图像块

摘要： 以提升煤矿井下视频图像呈现能力为目的,提出基于嵌入技术的煤矿井下通信中图像信号处理方法。利用图像采集单元内的CCD摄像机拍摄煤矿井下视频图像后,将其传输到嵌入式FPGA芯片内,该芯片将煤矿井下视频图像信号缓存在SDRAM内后,再利用双口RAM传输到嵌入式DSP芯片内;DSP芯片启动图像信号处理单元内的图像信号处理算法对煤矿井下视频图像信号进行压缩感知和高分辨率重建后,对其进行缓存处理,再利用FLASH视频模块对处理后的煤矿井下视频图像信号实施动态编辑,并将其回传到嵌入式FPGA芯片内;该芯片利用视频D/A转换器输出处理后的煤矿井下视频图像VGA信号,完成煤矿井下通信中图像信号处理过程。实验表明:经过该方法处理后的煤矿井下视频图像信号的峰值信噪比、图像像素密度以及图像信号灰度值均得到了较好的提升,其具备较好的应用效果。

摘要： 为了达到农田研究人员对于宽视野、高清晰度图像的要求,提出一种基于图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接算法.为了降低图像拼接数据量,减少运算时间,提高拼接效率,将参考图像与待拼接图像分割成具有重叠区域的图像块,采用余弦相似度,寻找最优匹配图像块;采用Harris角点检测算法实现最优匹配图像块的特征点提取,通过计算两者之间的欧氏距离实现特征点粗匹配;采用随机采样一致算法(RANSAC)去除误匹配点,对实现精确匹配,并求解参考图像块与待配准图像块的投影变换矩阵;将投影变换矩阵应用于原始参考图像与待拼接图像,实现拼接.实验结果表明,该研究拼接结果的标准差、平均梯度和空间频率值都高于传统Harris算法;在算法性能中,平均误配率为39.56％和平均运行时间为2.46 s,都优于Harris算法,说明该研究拼接图像的质量较好且算法能够较好地实现农田图像的拼接.

摘要： 人脸反欺骗是指判别捕获的人脸是真实人脸还是假人脸攻击,它可以有效保护人脸识别系统免受演示攻击,例如照片、面具、视频回放等.传统的人脸反欺骗方法主要是利用人工设计的特征,如LBP、HoG、SIFT、SURF和DoG来刻画真实人脸和欺骗人脸之间的不同特征分布.但是很难针对无约束环境中的不同变化设计出鲁棒的特征.基于卷积神经网络(CNN)进行多模态人脸反欺骗的方法,在无约束环境下取得了良好的实验效果,但现有方法主要是多模态特征简单的拼接,没有充分利用不同模态间互补信息.本文提出一种基于自注意力网络的多模态特征融合模型.将从不同模态的图像块中提取的特征通过通道注意力网络选择有效通道特征后进行拼接,并利用自注意力网络在拼接后的多模态特征中选择对人脸反欺骗具有更多贡献的公共空间区域,最后用卷积神经网络融合三种模态的特征进行分类.CASIA-SURF数据集上的实验结果表明,与已有方法比较,本文的方法在CASIA-SURF上获得0.5％ACER的结果.

摘要： l0梯度最小化图像平滑算法可在保持边缘的同时滤除纹理和细节,但该算法使用图像梯度判决被平滑成分时会出现包含较小图像梯度(弱边缘)的区域会被平滑,而包含较大图像梯度(强纹理)的区域被保留的现象.为克服此缺陷,提出一种基于图像块l0梯度最小化算法(image-patch based l0 gradient minimiza-tion algorithm,简称IP-l0算法)的图像平滑算法,通过对输入图像中的图像块而非整幅图像进行平滑,动态改变图像块目标函数中的权重参数,令主要包含强纹理的图像块以较大的力度进行平滑,而主要包含弱边缘的图像块以较小的力度进行平滑,再整合平滑后的图像块得到整个边缘保持平滑图像.对IP-l0 算法、原始的l0梯度最小化算法、基于局部拉普拉斯滤波器的算法、基于相对全变差算法、基于树滤波的算法,以及2种基于深度学习的边缘保持算法进行仿真实验,结果表明,使用IP-l0算法滤波后的图像能在保持较弱的边缘的同时平滑强纹理.

