基于有向复杂网络模型的形状描述与识别

针对传统复杂网络方法对形状的非刚性变形较为敏感等问题,在形状内部距离的基础上利用有向复杂网络进行形状分析.首先提取形状边界点作为复杂网络的节点,以形状边界点之间的内部距离作为复杂网络中节点之间的边权值构建初始网络;然后对初始复杂网络进行k近邻演化,得到不同演化时刻的有向子网络;最后提取各有向子网络的特征来实现复杂网络的特征描述,进而实现形状的特征表示.实验结果表明,该方法对常见的形状变形具有更强的鲁棒性;与传统的无向网络模型相比,具有更高的检索和分类精度.     

用于形状识别的目标轮廓无序点集描述与匹配

将目标形状的轮廓看成一个无序的点集,从中抽取形状特征,用于快速而有效的目标识别是形状分析任务中的挑战性问题.针对该问题,提出了一种基于复杂网络模型的形状描述和识别方法.该方法提出用一种自组织的网络动态演化模型构成一个分层的描述框架,在网络动态演化的每一个时刻,对网络分别进行局部测量和全局测量,抽取网络的无权特征和加权特征.在形状匹配阶段,用获得的局部描述子和全局描述子分别进行局部匹配（基于Hausdorff距离）和全局匹配（基于L₁距离）,组合两种匹配的距离值构成对形状的差异度度量.用标准的测试集对所提出的方法进行性能测试,实验结果表明,所提出的算法能够快速而又鲁棒地完成较高精度的形状识别任务.     

面向瓦当文字识别的改进水平集骨架提取

目的 瓦当是珍贵的历史文化遗产。为了进行瓦当的数字化保护和瓦当文字的自动识别,针对瓦当图像高磨损、高噪声和拓扑复杂的特点,提出基于梯度矢量流场改进的level set骨架提取算法。方法 算法在传统level set骨架算法的基础上对中间函数进行改进,引入基于修正梯度矢量流场的中间函数替代传统的基于欧氏距离场的中间函数,主要通过两次速度不同的波传播实现,因此提高了算法的自动性和精确性。结果 面对构建的标准模型,算法所提骨架线与标准骨架线的平均匹配度为98.03%,骨架均为单像素宽,居中性良好。面对各种噪声,本文算法所提骨架线与不加噪声骨架线的平均匹配度为99.15%,算法的抗噪性强。面对拓扑复杂模型,算法得到的骨架与原图像拓扑一致性、连通性、光滑性良好。结论 实验结果表明,本文算法提取的骨架性能良好,算法抗噪性强,对拓扑复杂物体亦有较好结果,是一种有效的骨架提取算法。     

非局部加权邻域三角滤波TV-L1光流估计

目的 针对非刚性运动、运动遮挡与间断、大位移以及复杂边缘结构等困难场景图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L¹光流计算方法。方法 首先设计非平方惩罚函数L¹模型与梯度守恒假设相结合的数据项,然后引入基于L¹模型与基于图像梯度自适应变化权重相结合的平滑项,并根据提出的鲁棒数据项与图像-光流联合控制平滑项建立TV-L¹光流计算能量函数模型。最后采用基于加权邻域三角的非局部约束项,通过引入图像金字塔分层变形计算策略,在每层图像光流计算时对光流计算结果进行基于加权邻域三角网格的中值滤波优化,提出基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L¹光流计算模型。结果 分别采用MPI与Middlebury数据库测试图像序列对本文方法和LDOF、CLG-TV、SOF、Classic+NL等代表方法进行实验对比。本文方法光流计算结果的平均角误差（AAE）和平均端点误差（AEE）相对其他对比方法平均下降28.45%和28.42%,时间消耗相对传统方法增长5.16%。结论 相对于传统的光流计算方法,本文方法针对非刚体运动、运动遮挡与间断、大位移运动以及复杂边缘等困难场景具有较好的适用性,光流估计结果具有较高的精度和较好的鲁棒性。     

