一种改进的二维直方图均值漂移分割算法*

改进了二维直方图的构造方法,利用空间邻域信息使改进的二维直方图具有更丰富的噪声判断信息,并根据此信息将图像分为噪声子图和非噪声子图。采用均值漂移算法对图像进行聚类分割,并对均值漂移的高斯核函数进行了改造,使算法对噪声有更好的平滑作用,对非噪声区域有更准确的分割效果。实验结果表明,改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也更加准确。     

金属断口图像去噪方法研究

分析金属断口图像可以为金属材料的性能及行为等许多方面的研究提供重要信息,准确分析金属断口的形貌需要对金属断口图像进行去噪等预处理。首先将图像划分为噪声、区域内部和边缘三类子图,然后针对受不同类型噪声污染的断口图像设计了自适应确定参数和中止条件的各向异性扩散的去噪方法,使滤波对不同噪声类型的适应性更好,对噪声的选择性平滑更准确,并能保护边缘和低对比度区域。实验结果表明该方法对噪声污染的金属断口图像有更好的抗噪效果和细节保持能力,有利于提高后续模式分析和定量计算的准确性。     

基于超像素分割的非局部均值去噪方法

针对非局部均值(NLM)去噪算法在变化丰富的纹理区域采用平移窗口的方法选择相似块的不足进行了研究,提出一种基于超像素分割的非局部均值去噪算法。该方法充分考虑非局部均值去噪算法中相似性对噪声去除的影响,利用经过超像素分割处理得到的图像块内部相邻像素间以及纹理边缘都具有一定相似性的特点,在超像素分割块基础上优化纹理区域相似窗口的选择策略,提高图像块与中心像素块之间的相似性,从而达到提升非局部均值算法的去噪水平、边缘纹理不被模糊的目的。在多幅经典自然图像上的实验结果表明,该方法能够有效的去除图像中包含的噪声信息,相比于传统的非局部均值方法,保留了更多的纹理信息。     

基于导向核模糊C均值的图像分割方法

为解决传统模糊聚类在图像分割中无法保持边缘和抗噪声的问题,提出了一种基于导向滤波与核模糊聚类的图像分割方法。该方法利用线性时不变滤波过程,在图像分割过程中抑制噪声的同时保持边缘。为了表征图像数据间的非线性关系,该方法利用核函数将像素的模式空间映射到高维特征空间。笔者所提出的方法具有保证图像分割过程中保持边缘和噪声抑制的鲁棒性,且易于实现。     

基于融合显著图和高效子窗口搜索的红外目标分割

为了快速精确地分割红外图像目标,提出一种基于融合显著图和高效子窗口搜索的红外目标分割方法.在获取图像超像素的基础上,提取每个区域增强的Sigma特征,并考虑邻域对比度、背景对比度、空间距离和区域大小的影响,构建局部显著图,接着利用全局核密度估计构建全局显著图,然后融合局部和全局显著图实现图像显著性检测,最后应用高效子窗口搜索方法检测和筛选目标,实现红外目标分割.实验结果表明,新方法的显著图结果目标区域一致高亮且边缘清晰,背景杂波抑制效果好,可实现快速精确的目标分割.     

Fisher准则和正则化水平集方法分割噪声图像

随着活动轮廓模型的不断成熟和发展,模型的抗噪能力又成为重要的研究课题.为了精确地分割图像的同时去除图像的噪声,针对噪声图像用非负稳健函数作为边缘保持函数,从而保证图像在去噪的过程中边缘和纹理信息不被模糊.首先创造性地将分类器中的Fisher准则函数引入到图像分割中,从分类的角度对C-V模型给出了Fisher解释.把Fisher准则作为分割的标准来建立一个基于区域和边缘相结合的同时完成去噪和分割变分水平集分割模型.其次详细讨论了该模型的数值求解方法.最后实验验证了用Fisher值来衡量分割标准的理论的正确性和可靠性以及模型中正则项约束在去噪过程中的边缘保持功能.通过3组实验检验了提出的模型对噪声图像的去噪和分割比聚类算法、松弛迭代算法、Mean Shift算法有更好的效果.     

