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基于分布度量和显著性信息的遥感图像拼接

激光与光电子学进展 2022年第4期59卷 113-121页

作者：赵迪迪李加慧谭奋利曾晨欣季轶群苏州大学光电科学与工程学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省先进光学制造技术重点实验室江苏苏州215006 苏州大学教育部现代光学技术重点实验室江苏苏州215006

为了获取无缝的宽视场高分辨率遥感图像,提出基于分布度量和显著性信息的遥感图像拼接算法,主要针对图像拼接过程中的外点剔除、最佳缝合线检测和平滑过渡融合三个方面进行改进。首先,以内点在图像重叠区域的均匀分布程度为准则选取最... 详细信息

为了获取无缝的宽视场高分辨率遥感图像,提出基于分布度量和显著性信息的遥感图像拼接算法,主要针对图像拼接过程中的外点剔除、最佳缝合线检测和平滑过渡融合三个方面进行改进。首先,以内点在图像重叠区域的均匀分布程度为准则选取最优内点,以增强图像间的对齐程度;其次,利用图像直线信息和引导滤波确定图像显著性信息,避免缝合线穿过明显地物;最后,通过引导滤波对图像进行双尺度融合,利用空间一致性实现缝合线两侧图像间的平滑过渡。仿真结果表明:在外点剔除阶段,所提算法的互信息相较于RANSAC算法提高了1.93%,稳定性提高了46.55%;在缝合线检测和过渡融合阶段,所提算法的结构相似度(SSIM)相较于QESE算法提高了3.21%,峰值信噪比(PSNR)提高了2.55%。最终获得了亮度均匀、无重影的高质量宽视场高分辨率遥感图像。

关键词：数字图像处理分布度量直线信息显著性信息空间一致性

基于显著性信息和视点合成预测的3D-HEVC编码方法

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上海大学学报（自然科学版） 2019年第5期25卷 679-691页

作者：余芳安平严徐乐上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室

传统的视频编码标准大多着重从减少信息冗余来提高率失真性能,而忽视了人类视觉系统(human visual system,HVS)多样性对视频编码的影响.针对目前先进的3D高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)技术,提出了一种融合人眼视... 详细信息

传统的视频编码标准大多着重从减少信息冗余来提高率失真性能,而忽视了人类视觉系统(human visual system,HVS)多样性对视频编码的影响.针对目前先进的3D高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)技术,提出了一种融合人眼视觉特性的编码方法.首先建立3D显著性模型,根据显著性信息进行分区域编码;然后对原有的视点合成预测算法进行改进,避免深度块的边界效应;最后绘制生成新视点的视频.实验结果证明,该方法在保证主观质量基本不变的情况下,BD-rate可下降10%左右,绘制生成的新视点峰值信噪比(peaksignal to noise ratio,PSNR)可提高0.1dB左右,能有效提高编码效率.

关键词： 3D-HEVC 显著性信息视点合成预测绘制

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基于显著性信息的数字绘画图像自主分类系统

现代电子技术 2020年第22期43卷 132-135,139页

作者：赵媛媛湖北大学知行学院湖北武汉430050

数字绘画图像中存在大量内容增加了自主分类的难度,因此文中研究一种基于显著性信息的数字绘画图像自主分类系统。该系统由图像预处理模块、显著性信息特征提取模块以及卷积神经网络自主分类模块三部分组成。图像预处理模块将输入数字... 详细信息

数字绘画图像中存在大量内容增加了自主分类的难度,因此文中研究一种基于显著性信息的数字绘画图像自主分类系统。该系统由图像预处理模块、显著性信息特征提取模块以及卷积神经网络自主分类模块三部分组成。图像预处理模块将输入数字绘画图像通过中值滤波方法过滤,然后发送至显著性信息特征提取模块,显著性信息特征提取模块接收过滤后的图像,利用流形排序算法计算图像显著性信息获取得到显著性信息图,将显著性信息图输入卷积神经网络中,利用卷积神经网络分析输入样本建立分类模型,将待分类图像输入卷积神经网络中,利用已训练分类模型实现数字绘画图像自主分类,并将分类结果发送至用户界面。实验结果表明,该系统数字绘画图像分类精度高达99%以上。

关键词：数字绘画图像自主分类系统设计显著性信息图像预处理卷积神经网络

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融合显著性信息的水下图像清晰化算法研究

融合显著性信息的水下图像清晰化算法研究

作者：王朝宇天津大学

学位级别：硕士

水下光学图像是人类获取海洋信息的重要载体。光在水中传播的过程中,由于水对光的选择性吸收作用、水中微粒对光的散射作用,水下光学图像通常出现颜色失真、细节模糊、低亮度和低对比度等退化现象,这在很大程度上影响了水下图像在军事... 详细信息