利用邻域质心投票从分类后影像提取道路中心线

目的 利用分类算法对高分辨率影像中的道路进行分割时,得到的二值图像往往混杂了许多非道路区域,且道路区域呈面状,无法直接应用于生产与研究。针对该问题,提出一种利用邻域质心投票提取道路中心线的算法。方法 首先检测像素在各方向上的连通距离以构建邻域多边形,随后进行质心投票来提取道路的中心线,与此同时估算道路宽度并判断出连通距离较长的方向数目,以排除非道路区域的干扰,最后经形态学处理得到细化的中心线。结果 选取测试图像及具有不同道路分布特征的高分辨率航空影像的分类结果进行实验,并将该算法与Zhang和Couloigner提出的算法进行了对比分析。结果显示,该算法的提取质量为80.6%和79.0%,且计算效率较高,处理实际影像的用时小于参考算法的20%,此外在稳定性及对不同路宽的适应性等多个方面均具有优势。结论 提出一种邻域质心投票算法,该算法能够同时实现传统方法中提纯与中心线提取两个步骤所对应的功能,从分类影像直接提取道路中心线。实验结果表明,该算法能够根据形状特征有效检测道路,且具备一定抗干扰能力,适用于对混杂了非道路区域的高分辨率影像的分类结果进行处理。     

从阴影恢复形状的径向基函数反射模型研究

目的 为解决传统阴影恢复形状（SFS）算法由于光源方向初始信息估计不准确,恢复的物体表面过于光滑,3维表面形状误差较大等问题,建立了基于径向基函数神经网络的反射模型,并对传统的神经网络进行了改进。方法 建立的基于径向基函数（SFS）神经网络的从阴影恢复形状反射模型代替了传统方法中采用的理想朗伯体表面反射模型。该模型利用径向基函数优秀的局部映射和函数逼近能力来处理SFS问题,通过网络训练过程中的权值代替物体所受到的初始光源信息,解决了传统算法在进行计算时,必须已知光源参数的限制。在该网络模型中添加自适应学习率算法,加速网络的收敛和训练速度。结果 针对SFS问题处理的两幅经典合成图像以及两幅实际图像进行了实验,实验结果表明,改进后的算法在3维视觉效果和3维形状信息的恢复方面都明显优于传统算法。归一化后的3维高度误差结果相比传统算法缩小了60%以上,而且同时适用合成图像和实际图像;自适应学习率的加入,使得网络的训练速度大大加快,对一幅128×128像素的图像,运算速度提升了50%。结论 本文针对SFS问题建立了基于RBF神经网络的从阴影恢复形状反射模型,利用网络模型中的参数代替SFS问题中的初始光源信息,通过最优化方法求解SFS问题。并针对传统的神经网络固定学习率造成网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的问题,加入了自适应学习率算法。实验结果表明,改进后的算法在处理该SFS问题时表现了优秀的性能,适用范围更广,收敛速度更快。     

快速深度学习的鲁棒视觉跟踪

目的 基于深度学习的视觉跟踪算法具有跟踪精度高、适应性强的特点,但是,由于其模型参数多、调参复杂,使得算法的时间复杂度过高。为了提升算法的效率,通过构建新的网络结构、降低模型冗余,提出一种快速深度学习的算法。方法 鲁棒特征的提取是视觉跟踪成功的关键。基于深度学习理论,利用海量数据离线训练深度神经网络,分层提取描述图像的特征;针对网络训练时间复杂度高的问题,通过缩小网络规模得以大幅缓解,实现了在GPU驱动下的快速深度学习;在粒子滤波框架下,结合基于支持向量机的打分器的设计,完成对目标的在线跟踪。结果 该方法精简了特征提取网络的结构,降低了模型复杂度,与其他基于深度学习的算法相比,具有较高的时效性。系统的跟踪帧率总体保持在22帧/s左右。结论 实验结果表明,在目标发生平移、旋转和尺度变化,或存在光照、遮挡和复杂背景干扰时,本文算法能够实现比较稳定和相对快速的目标跟踪。但是,对目标的快速移动和运动模糊的鲁棒性不够高,容易受到相似物体的干扰。     

