1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
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    1. 基于Lab色彩空间和色调映射的彩色图像增强算法
    赵军辉,吴玉峰,胡坤融,蒲斌
    计算机科学    2018, 45 (2): 297-300.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.051
    摘要 (233)   PDF (3433KB) (492)  
    针对低照度图像对比度增强处理中的细节保留和色彩恒常问题,提出一种新颖的基于Lab色彩空间和色调映射的Retinex图像对比增强算法。首先,在Lab色彩空间中将一个低对比度的输入图像分解成亮度和色度分量,并使用自适应双边滤波估计照明的强度,以便根据亮度和颜色值来考虑合适的相邻像素。然后利用基于抛物线的色调映射函数来提高估计光照图像的对比度。最后,将加强的亮度和原始的色度结合在一起以产生一个增强的彩色输出图像。实验结果表明,所提算法通过减弱图像伪影增强了图像的细节和边缘结构,同时通过避免色彩偏移较好地保留了图像的自然度。
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    2. 基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合
    杨艳春,李娇,党建武,王阳萍
    计算机科学    2018, 45 (2): 301-305.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.052
    摘要 (175)   PDF (1249KB) (387)  
    针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。
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    3. 基于卷积神经网络的多人行为识别方法
    龚安,费凡,郑君
    计算机科学    2018, 45 (2): 306-311.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.053
    摘要 (234)   PDF (5002KB) (526)  
    为了解决多人行为识别中人物角色多且难以区分、图片增加的特征维数难以表达和学习以及行为背景复杂且容易产生干扰等问题,提出了一种基于卷积神经网络的多人行为识别方法。考虑到多人行为识别的复杂性,选择较为容易的两人交互行为作为研究对象,对实验中需要的图像数据库进行了初步的收集与预处理;然后选用在特征提取中不受拍摄角度、光照强度影响的Dense-sift算法来对原始图像进行初步的特征提取。由于人体行为图片相对手写数字图片更为复杂,因此为了使该网络能够很好地 识别 人体行为,针对该网络在其输入、网络层数、滤波器核数、学习率、输出等方面进行了修改。实验结果表明,提出的方法对拳击、拥抱、接吻3类交互行为的识别是有效的。
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    4. 结合视觉显著性的图像去噪优化算法
    赵杰,马玉娇,刘帅奇
    计算机科学    2018, 45 (2): 312-317.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.054
    摘要 (188)   PDF (1274KB) (383)  
    图像在采样、处理、传输及存储过程中受到噪声干扰,导致图像的视觉信息衰退,而人眼对图像中不同区域噪声的敏感程度不同,因此提出了结合视觉显著性的图像去噪优化算法。首先利用视觉显著性对噪声图像进行预处理,得到噪声图像中人眼感兴趣的区域;然后运用对图像纹理保护较好的BM3D算法对该区域进行去噪处理,对非感兴趣的区域采用运算速度较快的算术均值滤波算法实现去噪处理。结果表明,该方法不仅可以获得较高的主观图像质量评价,而且在客观上相比于单纯地使用BM3D算法去噪,运算时间明显缩短。
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    5. 单幅散焦图像的局部特征模糊分割算法
    王亮,田萱
    计算机科学    2018, 45 (2): 318-321.   https://doi.org/10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.055
    摘要 (156)   PDF (1207KB) (308)  
    当前局部特征模糊分割算法没有对单幅散焦图像进行预处理,导致单幅散焦图像的清晰度较低,从而影响分割效果。原有的模糊分割算法在像素分割的过程中,像素标签量巨大,从而导致分割过程复杂。为此,提出利用免疫谱聚类算法实现对单幅散焦图像的局部特征模糊分割。首先,通过分块的方法对局部模糊图像进行再次模糊;然后,比较模糊前后散焦图像的奇异值变化,并以该变化为依据对散焦图像进行标识 ;最后,提取出单幅散焦图像的奇异值特征,进而实现单幅散焦图像的局部特征模糊分割的目标。利用谱聚类的方法对散焦图像中的像素点样本进行聚类,采用Nystrm逼近方法对像素点相似性矩阵的特征向量进行计算,降低了计算的复杂度;同时利用免疫算法提高聚类结果的准确性,保证了散焦图像的局部特征模糊分割结果。实验结果表明,所提算法能够有效地对单幅散焦图像进行分割,分割的效果较好,计算过程较为简单。
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