图像超分辨率重建的非局部正则化模型与算法研究

利用图像非局部不连续性测度的概念,建立了面向图像超分辨的非局部正则化能量泛函和相应的变分框架.理论分析了该框架与目前关于双边滤波等一类广义邻域滤波器和经典的变分偏微分方程模型之间的联系.推导了该非局部泛函约束的变分模型最优解满足的积分形式欧拉一拉格朗日方程,并研究了其最速下降流满足的若干重要性质.基于图理论,设计了图像...     

一种基于Gabor小波的局部特征尺度提取方法

图像的局部特征尺度在进行特征提取和构造尺度不变量时非常重要。提出了一种基于Gabor小波的局部特征尺度提取方法,该方法利用视皮层简单细胞的2维Gabor函数模型, 构造了一个Gabor尺度空间核函数,利用该核函数计算图像的Gabor尺度空间分解,并在尺度空间中搜索局部极大值作为特征点的固有尺度。实验结果表明,该方法可在不同对比度 条件下有效地提取各类特征的局部尺度,并且相比高斯拉普拉斯(LoG)方法有更好的适应性和可靠性。     

基于极线校正的最小二乘立体匹配

本文减少了最小二乘转换参数,通过三个几何转换参数和两个辐射转换参数建立对应关系,采用经极线校正的立体像对,使对应点的搜索在相同扫描行上进行,减小了搜索空间,提高了匹配速度,且把匹配方法嵌入到多尺度空间中以提高匹配速度,通过视差后处理进一步提高匹配精度。采用自适应窗口技术解决由于存在矩阵不可逆情况而导致大量不可匹配点和在地形平坦、灰度变化不明显的区域不匹配或误匹配率高的缺点。试验结果表明了,本算法精度高,匹配率高的优点,有相当的使用价值。     

基于不变特征的运动视频序列自动配准算法

快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。     

基于骨架层次分解的目标的图表示

基于骨架的目标表示技术是模式识别和计算机视觉的重要研究内容,近年来人们提出了许多骨架化算法,但是有关利用骨架信息表示并识别目标的研究还非常有限。Ablameyko等1996年提出了通过分解由距离标号的骨架为有意义的结构基元从而获得目标的层次结构图的方法。该图可以准确地刻画基元之间的拓扑关系,但是它对于骨架中的噪声比较敏感。主要表现为噪声基元破坏其它基元的完整性和图的稳定性。该文采用将分支编组为分支链以及构造多尺度结构图的改进策略来克服这些缺点,最终获得了目标的节点数更小、节点显著度更高、节点间连接关系更稳定的多尺度图,从而显著地提高后续利用不精确图匹配技术进行目标识别的效率。这项技术已经被应用于一个基于形状特征的图像数据库检索系统中。     

各向异性尺度空间图象增强

文章讨论了各向异性热传导系数尺度空间理论在图象增强中的应用。尺度空间的生成可以通过热传导方程来获得,传统的理论采用各向同性的热传导系数。为了在对图象噪声进行平滑的同时,保持图象的细节,采用了各向异性的热传导方程。考虑到旋转不变性,对各向异性的热传导方程的计算方法进行改进,不仅考虑了垂直和水平方向的影响,而且考虑对角方向上象素点的影响。实验证明算法是有效的。     

基于快速尺度空间特征检测的手势识别方法

在基于几何模型的手势识别方法中,尺度空间特征检测是一种最常用的方法。由于传统方法涉及大量的高斯卷积运算,计算非常复杂。提出了一种快速的尺度空间特征检测方法,采用一组简单的矩形特征模板近似传统方法中复杂的高斯导数卷积模板,得到了尺度空间几何特征的快速检测子。通过对手势图像中Blob和Ridge结构的检测,得到手掌和手指结构的描述,进而完成手势识别。矩形特征模板的卷积可以用积分图进行快速计算,该方法使特征检测的速度得到了很大提高。在标准数据集和自然环境图像数据上的实验结果表明,该方法在保证识别准确率的同时,有效地提高了手势识别的实时性。     

基于多尺度下特征点的检测

提出了一种在不同尺度空间下特征点提取的方法.该方法通过构造图像设高斯金字塔和高斯差分金字塔,进行极值检测,然后在极值点中去除低对比度的点并消除边界点的响应,得到关键点,最后计算关键点的方位和模的大小,从而得到特征点.利用该方法把取得的特征点对图像旋转、亮度变化、尺度缩放等情况下保持不变,此外对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定的稳定性.给出了实验参数,并且对实验结果进行分析.     

颅像轮廓曲线相似性鉴别方法研究

颅像轮廓曲线的相似性鉴别是计算机辅助颅像重合技术中的重要研究内容之一.传统的方法需要大量的人工介入,对此提出一种改进算法:通过自动定位曲线间的对应点,在此基础上从对应离散点之间的距离,和尺度空间中曲率函数的相关性两个方面对曲线的相似性进行定量的分析.该方法提高了重合鉴定的自动化程度,量化指标的引入也减少了操作中的主观因素.     

基于曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法分析

计算机技术的发展下,优化提升图像匹配算法,可以提升图像检测精度。基于曲率尺度空间的角点检测图技术,优化设计图像匹配算法,基于曲率尺度空间的角点检测算法进行图像特征点的提取,归一化处理特征点,有助于提高图像匹配精度。利用该算法最终实现图像匹配需求,验证了算法的有效性,改进了图像匹配中特征点过度分离的弊端,提高了图像匹配检测的整体精度约10.0%。该算法发挥了积极应用价值,值得在实践应用中推广。