旋转曲面变换PSO算法估计纹理图像MRF参数

快速准确地估计马尔可夫随机场的参数，通过拟似然函数可以将其参数估计转化为一个寻找全局极值的问题．粒子群优化算法应用于多极值点函数优化时，存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题．为此提出旋转曲面变换方法，将被优化函数映射到一个同胚曲面上，它将当前局部极小点变换为全局最大点，并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的形状不变，从而克服陷入局部极小点问题．利用旋转曲面变换粒子群优化算法对充满局部极小点的目标函数求全局极值．用Gibbs采样器生成的纹理图像实验结果表明，利用这种方法估计马尔可夫随机场参数效果较好．     

基于MRF模型的多层前馈网络纹理分割方法

提出一种基于马尔柯夫随机场 (MRF) 模型和多层前馈神经网络进行纹理分割的方法.利用二阶高斯MRF模型对图像纹理进行描述，采用最小平方误差方法进行参数估计，将估计参数作为纹理的特征向量，并且利用改进的BP算法对特征进行分类.对纹理图像进行的实验表明，与常规距离方法相比，采用这种方法进行纹理分割能取得更好的效果.     

有纹理保护的SAR海冰图像分割

针对传统的马尔科夫随机场算法中模型参数估计是全局的,及此算法描述非平稳SAR海冰图像是局限的,提出一种带有纹理保护的图像分割算法.该算法以区域为研究对象,首先利用分水岭分割算法对图像进行初始分割得到基本同质的区域,使该算法由像素水平提升到区域水平,这样能减少噪声对分割结果的影响.然后使用集成了纹理信息的空间语境模型和特征模型来描述对象函数,获得更稳定的模型参数估计,使得该算法具有描述局部行为的能力,改进了空间语境模型对图像非平稳性的适应性.通过对1幅合成图像和2幅真实合成孔径雷达海冰图像进行测试,将该算法与马尔科夫随机场算法和Gaussian混合模型算法比较,结果表明,该文算法优于上述2算法,在相同的场景内该文算法在产生平滑结果的同时也能保护纹理特征.     

基于区域特征的模糊多尺度Markov模型在纹理图像分割中的应用

针对传统Markov模型中似然函数假设条件过于严格,观测图像像素间的相依关系不能充分利用的缺点,提出了一种基于区域特征的模糊多尺度Markov模型实现纹理图像分割模型.该模型首先利用一种区域特征提取方法,描述像素间的相依关系;然后,以区域特征的聚类结果作为先验信息,通过模糊多尺度Markov模型得到分割结果;最后采用Brodatz纹理库合成的人工图像作为实验数据,从定性和定量两方面验证了该模型的有效性.     

基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究.多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势.提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取.通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波.     

深度图像的纹理合成方法

建立在“主次缝合线”（MSL和SSL）合成深度图像技术的基础上,研究并提出一种融合与深度图像相对应的纹理映射图像的方法,方法的基本步骤：获得两深度图像中与非重叠区域对应的纹理;得到两个视图中位于辅助主次缝合成M'S',L'和S'S'L'之间的纹理,并把它们融合,最后把非重叠区域和融合后的纹理写入到合成纹理图像中,利用从三维光学数字化系统得到的实际物体的深度和纹理图像,验证了所提出的纹理合成方法的有效性。     

灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述

提出了多波段影像灰度矢量纹理的概念和实施方法。以中心像元的邻近像元作为灰度矢量纹理基元,纹理基元的灰度矢量统计规律反映出影像纹理的特征,并以马尔柯夫随机场的特征参数作为其分类依据。实验分析表明,所提出的理论和算法是可行的。     

灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述

提出了多波段影像灰度矢量纹理的概念和实施方法. 以中心像元的邻近像元作为灰度矢量纹理基元,纹理基元的灰度矢量统计规律反映出影像纹理的特征,并以马尔柯夫随机场的特征参数作为其分类依据.实验分析表明,所提出的理论和算法是可行的.     

基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割算法

针对兼顾统计性和结构性纹理图像的分割存在的问题,提出了基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割方法,实现了纹理图像有效分割,尤其是结构纹理图像的准确分割.该方法将纹理图像视作二维波函数,利用薛定谔方程获取纹理图像的势函数图像,然后采用耦合马尔科夫随机场与模糊聚类的算法分割函数图像.实验结果表明:文中给出的算法能够实现纹理图像较好的分割,特别是对于结构性纹理图像能获取较准确的分割.     

