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无参考的模糊图像清晰度评价方法被引量：6: 2015年; 目前大部分基于边缘的无参考图像清晰度评价方法中,普遍对严重模糊图像的清晰度不能较好评价.针对这一问题,结合空间域及转换域,提出了基于边缘与小波变换的新的图像清晰度评价方法.该方法在空间域上根据人类视觉系统的特性,由边缘的宽度估计边缘清晰度;并引入多分辨率分解,改善严重模糊图像因检测不到边缘而影响清晰度评价的情况;在转换域上将图像小波分解后每层的所有高频子带合并为一个细节图,并利用该细节图的梯度计算每层的能量,再合并各层能量得到图像的高频能量.最终的图像清晰度由基于空间域的边缘清晰度及基于转换域的高频能量结合得到.实验证明,本文算法得到的客观评价与人类主观评价较一致,性能稳定.; 黄晓妹田绪红; 关键词：图像质量评价小波变换清晰度无参考

一种图像全局显著区域快速检测算法: 2013年; 图像显著性区域检测是计算机视觉的重要一环,并广泛应用于图像分割、目标识别和自适应压缩等领域。在实际应用中,由于全局显著性检测算法涉及大量计算,在一定程度上制约其应用。提出一种基于GPU的快速计算方法,它首先将图像数据加载到GPU,然后利用GPU内核同时对多个区域进行检测,快速计算各个区域的显著性值。实验结果表明,所提出的算法可有效节省计算时间,尤其在图像尺寸较大的情况下,计算性能良好。; 何家荣田绪红高月芳; 关键词：通用图形处理器图像处理计算机视觉

改进鱼眼变换技术的图像适应被引量：1: 2014年; 目的为解决目前基于鱼眼变换技术的图像适应方法难以解决的焦点检测和多焦点冲突两大问题,提出一种基于改进鱼眼变换技术的图像适应方法。方法提出的方法根据源图像的能量计算出图像中所有最优高能量线并组成高能量线集合,作为源图像的高能量部分,即图像的焦点区域;以能量线而不是传统的图像区域为单位进行鱼眼变换以得到目标图像。结果改变鱼眼变换技术的变换模式并应用于图像适应中,实验结果表明,本文方法解决了基于鱼眼变换技术的图像适应方法存在的问题,通过本文算法所得到的目标图像具有较好的视觉效果,用户满意度接近4分。算法运行速度较快,将源图像(512×384)长度缩小一半的情况下仅需6 s的运算时间。结论本文方法一方面保留了鱼眼变换图像适应方法的优势,在突出显示图像重要部分的同时,不会忽略图像的次要部分;另一方面解决了鱼眼变换图像适应方法存在的焦点检测和多焦点冲突问题。实现效果和用户主观评价结果表明,该方法是一种有效可行的图像适应方法。; 张丽霞区兆明宋鸿陟

有效重采样的颜色编辑扩散被引量：2: 2016年; 目的颜色编辑扩散是图像处理领域中的一个重要研究内容。以往方法中,为了取得期望的编辑效果,要求交互选定的样本颜色尽可能丰富。为了降低输入条件,提出一种新的有效重采样的颜色编辑扩散技术。方法首先对图像做超像素分割并提取每个超像素中心作为重采样样本。遵循超像素中心非边缘像素,只服从一种编辑模式的原则,计算其与每种编辑模式的相似度,如果与某种编辑模式相似度绝对占优,则该样本的编辑模式直接确定。对于待定样本,依照相邻相似样本服从相同编辑模式的思想来判断其归属。然后将重采样样本的颜色编辑遵循相似颜色编辑后仍相似的原则采用增量的方式扩散到整幅图像。扩散时每个像素自适应地选择样本的数量,以避免相似度低样本的干扰。结果与以往的方法进行比较,该方法对输入条件的敏感度较低,且在相同的相对简单的输入条件下能取得更好的视觉效果,可视化的梯度显示细节保持也更理想。结论该方法能有效简化用户交互,将稀疏的画笔像素的扩散转化为颜色信息相对丰富的超像素中心样本的扩散,且生成的图像能忠于编辑颜色及较好地保持图像细节。; 王栋曾嘉晟吴金中杜骏毅刘财兴; 关键词：图像编辑

融合颜色与时空上下文信息的实时目标跟踪算法被引量：3: 2017年; 提出一种融合颜色特征和时空上下文信息的跟踪算法以实时鲁棒跟踪运动目标.该算法首先使用目标及其周围局部上下文区域的自适应降维颜色特征和灰度特征建模目标表观,获得上下文先验模型;在此基础上,转换到频率域在线学习目标及其周围背景的空间上下文模型;最后通过计算置信图,寻找最大响应值,预测目标在下一帧的位置.为了验证算法性能,在CVPR2013 benchmark提供的跟踪数据集上与主流跟踪算法进行定量和定性分析对比实验,实验结果表明,本文提出的算法在目标发生形变、旋转、快速运动、部分遮挡以及受光照变化和背景干扰等复杂情况下能够适应目标表观的变化,具有较好的鲁棒性和实时性.; 陈晓书胡则熙高月芳田绪红; 关键词：目标跟踪实时性

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国家自然科学基金(61202294)