摘要： 目的 超像素分割是计算机视觉领域常用的一项预处理技术,目标是将相邻像素聚集成为具有一定语义的子区域,能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,但是对包含强梯度纹理的图像分割效果不佳,为此提出一种具有纹理感知能力的超像素分割方法.方法 提出一种能够区分强梯度噪声和纹理像素的颜色距离,其中利用带方向的1/4圆形窗口均值滤波后的颜色信息,提升包含强梯度噪声和纹理图像的超像素分割性能.利用区间梯度幅值与Sobel梯度幅值相乘得到混合梯度幅值,具有纹理抑制、结构保持以及边缘线条细的优点,能够提升超像素的贴合边缘性能,增强超像素形状规则程度.最后,利用混合梯度的幅值计算具有结构回避能力的综合聚类距离,进一步防止超像素跨越物体的边界,增强超像素的贴边性能.结果 在BSDS500(Berkeley segmentation dataset 500)图像数据集和强纹理马赛克图像等不同类型图像上的测试结果显示,与目前主流的超像素分割方法相比,本文算法在UE(undersegmentation error)、ASA(achievable segmentation accuracy)和 CM(compactness measure)等性能指标上分别提高了 1.5％、0.2％和4.3％.从视觉效果上看,能够在排除纹理干扰的情况下生成结构边缘贴合程度更好的形状规则超像素.结论 本文算法在包含强梯度纹理图像上的超像素分割性能优于对比方法,在目标识别、目标追踪和显著性检测等易受强梯度干扰的技术领域具有较大应用潜力.

摘要： 针对传统显著性图像区域提取方法存在目标提取不准确、结果不稳定等问题,提出一种融合局部与全局特征的视频序列中图像显著性区域提取方法.首先对视频序列图像进行互不重叠的分块,当所有图像块都经过分块并投影到高维空间后,依据单独特征对应显著性区域的规律得到基于全局特征的显著性区域.根据邻域内中心块与其它图像块的灰度差异性,获得基于局部特征的图像显著性区域.最后计算这两个显著图的对比度特征和分布性特征,实现对原始视频序列图像的显著性区域提取.实验结果证明,能够准确提取出视频序列中的图像显著性区域,提取结果更稳定.

摘要： 针对复杂背景下颜色相似背景的干扰、目标非刚性形变和遮挡等问题,提出了一种基于自适应特征和混合预测算法的目标跟踪算法.首先用图像块建模法检测目标,依据掩膜结构修补断桥得到较完整的目标;接着提取目标的色度直方图信息和纹理特征,进行自适应特征融合;依遮挡情况调整预测算法,结合自适应特征预测跟踪目标.实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,消除相似背景的干扰,对目标遮挡和非刚性形变具有一定的鲁棒性.

摘要： 为提高胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像中各肿瘤子区域分割的准确性,提出一种多分类卷积神经网络(CNN)的GBM多模态MR图像自动分割算法.首先在98％ 缩尾处理和配准GBM多模态MR图像后,利用N4ITK法校正偏移场;其次构建一个主要由4个卷积层、2个池化层和2个全连接层组成的多分类CNN模型,训练后预分割GBM多模态MR图像,将体素分为5类不同的标签;最后移除所有小于200体素的假阳性区域,中值滤波后获得最终分割结果.以Dice相似性系数DSC、阳性预测值PPV和平均Hausdorff距离AHD为评价指标,利用所提出的算法对F-C-GBM数据集中整个肿瘤组织进行分割,获得的DSC、PPV、AHD分别为0.889±0.087、0.859±0.127和1.923.结果表明,该算法能有效提高GBM多模态MR图像分割的性能,可望有临床应用前景.

摘要： 针对传统虹膜识别系统计算复杂、实时性差等问题,设计了一种激光测距法的智能虹膜识别系统.在Gabor滤波图像的基础上,利用分块图像的幅值均值和相位信息来提取虹膜特征量,并结合k-近邻算法来完成虹膜识别功能,减小识别时间并提高识别准确度;同时,针对红外相机在日夜转换时因可见光与红外光波长不同导致的虚焦、画面模糊现象,采用激光测距法自动对焦,实现低成本、快速、精确的人眼图像预处理.本设计将识别结果通过WiFi发送至云端服务器,减少了布线.经测试,该系统运行稳定、识别速度快,已应用于某安防系统.

摘要： 为在保证多图谱分割精确度的基础上,提高算法的时间效率,提出基于重采样改进的多图谱分割算法.利用重采样代替粗配准环节,在配准分割过程中,通过两次提取分割组织为中心的感兴趣区域,有效降低数据规模.在标签融合阶段利用K近邻搜素算法改进基于图像块的标签融合方法.实验结果表明,该算法实现了在较高的配准精度下,高效率得到分割结果.

摘要： 提出了一种新的图像块BRIEF描述符,该描述符通过直接对图像块的高斯滤波、点对映射和逻辑比较三个步骤生成.高斯滤波降低了图像噪声的影响,点对映射采用多个像素点的灰度均值生成一个映射值,降低了光照变化和目标姿态变化的影响,因此该描述符具有较高的鲁棒性;特征生成时的逻辑比较运算和特征匹配时计算汉明距离的异或运算均为高速的逻辑运算,因此该描述符在生成和匹配时具有较高的速度.实验证明基于该描述符的视觉跟踪算法能够实现快速鲁棒的视觉跟踪.

