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基于像素聚类的空间变化表面材质建模

图学学报 2021年第1期42卷 94-100页

作者：冯洁李博周秉锋北京大学王选计算机研究所北京100871 大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871

针对空间变化表面材质的反射属性提出了一种基于图像的轻量化建模方法。仅需利用消费级手机,在环境光和点光源下分别对平面材质样本拍摄一幅图像,即可计算重建其表面的双向反射分布函数(svBRDFs)参数图、法向量图、切向量图等材质属性... 详细信息

针对空间变化表面材质的反射属性提出了一种基于图像的轻量化建模方法。仅需利用消费级手机,在环境光和点光源下分别对平面材质样本拍摄一幅图像,即可计算重建其表面的双向反射分布函数(svBRDFs)参数图、法向量图、切向量图等材质属性。其中对BRDF参数的拟合采用了一种基于像素聚类的策略,即假定具有相似外观和结构特征的像素属于同种材质、共用一组参数,从而大幅降低参数拟合的难度。在此基础上,通过一种新的迭代多步优化方案对全局和空间变化的参数进行拟合,产生高分辨率的BRDF参数纹理图。该方法不依赖特殊设备,也无需采集海量数据,就能够为包括金属材质、各向异性材质等在内的多种类表面材质产生高质量的BRDF参数图,以及高真实感的基于物理的绘制结果,因此更易于实现和应用。

关键词：表面材质建模空间变化材质基于图像的绘制双向反射分布函数像素聚类

低质量图像基于散射图SEM估计的MAP像素聚类方法

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电子学报 1999年第7期27卷 95-98页

作者：薛景浩章毓晋林行刚清华大学电子工程系

直方图是最常用的图像灰度统计分布的表示方法，二维直方图包括共生矩阵，灰度边界值散射图，灰度平均灰度散射图等．本文提出了一种采用ＳＥＭ算法完成对灰度平均灰度的二维正态分布假设的参数估计，然后采用最大后验概率（ＭＰ... 详细信息

直方图是最常用的图像灰度统计分布的表示方法，二维直方图包括共生矩阵，灰度边界值散射图，灰度平均灰度散射图等．本文提出了一种采用ＳＥＭ算法完成对灰度平均灰度的二维正态分布假设的参数估计，然后采用最大后验概率（ＭＰＡ）准则进行像素无监督聚类的图像分割算法．测试结果显示，我们的算法性能良好，尤其是对低对比度、有阴影和重噪声的低质量图像的分割效果要远优于其他基于散射图的阈值化方法．

关键词：像素聚类图像阈值化二维直方图 SEM算法 MAP准则

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反无人机图像导引头远距空中目标探测技术

兵工学报 2023年第4期44卷 1023-1033页

作者：赵飞娄文忠冯恒振苏子龙汪金奎宣炜琨北京理工大学机电学院北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆400000

以低成本反无人机制导弹药为研究背景,开展针对远距无人机目标探测的研究工作,并设计一种局部视觉显著聚类测量算法。将局部对比测量思想引入可见光图像中,通过度量局部成像域的光谱聚类性实现对目标的检测,更具体的是度量局部像域的平... 详细信息

以低成本反无人机制导弹药为研究背景,开展针对远距无人机目标探测的研究工作,并设计一种局部视觉显著聚类测量算法。将局部对比测量思想引入可见光图像中,通过度量局部成像域的光谱聚类性实现对目标的检测,更具体的是度量局部像域的平均光谱值与相邻像素光谱值的最小距离。为解决多尺度目标问题,设计相应的多尺度滑窗测量方法。对原始RGB图像帧进行分频中值滤波,将滤波后的RGB图像转换到Lab颜色空间;通过滑窗模型进行无人机成像域搜索;使用显著性检测方法度量光谱差异性,得到显著测量图;利用阈值化算法获得潜在无人机目标的像素位置。根据无人机目标成像条件,开展远距无人机图像数据集的实地拍摄和人工合成工作。定性实验结果表明局部视觉显著聚类测量算法可在复杂背景下将小尺度无人机辨识,定量实验结果表明该算法的检测准确率可达到100%。

