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黑龙江大学自然科学学报 2017年第3期34卷 366-371页

作者：张锡英张燕邱兆文东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

对骨外科CT数据进行三维重建有利于骨外科专家对骨科患者的临床诊断。通过常规骨折案例和带有金属植入物骨折两个不同案例的分析,进一步讨论了三维重建技术在骨外科领域的应用,提出一个新的三维变分框架,其中包含两个分割过程:对二维CT... 详细信息

对骨外科CT数据进行三维重建有利于骨外科专家对骨科患者的临床诊断。通过常规骨折案例和带有金属植入物骨折两个不同案例的分析,进一步讨论了三维重建技术在骨外科领域的应用,提出一个新的三维变分框架,其中包含两个分割过程:对二维CT图像进行tv-l1分割,提取出感兴趣区域;对CT图像进行三维重建后,对三维图像再一次进行tv-l1分割处理,给出了一个更清晰的三维体绘制结果。在tv-l1分割算法中,采用一个双辅助变量和快速主-对偶方法来提高tv-l1模型的计算速度。

关键词：三维重建 CT tv-l1 快速主-对偶方法

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双层优化学习tv-l1去噪模型-依赖于空间的参数

双层优化学习TV-L1去噪模型-依赖于空间的参数

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作者：李耿山东大学

学位级别：硕士

本文主要研究tv-l1图像去噪模型中依赖于空间的参数的选取.我们主要通过双层优化方法来学习该权重函数,以便建立解决图像非均匀噪声问题的模型.本文在导论部分介绍了变分模型在处理图像去噪问题中的意义以及如何使用双层优化方法学习权... 详细信息

本文主要研究tv-l1图像去噪模型中依赖于空间的参数的选取.我们主要通过双层优化方法来学习该权重函数,以便建立解决图像非均匀噪声问题的模型.本文在导论部分介绍了变分模型在处理图像去噪问题中的意义以及如何使用双层优化方法学习权重函数,随后介绍了近年来各方人士在该方面的研究进展.第二章我们给出了泛函空间上的tv-l1去噪模型以及其双层优化问题,在证明了最优解的存在性之后,给出了双层问题的正则化问题并证明了该解算子的一阶二阶可导性.随后,依据该可导性推导出了双层问题最优解的一阶优化条件和二阶必要条件,且将一阶优化条件补充为方程组形式.在第三章中我们给出双层优化问题的离散格式,并将最优条件离散化,由于该方程组为半光滑函数,我们采用半光滑牛顿法来求离散形式下的最优解,并证明了算法的局部超线性收敛性.当然,为展现算法的优良性,我们在第四章进行了数值模拟,对算法进行了实现,观察到其去噪效果良好,特别是针对非均匀噪声,效果显著.

关键词：双层优化问题 tv-l1 非均匀噪声半光滑牛顿法

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汽车辅助驾驶中的tv-l1光流

汽车辅助驾驶中的TV-L1光流

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中国电子学会第十七届信息论学术年会

作者：许洁陈辉赵昌盛山东大学信息科学与工程学院

基于双向求解的一阶数据约束的总变分法(tv-l1)在求解光流场时可以在不丢失准确度的前提下降低运算量,但不能准确处理大视差存在的情况,且由于真实辅助驾驶场景中光照条件的多变性,不能准确的进行对应点匹配。本文将一种特殊的高提升滤... 详细信息

基于双向求解的一阶数据约束的总变分法(tv-l1)在求解光流场时可以在不丢失准确度的前提下降低运算量,但不能准确处理大视差存在的情况,且由于真实辅助驾驶场景中光照条件的多变性,不能准确的进行对应点匹配。本文将一种特殊的高提升滤波应用到多级迭代的tv-l1光流法,通过加强图像序列中的高频分量来提高对光照变化的鲁棒性。实验证明,改进的tv-l1光流法不仅能在光照有剧烈变化时检测出大视差目标,而且通过颜色编码提高了光流矢量的直观性。

关键词：光流 tv-l1 汽车辅助驾驶系统高提升滤波

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大位移与复杂场景图像序列变分光流计算技术研究

大位移与复杂场景图像序列变分光流计算技术研究

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作者：葛利跃南昌航空大学

学位级别：硕士

光流是指图像序列中运动目标或场景表面像素点的二维瞬时速度,其不仅包含图像中运动物体和场景的运动参数,还携带丰富的三维结构信息。因此,图像序列光流计算技术研究是图像处理与计算机视觉等领域的一项重点任务,研究图像序列光流计算... 详细信息