基于三维直方图的立体图像层次化分割算法

由于立体图像噪声强度与边界信息的不确定性,若仅考虑图像局部或全局信息会导致过分割现象,影响图像处理效果.为改善立体图像分割效果,提出三维直方图的立体图像层次化分割算法.根据模糊集特性,将图像表示为模糊矩阵形式,计算加权平均值,构造模糊中值图像;采用自适应阈值小波方法,获取噪声方差和一级尺度参数对图像进行划层次去噪;定义图像局部对比度与局部梯度,在亮度级与边缘级基础上,对不同像素类别进行划分,获取像素同一性特征;通过三维直方图方式,获得三维单元频率,将其分割为八个立方体区域,找出与目标、背景对应部分,结合评价函数选取最佳阈值,完成立体图像层次化分割.仿真结果表明,所提算法抗噪性能良好,边缘贴合度较高,可提供更多关于背景与目标的特征信息.     

边缘和区域多阶段结合的图像分割

基于局部灰度的边缘检测和基于全局灰度统计的阈值分割是两种最要的图像分割方法.针对这两种方法单独使用时得不到理想分割结果的问题,提出一种边缘和区域多阶段结合的策略,利用边缘像素的灰度确定子区域分割阈值,将边缘和区域边界距离评估作为子区域递归分割的终止条件,最后叠加边缘图修订区域分割结果.实验表明,本文方法对于目标灰度不均的细胞图像能获得理想的分割效果.     

基于Kinect相机的深度图像空洞修复及超像素分割算法

针对Kinect相机原始深度图像存在空洞的问题,提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先,通过双边滤波修复较小空洞;其次,根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类;最后,对第1类无边缘空洞进行均值填充修复,对第2类有边缘空洞先根据彩色图像局部边缘特征分割空洞,再分别由外而内逐步修复,从而完成所有的空洞修复。空洞修复完成后,融合深度信息重新建立了线性谱聚类核函数,并基于此提出一种融合深度信息的线性谱聚类超像素分割算法(LSC-D)。实验结果表明,与其他方法相比,提出的深度图像空洞修复算法具有更高的修复准确度,提出的LSC-D超像素分割算法具有更低的欠分割错误率和更高的边界召回率。     

结合非局部信息与图割的图像分割算法

基于图割的交互式图像分割方法从图像背景中分离出前景目标,在图像处理和计算机视觉领域引起了广泛的关注.为了进一步提高分割精度,提出一种结合图像非局部信息和图割的交互式图像分割算法.在建模图像非局部信息时为每个像素点设置一个固定大小的搜索窗口,每个像素点只需考虑与搜索窗口内像素之间的关系;计算非局部像素对之间相似性时采用图像片替代像素,通过图像片之间的相似性替代像素之间的相似性,以表征图像的非局部信息;将图像非局部信息引入到图割框架中,在传统能量函数的边界项将图像的局部信息与非局部信息合并,组成结合局部非局部信息的新的能量项;构图时新添加一组边集?非局部边集来表示图像的非局部信息,再通过最大流/最小割算法求解得到最终的分割结果.最后通过实验验证了该算法的有效性和可行性.     

核函数带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法

为了实现Mean-Shift跟踪算法中的核函数带宽自适应更新,提出基于比较Bhattacharyya系数的新方法。首先用模板中心加权与目标边缘加权的直方图计算巴氏系数,跟踪时用候选目标边缘加权直方图与模板中心加权直方图计算新的巴氏系数,根据两个系数的大小对核带宽进行10%的缩放。实验表明,该方法有效克服了带宽只能缩小的问题,实现了跟踪窗对目标缩放的自适应性。     

一种基于核密度估计的图像边缘检测方法

进行图像边缘检测的算法有很多种,其中基于Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等的图像边缘检测方法当属经典。但所提方法不同于这些差分算子方法,而是对灰度图像素进行小窗口区域的核密度估计,从而得到一幅核密度图,然后通过核密度图,选择出合适的带宽或阈值来控制图像边缘的检出。实验表明该方法可行且简单快速。     