自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法

为准确获得目标图像,提出一种自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法。在HSV颜色空间中以颜色直方图作为颜色特征．设计Gabor滤波器提取图像纹理特征,对马尔科夫算法进行研究．设计自动权值算法。实验证明．该方法能有效降低算法复杂度,减少了分割过程中人为设置参数的主观性．较好地屏蔽图像噪声影响,可以很好地提取出目标图像。     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

基于相容粒度空间模型的图像纹理识别

信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象.信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世界和虚拟世界的认识.使用信息粒进行计算是粒度计算的基本思想,在问题描述和求解中都具有重要的意义.主要研究一种新的粒度计算模型-相容粒度空间模型在图像纹理识别中的应用.该模型基于这样的思想,即人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,并进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力.通过在多个数据集上和10种其他图像纹理识别算法的比较实验表明,该方法在图像纹理识别上具有良好的应用效果.     

基于多尺度特征提取的单目图像深度估计

在目前基于深度学习的单目图像深度估计方法中,由于网络提取特征不够充分、边缘信息丢失从而导致深度图整体精度不足。因此提出了一种基于多尺度特征提取的单目图像深度估计方法。该方法首先使用Res2Net101作为编码器,通过在单个残差块中进行通道分组,使用阶梯型卷积方式来提取更细粒度的多尺度特征,加强特征提取能力;其次使用高通滤波器提取图像中的物体边缘来保留边缘信息;最后引入结构相似性损失函数,使得网络在训练过程中更加关注图像局部区域,提高网络的特征提取能力。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上对本文方法进行验证,实验结果表明所提方法是有效的,提升了深度图的整体精度,其均方根误差(RMSE)达到0.508,并且在阈值为1.25时的准确率达到0.875。     

基于相容粒度空间模型的图像纹理识别

信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象。信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世界和虚拟世界的认识。使用信息粒进行计算是粒度计算的基本思想,在问题描述和求解中都具有重要的意义。主要研究一种新的粒度计算模型—相容粒度空间模型在图像纹理识别中的应用。该模型基于这样的思想,即人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,并进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力。通过在多个数据集上和10种其他图像纹理识别算法的比较实验表明,该方法在图像纹理识别上具有良好的应用效果。     

基于结构重参数化的抗遮挡光场深度估计网络

针对光场深度估计网络结构中运算时间较长的问题,设计了一种能够被重参数化的多分支串联残差块结构（Res-DBLB）,加快了网络运算速度,同时引入复合卷积块（RepConv）和卷积注意力模块（CBAM）,优化网络性能.对于复杂的遮挡场景,利用深度图生成遮挡掩码,计算遮挡感知成本的构造函数,消除遮挡的负面影响.实验结果表明：与传统方法相比,该算法的均方误差和坏像素率更低,推理速度更快,同时在复杂遮挡场景中表现出较高的稳健性.     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取

结合纹理的能量特性、粗糙性、结构性等特点,根据人类视觉特性,提出了Gabor小波变换滤波器的图像纹理特征提取方法。实验结果表明,虽然图像的Gabor纹理计算量很大,但是方法是有效的。     

基于多随机场遥感图像分割

结合二维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，将图像分解为确定性随机场和纯不确定性随机场，通过调整它们之间的比例关系，来加强纹理边缘，从而改善马尔可夫标记场模型对纹理边缘过平滑的现象．实验对城区目标进行提取，结果表明本方法的有效性优于纯马尔可夫随机场所采取的分割方法．     

基于改进马尔可夫随机场探地雷达有效信号提取方法

针对探地雷达图像背景含有大量噪声导致有效信号提取识别困难等问题,提出了一种基于改进马尔可夫随机场结合大津算法的探地雷达去噪的方法。该方法先使用大津算法,将探地雷达图像数据二值化,划分出前景和后景图像,后对图像使用改进马尔可夫随机场结合迭代条件模式算法(iterated conditional mode, ICM)进行降噪处理,得到只含有效信号的二值图。将二值图像与带噪图像结合比对,使用中值滤波法降噪,最后得到优化后的探地雷达图像。根据实验结果,该方法在探地雷达数据降噪和有效信号提取方面均具有较好的效果。同其他传统方法和原始马尔可夫随机场降噪方法相比,该方法在探地雷达各类评价方法中表现最优,具体表现为信号单道波波形对比中拟合度最高,峰值信噪比达52.528 1 dB,结构相似度为0.998 1。使用结合二值图像的滤波图像,可以使图像波形更清晰。因此,该方法在使用探地雷达进行探测、探伤工程项目中有一定实用价值。