融合SLIC的DCUT改进图像分割算法

谱聚类DCUT算法能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解,但其缺点是计算相似度矩阵和特征向量的复杂度较高.为了提高了DCUT的算法速度,提出了基于SLIC的DCUT算法(SDCUT).SDCUT算法首先采用SLIC算法分割图像成超像素,再根据任意两个超像素的归一化直方图计算Pearson系数作为超像素之间的相似度,从而建立基于超像素的相似度矩阵,最后采用DCUT算法对超像素进行分类获得最终分割结果.在一系列图像上的实验结果表明,与几种经典谱聚类算法相比,本文方法的分割速度更快,且具有较好的分割效果.     

基于置信特征与结构相似度约束的图像修复算法

当前图像修复算法主要通过对像素值的差异进行度量来完成图像修复,当待修复图像中破损区域较大时,该方法修复的图像中会出现较为明显的块效应以及纹理不连续效应,导致算法的修复效果不佳.对此,本文提出了基于置信特征耦合结构相似度约束的图像修复算法.引入优先权函数,对破损区域中待修复像素的优先权值进行计算,以确定待修复像素.利用待修复像素的梯度模值来构造梯度变化约束机制,对修复块的模板大小进行调整,以提高图像的修复质量.通过像素点的置信度构造置信特征因子,并利用置信特征因子建立了搜索空间适配法则,明确了最优匹配块的搜索范围.引入结构相似度模型,对修复块与匹配块之间的结构相似度进行约束,以选取最优匹配块,利用最优匹配块对修复块进行扩散填充,从而完成图像的修复.仿真实验表明:与当前图像修复技术相比,本文方法具有更好的图像复原质量,有效降低了块效应以及不连续效应.     

一种基于FCM的噪声图像分割算法研究

针对噪声污染的图像进行有效分割困难问题,提出了一种基于模糊C均值的噪声图像分割方法.该方法首先应用离散小波变换(DWT)将图像进行分解获取不同尺度的小波系数;然后利用粒子群(PSO)算法自适应搜索最优的阈值对小波系数进行处理,将处理好的系数利用小波重构得到重构图像;最后利用模糊C均值聚类完成图像分割.该算法在Berkeley数据集上进行实验,结果表明与其他算法相比,该算法具有更好的性能.     

基于布谷鸟优化的三维OTSU图像分割算法

针对三维OTSU算法计算量较大、运算时间较长的问题,提出了基于布谷鸟搜索优化的三维OTSU图像分割算法.该算法采用布谷鸟搜索算法对三维OTSU进行优化.其中,以像素灰度值-领域均值-领域中值的三维类间方差作为布谷鸟搜索算法的适应度函数,通过评价Lévy飞行路径上像素的适应度,获得最佳分割阈值.实验结果表明:与灰度值领域均值梯度的三维OTSU算法相比,该算法对低信噪比的图像分割稳定性和可靠性较佳;同时,与快速三维OTSU算法相比,运算效率提高了约16.4%,解决了算法消耗时间较长问题.     

改进的区域生长算法在寺观壁画脱落病害标定中的应用

针对开化寺宋代寺观壁画存在的脱落病害侵蚀问题,提出一种融合阈值分割的改进的区域生长算法,自动标定壁画的脱落病害.首先分析脱落区域的颜色特征,通过阈值分割标注疑似脱落点并以这些点为种子点进行区域生长,扩展脱落区域,计算颜色掩码;然后在YcbCr、HSV颜色空间分析脱落区域的亮度、色度、饱和度特征,通过阈值分割得到脱落区域的亮度、色度、饱和度掩码,并将各个特征掩码进行融合;最后将融合得到的脱落区域掩码与原图进行加运算,实现脱落病害的标定.与现有壁画病害标定算法进行对比,结果表明本文提出的标定算法的标定效果更好,为古代壁画的虚拟和实际修复奠定了良好的基础.     

新型置换和替代结构的图像混沌加密算法

对一种典型的置乱和替代结构图像混沌加密算法进行了安全性分析,运用选择明文攻击方法成功破解了该算法中位置置乱和像素值替代变换的等效密钥,并能利用破解的等效密钥解密出目标明文.基于此,提出了一种基于混沌的改进型置换-替代结构图像加密算法.在改进算法的像素位置变换过程中,随机选择两个不同区域内的像素对进行位置交换,明显提高了像素的置乱度.在改进算法的像素值变换过程中,将像素值变换的扩散矢量与像素位置变换的置乱矢量相耦合,有效地提高了密钥矢量的破解难度.理论分析和实验结果表明,改进算法不仅增强了抵抗选择明(密)文攻击的能力,而且改善了密文随机性和敏感性等多项密码学性能.     

