基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索

遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性.     

基于K-SVD字典学习的合成图像盲检测

一幅真实的图像中噪声特性是一致的,而由多幅图像内容拼接而成的合成图像噪声特性是不一致的.本文利用这一特点,提出了一种基于K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习的合成图像盲检测方法.该方法首先通过K-SVD算法对合成图像进行训练得到其稀疏表示字典,然后利用学习得到的字典对背景噪声进行去除,最后根据去噪前后图像对应子块的相关系数异同实现篡改区域的检测与定位.实验结果表明,该方法对于鉴别含有不同背景噪声的合成图像具有显著效果,同时,算法对JPEG压缩、重采样和模糊等后处理操作都具有较好的鲁棒性.     

基于LBP和共生矩阵的图像拼接篡改检测

为了进一步提高图像拼接篡改检测的准确率,本文通过对图像拼接技术进行分析,提出一种基于纹理描述的图像拼接篡改检测方法.该方法将局部二值模式(LBP)和共生矩阵两种现有技术相结合,在残差图像的基础上利用改进的LBP技术对图像纹理进行描述,然后借助两类共生矩阵获取不同的图像特征,通过对这些特征向量的组合来提高检测精度.提取特征后利用支持向量机(SVM)或集成分类器进行分类预测.实验结果表明,所提出的方法在IEEE IFS-TC图像取证竞赛库和中国科学院彩色图像库分别达到了0.911和0.938的最高检测准确率.     

采用冗余字典稀疏表达的红外与水汽云图融合

卫星云图作为典型的多光谱遥感图像,因各个遥感器成像波段的差异,致使云图间既有一定的相关性,又存在一定的差异,故可认为云图包含2种特征:共性特征和个性特征.一种稀疏表示的云图融合方法,能够把多幅云图在一个过完备字典上进行稀疏表示,使用稀疏系数作为云图的特征,然后对不同图像的个性特征根据稀疏系数向量的1范数决定权重因子,融合云图可以由共性特征和融合后的个性特征联合表示.实验表明,该方法的融合云图无论在客观指标还是视觉效果上都优于传统方法,蕴藏了更为丰富的天气信息.     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

基于双目融合与竞争的无参考立体图像质量评价方法

根据人眼对立体图像的感知过程,提出了一种基于双目融合和竞争特性的无参考立体图像质量评价方法.首先将左右视点图像进行融合,对得到的独眼图进行Gabor特征提取;然后对左右视点图像的绝对差值图提取特征;最后将独眼图特征和绝对差值图特征融合得到立体图像特征集,通过支持向量回归预测得到客观值.采用该方法对LIVE立体图像数据库进行评价,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)均在0.94左右,优于其他参与对比的质量评价方法.表明该方法符合人眼视觉特性,能够很好地描述人眼感知特性.     

一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运动特征,将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类.实验表明,新算法可实现对人群异常行为的检测,且有较高准确率.     

基于图像纹理分布的算法在子弹自动比对中的应用

基于笔者所在研究组自行研发的三维激光彩色扫描仪系统（3DLCS）的功能特性以及公安子弹痕迹检测实际应用的需求,提出了基于图像纹理分布的统计算法.该算法利用边缘检测、去除噪声、阈值分割,找到描述图像纹理分布的数组特征,再利用此特征进行弹头的最小绝对差（MAD）自动比对.与直接利用MAD算法进行子弹检测比较起来,SABGD标注了图像的纹理特征,更符合人眼匹配图像的机制.实验表明,SABGD在弹头检测过程中,可以减少比对的数据量,提高比对准确率,减轻比对人员工作量.     

基于DCT与PSO的可见光与红外图像融合方法

针对可见光与红外图像融合问题,提出一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)与粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)的图像融合方法.先对源图像进行DCT变换再采用PSO算法获得优化权值因子,并用于完成源图像DCT系数的融合;其次,进行DCT逆变换得到初始融合图像;最后,利用直方图均衡化模型对初始融合图像进行优化得到最终融合图像.仿真实验结果表明,该方法与现有的代表性融合方法相比具有显著的优势.     

