西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
针对各向异性高斯方向导数滤波器运算量大、耗时长的问题,利用盒式滤波器拟合出各向异性高斯方向导数滤波模板,并结合积分图像,提出一种性能优良的快速角点检测算法。利用盒式滤波器设计了6个方向的导数滤波模板,并结合积分图像,快速计算输入图像在各个方向上的导数响应;基于角点的稀疏特性,提出一种候选点粗筛选机制,快速筛选出候选角点区域像素以减少后续运算所涉及的像素数量;针对每一个候选像素,利用各个方向的导数响应构建多方向结构张量积,生成角点测度。将提出的算法与9种经典的检测器在仿射变换、高斯噪声干扰等条件下进行性能评估,在尺寸不同的测试图集上进行耗时对比。实验结果表明,新提出的算法具有优良的检测性能,耗时少,满足实时处理的需求。
机器视觉 角点检测 各向异性高斯方向导数滤波器 多方向结构张量积 盒式滤波器 积分图像 激光与光电子学进展
2021, 58(20): 2015005
长春理工大学电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。
图像处理 图像增强 光照估计 细节增强 多尺度引导滤波 结构张量 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0410001
1 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044
2 重庆大学光电工程学院, 重庆 400044
传统非局部均值(NLM)算法在滤波过程中采用固定滤波系数,从而导致图像细节过度平滑。为解决此问题,引入结构张量(ST)的迹作为图像特征区域的判别准则,设计了一种自适应滤波系数的权值函数(ST-NLM)。此外,针对传统算法计算耗时的问题,采用积分图像对算法进行加速。测试结果表明:经ST-NLM方法去噪后,图像整体平滑度和细节保留程度均较好;与NLM相比,ST-NLM方法的峰值信噪比提高了3 dB,结构相似度提高5%,运行速度提高约2倍。
图像处理 CT图像 结构张量 自适应滤波系数 积分图像加速
针对复杂场景图像由于背景边缘干扰和噪声导致弱小目标检测困难的问题, 提出了一种基于结构张量分析的弱小目标单帧检测方法.利用结构张量对不同局部结构的表示特性, 通过计算结构张量特征值矩阵和均值滤波得到点状和矩形状目标的结构张量响应图; 采用高斯差分带通滤波器计算灰度差分图; 通过归一化融合处理得到最终响应图; 采用自适应阈值分割得到目标位置.采用该方法对天空、海面等多种场景的红外图像和可见光图像进行实验, 并与典型方法对比, 结果表明该方法能够有效地抑制背景干扰和噪声、快速且准确地检测目标.
机器视觉 目标检测 单帧检测 结构张量 弱小目标 Machine vision Target detection Single-frame detection Structure tensor Dim small target
重庆三峡学院信息与信号处理重点实验室, 重庆 404000
针对大角度斜光照和极度暗光照不均环境下的人脸图像,提出了基于各向异性Retinex的人脸图像光照补偿方法。首先,根据人脸图像的统计特性分析光源的方向,利用Prewitt算子检测出人脸边缘,结合人脸纹理的几何特性,引入曲率、斜率、对称性等实现对人脸边缘与光照不均,从而区分人脸伪边缘;然后,以Weickert结构张量为基础,基于不同类型边缘提出了改进各向异性扩散模型,将该模型与Retinex算法相结合,从而实现人脸图像光照补偿。实验结果表明,改进的各向异性扩散方法能够提升图像亮度,突出纹理细节,消除大部分光照阴影的同时增强人脸边缘。
图像处理 人脸伪边缘 结构张量 各向异性 光照补偿 激光与光电子学进展
2018, 55(12): 121007
1 南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094
2 北方夜视科技集团有限公司南京研发中心，江苏 南京 211106
受到云层飘移、树木晃动、背景噪声杂波等因素的影响，红外弱小目标在地空背景下无法被精确检测。针对这个问题，本文提出了一种融合时空结构张量的背景差分检测算法。首先，通过当前图像与背景模型的比对确定出运动变化的全部像素，再用前景点计数的方法消除噪声等因素造成的孤立点错误检测；然后，时空结构张量模块利用连续帧图像的时间空间信息检测出运动块；最后，对前景目标像素和前景目标块进行融合操作，并将目标区别于背景二值化显示。与其它算法对比的实验结果表明，本文提出的算法具有稳定的检测率，且虚警率有明显降低，是地空背景下红外弱小运动目标检测的有效方法。
目标检测 红外弱小目标 背景差分 时空结构张量 target detection small infrared target background subtraction temporal-spatial structure tensor
宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
考虑到人眼视觉关注特性在视频质量评价(VQA)中所具有的重要作用, 提出了一种结合人眼视觉关注特性的视频质量评价方法。首先利用三维Sobel算子以及恰可察觉失真模型得到全局显著图, 对全局显著图的每个显著像素点构建结构张量来求取一帧的全局质量; 然后利用视频运动信息以及人眼中心关注特性求得局部显著图来进行感知加权, 得到一帧的局部质量; 最后均衡局部与全局质量得到视频中一帧的质量,并采用机器学习的方法获得时域加权模型, 对视频帧进行加权, 从而得到客观视频质量评价值。在LIVE视频数据库上进行性能测试, 得到PLCC(Pearson Linear Correlation Coefficient)为0.827, SROCC(Spearman Rank Order Correlation Coefficient)为0.802, 与已有相关算法相比, 所提出的VQA方法的评价结果更接近人眼的主观感知。
视频质量评价 人眼感知特性 恰可察觉失真模型 显著图 结构张量 机器学习 video quality assessment human visual characteristics just-noticeable-difference model saliency map structure tensor machine learning
1 海军大连舰艇学院航海系
2 海军大连舰艇学院装备系统与自动化系，辽宁大连 116018
针对双边滤波去噪时将像素亮度差别大的噪声边界当成图像边缘保留的问题，提出了双边张量滤波算法，该算法在双边滤波的基础上，利用图像的局部结构各向异性程度和像素亮度相似度，自适应地构造图像结构保留函数，将该函数取代双边滤波的边缘保留项，使滤波器在边缘区域沿着平行于局部结构的方向滤波而在平缓区域近似退化为各项同性滤波，保护图像结构信息的同时抑制了噪声。实验结果表明：该算法明显改进了滤波图像质量，且具有更强的保护图像边缘细节的能力。
图像去噪 双边滤波 结构张量 结构保护 image denoising bilateral filter structure tensor structure preserving
