基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法

图像二值化算法通过消除文档背景噪声将文本与背景分割开。针对古籍图像提出一种基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法。根据归一化局部最大值最小值来构造古籍图像局部对比度,同时对古籍图像进行相位保持降噪。将局部对比度图像和降噪图像相结合来识别文本笔划像素。通过局部窗口内所检测的文本笔划像素估计局部阈值从而计算古籍背景修复模板。用图像修复算法和形态学闭操作来估计古籍背景。用所估计背景来增强古籍图像,采用Howe算法对增强后的古籍图像进行二值化求得最终结果。该算法在DIBCO2016、DIBCO2017和DIBCO2018数据集中的实验结果均优于其他二值化算法。     

一种基于马尔科夫随机场的蒙古文古籍图像恢复方法

针对蒙古文古籍图像检索领域中对同一查询关键词,不同的二值化算法对整体检索性能影响问题,提出一种基于马尔科夫随机场的蒙古文古籍图像二值化方法,从而提高蒙古文古籍图像的检索性能。利用马尔科夫随机场模型在灰度图像和二值图像之间建模,通过训练码本估计隐藏层的先验概率,并分析灰度图像的直方图估计可观察层的概率密度。利用这两种先验知识实现图像二值化。实验数据集为100页蒙古文《甘珠尔经》,为了验证本文所提方法的性能,实验采用R-Precision作为评价指标。实验结果表明,基于马尔科夫随机场的二值化方法不仅可以有效修复受损图像,还可以进一步提高其检索性能。     

藏文古籍图像信息自适应补偿二值化算法研究

藏文古籍是我国重要的文化瑰宝,但由于年代久远及保存不当,部分古籍图像信息退化严重。传统的图像自适应方法存在图像分辨率低等不足,为此提出一种基于自适应二值化算法的图像恢复算法研究,首先提取破损图像的临界数值,将退化古籍文本和背景进行图像分割。实现对藏文古籍图像自适应补偿。实验结果表明改进的二值化算法效果明显优于传统算法,能够在很大程度上提高图像的识别率。     

基于马尔可夫随机场的加密二值图像有损压缩算法

尽管当前已有众多二值图像的压缩方法,但这些方法并不能直接应用于加密二值图像的压缩。在云计算、分布式处理等场景下,如何高效地对加密二值图像进行有损压缩仍然是一个挑战,而当前鲜有这方面的研究。针对此问题,提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的加密二值图像有损压缩算法。该算法用MRF表征二值图像的空域统计特性,进而借助MRF及解压缩还原的像素推断加密二值图像压缩过程中被丢弃的像素。所提算法的发送方采用流密码对二值图像进行加密,云端先后利用分块均匀但块内随机的下抽样方式及低密度奇偶校验(LDPC)编码对加密二值图像进行压缩,接收方则通过构造包含解码、解密及MRF重构的联合因子图实现二值图像的有损重构。实验结果表明,所提算法获得了较好的压缩效率,在0.2~0.4 bpp压缩率时有损重构图像的比特误差率(BER)不超过5%;而与针对未加密原始二值图像的国际压缩标准JBIG2的压缩效率相比,所提算法的压缩效率与其相当。这些充分表明了所提算法的可行性与有效性。     

基于复合特征的复制粘贴伪造图像盲检测

提出了一种基于复合图像特征的复制粘贴伪造图像盲检测算法。复合图像特征由一维特征矩、二维特征矩、马尔科夫特征组成,从时空、局部和全局综合提取图像特征描述,提高了图像特征描述符的表示能力。本文所提的伪造图像盲检测算法基于复合图像特征,分析图像块间的相似度,搜索复制粘贴伪造区域。通过哥伦比亚大学伪造图像数据集的测试结果表明,在灰度值变化明显和细节轮廓清晰的图像中,所提算法能达到比较理想的检测效果,准确率较高。     

基于参数自适应滤波器的抠图优化算法

针对应用目标图像滤波算法进行图像抠图时,参数需要根据不同图像进行手动调整的问题,提出了一种使其参数自适应的方法。该方法借鉴了图像评价的思路,将图像以不同半径分块后,利用图像各个分块值的平均梯度变化,确定半径值,从而达到了自动产生合理参数的目的。同时在抠图实验中,运用该自适应滤波算法对数字抠图中的掩膜值进行计算优化。实验结果表明自适应化后的滤波算法能够很好地捕捉图像中的细节,达到自适应的目的。     

基于形态学滤波的相关跟踪算法研究

相关匹配算法是光电跟踪领域的经典算法之一。首先利用基于梯度调整的平均灰度法进行图像分割,得到二值化图像,其次对该图像利用数学形态学进行图像滤波,在此基础上设计出一种新的相关匹配算法进行电视红外图像跟踪,实验结果表明该方法具有很强的抗干扰性,可用于复杂背景下的目标跟踪,可用于实时图像处理中。     

基于局部统计参数的复数图像降噪算法

为了使复数图像更为清晰、边缘轮廓更为平滑,提出了一种基于局部统计参数的复数图像降噪算法,使用单小波转换方法对图像分解与重构,得到复数图像的三种带通子带,使用局部统计参数对子带图参数调整,映射出复数图像的局部架构特征,利用各向同性扩散方法,将复数图像梯度算子转换为常量,通过上述得到的架构特征结果对初始复数图像进行基础降噪,同时因图像仍存在冗余噪声,依靠小波系数信号对冗余噪声进行几率密度,计算完成二次降噪.仿真结果证明,较比传统方法,所提方法能够有效地对复数图像进行降噪,并且降噪完成后不会出现冗余噪声.     

基于像素聚类的超声图像分割

B型心脏超声图像分割是计算心功能参数前重要的一步。针对超声图像的低分辨率影响分割精度及基于模型的分割算法需要大样本训练集的问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了一种基于像素聚类进行图像分割的算法。首先,通过各向异性扩散处理图像;然后,使用一维K-均值对像素进行聚类;最后,根据聚类结果和先验知识将像素值修改为最佳类中心像素值。理论分析表明该算法可以使图像的峰值信噪比（PSNR）达到最大值。实验结果表明：所提算法比大津算法等更准确,PSNR较大津算法提高11.5%;即使在单张图像上也可以进行分割,且适应于分割任意形状的超声图像,有利于更准确地计算各种心功能参数。     

一种基于偏最小二乘法的室外光照估计算法

针对固定视点下的室外场景在线视频光照求解问题,提出一种基于偏最小二乘室外场景实时光照估计算法.在离线阶段提取场景中对光照变化较为敏感的区域,并将这些区域像素值的均值与方差的无偏估计作为场景图像的统计参数,再利用偏最小二乘回归分析建立场景的光照参数与图像统计参数之间的模型;在在线阶段使用所建立的模型实时估计视频每一帧的光照条件.实验结果表明,使用该算法所求解的光照参数对虚拟物体进行绘制并将其融入视频中后,合成场景真实感很强.