基于尺度不变性的无参考图像质量评价

现有的通用型无参考图像质量评价方法大多是利用失真图像及其主观值来训练回归模型预测图像质量指标,然而这种方法需要消耗大量的时间进行训练,并且评价效果依赖于训练图像库中的失真类型,通用性较差,很难应用到实际场合中。为了解决数据库依赖问题,提出一种归一化的基于图像尺度不变性的无参考图像质量评价方法。该方法不依赖外部数据,将图像的统计特性及边缘结构特性作为图像质量评价的有效特征,利用图像多尺度不变性计算多尺度间的整体特征差异,从而预测图像质量。实验结果表明,所提方法对混合失真图像质量评价效果好,运行效率高,与目前现有的无参考图像质量评估方法相比具有较好的综合性能,具有较好的应用价值。     

基于密切多项式近似的多项式插值算法框架

多项式插值技术是近似理论中一种常见的近似方法,被广泛用于数值分析、信号处理等领域。但传统的多项式插值技术大多是基于数值分析与实验结果相结合得到的,没有统一的理论描述和规律性的解决方案。为此,根据密切多项式近似理论为图像的多项式插值算法提出一个统一的理论框架。密切多项式近似的理论框架包括采样点数目、密切阶数和导数近似规则三个部分,它既可以用于分析现有的多项式插值算法,也可以用于开发新的多项式插值算法。分析了主流多项式插值技术在密切多项式近似理论框架下的表现形式,并以四点二阶密切多项式插值算法为例详细描述了利用密切多项式插值的理论框架开发新的多项式插值算法的一般流程。理论分析和数值实验表明大多数主流插值算法都属于密切多项式插值算法,它们的处理效果与采样点数目、密切阶数和导数近似规则有紧密的关系。     

统一最小二乘规则的单幅图像超分辨算法

基于机器学习的超分辨方法是一个很有发展前景的单幅图像超分辨方法,稀疏表达和字典学习是其中的研究热点。针对比较耗时的字典训练与恢复精度不高图像重建,从减小低分辨率(LR)和高分辨率(HR)特征空间之间差异性的角度提出了一种使用迭代最小二乘字典学习算法(ILS-DLA),并使用锚定邻域回归(ANR)进行图像重建的单幅图像超分辨算法。迭代最小二乘法的整体优化过程极大地缩短了低分辨字典/高分辨字典的训练时间,它采用了与锚定邻域回归相同的优化规则,有效地保证了字典学习和图像重建在理论上的一致性。实验结果表明,所提算法的字典学习效果比K-均值奇异值分解(K-SVD)和Beta过程联合字典学习(BPJDL)等算法更高效,图像重建的效果也优于许多优秀的超分辨算法。     

还愿

臧其恕、崔元芬夫妇家住西安市丰庆路省审计厅家属院,这个院子环境幽静,草木繁茂。他们住的是按老臧资历分的处长楼,房子宽敞明亮,又是一楼,应该说是养老的好地方。可是最近臧老却拿出一笔钱,让儿子在东大街柳巷买了一套二手房,还紧锣密鼓地抓紧装修,说要搬过去住。这件事多少有些令人不解,究竟是怎么回事呢?臧其恕是江苏省新沂市人,1934年出生,1950年来到西安参加工作。崔元芬是西安老户,1935年生人。1951年参加工作。1 953年初夏,年轻的臧其恕揣着市委组织部的介绍信,来到当时的西安市第十区区委(金花     

基于泰勒展开式与曲率逆向驱动的图像超分辨算法

针对传统的插值算法和基于模型的超分辨算法通常会导致图像对比度和清晰度下降等问题,提出了一种基于泰勒展开式与曲率逆向驱动图像超分辨算法。该算法首先采用泰勒公式估计图像灰度值的变化趋势,然后利用等照度线的曲率细化图像边缘特征,并将梯度作为约束条件抑制图像边缘的锯齿与振铃效应。大量实验表明,所提算法在清晰度和信息保留度上比传统算法更具有优势,算法处理结果更符合人眼视觉效果,在泰勒展开式的基础上进行逆向扩散也使该算法的运行效率明显高于传统迭代算法。     

浅谈高尔夫球场景观设计

高尔夫球场作为竞技运动的比赛场地,所能展现的并不局限于运动本身。赛道的设置,环境的美化,都深深影响着参与其中的人。景观是其中非常重要的一环。高尔夫球场景观不光要考虑美学、艺术效果,更要兼顾运动的规则性、参与性、趣味性。因此在进行高尔夫球场景观设计的时候,对水系、植物、石块、矮墙等各类要素的处理需要更加审慎。设计并无统一的模式,文章通过实际的案例,对此类景观的设计做一个简单的探讨。     

基于Laplace的LSSIM图像配准算法

提出一种基于Laplace变换的图像配准算法. 首先利用经典的角点检测算法提取待匹配图像的特征点或角点; 其次利用相位相关法估算出两幅图像的重叠区域, 以缩小匹配范围; 然后对角点邻域模板区域施行Laplace变换; 最后利用基于改进的SSIM (结构相似性)作为相似性度量准则建立特征点之间的匹配关系. 实验结果表明, 该方法可以很好的完成特征点匹配, 匹配点对充足且具有很高的准确率, 而且对亮度差异具有一定的鲁棒性, 从而保证图像配准精度.