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基于Gibbs图像模型的细胞神经网络模板设计法 被引量:5
1
作者 赵建业 王新 余道衡 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期48-52,共5页
在本文中我们提出了将细胞神经网的模板设计与对Gibbs统计图像模型的分析结合起来,形成一个用于解决诸如图像恢复、分割、边缘检测、重建等问题的细胞神经网络,新的通用设计方法──能量函数法.这种方法将权的学习、硬件退火等... 在本文中我们提出了将细胞神经网的模板设计与对Gibbs统计图像模型的分析结合起来,形成一个用于解决诸如图像恢复、分割、边缘检测、重建等问题的细胞神经网络,新的通用设计方法──能量函数法.这种方法将权的学习、硬件退火等方法有机地结合起来,从而合理地得到细胞神经网络模板形式,较好地解决一些图像处理问题. 展开更多
关键词 图像模型 细胞神经网络 模板 学习 硬件退火
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再生混凝土细观层次的数字图像模型分析 被引量:4
2
作者 秦拥军 田盼盼 +1 位作者 于江 罗玲 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第2期54-58,共5页
针对再生混凝土已有细观骨料模型算法复杂、建模理想化和处理技术手段传统等问题,基于真实骨料图像,结合数字图像处理和边界矢量化技术,通过ANSYS软件的参数化语言编程,建立了再生混凝土数字图像细观模型。应用数字图像细观模型模拟了... 针对再生混凝土已有细观骨料模型算法复杂、建模理想化和处理技术手段传统等问题,基于真实骨料图像,结合数字图像处理和边界矢量化技术,通过ANSYS软件的参数化语言编程,建立了再生混凝土数字图像细观模型。应用数字图像细观模型模拟了单轴受压立方体试块的应变云图,分析了宏观力学响应和再生粗骨料对再生混凝土抗压强度的影响。研究结果表明:大多数再生混凝土裂纹从大骨料边界产生、发展和形成。再生粗骨料掺量(质量分数)在50%内的再生混凝土,不同骨料模型模拟的抗压强度值不同。本文提出的数字图像细观模型模拟结果均符合试验现象和力学规律,证明了建模方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 细观层次 再生混凝土 数字图像模型 粗骨料 力学性能
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SAR图像非平稳性对图像模型和滤波降噪方法的影响 被引量:8
3
作者 马作民 毛士艺 刘祥林 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期713-716,共4页
从随机过程理论角度按平稳程度把合成孔径雷达 (SAR)图像分为分辨单元内平稳、分辨单元内不平稳、处理窗内局部平稳和处理窗内局部不平稳 4种情况 ,研究了非平稳性对图像的斑点乘性噪声模型、场景 斑点乘积模型和结构邻域模型的影响 ,... 从随机过程理论角度按平稳程度把合成孔径雷达 (SAR)图像分为分辨单元内平稳、分辨单元内不平稳、处理窗内局部平稳和处理窗内局部不平稳 4种情况 ,研究了非平稳性对图像的斑点乘性噪声模型、场景 斑点乘积模型和结构邻域模型的影响 ,得出各自的平稳性适用条件 ,并在此基础上评价了各种滤波降噪方法的性能 。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 滤波器 模拟退火 非平稳性图像 降噪方法 影响分析 图像模型 图像处理
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基于大规模预训练文本图像模型的虚拟试穿方法 被引量:5
4
作者 祖雅妮 张毅 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期99-106,共8页
现有的虚拟试穿技术需要用户提供人体图像和服装图像,且存在生成图像质量低、泛化性差等缺点。为了解决现有问题,文章提出了一种基于文本图像预训练模型的虚拟试穿方法。用户只需输入描述服装的文本,即可获取试穿效果。此外,通过编辑GAN... 现有的虚拟试穿技术需要用户提供人体图像和服装图像,且存在生成图像质量低、泛化性差等缺点。为了解决现有问题,文章提出了一种基于文本图像预训练模型的虚拟试穿方法。用户只需输入描述服装的文本,即可获取试穿效果。此外,通过编辑GAN-Inversion优化生成的隐向量,能够保障生成与输入图像质量上的一致性。定性实验结果表明,文章提出的方法能够有效地保留输入人体图像的特征,并生成与文本描述一致的服装。在定量实验中,该方法在语义信息、IoU和FID等评价指标上均优于现有方法。 展开更多
