【摘 要】
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为了得到更好的图像修补结果,提出了一种在分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法。分形仿射变换包含几何、同构和亮度3种变换。首先,对选取的定义域块进行前两种分形仿射变换,利用所得的数据块构造码本,并将其作为新的搜索匹配范围。其次,采用改进的双边滤波器,抽取待修补图像的细节图,继而构造权值图。然后,在亮度变换过程中,为待修复块与码本块之间的误差能量函数引入两类约束条件,并通过最小化约束能量函数,
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为了得到更好的图像修补结果,提出了一种在分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法。分形仿射变换包含几何、同构和亮度3种变换。首先,对选取的定义域块进行前两种分形仿射变换,利用所得的数据块构造码本,并将其作为新的搜索匹配范围。其次,采用改进的双边滤波器,抽取待修补图像的细节图,继而构造权值图。然后,在亮度变换过程中,为待修复块与码本块之间的误差能量函数引入两类约束条件,并通过最小化约束能量函数,导出新的亮度变换参数。引入的两类约束,一是待修复块与码本块在已知像素点上的加权一致性约束,权重为从权值图
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提出一种基于运动分类的全局运动估计算法.首先,分区提取图像中的鲁棒Harris特征点,并采用特征窗匹配思路,提高匹配速度;其次,对运动矢量在平移、旋转和缩放模式下的统计特性进行分析,提出运动类型快速判定方法,并验证特征点的有效性;再次,将有效点对代入运动方程,求取全局运动参数;最后,结合Kalman滤波来补偿当前帧实现视频稳像.实验结果表明,该算法能够处理含摄像机扫描和抖动的复杂场景,检测误差小于
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针对多摄像机全景成像系统在近距离观测时全景图像存在视差失真和拼接费时的问题,提出了一种自适应调整相邻图像间变换矩阵的快速拼接算法。算法根据相邻图像重叠区域的匹配程度,采用快速自适应优化调整算法确定最佳变换矩阵参数,从而实现全景视频图像的无缝拼接。实验结果表明:本文提出的算法可以快速实现多摄像机全景视频图像的光滑拼接,满足近距离全景视频观测的实际要求。
针对传统积分投影方法易受眉毛、睫毛、阴影、遮挡及噪声等干扰的问题,提出了一种梯度积分投影与最大期望(EM)算法相结合的人眼精确定位方法,可以在人脸图像中分割出人眼区域,并精确定位人眼位置。首先,采用一种新的梯度算子计算人脸图像的行梯度积分投影粗略定位人眼区域;然后计算人眼区域的列梯度积分投影函数,用EM算法将所得列梯度积分投影函数曲线拟合成两个高斯曲线,并根据高斯曲线精确分割出人眼窗口;最后,利用
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