水下光学图像是人类获取海洋信息的重要载体。光在水中传播的过程中,由于水对光的选择性吸收作用、水中微粒对光的散射作用,水下光学图像通常出现颜色失真、细节模糊、低亮度和低对比度等退化现象,这在很大程度上影响了水下图像在军事科研和工程项目中的应用。因此,面向水下图像进行清晰化处理研究具有重要意义。针对上述研究任务,本文主要进行以下两项工作。针对水下图像颜色失真和低对比度的问题,提出一种融合CIELab颜色信息和多层元胞自动机显著性信息的水下图像清晰化算法。该算法结合水下成像模型进行图像初步清晰化,再联合多尺度的超像素分割和多层元胞自动机优化算法,对水下图像进行显著性检测,最后根据显著性信息对水下图像分区域进行颜色校正。该算法能够有效缓解水下图像颜色失真的问题,并增强水下图像的局部对比度。针对水下图像颜色失真和低亮度的问题,提出一种融合视网膜皮层理论和边界连通性显著性信息的水下图像清晰化算法。该算法在水下图像超像素分割的基础上,联合边界连通性、背景权重对比度和平滑度,应用最小二乘法,获得全局优化的显著图。根据得到的显著性信息,融合多种基于视网膜皮层理论的增强算法,对水下图像进行分区域的清晰化处理,并拉伸水下图像的亮度值,最终得到清晰化的水下图像。该算法能够对低照度的水下图像进行有效的亮度提升、细节恢复、颜色校正和对比度增强。实验选用UFO-120数据集中的1500张水下图像,将上述两种算法与七种代表性的水下图像清晰化算法进行对比。实验结果表明,本文提出的两种算法在颜色校正、对比度和亮度提升方面存在明显优势。

关键词：水下图像清晰化颜色校正显著性信息视网膜皮层理论超像素分割

基于显著性信息的图像块压缩感知编码方法研究

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基于显著性信息的图像块压缩感知编码方法研究

作者：胡开云中南民族大学

学位级别：硕士

压缩感知理论突破了传统的奈奎斯特采样定理的瓶颈，当信号的采样频率远低于奈奎斯特采样定理所要求的采样频率时依然能够精确重构出原始信号，但是其前提条件是信号具有稀疏性或者可压缩性。压缩感知理论在图像处理、信号获取、无线通... 详细信息

压缩感知理论突破了传统的奈奎斯特采样定理的瓶颈，当信号的采样频率远低于奈奎斯特采样定理所要求的采样频率时依然能够精确重构出原始信号，但是其前提条件是信号具有稀疏性或者可压缩性。压缩感知理论在图像处理、信号获取、无线通信以及计算机视觉等领域已经表现出了很好的应用前景，基于压缩感知的图像编码方法也成为了当前图像编码领域的研究热点。本文通过系统深入的学习和研究基于压缩感知理论的图像块编码方法，重点探讨了利用图像的显著性信息来对每个图像块的测量矩阵进行优化的编码方法，该方法能够对图像的细节部分进行充分的采样，从而有效的提高图像压缩感知编码时的测量效率以及重构图像的质量。本文的研究工作主要有以下两个方面：（1）对显著性引导的压缩感知算法进行了深入的研究，并探讨了在图像编码中引入显著性引导的压缩感知算法。对传统图像压缩感知算法中测量投影所用到的高斯测量矩阵进行优化，充分利用图像的显著性信息对具有高显著性和非高显著性的图像块分别用不同的统计分布进行测量，从而有效的提高重构图像的峰值信噪比以及主观视觉效果。（2）研究了一种基于显著性信息的自适应图像压缩感知算法。在所探讨的显著性引导的图像压缩感知算法的基础上，再对各个图像块进行自适应的压缩采样。通过分析图像的显著性信息，对人眼视觉系统相对比较敏感的区域分配相对较多的测量维数，而对人眼视觉系统相对比较不敏感的区域分配相对较少的测量维数，以此来实现对图像的自适应采样，从而更好的保护了图像中的细节部分，从而使重构图像在峰值信噪比和主观视觉效果上都有很好的表现。

关键词：图像编码压缩感知显著性信息测量矩阵自适应采样

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基于显著性信息和方向变换的图像压缩感知

微型机与应用 2013年第8期32卷 38-41页

作者：胡开云熊承义周城时翔张晓咏中南民族大学电子信息工程学院湖北武汉430074

结合基于图像块的显著性信息随机采样和基于投影Landweber的压缩感知重构算法,提出了一种新的图像压缩感知编码与重构方法。该方法在编码端通过图像显著性信息来分配不同的测量维数以实现测量维数的自适应,在重构端,通过在投影Landwebe... 详细信息

结合基于图像块的显著性信息随机采样和基于投影Landweber的压缩感知重构算法,提出了一种新的图像压缩感知编码与重构方法。该方法在编码端通过图像显著性信息来分配不同的测量维数以实现测量维数的自适应,在重构端,通过在投影Landweber重构算法中用不同的方向变换来得到重构图像。与同类方法相比,在测量维数相同的前提下,重构图像的峰值信噪比和主观视觉效果都有很大的提高。