关键词 虚拟试穿 GAN-反转 预训练模型 CLIP GAN-编辑 文本图像模型
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图像模型法在遥感蚀变信息提取中的应用
5
作者 崔舜铫 姚佛军 连琛芹 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第5期98-102,共5页
针对在不同地物背景情况下难以选择恰当的遥感蚀变信息提取方法和建立特征掩膜的问题,提出了一种基于图像模型来帮助信息提取的方法。该方法依据典型蚀变矿物和干扰地物的光谱特性,模拟ASTER多光谱数据各波段特征,建立9维空间图像模型,... 针对在不同地物背景情况下难以选择恰当的遥感蚀变信息提取方法和建立特征掩膜的问题,提出了一种基于图像模型来帮助信息提取的方法。该方法依据典型蚀变矿物和干扰地物的光谱特性,模拟ASTER多光谱数据各波段特征,建立9维空间图像模型,并针对Fe^3+、Al-OH、Mg-OH、CO3^2-这4种典型离子基团,进行了比值法、主成分分析法的遥感蚀变信息提取实验,通过提取结果判断不同方法的信息提取效果和干扰地物的影响情况。结果表明,通过图像模型法可以直观地展现不同方法在不同地物背景下提取效果的优劣,为遥感蚀变信息提取方法选择和掩膜的建立提供参考。 展开更多
关键词 图像模型 蚀变信息 提取方法 背景 掩膜
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基于扩散生成对抗网络的文本生成图像模型研究 被引量:6
6
作者 赵宏 李文改 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4371-4381,共11页
文本生成图像是一项结合计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)领域的综合性任务。以生成对抗网络(GANs)为基础的方法在文本生成图像方面取得了显著进展,但GANs方法的模型存在训练不稳定的问题。为解决这一问题,该文提出一种基于扩散Wasser... 文本生成图像是一项结合计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)领域的综合性任务。以生成对抗网络(GANs)为基础的方法在文本生成图像方面取得了显著进展,但GANs方法的模型存在训练不稳定的问题。为解决这一问题,该文提出一种基于扩散Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的文本生成图像模型(D-WGAN)。在DWGAN中,利用向判别器中输入扩散过程中随机采样的实例噪声,在实现模型稳定训练的同时,生成高质量和多样性的图像。考虑到扩散过程的采样成本较高,引入一种随机微分的方法,以简化采样过程。为了进一步对齐文本与图像的信息,提出使用基于对比学习的语言-图像预训练模型(CLIP)获得文本与图像信息之间的跨模态映射关系,从而提升文本和图像的一致性。在MSCOCO,CUB-200数据集上的实验结果表明,D-WGAN在实现稳定训练的同时,与当前最好的方法相比,FID分数分别降低了16.43%和1.97%,IS分数分别提升了3.38%和30.95%,说明D-WGAN生成的图像质量更高,更具有实用价值。 展开更多
关键词 文本生成图像 生成对抗网络 扩散过程 对比学习的语言-图像预训练模型 语义匹配
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小明月沟中心式火山机构遥感图像模型的建立
7
作者 赵文吉 《长春地质学院学报》 CSCD 1995年第2期168-172,共5页
中心式大山机构具有环状、辐射状交织的遥感图像特征 ̄[1]。解译标志为环状色调(色彩),环状、向心状水系及环带状地形。该类火山机构的火山岩、火山岩相及大山断裂的分布规律是建立遥感图像模型的地质基础。在ΔT平面等值线图上... 中心式大山机构具有环状、辐射状交织的遥感图像特征 ̄[1]。解译标志为环状色调(色彩),环状、向心状水系及环带状地形。该类火山机构的火山岩、火山岩相及大山断裂的分布规律是建立遥感图像模型的地质基础。在ΔT平面等值线图上,中心式火山机构近等轴状,反映出中心式火山机构的地球物理场模型与遥感图像模型的一致性。文中所讨论的小明月沟火山机构为典型的中心式火山机构。 展开更多
关键词 遥感图像模型 火山机构 地球物理场
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基于多度量多模型图像投票的织物表面瑕疵检测方法 被引量:2