前景划分下的双向寻优跟踪方法

目的 基于目标模型匹配方法被广泛用于运动物体的检测与跟踪。针对传统模型匹配跟踪方法易受局部遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出一种前景划分下的双向寻优BOTFP （Bidirectional optimization tracking method under foreground partition）跟踪方法。方法 首先,在首帧中人工圈定目标区域,提取目标区域的颜色、纹理特征,建立判别外观模型。然后,利用双向最优相似匹配方法进行目标检测,计算测试图像中的局部特征块与建立的外观模型之间的相似性,从而完成模型匹配过程。为了避免复杂背景和相似物干扰,提出一种前景划分方法约束匹配过程,得到更准确的匹配结果。最后,提出一种在线模型更新算法,引入了距离决策,判断是否发生误匹配,避免前景区域中相似物体的干扰,保证模型对目标的描述更加准确。结果 本文算法与多种优秀的跟踪方法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Deer、Football、Lemming、Woman、Bolt、David1、David2、Singer1以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为7.43、14.72、8.17、13.61、24.35、7.89、11.27、13.44、12.18、7.79,跟踪重叠率分别为0.69、0.58、0.71、0.85、0.58、0.78、0.75、0.60、0.74、0.69。与同类方法L1APG （L1 tracker using accelerated proximal gradient approach）,TLD （tracking-learning-detection）,LOT （local orderless tracker）比较,平均跟踪重叠率提升了20%左右。结论 实验结果表明,在前景区域中,利用目标的颜色特征和纹理特征进行双向最有相似匹配,使得本文算法在部分遮挡、目标形变、复杂背景、目标旋转等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

形状的圆内距离变换

目的 形状的描述、匹配、相似性判定和检索是计算机视觉和图像识别的基本问题,也是一个开问题。在目前公开的方法中,除了只能应用于简单形状的几何复变换和基于边界的傅里叶描述子外,其他的方法均不能由构建的形状特征描述符重建原形状,因此不能保证所建立的形状特征能客观地描述原形状。本文提出了形状的圆内距离变换,该方法所建立的描述符可用于形状匹配、相似性度量和形状检索。该方法是可逆的,也就是可以从形状描述符重建原形状。方法 形状的圆内距离变换通过在形状的最小外接圆内旋转和切分形状,求出形状相邻切分点之间的距离,并由此构建形状的特征矩阵。对于任意相似的形状,从理论上证明了形状的圆内距离变换具有缩放、旋转和位移不变性。结果 对发生了形变、扭曲和仿射变换的形状,采用圆内距离变换方法进行了形状的相似性度量、检索和重建实验,结果表明,形状的圆内距离变换可以准确地描述形状、度量形状的相似性、检索形状并重建原形状。在形状的相似性度量上,形状的圆内距离变换能给出与人类视觉一致的结果,并且当两个形状相似时,还能计算出它们的尺度缩放和角度旋转。通过与经典的方法,包括形状上下文方法、傅里叶描述子方法、拉东柱状图方法,针对典型的MPEG-7形状库进行对比实验,发现形状的圆内距离变换在形状检索的综合得分上相比这些经典方法提高了近20%。结论 形状的圆内距离变换在形状的描述、相似性判定和检索上是有效和可逆的,具有广泛的可适用性且优于本文比较的其他经典方法。     

融合密集残差块和GAN变体的医学图像非刚性配准

目的 现有的医学图像配准算法在处理较大非刚性形变的医学图像时,存在配准精度低和泛化能力不足的问题。针对该问题,提出结合密集残差块和生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的图像配准方法,用于多模态医学图像的非刚性配准。方法 将密集残差块引入到生成器,提取待配准图像对的更多高层特征,从而提高配准精度;在GAN中采用最小二乘损失代替逻辑回归构造的交叉熵损失,由于最小二乘损失的收敛条件更严格,同时能缓解梯度消失和过拟合,从而提高配准模型的稳定性;在判别器网络中引入相对平均GAN（relative average GAN,RaGAN）,即在标准判别器的基础上增加一项梯度惩罚因子,降低判别器的判别误差,从而相对减少配准模型的配准误差,有助于稳定配准精度。结果 在DRIVE（digital retinal images for vessel extraction）数据集上进行训练和验证,在Sunybrook Cardiac数据集和Brain MRI数据集上进行泛化性能测试,并与几种主流医学图像非刚性配准算法进行对比实验,表明,本文配准模型在精度和泛化能力上均有一定程度的提升,相比其他方法,视网膜图像、心脏图像和脑部图像的配准Dice值分别提升了3.3%、3.0%、1.5%。结论 提出的配准方法能够获取更多高层特征信息,从而提升配准精度;同时基于最小二乘法构建损失函数并对判别器进行加强,能够使得配准模型在训练阶段快速收敛,提高了配准模型的稳定性和泛化能力,适合存在较大非刚性形变的医学图像的配准。     

