图像目标进行了分类识别仿真实验。结果表明,这种特征提取方法能有效地提取灰度图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有强鲁棒性。在应用灰度图像对目标进行识别时,神经网络的训练时间减少到10min,识别率达到94%。     

一种基于皮肤纹理特征的皮肤分类算法

根据皮肤纹理的深浅、节点数及纹理粗细等主要特征,采用小波包及二维傅里叶变换分析方法和数学形态学分析法实现了皮肤的特征提取。利用小波包分解得到的空间频率信息对二值化纹理图像进行空域滤波去噪,利用基本竞争型人工神经网络进行纹理分类。结果表明,这一方法可获得较理想的分类结果。     

基于提升小波和FLD的人脸表情识别

提出一种基于提升小波和Fisher线性判别法(FLD)相结合的人脸表情特征提取方法。提升小波是完全基于时空域的变换,具有多分辨率的特征,更有利于表情细节信息的提取,并且运算时间短,便于实现。图像经过提升小波变换后,取其低频分量和高频分量相结合作为整体特征,实验证明保存了绝大部分的表情分量,然后用Fisher线性判别法(FLD)进行特征提取,采用K-近邻法进行分类。在JAFFE数据库中,分辨率达到94.3%,识别时间为2.9s,证明了方法的有效性。     

一种基于Log Gabor的旋转不变纹理图像检索算法

针对图像检索时的旋转问题提出一种基于Log Gabor小波的旋转不变纹理特征。依据Log Gabor分解子带的均值及方差分布并结合广义Hurst分形特征对纹理进行描述,并在各尺度上采用主方向排序的方法对方向子带特征进行调整得到旋转不变特征向量。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验,结果表明算法在两种情况下都取得了较好的检索效果。此外,在相同特征类型和图像库的条件下将本算法与Gabor算法结果进行对比,实验表明本算法的检索性能明显优于Gabor算法的检索性能。     

ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究

为在图像处理与分析时具备良好的视觉效果,提高图像处理的速度,需要对ARM架构下计算机图像并行化处理技术进行研究。当前采用的方法是对各种变换频域图像特征提取与计算机图像集合特征的提取进行相结合,克服了当前对图像进行提取时存在图像形状描述的缺陷,提取图像特征向量维数相对较低。实验表明,通过对图像进行特征提取能很好的对图像效果进行展示,将图像的纹理特征进行详细的表述,将该方法应用到图像处理技术当中,具有良好的去噪效果及扩展性,该方法过程简单,但存在图像视觉效果较差的问题。为此,提出一种ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究方法。该方法首先利用非局部均值去噪算法对图像进行去噪处理,然后结合图像去噪的结果利用小波变换对去噪图像进行边缘检测,最后采用非线性增强算法对图像进行增强完成对ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究。实验结果表明,所提方法不仅提高图像处理速度,还提高图像视觉效果,具有广泛的应用价值。     

小波域内的盲水印提取

在对水印嵌入位的假设检验基础上，提出了一种盲水印的逐位提取模型，并在小波域得到了实现.为平衡水印的不可见性和鲁棒性，根据图像小波域的特征，并利用上下文建模的方法为每个高频小波系数确定不同的水印幅度，从而使水印的嵌入强度依图像的特征而变化.由于水印提取的结果在很大程度上依赖于图像小波系数的统计分布模型，因此小波域中的系数建模采用了广义高斯分布，并使用极大似然法估计参量.实验表明，该方法具有良好的鲁棒性.     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

基于Contourlet变换与FLD的人脸表情识别方法

提出了一种基于Contourlet变换与FLD的人脸表情特征提取方法。Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它在具备小波变换的多分辨率特性和时频局部特性的同时,还具有很强的多方向选择性和各向异性。图像经过Contourlet变换后的低频分量可体现表情的概貌,高频方向子带可体现表情的轮廓和纹理等细节。将低频分量与部分高频方向子带结合起来作为整体特征,可压缩图像的数据量,并能够体现表情的本质特征。首先用Fisher线性判别法(FLD)进行特征提取,然后采用K-近邻法进行分类。实验证明,该方法比经典的FLD方法有着更快的特征提取速度和更高的表情识别率。     

Target recognition in clutter scene based on wavelet transform

Edge extraction based on wavelet for optical correlation detection is presented. Optical experiments with joint transform correlator (JTC) show that there is a bright application prospect in the field of optical correlation detection by extracting the edge features of input image with the method of wavelet transform. In the course of processing, the multi-scale character of wavelet is used sufficiently. The energy of correlation peaks and the detection ratio of various targets are greatly enhanced by the approach. To demonstrate the feasibility of edges extraction based on WT, small targets and targets in clutter scene are successfully detected.