邓丹
,
吴谨
,
朱磊
,
刘劲
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20153001.0120
为了取得更好的显著性检测结果,针对传统的显著性检测方法易造成边界模糊以及应用中央-周边差进行图像检测时,感兴趣目标的内部纹理会破坏目标的整体性的问题,提出了一种基于纹理抑制和连续分布估计的显著性检测方法.先对图像进行双边滤波的预处理,以平滑目标以及背景区域内部的纹理扰动,保留目标与背景之间的主要边缘.再采用SLIC超像素分割算法,对图像中具有相同特征的像素进行分组,通过多维正态分布提取分割区域的特征,利用二范数Wasserstein距离计算区域相似度:结合局部显著性检测以及全局显著性检测实现目标区域的提取.实验结果表明,本文的方法能够较好地提取显著性目标区域.
关键词:
显著性检测
,
背景先验
,
Wasserstein距离
,
正态分布
李尊
,
吴谨
,
刘劲
,
吴秋红
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20153002.0353
在经典 Criminisi 图像修复算法框架的基础上，针对优先权可靠性低和全局搜索最佳模板效率低、错误匹配率大的缺点进行改进。改进的算法为基于萤火虫算法(FA)的快速 Criminisi 图像修复算法。首先从数学的角度引入正规化函数至置信度，以此提升优先权计算的可靠性；然后引入 FA 到最佳模板的搜索与填充中，能够有效地将全局搜索与局部搜索有效地结合，鲁棒性较高，提高效率且错误匹配率低。实验结果表明：采用本文的改进算法能在保证修复质量的基础上降低时耗，提高效率。
关键词:
Criminisi算法
,
优先权
,
最佳匹配模板
,
FA
孙永明
,
吴谨
,
刘劲
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142903.0461
测量矩阵是压缩感知理论的三大核心部分之一,它直接影响着压缩感知理论在图像融合领域的应用.针对随机测量矩阵不易硬件实现的问题,本文设计了一种仅由-1、0和1三个值组成的测量矩阵,并利用基于Gram矩阵的优化方法使其尽可能地与稀疏变换矩阵不相关.实验结果表明,该测量矩阵不仅能提高重构图像的PSNR (Peak Signal toNoise Ratio),而且将其应用于基于压缩感知的图像融合中,在采样率仅为非压缩域50％的情况下仍能取得较好的融合效果.
关键词:
图像融合
,
压缩感知
,
测量矩阵
,
Gram矩阵
李尊
,
吴谨
,
刘劲
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142905.0756
为了提高图像边缘结构信息的修复效果,本文优化的Criminisi算法优先权,侧重于提高数据项的鲁棒性,并在全局搜索寻找最佳匹配模块进行修复.且在修复结束后,对修复区域进行FDIM算法的无缝拼接处理,使图像的整体和谐统一.实验证明,该修复方法能够很好地处理边缘结构细节信息,并降低了错误匹配,满足人的视觉需求,具有相对较高的实用价值.
关键词:
边缘结构
,
图像修复
,
Criminisi算法
,
FDIM算法