8
作者 朱凌云 王晨宇 赵悦莹 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期89-97,共9页
为解决自动化生产线上织物表面瑕疵检测准确率低和计算速度慢的问题,利用织物表面具有周期纹理的特性提出了一种改进的RANSac检测方法,即多度量多模型图像投票。首先将输入图像裁剪为尺寸一致的子图,计算出子图多维度量的输出值矩阵;然... 为解决自动化生产线上织物表面瑕疵检测准确率低和计算速度慢的问题,利用织物表面具有周期纹理的特性提出了一种改进的RANSac检测方法,即多度量多模型图像投票。首先将输入图像裁剪为尺寸一致的子图,计算出子图多维度量的输出值矩阵;然后与改进RANSac计算出的无瑕疵背景的多维度量标准值分别对应作差,采用投票得出每张子图的基础分;再将其在4个记数模型下得到的综合评分排序,根据顺序和偏移量在输出端得到外点所代表的瑕疵子图。实验结果表明:在自采样的织物瑕疵数据集上,选择单度量和单模型的预测精度平均可达到90.9%,平均预测时间达到0.139 s,综合多度量多模型投票的平均预测精度可达到92.7%。该算法不需要大量前期数据进行训练,适用于纯色和条纹状织物的实时表面缺陷检测。 展开更多
关键词 目标检测 周期纹理 织物表面瑕疵检测 零斜率RANSac 多度量多模型图像投票
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基于CLIP微调的扩散模型安全化
9
作者 吴平 林欣 《华东师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页
扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署... 扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署此类模型,提出了一种基于CLIP (contrastive languageimage pre-training)方向性损失的微调(directional CLIP loss based fine-tuning, CLIF)算法,使用方向性的CLIP损失来微调模型,以抑制其生成不适当内容的能力. CLIF消耗的计算资源很少,并且具有强制生效的特点.为评估其抑制效果,提出了CTP (categorized toxic prompts)用于评估文本–图像生成模型的不适当内容生成能力.在CTP与COCO (common objects in context)上的实验结果表明, CLIF能够在抑制文本–图像扩散模型生成不安全内容的同时不影响其一般性生成能力. 展开更多
关键词 文本–图像生成模型 安全性 数据集 扩散模型
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语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
10
作者 丁博 张立宝 +1 位作者 秦健 何勇军 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3314-3323,共10页
目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法... 目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法。该方法首先将3维模型表示成多视图;然后为了增强零样本学习对未知类别的识别能力,通过视觉语言生成模型获得每张视图及其类别的语义描述性文本,并将其作为视图和类别提示文本之间的语义桥梁,语义描述性文本采用图像字幕和视觉问答两种方式获取;最后微调语义编码器将语义描述性文本具化为类别的语义描述,其拥有丰富的语义信息和较好的可解释性,有效减小了视图和类别提示文本的语义鸿沟。实验表明,该文方法在ModelNet10和ModelNet40数据集上的分类性能优于现有的零样本分类方法。 展开更多
关键词 3维模型分类 零样本 基于对比学习的图像-文本预训练模型 语义描述性文本
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基于4D-Arnold不等长映射的深度隐写模型参数加密研究
11
作者 段新涛 李壮 张恩 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期66-73,I0011-I0013,共11页
隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映... 隐写模型训练过程中需要大量数据和技术投入,因此隐写模型被窃用将对其所有者造成安全威胁和经济损失.为保护隐写模型,提出了一种基于4D-Arnold不等长映射的隐写模型参数保护方法.方法采用置乱-扩散策略,首先,置乱阶段通过4D-Aronld映射对卷积层参数跨卷积核、跨通道置乱.其次,扩散阶段采用相邻参数扩散机制在相邻参数间实现数值扩散并完成参数加密.最后,第三方无法获取任何秘密信息,实现对隐写模型的保护.实验表明,隐写模型加密后提取出的图像在PSNR,MSE,LPIPS和SSIM指标以及视觉效果上,显著降低了模型原始性能,模型隐蔽通信功能丧失.此外,所提方法在保证隐写模型加密有效性和安全性的同时,还可以应用于图像分类等其他深度模型的加密保护. 展开更多
关键词 AI模型安全 参数加密 4D-Arnold不等长映射 图像隐写模型 卷积神经网络
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番茄早疫病可见光图像识别模型研究 被引量:2
12
作者 赵坚 鲍浩 张艳 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第12期209-217,共9页
以番茄为代表的茄科作物在全球经济作物中占据重要地位,番茄在其生长过程中易受多种病害的侵染,其中早疫病是严重危害番茄的一种病害,可造成番茄减产甚至绝收,因此番茄早疫病的防治工作对农业生产具有重要意义。为了能够快速、准确地识... 以番茄为代表的茄科作物在全球经济作物中占据重要地位,番茄在其生长过程中易受多种病害的侵染,其中早疫病是严重危害番茄的一种病害,可造成番茄减产甚至绝收,因此番茄早疫病的防治工作对农业生产具有重要意义。为了能够快速、准确地识别出番茄早疫病,提出一种基于可见光图像结合深度学习技术检测番茄早疫病的方法。通过培养一批番茄植株,对其离体叶片接种茄链格孢菌,使接种样本感染早疫病,然后使用可见光图像采集设备连续采集样本的可见光图像,监测样本的变化,得出番茄叶片感染早疫病后的最早显症时间。通过归一化、背景分割、数据扩增和通道转换等方式进行数据预处理,并提取可见光图像颜色特征的一阶矩、二阶矩、三阶矩,同时结合对比度、差异性、同质性、相关性和角二阶矩等常见纹理特征进行深入分析,利用深度学习技术建立番茄早疫病的识别模型。结果表明,基于可见光图像结合深度学习技术检测番茄早疫病是可行的,建立的番茄早疫病识别模型准确率最高达到91.78%,使用该方法检测番茄早疫病具有检测速度快、识别精度高等优点。利用深度学习技术建立的番茄早疫病可见光图像识别模型可推广用于其他作物病害的检测,为作物病害的无人机遥感监测等应用场景提供技术支持。 展开更多
关键词 番茄叶片 早疫病 颜色特征 纹理特征 深度学习 可见光图像识别模型
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非高斯双变量模型contourlet图像去噪(英文) 被引量:4
13
作者 邓承志 曹汉强 汪胜前 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期234-237,共4页
Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示。详细分析了图像contourlet系数的统计特性,并利用非高斯双变量分布对系数层间相关性进行... Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示。详细分析了图像contourlet系数的统计特性,并利用非高斯双变量分布对系数层间相关性进行建模。最后,将此分布应用于图像去噪,就PSNR、NMSE和视觉质量这三方面的评价指标与contourlet HMT和小波阈值法进行了比较。实验结果表明:算法能获得较好的结果,尤其是对于含有丰富纹理的图像。 展开更多
关键词 CONTOURLET变换 图像去噪 小波阈值 图像模型
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应用参数化对数模型增强图像细节及对比度 被引量:8
14
作者 朱瑞飞 贾宏光 +3 位作者 王超 魏群 张天翼 虞林瑶 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期1064-1070,共7页
