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边缘与区域不一致性引导下的图像拼接篡改检测网络被引量：7: 2021年; 目的针对已有图像拼接篡改检测方法中存在的真伪判断分类精度不高、拼接篡改区域定位不准确问题,本文设计了一种篡改边缘两侧和篡改区域内外不一致性引导下的重点关注篡改区域与篡改边缘的图像拼接篡改检测卷积神经网络。方法图像内容在篡改过程中,拼接物体的边缘都会留下篡改痕迹,这是图像拼接篡改检测的重要线索。因此,本文设计了一条篡改边缘提取分支,通过学习拼接物体边缘两侧的不一致性,重点提取拼接篡改区域的边缘轮廓。考虑到篡改边缘像素点过少会导致网络难以收敛,提出一个边缘加粗策略,形成一个边缘加粗的"甜甜圈",使得篡改边缘提取结果更具完整性。在不同图像采集过程中,所用相机设备和光线条件等因素不同,导致每幅图像包含的信息也不尽相同。对此,设计了一条篡改区域定位分支,重点学习来自不同图像拼接区域与周围区域之间不一致性的差异化特征,并将注意力机制引入图像拼接篡改检测的篡改区域定位分支,进一步提高对拼接篡改区域的学习关注程度。面向真伪判断设计了一条图像是否经过拼接篡改的二分类网络分支,不但可以快速有效地给出输入图像是否为篡改图像的判断结果,而且可以与上述两条分支的输出结果一起提供给用户,由用户结合视觉语义信息进行综合判断。结果本文算法与已有的4个代表性方法在4个专业数据集上进行算法实验和性能比较。在真伪判断分类的精确度方面,在Dresden、COCO(common objects in context)、RAISE(a raw images dataset for digital image forensics)和IFS-TC(information forensics and security technical committee)数据集上分别提高了8.3%、4.6%、1.0%和1.0%;在篡改区域定位的准确度方面,F1评分与重叠度IOU(intersection over union)指标较已有方法分别提升了9.4%和8.6%。结论本文算法将真伪判别分类、篡改区域定位和�; 蒋小玉刘春晓

基于点云数据的植物叶片曲面重构方法被引量：39: 2012年; 叶子是植物最重要的器官之一,建立植物叶片的高精度曲面模型对于开展植物叶片形态特征分析和冠层光分布计算等研究具有重要意义。该文提出了一种基于点云数据的植物叶片曲面重构方法,该方法首先对原始点云数据进行噪声点剔除和数据精简,然后采用Delaunay三角剖分方法生成初始网格曲面,再对网格曲面进行优化处理。结果表明该方法能够基于激光扫描三维点云数据快速重构出植物叶片的高精度网格曲面,包括萎蔫和枯萎等复杂形态。该研究可为植物建模与可视化相关研究提供参考。; 孙智慧陆声链郭新宇温维亮; 关键词：植物网格点云

具有纹理感知能力的超像素分割方法被引量：3: 2021年; 目的超像素分割是计算机视觉领域常用的一项预处理技术,目标是将相邻像素聚集成为具有一定语义的子区域,能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,但是对包含强梯度纹理的图像分割效果不佳,为此提出一种具有纹理感知能力的超像素分割方法。方法提出一种能够区分强梯度噪声和纹理像素的颜色距离,其中利用带方向的1/4圆形窗口均值滤波后的颜色信息,提升包含强梯度噪声和纹理图像的超像素分割性能。利用区间梯度幅值与Sobel梯度幅值相乘得到混合梯度幅值,具有纹理抑制、结构保持以及边缘线条细的优点,能够提升超像素的贴合边缘性能,增强超像素形状规则程度。最后,利用混合梯度的幅值计算具有结构回避能力的综合聚类距离,进一步防止超像素跨越物体的边界,增强超像素的贴边性能。结果在BSDS500(Berkeley segmentation dataset 500)图像数据集和强纹理马赛克图像等不同类型图像上的测试结果显示,与目前主流的超像素分割方法相比,本文算法在UE(undersegmentation error)、ASA(achievable segmentation accuracy)和CM(compactness measure)等性能指标上分别提高了1.5%、0.2%和4.3%。从视觉效果上看,能够在排除纹理干扰的情况下生成结构边缘贴合程度更好的形状规则超像素。结论本文算法在包含强梯度纹理图像上的超像素分割性能优于对比方法,在目标识别、目标追踪和显著性检测等易受强梯度干扰的技术领域具有较大应用潜力。; 吴江刘春晓; 关键词：图像分割聚类图像块