光流是指图像序列中运动目标或场景表面像素点的二维瞬时速度,其不仅包含图像中运动物体和场景的运动参数,还携带丰富的三维结构信息。因此,图像序列光流计算技术研究是图像处理与计算机视觉等领域的一项重点任务,研究图像序列光流计算技术的目的就是从图像序列中近似计算出难以直接获得的运动场,进而为更高级的计算机视觉任务提供准确可靠的先验知识。21世纪以来,随着计算机软、硬件水平的大幅提升,图像序列光流计算及相关技术已广泛应用于无人机定位与导航,自动化检测装备、无人驾驶前景障碍物检测以及人体姿态识别等社会生产生活的各个领域。随着光流计算技术的不断发展,针对简单场景的光流估计精度与可靠性已得到巨大提升。但是当图像序列中包含大位移以及复杂纹理结构等困难运动场景时,现有光流计算模型的准确性与鲁棒性仍有待进一步加强。本文主要针对大位移与复杂场景下图像序列变分光流计算技术进行研究,旨在解决大位移运动与复杂纹理结构场景变分光流计算的运动中断与边缘模糊问题。本文的主要研究内容以下:1.首先介绍了图像光流的基本概念以及研究意义和背景,然后重点对图像序列光流计算技术的研究现状和现存的关键问题进行归纳与总结,最后概述了本文的主要研究贡献与章节安排。2.介绍了变分光流计算的基本知识。对图像灰度守恒假设、Horn-Schunck经典光流模型、变分光流计算能量函数以及光流计算中常用的优化策略进行了详细论述与分析。3.针对大位移运动光流计算的鲁棒性问题,本文提出一种基于分层最近邻域场的融合变分光流模型。首先分析了最近邻域场与光流计算之间的联系与不同,然后以最近邻域场为基础提出一种基于分层最近邻域场的运动分割光流模型,用于获取包含丰富运动细节信息的先验光流,并将所获取的先验光流引入传统tv-l（Total Variation with l Norm）光流计算模型,实现对大位移运动的光流信息补偿。实验结果表明,本文所提方法针对大位移运动光流具有较高的估计精度与鲁棒性。4.针对复杂场景下光流计算的图像与运动边缘模糊问题,本文提出一种基于非局部联合滤波的tv-l变分光流估计模型。首先根据图像局部特征将其划分为相互结构区域、不一致区域和平滑区域等三种类型。然后将相互结构区域作为引导信息,提出图像光流相互结构引导滤波模型。针对光流计算过程中的溢出点问题,通过联合相互结构引导滤波与加权中值滤波,提出基于非局部联合滤波的tv-l变分光流估计模型,在保护图像与运动边缘的同时有效提高了光流估计的鲁棒性。实验结果表明,本文所提方法针对复杂场景图像具有较高的光流估计精度与可靠性,尤其对图像与运动边缘具更好的保护效果。5.对本文研究内容进行了总结,重点分析了本文研究工作存在的不足并展望了可能的解决方法与研究思路。

关键词：光流大位移运动复杂场景最近邻域场运动分割 tv-l1 相互结构引导滤波联合滤波

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基于区域分解的图像恢复算法研究

基于区域分解的图像恢复算法研究

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作者：刘俊皓浙江工商大学

学位级别：硕士

伴随着人工智能的飞速发展,对机器视觉的研究,如无人驾驶技术等,正在不断地升温。而图像恢复是机器视觉研究中必不可少的图像预处理环节,清晰的图像,实时的快速处理为后续的图像智能化研究提供了有利保障。由于成像系统、记录设备、传... 详细信息

伴随着人工智能的飞速发展,对机器视觉的研究,如无人驾驶技术等,正在不断地升温。而图像恢复是机器视觉研究中必不可少的图像预处理环节,清晰的图像,实时的快速处理为后续的图像智能化研究提供了有利保障。由于成像系统、记录设备、传输介质等不完善,图像容易产生退化:图像包含噪声,图像受模糊干扰。另外,由于设备存储能力的提高、对图像分辨率的追求,大规模图像处理问题增加了图像实时处理的难度。本文研究大规模图像恢复问题,借助区域分解法将大规模图像恢复问题转化为小子问题,以达到并行求解,旨在减少图像恢复时间,同时保证图像恢复效果。本文的研究内容如下:(1)首先针对tv-l1(由l-1范数引导的全变分模型)图像去噪问题,提出了一种区域分解算法。采用连续子空间校正法,将原始图像域分解为相互重叠的子区域,在每类子区域中分别采用原始对偶法求解子问题。数值实验表明该算法具有良好的加速比和加速效率。此外,本文提出一种改进的tv-l1图像去噪算法,解决了tv-l1图像去噪模型在恢复图像平滑区域容易产生阶梯效应的缺点。(2)此外,本文将区域分解法运用于tv-l1图像去模糊问题中,由于图像去模糊模型中涉及模糊核的卷积运算,而区域分解会因为对图像的分割而破坏模糊核的结构,从而增加算法的难度。对此,本文在连续子空间校正法中选取较大的重叠区域尺寸,克服了上述问题。数值实验表明该算法能够恢复得到清晰的图像去模糊效果,并具有良好的加速比和加速效率。(3)进一步,模糊核未知的图像盲去模糊问题是一个更加实际的问题。因此本文还研究了区域分解法在图像盲去模糊问题中的应用。数值实验表明算法能够盲恢复模糊核,并且能够大大减少图像盲去模糊模型的计算时间,且恢复图像达到与未采用区域分解的图像盲去模糊算法相近的PSNR值。(4)本文更进一步针对单幅彩色运动模糊图像提出一种盲去模糊算法。将分解的思想运用于彩色图像空间,使用R,G,B彩色三通道联合恢复真实彩色图像和模糊核。数值实验表明,该算法能够在仅需单幅彩色模糊图像的前提下,即可通过R,G,B彩色三通道联合估计模糊核,恢复清晰图像,具有理论和实际意义。综上所述,本文研究了区域分解法在图像恢复问题中的应用。所有的图像区域分解恢复实验均说明了本文提出区域分解算法不仅能够有效地恢复清晰图像,并且在计算效率方面也得到了较大的提升,进而加速了大规模图像的实时处理。

关键词：图像恢复 tv-l1 连续子空间校正区域分解

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