采用形态学分量分析的红外云图插值

提出一种基于形态学分量分析的红外云图插值重建方法. 利用平稳小波变换和轮廓波变换在表示平滑分量和纹理分量时各自的优势, 将得到的低分辨率红外云图通过形态学分量分析方法分解为平滑分量和纹理分量; 并针对小波插值使低频能量损失问题, 采用先插值后变换的方法改进平稳小波插值效果, 分别用平稳小波变换和轮廓波变换对平滑分量和纹理分量进行插值; 最后将插值后的平滑分量和纹理分量重新组合实现红外云图的超分辨率重建. 结果表明, 解决了重建图像中的平滑和伪影问题, 在视觉效果和PSNR等指标上均优于其他插值算法.     

基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强

针对水下图像存在的色偏、雾状模糊、低曝光和非均匀光照问题, 提出一种基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强算法. 首先, 为校正水下图像的色偏, 利用水体对不同波长光线衰减不一致的特性自适应地补偿其R、G、B通道. 然后, 使用基于多尺度导向滤波的Retinex去除雾状模糊, 增强对比度. 最后, 根据水下图像和自然图像的直方图分布特征对其进行归一化处理, 从而在保存图像主要信息的前提下增强其纹理和曝光. 实验结果表明, 该算法不但具有较优的视觉感知效果, 而且具有较高的图像质量评价分数. 该算法具有较强的适应性, 有助于计算机视觉算法在水下的应用.     

基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法

提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法，该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成，每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端，在输出端以EMD函数为损失函数，输出分布为1~10分的概率密度质量函数，并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明，本文方法具有可行性和有效性，解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题，给出了（模拟人类思维对）图像的客观量化评分；同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。     

一种基于胸部CT图像感兴趣区域提取的检索技术

探索高效的医学图像检索技术,可以方便医务人员快速高效地查找相似的图像．针对胸部CT图像,提出一种采用改进的区域生长法提取感兴趣区域,在此基础上再提取纹理特征作为图像的特征向量,并以特征向量作为图像检索的依据来进行检索．实验结果表明：在有效提取出病灶区域之余,针对该区域提取图像特征起到了良好的检索效果．将此方法应用于医学图像检索系统可有助于提高医生的诊断效率．     

面向有限带宽信道的字典学习图像超分辨率重建

固定邻域回归(ANR)算法采用K层奇异值分解(K-SVD)算法进行字典训练, 在字典学习过程中存在稀疏表示系数不准确的问题, 导致重建的结果不理想. 因此, 引入一种改进的K-SVD算法对字典进行训练, 该算法对字典训练改变了传统K-SVD算法更新稀疏表示系数的方式, 使得稀疏表示系数更加准确, 而且加快了字典的收敛速度, 使得训练得到的字典具有更好的稀疏表达能力. 同时, 针对ANR算法的不足, 提出一种面向有限带宽信道基于字典学习的图像超分辨率方法, 该方法采用改进的K-SVD算法训练字典对 , 并将其应用到ANR算法中, 实现图像的超分辨率重建. 实验结果表明, 本文提出的方法不仅能够保持ANR算法快速重建的优势, 而且提高了图像的重建质量, 具有更高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于半监督子空间迁移的稀疏表示遥感图像场景分类方法

利用已有的标记数据对新领域图像进行分类是遥感图像场景分类的重要研究方向。提出了一种基于半监督子空间迁移的稀疏表示（sparse representation method based on semi-supervised transfer learning subspace，SR-SSTLS）遥感图像场景分类方法。为减少源域和目标域数据分布变化，将不同数据域的遥感图像投影至共享子空间。源域和目标域数据在投影子空间协同学习共享字典，使得带标记的源域数据辅助目标域模型的建立。同时，建立了基于源域、目标域、源域-目标域标记数据的拉普拉斯图矩阵和目标域未标记数据的拉普拉斯正则化项，使得目标域中的数据均得到很好编码。在多个遥感图像数据集上的实验结果均证明了SR-SSTLS方法的有效性。     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换及布朗分形模型的基础上，定义了水平分维数，垂直分维数，对角分维数，并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割．实验结果表明，这些特征量能够很好地反映纹理特征，从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息，较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高．     

多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法

提出了数据挖掘系统原型 MDMP的媒体特征库 (MFD)特征与建立特征库的方法 .介绍了 MFD数据模型特征和数据类型 ;特别是构造了包括空间拓扑关系和方向关系的媒体特征获取方法 .面向对象的 MFD,支持复杂对象和基于多种特征的相关对象查询 ,支持关联存取和导航机制 ,能满足相关媒体数据挖掘 MDM的需要 .