国家自然科学基金(60862003)
- 作品数：32 被引量：98H指数：6
- 相关作者：刘本永杨本娟胡青杨超刘政更多>>
- 相关机构：贵州大学贵阳学院安庆师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法被引量：6
- 2020年
- 针对传统GrabCut算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合目标轮廓增强技术,提出一种自动GrabCut算法。首先对图像进行谱残差计算,以获取目标轮廓增强的视觉显著图;其次,对显著图进行预分割并通过快速连通区域分析进行前景估计并获取掩膜,将获取的掩膜代替人工交互初始化GrabCut算法,最后实现自动分割。实验结果表明,该方法克服了手动的缺点,并在处理前后景颜色相似的图像时,分割结果要优于传统方法。
- 杨国萍刘本永
- 基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除被引量：8
- 2014年
- 特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT)图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。
- 刘政刘本永
- 关键词：图像配准随机抽样一致性
- 小图像放大:算法与评价被引量：2
- 2010年
- 小图像低失真放大是图像处理的一个重要内容。在讨论现有放大算法及评价准则的基础上,重点探讨一种基于核回归的放大算法,并针对典型应用,提出一种基于正确识别率的小图像放大评价方法。实验结果表明了所探讨算法是有效的。
- 胡业刚张毅刘本永
- 关键词：图像放大核回归识别率
- 基于Lab颜色空间纹理特征的图像前后景分离被引量：12
- 2019年
- 针对图像前后景分离的传统算法需要人机交互且分离效果差、效率低和种子点选取难等问题,提出了基于Lab颜色空间纹理特征的图像前后景自动分离算法。对图像进行分块,并将图像转换到由国际照明委员会(CIE)制定的CIE Lab颜色空间;然后提取各图像子块的颜色和纹理特征,选取种子点;最后采用区域生长算法得到分割图像,采用区域合并改善过分割现象。结果表明,所提算法的分离结果较好,处理时间和算法复杂度较传统算法更优。
- 杨超杨超
- 关键词：图像处理
- 基于MB-LBP和SIFT特征匹配的图像复制粘贴检测
- 2020年
- 复制粘贴篡改是最常见的图像篡改方式之一,常用检测算法中,SIFT算法是基于点特征的检测方法,对小的篡改区域检测性能较差。针对这一问题,本文探讨通过增加MB-LBP纹理特征提取更多的特征匹配对和提升检测定位能力的算法。实验结果表明,小区域的篡改检测定位是可行的。
- 韩丽娜梁建娟刘洪刘本永
- 关键词：SIFT算法
- 基于图像背景噪声相关性的篡改检测被引量：3
- 2015年
- 图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作,本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性,提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪,再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像,最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。
- 洪拥筠刘本永
- 关键词：图像篡改检测背景噪声小波变换相关系数
- 基于DWT-DCT系数符号特征匹配的视频目标跟踪
- 2015年
- 视频运动目标跟踪,简单说就是在下一帧图像中锁定感兴趣目标的确切位置。复杂的背景以及目标本身的变化给运动目标跟踪技术带来了很大的困难。现有算法大都在分辨率较高的条件下针对特定场景取得较好的跟踪效果,但针对运动目标尺寸比较小且分辨率较低的目标跟踪算法的研究报道不多,这种情况下通常难以达到精确的跟踪,鲁棒性也比较差。针对这一问题,探讨了一种基于DWT-DCT系数符号特征的运动目标跟踪算法,该算法通过提取这一特征进行特征匹配来定位目标的位置。实验结果表明,该算法不仅具有较强的鲁棒性,而且在低分辨条件下仍能对尺度较小的目标进行精确的跟踪。
- 陈朝龙刘本永
- 关键词：目标跟踪
- 基于张量总变分的模糊图像盲复原被引量：1
- 2016年
- 现有模糊图像盲复原算法通常仅利用彩色图像的灰度信息估计模糊核,彩色图像转换成灰度图像的操作会造成信息丢失,在处理尺寸过小或显著边缘过少的图像时,模糊核的估计通常会失效,导致最后复原图像的质量不理想。针对上述问题,在新的张量框架下,把彩色模糊图像作为一个三阶张量,提出了一种基于张量总变分的模糊图像盲复原算法。首先通过调整张量总变分模型中的正则化参数获取彩色图像不同尺度的边缘信息,从而估计出模糊核;再利用张量总变分算法对模糊图像解模糊,复原出清晰图像。实验结果表明,所提算法得到的复原图像在峰值信噪比(PSNR)和主观视觉上均得到明显改善。
- 刘洪刘本永
- 关键词：模糊图像盲复原模糊核
- 基于分组SVR和KNR的单帧图像超分辨
- 2012年
- 基于学习的图像超分辨是超分辨领域的一类新方法,该方法通过建立映射模型有针对性地对图像目标进行恢复,取得较好的超分辨效果,但往往需要大量学习样本,实际情况中一般难以满足。在无高分辨清晰图像库作为训练样本的前提下,从低分辨图像与其插值图像之间的关系出发,引入分组的思想,采用支持向量回归(SVR)或核非线性回归(KNR)对"组"建立局部映射模型,利用局部模型针对性地重新估计被插值的像素点。结果表明该方法有明显的超分辨效果。
- 崔静刘本永
- 基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测被引量：1
- 2014年
- 现有图像伪作融合检测算法一般直接采用特征融合或决策融合技术,普遍存在算法不易扩展或检测准确率不理想等问题。在综合利用原始图像固有特征和篡改所引入特征的基础上,探讨了一种基于特征融合和决策融合的分层融合框架,并实现基于核判别分析(kernel discriminant analysis,KDA)和证据理论的图像伪作检测算法。该算法包含粗分类和细分类两阶段。在粗分类中,利用原始图像固有特征,采用KDA技术实现特征融合,输出结果为原始图像、篡改图像和待定图像三种类别。在细分类中,利用篡改操作所引入的特征,采用证据理论进行决策融合,实现对待定图像的进一步分类。实验结果表明,该算法能有效地检测模糊操作、重采样操作、JPEG压缩以及多种篡改组合操作。
- 杨本娟刘本永
- 关键词：核判别分析证据理论