关键词：反无人机技术图像导引头显著性检测像素聚类

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文本中心像素重建实现任意形状的文本检测

计算机工程与应用 2023年第8期59卷 148-156页

作者：雷小唐胡靖成都信息工程大学计算机学院成都610000

针对自然场景文本检测算法未能高效、准确地实现端到端的任意形状文本检测,提出了轻量型像素聚类文本核重建的文本检测算法,针对轻量型网络特征信息弱和感受野小的问题,设计了图像级上下文信息模块(imagelevel context module)来捕获全... 详细信息

针对自然场景文本检测算法未能高效、准确地实现端到端的任意形状文本检测,提出了轻量型像素聚类文本核重建的文本检测算法,针对轻量型网络特征信息弱和感受野小的问题,设计了图像级上下文信息模块(imagelevel context module)来捕获全局图像信息和语义级上下文信息模块(semantic-level context module)学习目标区域信息,两者信息融合增强网络特征信息保证检测的准确性,为了有效区分相邻文本和定位弯曲文本,基于文本核启发将文字实例中心视为聚类中心,从核中心经过一次像素聚类重建完整的文字实例实现对任意形状文本的检测。方法在弯曲文本数据集Total-Text和CTW1500综合评分达到了84.1%和84.6%超过了最好的CARFT方法,检测速度42帧/s超过最优EAST的,有效地解决了检测形状文本的高效和准确性,在应用层面更加友好。

关键词：图像级上下文语义级上下文像素聚类任意形状文本文本核

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局部最近邻密度和颜色特征加权的超像素生成

小型微型计算机系统 2023年第1期44卷 117-123页

作者：徐新黎邢少恒王凯栋许营坤管秋王万良浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

作为计算机视觉领域的重要预处理步骤,超像素生成算法近年来受到广泛关注与研究.为了快速、高效地生成高质量的超像素,提出一种基于局部最近邻密度和颜色特征加权的超像素生成算法(NDPCS).算法分为两个阶段:1)结合图像中像素点最近邻居... 详细信息

作为计算机视觉领域的重要预处理步骤,超像素生成算法近年来受到广泛关注与研究.为了快速、高效地生成高质量的超像素,提出一种基于局部最近邻密度和颜色特征加权的超像素生成算法(NDPCS).算法分为两个阶段:1)结合图像中像素点最近邻居信息,计算各像素点的局部密度和局部密度最大值点决策值,选择拥有大决策值的像素点作为聚类中心,并根据颜色特征加权距离归类其他像素点,生成初始超像素;2)采用启发式合并策略,在保留边缘贴合度的前提下合并过小和孤立的初始超像素,保证超像素的连通性和一致性.实验在Berkeley数据集BSDS500上进行验证,本文所提方法在边缘召回率、欠分割误差和可达分割精度这些通用的评价指标上表现优良,可以为任意彩色图像快速生成高质量的超像素.

关键词：超像素分割密度峰值像素聚类局部密度图像处理

基于自适应均值漂移的超声心动图左心室分割方法

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生物医学工程学杂志 2018年第2期35卷 273-279页

作者：朱锴付忠良陶攀朱硕中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049 贵州医科大学贵阳550025

利用超声心动图进行心室分割能够获得心室容积参数,对评价心功能有重要意义。但超声图像有噪声大、难以分割等特点,仅仅靠人工对目标区域进行手动分割工作量巨大,且目前自动分割技术尚无法保证分割精度。针对这些问题,本文提出了一种全... 详细信息

利用超声心动图进行心室分割能够获得心室容积参数,对评价心功能有重要意义。但超声图像有噪声大、难以分割等特点,仅仅靠人工对目标区域进行手动分割工作量巨大,且目前自动分割技术尚无法保证分割精度。针对这些问题,本文提出了一种全新的算法框架对心室结构进行了分割提取。首先,采用更快速的基于区域的卷积神经网络目标检测算法对目标区域进行定位,得到感兴趣区域;然后使用K均值(K-means)算法对目标区域进行初始聚类;接着使用一种自适应核函数带宽的均值漂移(mean shift)算法进行分割;最后采用种子填充算法提取目标区域。该算法结构实现了自动提取分割目标区域,免去了人工定位的过程。实验表明,在定量评价标准下,这种分割框架能够对目标区域进行精确的提取,同时提出的自适应均值漂移算法较传统固定带宽均值漂移算法更稳定,且分割效果更好。研究结果显示,本文所述方法有助于实现超声心动图左心室切面的自动分割。