传统红外图像增强方法由于未考虑人眼视觉特性而存在"超区间值",故极易丢失图像细节。本文结合对数图像处理(LIP)理论,提出了基于参数化对数模型(PLIP)的平台直方图均衡图像增强方法。该方法首先将图像变换为灰度色调函数;然... 传统红外图像增强方法由于未考虑人眼视觉特性而存在"超区间值",故极易丢失图像细节。本文结合对数图像处理(LIP)理论,提出了基于参数化对数模型(PLIP)的平台直方图均衡图像增强方法。该方法首先将图像变换为灰度色调函数;然后应用PLIP模型对变换后的图像进行重建,结合平台直方图均衡化来增强图像的对比度和细节信息,并利用图像评价函数(EMEE)与信息熵(En)确定模型的参数值。最后,研制了算法硬件平台,分别用中波和长波红外成像系统对算法进行了实验验证。实验结果显示:该方法对不同场景的图像均可取得很好的增强效果,图像的EMEE值比传统的平台直方图均衡算法提高至少5倍以上,对改善图像质量和视觉效果具有实用价值。 展开更多
关键词 成像系统 红外图像 图像增强 图像评价 对数图像处理模型 直方图均衡
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退化过程模拟模型及其在图像增强中的应用 被引量:11
15
作者 李权合 毕笃彦 何林远 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期185-192,共8页
模拟了图像的退化过程,在融入邻域间干扰、光照不均和媒介传递率下降的前提下,提出了退化过程模拟模型.依据人眼视觉机制的对比灵敏度、亮度适应能力和侧抑制现象,提出了该模型的视觉适应性解:(1)去卷积,消除邻近像素间的相互影响,提升... 模拟了图像的退化过程,在融入邻域间干扰、光照不均和媒介传递率下降的前提下,提出了退化过程模拟模型.依据人眼视觉机制的对比灵敏度、亮度适应能力和侧抑制现象,提出了该模型的视觉适应性解:(1)去卷积,消除邻近像素间的相互影响,提升图像细节;(2)亮度调整,抑制高亮区域的亮度,提升偏暗区域的亮度,均衡外部光照;(3)消除剩余光照图像,恢复图像的颜色和细节,得到视觉适应性良好的图像.实验表明,针对退化过程模拟模型得到的视觉适应性解,与现有图像增强算法相比,在增强图像细节、提升全局对比度、增强结果的视觉愉悦性方面均取得了较大进步. 展开更多
关键词 图像增强 人眼视觉系统 图像退化模型 侧抑制
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基于多级描述模型的渐进式图像内容理解 被引量:12
16
作者 高永英 章毓晋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第10期1376-1380,共5页
针对目前基于内容的图像检索技术中低级特征无法准确全面地描述高级语义的问题 ,本文提出了一种基于多级图像描述模型的渐进式图像内容理解 .该图像描述模型在不同层次上对图像内容进行分析和提取 ,实现了图像内容的全方位描述 ,从底层... 针对目前基于内容的图像检索技术中低级特征无法准确全面地描述高级语义的问题 ,本文提出了一种基于多级图像描述模型的渐进式图像内容理解 .该图像描述模型在不同层次上对图像内容进行分析和提取 ,实现了图像内容的全方位描述 ,从底层向高层的过渡是渐进式的图像理解过程 .特别是从视觉感知层到目标层 ,体现了图像低级特征与高级语义之间的过渡 .本文给出了一种基于先验知识的上下文驱动的目标理解算法 ,实现了图像语义的提取 .作为一个应用实例 。 展开更多
关键词 图像内容理解 图像描述模型 图像检索
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基于失真模型的结构相似度图像质量评价 被引量:7
17
作者 楼斌 沈海斌 +1 位作者 赵武锋 严晓浪 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期864-868,共5页
提出了一种基于图像失真模型及失真视觉特性的图像质量评价方法,解决了传统结构相似度(SSIM)度量不能同时有效评价不同失真强度与不同失真类型图像质量的问题.将图像失真分解为局部线性模糊及加性噪声,通过质量敏感区域加权与噪声SSIM补... 提出了一种基于图像失真模型及失真视觉特性的图像质量评价方法,解决了传统结构相似度(SSIM)度量不能同时有效评价不同失真强度与不同失真类型图像质量的问题.将图像失真分解为局部线性模糊及加性噪声,通过质量敏感区域加权与噪声SSIM补偿,实现各种失真类型SSIM的聚合以提高综合评价性能.实验结果表明,这种基于失真模型的区域加权SSIM能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,在LIVE图库上与主观评价分回归后的相关系数达到0.946 7,优于其他SSIM算法. 展开更多
关键词 结构相似度(SSIM) 图像质量评价 图像失真模型 人类视觉系统(HVS)