Context model based edge preservation filter for impulse noise removal

In this article, a new edge preserving contextual model based image restoration technique is proposed for images affected by impulse noise. The proposed restoration technique consists of two stages: noisy pixel identification and restoration. Center sliding window is considered as current processing pixel for both noisy pixel identification and restoration. In the first stage of the proposed technique, we follow an absolute directional difference of the neighborhood pixels to identify the pixels those are affected by impulse noise. We propose an edge preserving contextual model to restore the noisy pixels. The noise correction stage of the proposed scheme depends on the context model of the noise-free pixels in the selected window. The parameters of the contextual model are obtained using a Gaussian kernel. The proposed algorithm is tested on nine benchmark test images. The evaluation of the proposed algorithm is carried out by comparing it against nine competitive state-of-the-art algorithms for impulse noise removal. The proposed algorithm is evaluated using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Structural Similarity Index (MSSIM), Non-shifted Edge Ratio (NSER) and Correlation Factor (CF) performance measures. Experimental results corroborate that the proposed algorithm provides better performance than the existing state-of-art impulse denoising methods.     

分段计算密度的瓶颈带宽测量方法

瓶颈带宽包对测量方法的核估计过滤算法窗宽选择对于计算的精度和速度有着重要意义,针对这个问题,提出了一种有效的分段计算密度的瓶颈带宽测量方法.对网络瓶颈带宽进行初始测量并对得到的样本进行过滤,通过计算得出瓶颈带宽的大概测量范围和测量时受背景流量的干扰程度,然后动态划分密度计算区间,按照划分的计算区间作为窗宽对测量样本进行核估计.该方法相对于用固定比例窗宽的核密度算法过滤瓶颈带宽测量采样值更加合理,既不影响计算的精度,又提高了计算速度和效率,适合在需要经常监控瓶颈带宽的情况下使用.     

一种新的图像椒盐噪声的非线性滤波算法

为了在滤除椒盐噪声的同时能很好地保持图像的边缘细节,提出了一种新颖的图像椒盐噪声非线性滤波算法。利用局部统计信息,先将图像像素点分为信号点和可能的噪声点两类。然后将可能的噪声点进一步细分为边缘点、噪声点和信号点：利用方向信息、均方差来判断是否为边缘点,利用自适应阈值的方法来判断是否为噪声点,并且对边缘点和噪声点采取不同的方法进行滤波。经过仿真实验并与其它滤波算法进行比较表明,文中的算法具有更好的效果。     

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题.     

Subpixel measurements using a moment-based edge operator

Recent results in precision measurements using computer vision are presented. An edge operator based on two-dimensional spatial moments is given. The operator can be implemented for virtually any size of window and has been shown to locate edges in digitized images to a twentieth of a pixel. This accuracy is unaffected by additive or multiplicative changes to the data values. The precision is achieved by correcting for many of the deterministic errors caused by nonideal edge profiles using a lookup table to correct the original estimates of edge orientation and location. This table is generated using a synthesized edge which is located at various subpixel locations and various orientations. The operator is extended to accommodate nonideal edge profiles and rectangularly sampled pixels. The technique is applied to the measurement of imaged machined metal parts. Theoretical and experimental noise analyses show that the operator has relatively small bias in the presence of noise     

自适应偏心窗口平滑滤波图像修复

提出一种自适应平滑滤波数字图像修复新算法,采用变动中心的非线性平滑滤波算子,克服了固定中心点算子产生的边缘模糊问题。为了兼顾处理效果和计算效率,根据待修复的像素是位于图像平滑区还是边缘突变区,自适应地切换处理方法。实验表明,该算法对2种类型的像素均能取得较好的修复效果。提出用“分块校验和”方法在需要保护的图像中嵌入脆弱数字水印,一旦图像受损,即可精确得到损坏像素的定位模板,在修复中不再需要人工干预。     

保留边缘信息的静态数字图象超分辨率重建

插补方法是图象超分辨率 (super- resolution)技术的一个重要方面 .插补处理后 ,数字图象的视觉质量主要依赖于图象轮廓边缘的两个因素 :(1)跨越边缘方向的灰度值变化比较尖锐 ;(2 )沿边缘方向的灰度值变化比较平滑 .着重考虑以上两个因素 ,提出了一种新的插补方法 ,以获得清晰的图象边缘 ,从而获得较好的数字图象放大效果