分割图像插值的一种局部算法

对于医学序列切片，图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离，而在图像处理中，常常需要它们有一致的分辨率。对于已分割的切片图像，插入的切片图像也应是分割的图像。本文提出了一种图像插值的局部算法，该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时，计算只与相邻切片图像的局部像素值有关。因此既保持了相邻切片的物体形态过渡自然，又具有良好的数值稳定性。应用该算法于医学序列切片进行插值时，可达到良好的视觉效果。算法已成功应用于医学数据的三维重建系统。     

一种改进Haar-like特征的车辆识别算法

传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去两倍的另外一个区域的像素值作为特征值.采用高斯随机测量矩阵对高维度的特征值进行压缩,运用Adaboost分类器训练方法,利用构造好的分类器对压缩后形成的特征空间进行分类识别.实验结果表明,本文的方法不仅减少了分类器所需的训练时间,而且识别性能也优于Haar-like特征、颜色纹理融合等传统算法.     

基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割

提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法．该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域，而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割，进而提取出视频图像序列中运动目标．实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标．     

基于概率犹豫模糊相似度的交互式群体决策方法

概率犹豫模糊集（probabilistic hesitant fuzzy set,PHFS）是犹豫模糊集的推广,在犹豫模糊集基础上通过为每个隶属度添加与之相对应的概率,以全面表达专家赋予的初始决策信息,是处理多属性指标决策问题的一种有效工具。首先,介绍了概率犹豫模糊数（PHFN）的基本定义和相关运算,指出了传统PHFN的得分函数和汉明距离的不足,并给出了改进方法。其次,通过适当补充隶属度集合中的元素数量提出了PHFN的汉明距离和相似度概念,依据专家赋予的评价矩阵引入了概率犹豫模糊矩阵（PHFM）相似度。最后,在概率犹豫模糊环境下基于PHFM相似度提出了一种交互式群体评价算法,并用实例验证了算法的有效性。     

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．     

基于差分图像的人脸检测与跟踪研究

人脸检测与跟踪是人脸信息处理领域中的一项关键技术,提出了一种可通过自适应阈值分割运动区域,根据人脸几何特征验证得到人脸模板,再运用GA跟踪人脸,并且用M6215摄像头进行实时采集、定位与跟踪的新的快速有效的人脸跟踪方法.实验表明:本系统不仅跟踪速度快,还可以在人的手势变化干扰或背景有干扰的情况下,进行令人满意的人脸检测与跟踪.     

3D人脸线框模型的自动调整

3D人脸线框模型是自然人脸表述的重要方法.如何将通用的模型调整到特定的人脸上涉及脸部特点的自动提取和模型的调整两个主要过程.对通过皮肤颜色分割和形态滤波得到复杂背景的视频场景中的候选人脸,用区域惯量椭圆方向进行调整并用先验人脸模板校验以找出人脸和脸部特征区域.根据人脸特征区域所具有的颜色特性和空间分布采用基于特征的人脸识别算法提取部分重要的脸部特征点,由曲线和活动轮廓模型拟合脸部特征边缘,从中提取特征点,用来估计头部姿势和作为插值结点的使用径向基函数插值,可将3D人脸线框模型自动调整到特定的人脸上.     

基于小波-双马尔可夫随机场的纹理分割

传统高斯金字塔马尔可夫随机场模型仅仅捕捉图像低频信息,纹理分割效果不太理想.根据纹理图像小波分解后各频带的统计性质和层次关系,优化频带选取,提出了一种变形小波结构,建立了融合这种结构上尺度内部和尺度之间关系的双马尔可夫随机场模型,引入了一种近似最大联合概率分割算法,并从理论上分析了该算法的合理性.实验表明,与基于高斯金字塔马尔可夫随机场模型的分割方法相比,该算法分割质量明显提高;并且,对模型中自由参数的选取进行比较,证实它们在给定区间上的选择具有鲁棒性.     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于支持向量机的核磁共振左心室图像自动检测与分割

提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法。首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域，采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率，然后在足够准确的区域中利用梯度方法找出边缘点，并把他们连接起来，找出目标的边缘，达到分割的目的。实验表明，这种分割方法降低了SVM对背景图像的敏感度，提高了SVM识别率。     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.