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VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法 被引量:5
18
作者 洪丹枫 潘振宽 +2 位作者 苏健 魏伟波 王国栋 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期1737-1746,共10页
针对掌纹图像在进行非接触式采集时易产生离焦模糊图像,从而导致系统识别性能降低的问题,提出了基于VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法.首先建立高斯离焦退化模型模拟图像的模糊过程,通过对模糊原理的研究与分析得出在图像模糊过程中存... 针对掌纹图像在进行非接触式采集时易产生离焦模糊图像,从而导致系统识别性能降低的问题,提出了基于VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法.首先建立高斯离焦退化模型模拟图像的模糊过程,通过对模糊原理的研究与分析得出在图像模糊过程中存在稳定的特征,这种特征从图像层次结构划分可表现为图像的结构层;然后使用VO图像分解模型得到模糊掌纹的结构层图像;为了提高特征的可区分性,采用分块的梯度方向直方图提取结构层中的稳定特征;最后采用归一化相关性分类器度量特征间的相似度.在清晰PolyU掌纹库和模糊PolyU掌纹库上进行测试的实验结果表明,该方法在不同掌纹库上获得较优的识别精度,且识别结果较为稳定;在模糊PolyU掌纹库中的等错误率最小可达0.309 1%,优于传统高性能掌纹识别方法;且进行一次身份辨识的时间小于1.3s,满足实时性要求,表明了该方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 模糊掌纹识别 VO图像分解模型 分块的梯度方向直方图
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面向彩色图像恢复与边缘检测的Mumford-Shah推广模型研究 被引量:9
19
作者 肖亮 吴慧中 韦志辉 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期286-295,共10页
将Ambrosio和Tortorelli提出的Mumford-Shah椭圆泛函逼近模型推广到彩色图像情形.推广模型将彩色图像建模为黎曼流形上的嵌入曲面,据此将刻画不同颜色通道间方向梯度差异的物理量———向量积项引入能量泛函中目标的正则化部分,进而建... 将Ambrosio和Tortorelli提出的Mumford-Shah椭圆泛函逼近模型推广到彩色图像情形.推广模型将彩色图像建模为黎曼流形上的嵌入曲面,据此将刻画不同颜色通道间方向梯度差异的物理量———向量积项引入能量泛函中目标的正则化部分,进而建立了新的能量泛函.从理论上证明了新能量泛函的Gamma收敛性,推导了最优化能量泛函所满足的欧拉-拉格朗日方程.利用最速下降法,提出了推广模型的一种有限差分方法.理论分析和实验结果都表明:传统的直接将灰度图像的Mumford-Shah模型推广到向量图像情形,往往存在孤立对待每个通道的问题,而该文推广模型能够精细刻画各通道之间的相关性和相互影响,在图像恢复和分割效果上都大大优于传统的直接推广的模型. 展开更多
关键词 向量值图像Mumford-Shah模型 椭圆泛函逼近 曲面方法 彩色图像 图像恢复 边缘检测
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融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型 被引量:30
20
作者 刘瑞娟 何传江 原野 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期364-371,共8页
为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过... 为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过调整这2个拟合力的权重以提升该模型对轮廓初始化的灵活性,最后利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化.实验结果表明,对于一些真实和人造图像,文中模型显示了对轮廓初始化的鲁棒性,以及较好地处理灰度不均图像的能力. 展开更多
关键词 图像分割 活动轮廓模型 C-V模型 局部图像拟合模型 灰度不均
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