基于图像特征分析的物体轮廓提取

对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率（gPb）提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度（RGB-D）图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率（mPb）和谱后验概率（sPb）,两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。      

基于边缘和结构的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像（SCI）是一种与传统自然图像不同的图像,具有更多的文本、图形以及特殊的布局。考虑文本、图形、图像和布局对屏幕内容图像质量的影响,提出了针对屏幕内容图像的基于边缘和结构的无参考质量评估（BES）算法。文本、图形和图像具有大量边缘,并且人类视觉系统对边缘高度敏感,因此BES算法首先使用Gabor滤波器的虚部提取边缘并计算每张屏幕内容图像的边缘特征。其次,提取一个结构特征来表示屏幕内容图像的布局。具体而言,利用Scharr滤波器计算得到一个局部二值模式（LBP）图,接着利用LBP图计算得到结构特征。最后,应用随机森林回归算法将边缘和结构特征映射为主观分数。实验结果表明,在数据库SIQAD和SCID上,所提出BES算法性能的皮尔森线性相关系数（PLCC）相对于对比算法中最先进的无参考算法,分别提高了2.63%和11.22%,甚至高于一些全参考算法。      

一种高效准确的视觉SLAM闭环检测算法

同步定位与地图构建（SLAM）是视觉导航领域的关键技术之一，闭环检测是SLAM的基础问题。针对视觉SLAM闭环检测准确率不高的问题，提出一种高效准确的闭环检测算法。该算法由词袋模型、图像结构校验、跟踪预测模型3个模块构成。首先，将局部特征与全局特征相结合，设计了词袋模型与图像结构校验模块。词袋模型通过视觉单词比较图像之间的相似性，得到闭环候选帧。然后，图像结构校验模块灰度化、归一化当前图像与闭环候选图像。归一化之后的图像被直接作为局部特征的邻域，计算得到全局描述符，通过全局描述符判断闭环候选帧是否为有效的闭环。最后，针对传统闭环检测算法耗时随图像数量增加而显著增加的问题，设计了跟踪预测模块，以提高计算效率。实验中，与主流的DBoW算法相比，提出的闭环检测算法的准确率提升了20%以上，实时性也有更好的表现。      

基于依存句法的图像描述文本生成

现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则，但文本多为简单句，在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时，可使深度学习模型更具可解释性。图像结构注意力机制基于依存句法和图像视觉信息，用于计算图像区域间关系并得到图像区域关系特征；融合图像区域关系特征和图像区域特征，与文本词向量通过长短期记忆网络（LSTM），用于生成图像描述文本。在测试阶段，通过测试图像与训练图像集的内容关键词，计算2幅图像的内容重合度，间接提取与测试图像对应的依存句法模板；模型基于依存句法模板，生成多样的图像描述文本。实验结果验证了模型在改善图像描述文本多样性和句法复杂度方面的能力，表明模型中的依存句法信息增强了深度学习模型的可解释性。      

基于图像纹理的自适应水印算法

图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。      

一种结合全局和局部相似性的小样本分割方法

针对小样本分割中如何提取支持图像和查询图像共性信息的问题，提出一种新的小样本分割模型，同时结合了全局相似性和局部相似性，实现了更具泛化能力的小样本分割。具体地，根据支持图像和查询图像全局特征和局部特征之间的相似性，提出了一种新型注意力谱生成器，进而实现查询图像的注意力谱生成和区域分割。所提注意力谱生成器包含2个级联模块:全局引导器和局部引导器。在全局引导器中，提出了一种新的基于指数函数的全局相似性度量，对查询图像特征和支持图像的全局特征进行关系建模，输出前景增强的查询图像特征。在局部引导器中，通过引入局部关系矩阵对支持图像特征和查询图像特征之间的局部相似性进行建模，得到与类别无关的注意力谱。在Pascal-5i数据集上做了大量的实验，在1-shot设定下mIoU达到了59.9%，5-shot设定下mIoU达到了61.9%，均优于现有方法。      

遥感图像的显著-概要特征提取与目标检测

针对巨幅遥感图像的目标检测问题,提出了一种基于显著-概要特征的遥感图像自动目标检测算法.采用滑动窗口将巨幅遥感图像划分为若干个小尺度的区域,针对各个小尺度分块图像,借鉴人类视觉生理功能特性之原理,提取其显著特征和概要特征,其中的显著特征代表了图像中的显著信息及显著区域空间分布和关联信息,概要特征可从整体上反映该区域的背景/目标关联信息.通过对分块区域图像的分类鉴别以实现目标检测.实验结果表明:此方法能以高可靠性和高精确度检测出巨幅遥感图像中的目标.     