非规则弯曲形变的不变量表示

摘要： 目的：全局描述不变量具有低维数和相似性测量简单的特点,本文针对于非规则弯曲形变图形,提出一种基于中轴骨架测地距离改进的全局描述不变量。方法：首先利用测地距离对于弯曲形变的不敏感性,修正图像质心位置,其次提取弯曲形变图像的中轴骨架代替图像全局域作为运算点集,并分配权重,降低计算复杂度,进而以此为基础提出一种单维度全局不变量。结果：实验结果表明该不变量具有良好的TRS不变性和弯曲形变不敏感性,相对其他传统特征表示方法,能够有效表示和鉴别非规则弯曲图形。结论：本文提出的单维度全局描述不变量,结构简单,计算方便。对于同类图像的弯曲变形,能够有效的进行区分,为该类图形的识别提供一种新的方法和思路。     

单幅植物叶片图像的3维重建

目的 植物叶片形态复杂,在虚拟场景中很难真实表现。为了从信息量有限的单幅图像中恢复植物叶片的3维形状,本文基于从明暗恢复形状（shape from shading,SFS）的方法,利用亮度统计规律和植物形态特征恢复叶片的3维形状。方法 在SFS的基础上,设计基于图像骨架的距离场偏置加强表面细节;针对SFS对恢复宏观几何形状的不足,提出根据图像亮度统计分布选取控制点控制表面宏观形状变化,并利用叶片中轴的距离场约束恢复宏观几何形状,每种方法对于表面宏观几何形状恢复的权重基于恢复的反射图和输入图像间的相似度设定;将表面细节添加到宏观几何形状上得到目标对象的3维形状。结果 选取植物叶片图像进行实验,并与其他方法进行比较,实验结果表明本文方法增强了表面细节显示,并有明显的宏观几何形状变化。同时为了验证本文方法对其他物体表面细节恢复的适用性,分别对硬币和恐龙恢复表面细节,实验结果表明提出的增强表面细节的方法同样适用于其他物体。结论 针对单幅植物叶片图像的3维重建,在SFS的基础上提出了根据骨架特征加强表面细节,根据图像亮度统计分布和叶片中轴距离场约束共同恢复表面宏观几何形状的算法,实验结果验证了本文方法的可行性。     

多尺度判别条件生成对抗网络的前列腺MRI图像分割方法

目的 由MRI（magnetic resonance imaging）得到的影像具有分辨率高、软组织对比好等优点,使得医生能更精确地获得需要的信息,精确的前列腺MRI分割是计算机辅助检测和诊断算法的必要预处理阶段。因此临床上需要一种自动或半自动的前列腺分割算法,为各种各样的临床应用提供具有鲁棒性、高质量的结果。提出一种多尺度判别条件生成对抗网络对前列腺MRI图像进行自动分割以满足临床实践的需求。方法 提出的分割方法是基于条件生成对抗网络,由生成器和判别器两部分组成。生成器由类似U-Net的卷积神经网络组成,根据输入的MRI生成前列腺区域的掩膜;判别器是一个多尺度判别器,同一网络结构,输入图像尺寸不同的两个判别器。为了训练稳定,本文方法使用了特征匹配损失。在网络训练过程中使用对抗训练机制迭代地优化生成器和判别器,直至判别器和生成器同时收敛为止。训练好的生成器即可完成前列腺MRI分割。结果 实验数据来自PROMISE12前列腺分割比赛和安徽医科大学第一附属医院,以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,本文算法的Dice相似性系数为88.9%,Hausdorff距离为5.3 mm,与U-Net、DSCNN（deeply-supervised convolutional neured network）等方法相比,本文算法分割更准确,鲁棒性更高。在测试阶段,每幅图像仅需不到1 s的时间即可完成分割,超出了专门医生的分割速度。结论 提出了一种多尺度判别条件生成对抗网络来分割前列腺,从定量和定性分析可以看出本文算法的有效性,能够准确地对前列腺进行分割,达到了实时分割要求,符合临床诊断和治疗需求。     

采用积分图块间距离检测图像边缘

目的 边缘是图像的重要特征之一,是后续测量、基于形状配准的基础,为了更好地获得图像中的边缘信息,提出一种利用积分图块间距离检测图像边缘的方法。方法 首先,分析欧氏距离图理论,给出采用局部区块内和距离的方式检测图像边缘的方法。其次,提出采用积分图完成高斯模板块内求和算法,并利用这种方法加速完成了图像块内像素求和,以此提高算法的执行速度。最后,给出了本文算法的执行流程。结果 以人工标注模拟图像的边缘为标准,采用本文方法得到的边缘检测结果重叠率高于97%,Canny算法的重叠率为80%、高斯曼哈顿距离与欧式距离算法的重叠率分别低于63%和28%。从真实图像实验结果上看,随着图像尺寸的增加,Canny与本文方法的执行时间均略有增加,但幅度不大,在处理1024×768的图像时分别耗时1.7 s与4.6 s。由于本文方法增加了积分图及块内和的求解,因此耗时略高于Canny方法。综上,采用本文方法获得的边缘检测结果不仅具备较高的重叠率,而且执行时间较少,其执行速度不会随图像尺寸的增加而大幅度降低。结论 由实验结果可见,本文提出的图像边缘检测方法具备较高的准确性与实用性。由于本文方法具备较高的执行速度,因此适用于所有以边缘检测结果为基础的后期图像处理技术,包括对于实时性要求较高的视频流边缘检测与分析。     