关键词：压缩感知显著性信息投影Landweber 方向变换

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基于视觉显著性信息的图像轮廓检测

计算机应用与软件 2017年第10期34卷 232-235,287页

作者：郭笑天范影乐李康群王典武薇杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室浙江杭州310018

融合视皮层边界响应与显著性信息,提出一种图像轮廓检测新方法。利用高斯导函数获得初级视皮层(V1)的多方向梯度响应,同时基于感受野机制设置Leaky integrate-and-fire神经元网络的突触兴奋和抑制电流;通过神经元脉冲频率信息,获得视觉... 详细信息

融合视皮层边界响应与显著性信息,提出一种图像轮廓检测新方法。利用高斯导函数获得初级视皮层(V1)的多方向梯度响应,同时基于感受野机制设置Leaky integrate-and-fire神经元网络的突触兴奋和抑制电流;通过神经元脉冲频率信息,获得视觉显著性信息;反馈并调控V1的视觉响应,得到图像轮廓。以Ru G图像库为例,与ISO等方法相比,该方法在综合评价指标上具有优势。基于视觉显著性信息的传递和处理过程,将为后续的图像分析和理解提供新思路。

关键词：轮廓检测显著性信息初级视皮层脉冲频率

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融合显著性信息和社会力模型的人群异常检测

光电工程 2016年第12期43卷 193-199页

作者：李萌陈恳郭春梅李斐吉培培宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,本文提出一种新的融合时空特征的异常行为检测算法。首先提取显著性信息作为空间域特征,采用高精度的光流算法,结合社会力模型计算相互作用力作为时域特征;提出一种新的运动信息特征描... 详细信息

人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,本文提出一种新的融合时空特征的异常行为检测算法。首先提取显著性信息作为空间域特征,采用高精度的光流算法,结合社会力模型计算相互作用力作为时域特征;提出一种新的运动信息特征描述子——相互作用力直方图(HOIF),将其与显著性信息特征相融合送入支持向量机(SVM)进行学习训练,从而对人群事件进行分类。在UMN(University of Minnesota,Twin Cities)数据库上对本文算法有效性进行了验证。实验结果表明,该算法在检测正确率及鲁棒性上要优于其他算法。

关键词：时空特征显著性信息社会力模型

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基于持续姿态反馈的交互式人像采集系统

基于持续姿态反馈的交互式人像采集系统

作者：方翔河南工业大学

学位级别：硕士

随着数字化社会的发展与个人生物特征认证在日常生活中的广泛应用,方便、快捷并且高质量的人像采集成为民众的基本需求之一。传统的人像采集方式拍摄质量高的同时,具有效率和方便程度较低等缺陷;当前应用较多的自助式人像采集装置和手... 详细信息

随着数字化社会的发展与个人生物特征认证在日常生活中的广泛应用,方便、快捷并且高质量的人像采集成为民众的基本需求之一。传统的人像采集方式拍摄质量高的同时,具有效率和方便程度较低等缺陷;当前应用较多的自助式人像采集装置和手机自助式拍照,虽然操作方便,效率较高但成像质量普遍不高,难以作为个人形象的良好呈现。随着智能感知技术的快速发展,本文设计一种基于持续性姿态反馈的交互式人像采集系统。该系统通过持续性交互姿态提示,实现人像采集过程中的智能化交互,并且能够完成人像图像的定制化处理及优化。本文主要内容如下:首先,为增强人像采集系统的适用性,确保系统能够在日益复杂的场景中准确提取被拍照人作为交互目标。本文通过对YOLOv5s目标检测算法增添显著性(SANet)模块提取图像显著性信息,加强网络对于目标的特征表达能力;增加卷积注意力(CBAM)模块,使网络关注重要信息;同时引入EIoU损失函数代替CIoU损失函数,提升模型的检测能力,解决人机交互系统在复杂场景中目标对象检测鲁棒性较低的问题。其次,为实现人像采集系统不规范动作的提示矫正,确保系统能够持续稳定的识别交互目标的实时动作姿态。本文使用Alphapose算法提取相关动作的骨骼点整理成骨架序列数据,并构建了一套包含七种不规范动作的数据集,在时空图卷积神经网络(ST-GCN)的基础上,增加通道注意力(SENet)模块,以提高模型对于重要特征的捕获能力。再次,为进一步提升交互细节、提高人像图像质量,确保系统能够满足用户对于人像图像的需求。本文采用Dlib工具库提取人脸关键点,实现基于关键点的面部姿态检测功能;同时利用OpenCV库实现人像裁切、人像优化与质量检测等功能。最后,完成了基于持续性姿态反馈的交互式人像采集系统的软硬件设计及其核心功能实现。该系统根据人像采集所需的姿态检测、人像处理功能要求,选取了相机、曝光灯与PC等硬件设备,并完成了实际使用过程中所需的人像核验、证照人像自动裁切等功能。实验结果表明,本系统相较于目前现有的人像采集方式,具有更强的适用性、交互性与实用性。

关键词：人像采集显著性信息目标检测注意力机制时空图卷积神经网络