文本信息辅助图像差异描述生成

图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容，从而将视觉信息转化为文本描述，便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸，其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别，并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此，提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法，在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器，在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息，建模视觉和文本2个模态间的语义关联，以获得高质量的图像差别描述。实验证明，TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。      

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

基于多尺度联合学习的行人重识别

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下，会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题，提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络，分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性；细粒度全局分支通过联合全部局部特征，在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性；细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性，在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验，实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强

针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓度雾气的动态截断值;然后,利用动态截断值对高频细节信息进行动态范围调整,得到多幅局部最优的图像;最后,融合多幅局部最优图像生成高质量的结果,从而实现浓雾图像每个区域细节的增强。实验结果表明,所提算法能够有效去除不均匀浓雾,并保证去雾后图像的亮度保持在适合人眼观察的范围。      

一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法

基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式，如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题，根据陨石坑导航图像特点，提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先，基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域；其次，利用卷积神经网络（CNN）自动学习提取候选区域的特征；最后，通过支持向量机（SVM）实现候选区域的精确分类，得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比，提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性，在通用火星表面陨石坑数据集上，所提算法的F₁度量指标较于传统算法高出8%，可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取，为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。      

一种地外天体路标图像的稀疏化表征方法

摘要： 针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris 算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天体路标信息;并针对图像旋转、尺度变化、图像噪声和尺度估计误差4种外界干扰,仿真对比改进算法与原FREAK算法、SURF算法的性能.仿真结果表明：提出的算法大幅减少计算量和特征描述子所占用的存储空间,同时能够正确匹配到更多的路标特征,鲁棒性更好,更适合地外天体着陆任务应用.     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

双重模态文本引导的图像修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷，提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导，确保修复结果的整体与区域一致，并增加修复的可控多样性。设计双重模态掩码注意力机制提取破损区域的语义信息；通过深度文本图像融合模块加深生成器中的文本图像融合过程，并应用图像文本匹配损失最大化生成图像与文本之间的语义相似度；采用投射鉴别器训练生成图像与真实图像增强修复图像的真实性。在2个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验，结果表明：生成的修复图像与引导文本描述一致，可根据不同的文字描述生成多样的结果。     

一种面向空间飞行器视觉导航的椭圆检测算法

基于椭圆特征的空间飞行器视觉导航技术是一种新颖的高精度空间探测自主导航方法,如何对空间目标的环形边缘进行精准提取和高效拟合是实现空间飞行器视觉导航的必要条件。针对该问题,提出一种面向空间飞行器视觉导航的椭圆检测算法。利用多项式逼近导航图像连续边缘段的方式提取椭圆弧段;通过基于极大似然假设检验理论构建的模型选择判据,对来自同一个椭圆的椭圆弧段进行准确合并;对合并后的椭圆弧段进行拟合,得到空间飞行器视觉导航的椭圆检测结果。大量的仿真实验表明：与传统的椭圆检测算法相比,所提算法具有较高的精度和更高的鲁棒性,可以广泛应用于空间飞行器视觉导航图像椭圆检测,为空间飞行器视觉导航算法提供精准的二次曲线输入。     

基于多特征图像视觉显著性的视频摘要化生成

如何高效提取视频内容即视频摘要化，一直是计算机视觉领域研究的热点。简单通过图像颜色、纹理等特征进行检测已无法有效、完整地获取视频摘要。基于视觉注意力金字塔模型，提出了一种改进的可变比例及双对比度计算的中心-环绕视频摘要化方法。首先，以超像素方法对视频图像序列进行像素块划分以加速图像计算；然后，检测不同颜色背景下的图像对比度特征差异并进行融合；最后，结合光流运动信息，合并静态图像与动态图像显著性结果提取视频关键帧，在提取关键帧时，利用感知哈希函数进行相似性判断完成视频摘要化生成。在Segtrack V2、ViSal及OVP数据集上进行仿真实验，结果表明:所提方法可以有效提取图像感兴趣区域，得到以关键帧图像序列表示的视频摘要。      

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.