关键词：左心室分割左心室定位像素聚类均值漂移分割自适应核函数带宽

基于DWT的自适应在线聚类运动目标提取方法

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计算机应用研究 2012年第9期29卷 3561-3564页

作者：任应军范九伦西安邮电学院通信与信息工程学院西安710061

在假定背景像素以较高频率在图像序列中出现的前提下,利用DWT变换的多分辨率优点,提出一种自适应在线聚类的运动目标提取方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换提取近似分量;然后利用像素点聚类方法,结合自适应动态阈值和相似类... 详细信息

在假定背景像素以较高频率在图像序列中出现的前提下,利用DWT变换的多分辨率优点,提出一种自适应在线聚类的运动目标提取方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换提取近似分量;然后利用像素点聚类方法,结合自适应动态阈值和相似类合并来重构背景;最后借鉴图像匹配的评价标准验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能够准确快速地提取运动目标,并对环境变化、目标迂回移动、多目标运动情况具有较好的鲁棒性。

关键词：离散小波变换像素聚类背景重构运动目标提取

一种DWT与背景重构相结合的运动目标分割方法

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计算机科学 2012年第10期39卷 290-293页

作者：任应军范九伦西安邮电学院通信与信息工程学院西安710061

针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后... 详细信息

针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后利用像素点聚类方法,结合双阈值和相似类合并,选择一段时间内频率出现较高的像素值来重构背景,最后借鉴图像匹配的评价标准来验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能提取出较好的背景,从而实现对运动目标的高效且完整分割。

关键词： DWT 背景相减像素聚类背景重构运动分割

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自动指纹识别系统算法的研究

自动指纹识别系统算法的研究

作者：赵磊中南大学

学位级别：硕士

随着计算机和网络的迅速发展，人们对身份认证技术提出了更高的要求，基于生物特征识别的智能身份认证方法也逐渐受到广泛的关注。在众多的生物识别技术中，指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。而且随着需求的增加，人们对自动... 详细信息

随着计算机和网络的迅速发展，人们对身份认证技术提出了更高的要求，基于生物特征识别的智能身份认证方法也逐渐受到广泛的关注。在众多的生物识别技术中，指纹识别技术是发展最早、应用最广泛的一种。而且随着需求的增加，人们对自动指纹识别系统要求也不断提高。但是由于指纹识别在识别的准确性和识别速度方面不能满足很多实际应用的需要，所以指纹识别还远没有达到普及的地步，进一步提高指纹识别的性能是非常必要的。本文主要研究自动指纹识别技术的一些算法，基于现有的理论框架，用Visual C++实现了一套完整的指纹识别算法。并对其中的一些问题进行了深入的研究，提出一些改进的方法。主要的研究工作内容概括如下： 1．在对近年来指纹图像分割算法研究的基础上，提出方差和像素聚类相结合的分割算法。该算法在以方差分割算法的基础上，根据图像分块后各个子块中存在前景点和背景点的相对比例关系来决定该子块为前景块或背景块，从而弥补由单一阈值分割图像存在的不足。 2．提出改进的Methtre方法求方向图的算法。该算法通过计算点方向、计算均值与方差、比较方差等步骤得到指纹图像像素点的方向。 3．提出一种方向匹配的方法对指纹图像的方向块进行方向滤波。该算法先建立与8个方向对应的滤波窗口，然后根据块方向图的方向选择适当的滤波窗口对其进行方向匹配滤波，从而达到指纹图像增强的目的。 4．采用保留分叉点，删除分叉点独立连接点对传统的细化后处理算法进行完善，减少了伪细节点的产生，为细节特征提取的准确性提供帮助。在文章的最后给出了全文总结，分析了目前研究工作中需要进一步完善的地方，并指出了今后的研究方向。

关键词：指纹识别像素聚类方向图方向匹配伪细节点