色调保持的自适应图像视频细节增强算法被引量：3: 2014年; 针对已有方法难以保持输入图像的色调分布且过于经验化的问题,文中提出了一种色调保持的自适应图像与视频细节增强方法.首先,采用保持边缘的多尺度图像分解算法,快速地将输入帧分解成含有大尺度边缘信息的基图像和含有小尺度细节信息的细节层.然后,在细节增强与合成过程中,根据边缘梯度响应构造一个自适应的细节增强函数,减少对强边缘的放大倍数,提升对小细节的增强幅度.最后,在保持输入帧的颜色值和增强图像的梯度值的期望下,基于能量优化的色调校正算法避免细节增强图像与输入帧之间的显著色调差异.实验结果表明:对任意的输入图像和视频,通过统一的参数设置,均可获得色调保持的良好细节增强效果.; 凌云严彩萍刘春晓李红王勋; 关键词：多尺度分解自适应策略

主色提取的直方图峰值筛选与剔除方法被引量：6: 2015年; 目的针对已有主色提取方法中存在的严重误检和漏检现象以及要求主色数量固定等问题,在分析主色特征含义的基础上提出了一种用于主色提取的直方图峰值筛选与剔除算法。方法首先根据像素的空间聚集度统计出图像的鲁棒颜色直方图,并提取其局部峰值形成候选主色集;然后根据各候选主色的隶属像素数和空间分布特征以及它们之间的共同相似像素数,对候选主色进行循环筛选;最后通过候选主色剔除过程,将隶属像素数目过少、空间分布过于分散或与其他候选主色差异较小的候选主色去掉,得到最终的图像主色。另外,针对已有主色评价方法比较片面的缺陷,设计了一个能够全面反映主色影响因素的主色综合评价模型。结果大量的实验结果表明,本文算法提取的主色在代表图像颜色特征的有效性上超越了已有的方法,且本文算法平均评价分数是已有最高得分算法的1.1倍,相对提高了约10个百分点。结论鉴于该算法所展示的优越性能,它在图像检索、分割和编辑等领域具有较大的潜在应用价值。; 朱臻阳刘春晓伍敏陈丽丽; 关键词：主色

基于色调优化的图像视频细节增强被引量：2: 2014年; 目的针对已有的细节增强方法难以保持输入图像帧的色调分布的缺点,提出一种基于色调优化的图像视频细节增强算法。方法首先,为了避免颜色通道的相关性所带来的偏色现象并提高算法效率,对输入图像帧进行颜色空间的转换,提取亮度信息。然后,采用基于局部极值的边缘保持图像滤波方法,快速地将亮度通道图像分解成一幅含有大尺度边缘信息的基图像和多幅含有小尺度细节信息的细节层图像。接着,在用户期望的细节增强系数和输入图像的颜色场的约束下,提出基于梯度域上能量优化的细节增强算法,获得色调一致的细节增强亮度图像。最后,通过颜色空间的逆转换得到最终的细节凸显效果。结果实验结果表明,本文算法不但能够显著地增强输入图像帧的细节内容,而且能够有效地保持其原有的色调分布,显得更加真实生动。结论本文算法基本满足科学观察、视频监控和数字视觉特效等领域的技术要求,具有很大的应用潜力。; 王津航刘春晓朱臻阳金剑秋唐佳娣; 关键词：局部极值

无颜色失真的无缝图像合成算法: 为了克服泊松图像合成算法中存在的颜色失真和边缘模糊问题,我们借助对象分割方法来提取精确的物体区域,以避免因粗略地选取过多的具有不同纹理模式的克隆区域而造成的边缘模糊现象;通过颜色空间的转换,将图像的色度信息与亮度信息分离...; 刘春晓朱建锋; 关键词：图像合成; 文献传递

基于半高斯梯度算子的尺度自适应纹理滤波被引量：7: 2018年; 为了解决现有纹理平滑方法不能在抑制纹理的同时保持细窄结构的问题,提出一种基于半高斯梯度算子的尺度自适应纹理滤波算法.首先提出一种具有结构保持和纹理抑制效果的半高斯梯度算子,其幅值能够较好地区分结构和纹理,方向能够较好地反映结构法向;然后基于半高斯梯度的幅值为每个像素估计最优的滤波尺度,并借助高斯滤波得到一幅大部分纹理得到抑制的引导图像;最后在双边滤波的基础上引入基于半高斯梯度方向的滤波方向核,提出一种基于引导图像的三边纹理滤波算法,能够有效地避免图像平滑结果中存在的结构附近毛刺残留现象.大量实验结果证明,该算法可以在抑制纹理的同时保持结构的完整性,尤其是在保持细窄结构以及结构周围的整洁等方面超越了已有的方法.; 刘春晓邵欢陈艳杰周杨钢; 关键词：尺度自适应

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国家自然科学基金(61003188)

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