中央高校基本科研业务费专项资金(13XS01)
- 作品数：9 被引量：23H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进能量优化的透视纹理合成研究
- 2014年
- 针对传统能量优化方法需要逐点计算的不足,提出一种结合缝合技术的改进能量优化方法用于透视纹理图像的合成。首先,用像素块处理代替逐个像素点的运算,建立基于图像块的能量优化模型;其次,在优化过程中,引入图像缝合技术解决块处理可能存在的接缝、重叠等问题,提高合成图像质量。实验结果表明,改进的能量优化法计算效率大大提高,且可获得更好的视觉效果。
- 马爽史巍许刚
- 关键词：纹理合成图像缝合
- 基于改进图像缝合技术的纹理合成研究被引量：2
- 2013年
- 针对传统基于缝合的块匹配纹理合成中有时可能出现的明显不连续现象,对图像缝合技术进行改进。提出在最小误差边界分割方法中设置误差容忍度,追求路径累积误差最小的同时还限制路径经过误差较大的点,避免产生合成不连续现象。同时,在选择满足相似度限制的纹理块及缝合时采用多种形状边界区域。实验结果表明,改进方法能取得较好效果且不增加时间。
- 许刚史巍
- 关键词：块匹配图像缝合纹理合成
- 一种基于特征点的二维碎片匹配算法被引量：1
- 2014年
- 提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。
- 许刚梁磊
- 关键词：特征点曲率弧长弦长
- 块关联匹配与低秩矩阵超分辨融合的图像修复被引量：11
- 2015年
- 针对块匹配图像修复算法容易出现结构不连贯与块效应问题,提出一种两阶段图像修复方法.该方法通过增加相邻修复块在重叠区域的关联性约束,利用图像块关联匹配修复算法实现对降采样受损图像的粗修复,以保证图像主体结构的完整性;依据不同分辨率图像中像素点与其8邻域的线性相关性,引入带噪低秩矩阵填充算法对图像细节进行超分辨率精修复,使修复后图像的纹理与色彩变化具有连续性.实验结果表明,文中方法对包含渐变特征的自然图像修复具有更好的视觉效果.
- 马爽谈元鹏许刚
- 关键词：图像修复超分辨率
- 纹理阴影去除及提取方法研究
- 2013年
- 纹理图像中的阴影对于纹理合成与替换、目标检测以及图像分割造成严重干扰,通过研究现有阴影去除与提取方法,针对纹理图像的特征,在研究纹理图像颜色统计不变性的基础上,提出统计梯度的概念;采用自适应采样的方法,根据纹理图像内阴影的光滑程度,对图像进行不同细分程度的分割和采样;通过对采样数据插值求得整体阴影图像以及纹理反照率图像。实验结果表明,该方法快速有效,能够满足纹理图像实时处理要求。
- 许刚刘坤
- 关键词：纹理反照率自适应采样插值
- 动态尺度块匹配约束下的链式优化图像修复研究被引量：8
- 2015年
- 针对由块间像素值突变引起的修复质量下降问题,提出一种基于动态尺度块匹配的链式优化图像修复算法.该方法依据先验信息与结构特征确定当前修复层所有图像块的候选匹配块数量;构建多尺度块匹配搜索模型,以二次搜索定位目标候选块,形成图像修复可行解空间.在候选块集合约束下,建立基于块间关联匹配特性的链式优化修复模型,并采用动态规划法求解当前修复层的最优匹配块集合,实现对图像的由外向内修复.实验结果表明,算法对多种自然图像的修复达到了令人满意的效果.
- 许刚马爽
- 关键词：图像修复
- 细粒度背景下强对比度纹理无监督提取
- 2015年
- 针对相似细粒度背景下容易出现强对比度纹理误提取的问题,提出一种两通道纹理图像无监督提取算法.通过对图像水平、垂直方向梯度场的非线性扩散,在不改变空间目标边界位置的前提下获取主纹理的边缘结构与区域灰度特征;同时建立包含调整项与模糊因子的两通道纹理提取主动轮廓模型,以具有较大差异的特征为主导项驱动曲线演化,并采用水平集方法实现对强对比度纹理的无监督提取.实验结果表明,该算法对多种自然纹理的提取具有较高的准确性和计算效率.
- 马爽许刚
- 关键词：主动轮廓模型
- 基于颜色统计不变性的纹理图像光照分析被引量：1
- 2014年
- 针对目前纹理光照分析方法计算效率慢且需要过多用户交互的缺点,提出一种基于颜色统计不变性的快速纹理光照估算方法。首先,定义纹理图像的颜色统计特征、颜色统计不变性和窗口稳定尺寸,据此估算白色光照和彩色光照图像;其次,通过对纹理图像上-下采样的方法,降低彩色光照估算和本征图像提取的计算复杂度。实验结果表明该方法不但缓解了光照图像中含有纹理结构信息的问题,同时有效提高了运算效率。
- 马爽刘坤许刚
- 关键词：纹理反照率
- 利用模糊能量的纹理图像缺损区域自动定位
- 2014年
- 针对纹理图像中的信息缺失区域检测问题,提出一种由粗到精的缺损区域自动定位方法.在粗定位阶段,采用高斯滤波和阈值法去除背景纹理信息,以获取缺损区域初始粗边缘;在精确定位阶段,引入基于模糊能量的改进Chan-Vese主动轮廓模型,并以粗边缘作为模型演化的初始曲线,通过水平集方法实现对缺损区域的精确定位.实验结果表明,该方法可以实现对不同类型缺损区域的精确、自动定位,具有较高的计算效率和鲁棒性.
- 许刚马爽
- 关键词：纹理图像