有约束Patch-Match框架下的非刚体匹配算法

目的 非刚性物体进行匹配时,往往需要对图像中存在的非刚性形变目标进行快速精确的配准,进而实现对图像的后续处理和分析,实现快速而准确的非刚体匹配显得尤为重要。针对传统特征点匹配方法在非刚性物体匹配中准确性差的问题,本文提出了一种基于DAISY算子和有约束Patch-Match的非刚体密集匹配算法。方法 首先对参考图像和待匹配图像生成DAISY特征描述子,其次对两幅图像进行超像素分割,形成相互邻接但没有重叠的超像素块结构,并以其为单元,计算初始位置上对应每一个像素的DAISY特征算子聚合代价。然后,采用Patch-Match算法对整幅图像进行传播和变异,在变异过程中,通过图像预处理和分析得到的先验知识对位置标签的变异窗口进行局部空间约束,使得每个像素的位置标签在该空间范围内随机更新,计算新的聚合代价,保留代价较小的位置标签,重复迭代此过程,直到聚合代价不发生变化或者达到最大迭代次数为止。结果 实验选取了标准数据集、10幅分别由TFDS（the trucking fault dynamic image detection system）线阵列相机和框幅式相机采集的包含非刚体的图像进行匹配,均取得了较好的匹配效果,经验证,本文方法的匹配精度为86%,误匹配点的平均匹配误差为5个像素左右,是传统基于SIFT特征光流匹配方法误差的一半,并且本文采用的DAISY算子在特征提取速度上是Dense SIFT（dense scale invariant feature transform）特征提取算法的2~3倍,大大提升了图像匹配的效率。结论 本文提出了一种非刚体密集匹配算法,针对非刚体变化的不确定性采用密集特征点进行最优化搜索匹配。本文算法对包含小范围非刚性变化的图像匹配上具有较好的适应性,且匹配精度高,视觉效果好,鲁棒性强。     

形状的全尺度可视化表示与识别

目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。     

结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。     

前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法

目的 前列腺磁共振图像存在组织边界对比度低、有效区域少等问题,手工勾勒组织轮廓边界的传统分割方法无法满足临床实时性要求,针对这些问题提出了一种基于深度反卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割算法。方法 基于深度学习理论,将训练图像样本输入设计好的卷积神经网络,提取具有高度区分性的前列腺图像特征,反卷积策略用于拓展特征图尺寸,使网络的输入尺寸与输出预测图大小匹配。网络生成的概率预测图通过训练一个softmax分类器,对预测图像取二值化,获得最终的分割结果。为克服原始图像中有效组织较少的问题,采用dice相似性系数作为卷积网络的损失函数。结果 本文算法以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,在MICCAI 2012数据集中,Dice相似性系数大于89.75%,Hausdorff距离小于1.3 mm,达到了传统方法的分割精度,并且将处理时间缩短在1 min以内,明显优于其他方法。结论 定量与定性的实验表明,基于反卷积神经网络的前列腺分割方法可以准确地对磁共振图像进行分割,相比于其他分割算法大幅度减小了处理时间,能够很好地适用于临床的前列腺图像分割任务。     

基于变形与测地距离一致性约束的3D面皮点对应

针对三维面皮生理点对应关系建立这一难题,充分考虑测地距离在描述复杂几何体表面形状方面的优势,提出了基于变形与测地距离一致性约束的3D面皮生理点对应方法。首先在Frankfurt坐标变换后标定面皮特征点集,利用特征点对应关系进行TPS变形;然后根据特征点几何特征向量建立初始点对应关系集,并利用测地距离一致性约束对其进行修剪以生成对应关系核心集;最后扩展对应关系核心集,直至确定源模型上每一顶点的对应关系。实验表明,该方法提高了点对应关系准确度,可有效建立三维面皮生理点对应关系。