摘要： 提出一种基于支持向量机的频域自适应水印嵌入算法.由于支持向量机在分类问题上所具有的优越性,算法利用支持向量机模拟图像的纹理特征,对划分的图像子块进行分类,自适应的决定嵌入水印的强度.首先,对多幅图像进行分块(本文采用8*8);将这些图像块的纹理特性作为训练样本对支持向量机进行训练,训练目标值为-1跟1,分别代表两类不同的图像块;通过训练建立支持向量机的分类模型,以后就可以根据此模型对新的图像块进行分类,从而自适应的决定水印的嵌入强度.试验结果表明,用此方法嵌入水印的图像具有良好的视觉感知特性,嵌入的水印对常见的攻击也具有较好的鲁棒性.

摘要： 肤色检测在敏感图像过滤、人脸检测与跟踪、手势识别等领域都有着重要的应用。传统的肤色检测算法主要利用了单个像素的颜色特征，易受光照条件，复杂背景等因素的影响。文中基于图像块，提出了一种新的基于数据挖掘的肤色检测算法。首先提取图像块的颜色和纹理特征，然后利用决策树的数据挖掘方法训练生成肤色块的判断规则。实验结果表明文中所提出的肤色检测算法取得了良好的检测效果，尤其是对含有与皮肤相近颜色物体或背景的图像。

摘要： 本文根据目标区域周围的信息确定一个有效的填充顺序,在文献[1]的基础上,获得了一种改进的图像填充新算法,这种算法能够同时延伸纹理与结构.而且对目标区域的拓扑结构没有特别的要求,它可以是任何形状的。

摘要： 本发明涉及一种修改参考图像(I_REF)的参考块(RFBL)的方法。也就是说，该方法包括：将参考块(RFBL)变换(TRF)为第一组系数(REF(u，v))，借助于一个或者多个权重(TR(u，v))修改该第一组系数(REF(u，v))，以及对修改后的第一组系数进行逆变换(ITR)，其中借助于当前图像(I_CUR)的一个或者多个另外的像素以及借助于参考图像(I_REF)的一个或多个另外的参考像素来确定所述权重(TR(u，v))。使用当前图像的另外的像素以及参考图像的另外的参考像素允许确定谱权重使得它们反映混合效果。特别地，如果参考帧由两个被交叉混合的帧组成，而所述两个被交叉混合的帧中的一个帧应借助于所述参考帧来预测，则谱域加权允许分离这两个帧的关联性。

摘要： 提供了一种用于产生立体图像格式和从立体图像格式重构立体图像的方法和设备。产生用于立体图像的压缩或发送的立体图像格式的方法包括：接收基本视点图像和附加视点图像，基于通过分割基本视点图像和附加视点图像获得的块，使用基本视点图像的第一块像素信息和附加视点图像的第二块像素信息确定用于每个块位置的立体图像格式的块像素信息并将确定的块像素信息布置在每个块位置，从而产生包括基本视点图像的像素信息和附加视点图像的像素信息的组合图像。

摘要： 本发明涉及一种修改参考图像(I_REF)的参考块(RFBL)的方法。也就是说，该方法包括：将参考块(RFBL)变换(TRF)为第一组系数(REF(u，v))，借助于一个或者多个权重(TR(u，v))修改该第一组系数(REF(u，v))，以及对修改后的第一组系数进行逆变换(ITR)，其中借助于当前图像(I_CUR)的一个或者多个另外的像素以及借助于参考图像(I_REF)的一个或多个另外的参考像素来确定所述权重(TR(u，v))。使用当前图像的另外的像素以及参考图像的另外的参考像素允许确定谱权重使得它们反映混合效果。特别地，如果参考帧由两个被交叉混合的帧组成，而所述两个被交叉混合的帧中的一个帧应借助于所述参考帧来预测，则谱域加权允许分离这两个帧的关联性。

摘要： 提供了一种用于产生立体图像格式和从立体图像格式重构立体图像的方法和设备。产生用于立体图像的压缩或发送的立体图像格式的方法包括：接收基本视点图像和附加视点图像，基于通过分割基本视点图像和附加视点图像获得的块，使用基本视点图像的第一块像素信息和附加视点图像的第二块像素信息确定用于每个块位置的立体图像格式的块像素信息并将确定的块像素信息布置在每个块位置，从而产生包括基本视点图像的像素信息和附加视点图像的像素信息的组合图像。

摘要： 一种基于图像块外轮廓及其角点对图像块进行切割和填补的方法，首先提取物体的外轮廓以及其上的角点，再区分角点的凹凸性，并对明显凸缺陷进行填补，最后定义轮廓紧凑度，对凹点进行匹配，切割物体图像块，采用凸缺陷生成物体图像块的填补结果，可对分割算法所提取到的物体图像块做一个补充，缓解过分割问题，有利于学习到更完整的物体特征，而以轮廓紧凑度代表轮廓的规则程度，用轮廓紧凑度变化作为匹配依据，对凹点进行匹配，生成物体图像块的切割结果，可对分割算法所提取到的图像块做拆分，缓解欠分割问题，不仅有利于切割出有价值的图像块（例如物体的一个零件、一个组成部分），还有利于后续能学习到物体某个组成部分的特征。

摘要： 本发明涉及基于对图像块的像素域预处理操作的图像块编码。提供了用于基于对图像块的像素域预处理操作进行图像块编码的嵌入式编解码器(EBC)电路系统。EBC电路系统包括存储第一图像块的存储器和编码器电路系统，该编码器电路系统在像素域中根据按行残差值的第一预测块计算第一绝对差之和(SAD)并且根据按列残差值的第二预测块计算第二SAD。对于第一编码模式和第二编码模式中的每一个，编码器电路系统从残差预测类型集合中选择残差预测类型作为最优残差预测类型，并选择量化参数集合作为最优量化参数。编码器电路系统基于所选择的残差预测类型和所选择的量化参数集合分别在第一编码模式和第二编码模式下生成编码的第一图像块的位流集合。

摘要： 提出一种在H.264High444简档中帧间编码彩色图像块的方法，其中所述图像包括第一色彩分量、不同的第二色彩分量以及不同的第三色彩分量。所述方法包括以下步骤：在不同的彩色图像中包括的两个或更多参考块候选项中确定参考块候选项，所述参考块候选项具有至少匹配所述块的所述第一色彩分量以及剩余的参考块候选项的任何对应的第一色彩分量的对应的第一色彩分量，以及使用所确定的参考块的对应的第二色彩分量编码所述块的第二色彩分量。具有与要编码的块的对应的第一色彩分量对应的第一色彩分量的参考块通常是用于搜索用于要编码的块的不同的第二色彩分量的参考块的良好起始点。

摘要： 本发明涉及基于对图像块的像素域预处理操作的图像块编码。提供了用于基于对图像块的像素域预处理操作进行图像块编码的嵌入式编解码器(EBC)电路系统。EBC电路系统包括存储第一图像块的存储器和编码器电路系统，该编码器电路系统在像素域中根据按行残差值的第一预测块计算第一绝对差之和(SAD)并且根据按列残差值的第二预测块计算第二SAD。对于第一编码模式和第二编码模式中的每一个，编码器电路系统从残差预测类型集合中选择残差预测类型作为最优残差预测类型，并选择量化参数集合作为最优量化参数。编码器电路系统基于所选择的残差预测类型和所选择的量化参数集合分别在第一编码模式和第二编码模式下生成编码的第一图像块的位流集合。

摘要： 一种基于图像块外轮廓及其角点对图像块进行切割和填补的方法，首先提取物体的外轮廓以及其上的角点，再区分角点的凹凸性，并对明显凸缺陷进行填补，最后定义轮廓紧凑度，对凹点进行匹配，切割物体图像块，采用凸缺陷生成物体图像块的填补结果，可对分割算法所提取到的物体图像块做一个补充，缓解过分割问题，有利于学习到更完整的物体特征，而以轮廓紧凑度代表轮廓的规则程度，用轮廓紧凑度变化作为匹配依据，对凹点进行匹配，生成物体图像块的切割结果，可对分割算法所提取到的图像块做拆分，缓解欠分割问题，不仅有利于切割出有价值的图像块（例如物体的一个零件、一个组成部分），还有利于后续能学习到物体某个组成部分的特征。

摘要： 本公开公开了融合图像块内和块间纹理规则特征的图像水印方法及系统，包括对分块后的待嵌入图像进行DCT变换，提取DCT系数，组成待嵌入向量；基于图像块内和块间的纹理规则特征，得到纹理规则度调制因子，以此构建JND模型，计算JND基本阈值得到感知松弛向量；将待嵌入向量和感知松弛向量映射到给定投影向量上，分别获得待嵌入投影向量和感知松弛投影向量，通过感知松弛投影向量和嵌入强度得到量化步长；将水印根据量化步长嵌入到待嵌入投影向量中，对DCT系数进行IDCT变换后得到嵌入水印后的图像。分别度量图像块内的纹理规则特征和图像块间的纹理规则特征，在保证图像的视觉质量的同时，提高水印算法的鲁棒性。