两步最优邻域匹配的快速图像恢复算法
图像拼接算法及实现(一).
图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
特征点匹配算法
特征点匹配算法特征点匹配算法是计算机视觉领域中一种重要的实现方法。
该算法主要通过比较不同图像中的特征点，从而实现对两张图片的匹配。
在实际应用中，特征点匹配算法被广泛应用于图像拼接、物体识别、人脸识别等领域。
特征点是指在图片中具有良好可辨别性的点，比如边缘交叉点、角点、区域中心等等。
在图像拼接中，常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳定特征）等。
在人脸识别中，采用的特征点则具有更加专业化的特性，比如眼睛、嘴巴、鼻子等等。
下面我们来介绍一下特征点匹配算法的基本流程：第一步是输入图像的预处理，即将图像转换成计算机可识别的数字形式，比如RGB、灰度、二值图等。
这个步骤类似于图像的归一化处理，是后续特征提取的必要准备工作。
第二步是特征点的提取。
常用的特征点提取算法包括Harris角检测、FAST角检测、SIFT算法、SURF算法等。
这些算法的基本思路是通过对图像进行相关运算，找到具有显著特征的像素点，并对其进行描述。
第三步是特征点的描述。
一旦找到了特征点，我们需要通过某种方式将它们中包含的信息转换成容易比较的数字形式。
比如，可以采用直方图描述、局部邻域像素点差分等方式来描述特征点，以便于后续的匹配。
第四步是特征点的匹配。
特征点匹配算法的核心在于如何通过对两张不同的图片中的特征点进行比较，找到它们之间的对应关系。
常见的匹配算法包括基于欧式距离、汉明距离、SIFT算法等。
匹配结果通常是对两张图片中的特征点进行一一配对，以便于后续的拼接、识别等操作。
最后一步是特征点匹配算法的评估。
在实际应用中，我们需要评估算法的性能，并对其改进算法进行测试和优化。
评估算法的主要指标包括匹配准确率、匹配时间、算法鲁棒性等等。
总之，特征点匹配算法是计算机视觉领域中一种非常重要的算法。
它通过对不同图片中的特征点进行比较，实现了对两张图片之间的匹配，具有广泛的应用价值。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景选择不同的特征点提取算法和匹配算法，以达到最佳的匹配效果。
计算机视觉技术中的图像修复算法
计算机视觉技术中的图像修复算法图像修复算法是计算机视觉技术中重要的一部分，它的主要目标是通过恢复、修复或重建图像的缺失或损坏的部分，使得图像能够更清晰、更完整地呈现出来。
在许多应用中，例如数字图像处理、医学成像等领域，图像修复算法扮演着至关重要的角色。
图像修复算法的发展离不开数学模型和算法的支持。
我们从最基础的方法开始，慢慢扩展到更复杂的技术。
最简单的图像修复算法是基于像素插值的方法。
这种方法通过使用周围邻近像素的信息来估计缺失像素的值。
常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双立方插值。
这些方法在一些情况下效果较好，但是对于复杂纹理和结构的图像来说，效果可能并不理想。
为了处理复杂的图像修复问题，研究人员提出了基于部分微分方程（PDE）的图像修复算法。
这类算法的核心思想是通过定义一个PDE模型来描述图像的演化过程，并使用数值方法来求解PDE方程，从而实现图像的修复。
这类方法适用于平滑区域的恢复，但对于纹理和边缘等细节部分的修复效果可能较差。
随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）在图像修复任务中表现出了强大的能力。
具有代表性的模型是自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN）。
自编码器通过将输入图像压缩为低维编码并重建图像来实现图像的修复。
生成对抗网络使用生成器和判别器的博弈过程来学习修复后图像的分布，并生成与原始图像相似的修复结果。
这些深度学习方法能够学习复杂的图像特征和结构，并生成高质量的修复结果。
除了上述方法，还有一种常见的图像修复算法是基于边缘保持的方法。
在这些方法中，修复算法不仅考虑像素间的相似性，还注重保持边缘结构的连续性。
这些算法在重建图像时更加注重保持边缘的清晰度和完整性，可以减少伪影和模糊效应。
在实际应用中，图像修复算法需要根据不同的任务和需求进行调整和优化。
例如，在医学图像中，修复算法需要注意保持重要的解剖结构和纹理细节；在文化遗产保护领域，修复算法需要保持历史建筑的原始风貌和细节。
又快又准的特征匹配方法
又快又准的特征匹配方法又快又准的特征匹配方法是计算机视觉领域中非常重要的一个问题。
特征匹配是指在两个或多个图像中找到具有相似性的特征点，并建立它们之间的对应关系。
特征匹配在很多应用中都有广泛的应用，如图像配准、目标检测和跟踪等。
在过去的几十年中，研究人员提出了许多特征匹配方法，其中一些方法即使在处理大规模数据集时也能提供很高的匹配准确性和效率。
下面将介绍几种又快又准的特征匹配方法。
1.SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种非常经典的特征匹配算法，在很多应用中都被广泛使用。
它通过将图像中的特征点转换成尺度、旋转和亮度不变的向量，然后使用特征向量之间的欧氏距离来进行匹配。
SIFT算法具有很高的匹配准确性和鲁棒性，但在处理大规模数据集时会存在时间和空间复杂度较高的问题。
2.SURF（加速稳健特征）SURF是一种基于SIFT的改进算法，能够在保持较高匹配准确性的同时提高匹配的速度。
SURF算法用Hessian矩阵来检测特征点，并通过使用积分图像来加速特征描述子的计算。
这种基于加速稳健特征的特征匹配方法比SIFT更快、更鲁棒，适用于处理大规模数据集。
3.ORB（方向倒角二值描述子）ORB是一种在效率和准确性之间取得平衡的特征匹配算法。
它结合了FAST关键点检测器和BRIEF特征描述子，使用方向倒角二进制描述子来表示特征点，从而使得匹配速度更快。
ORB算法在实践中表现良好，尤其适用于移动设备上的实时应用。
4.BRISK（加速鲁棒特征）BRISK是一种能够提供快速、鲁棒特征匹配的算法。
它通过快速角点检测器来检测特征点，并使用二进制描述子来进行特征匹配。
BRISK算法具有较低的计算复杂度和内存消耗，并且能够在保持较高的匹配准确性的同时提供很高的速度。
TCH（局部联合二进制特征）LATCH是一种基于二进制特征匹配的算法，具有很高的匹配速度和鲁棒性。
LATCH算法通过使用快速特征检测器和局部联合二进制描述子来检测和匹配图像中的特征点。
图像匹配
图像匹配的现状及展望随着科学技术的发展，图像配准技术在近代信息处理领域中的应用范围越来越广泛。
例如：图像配准技术在飞行器导航、人脸识别、文字识别、指纹识别、机器人视觉、航空图像分析、序列图像分析、视频图像分析、电子地图、信息的三维重构、导弹的地形和地图匹配制导、景象匹配、光学和雷达的目标跟踪与识别、自然资源分析、环境研究，气象预报、医疗诊断、虹膜识别技术、图像拼接和图像融合等方面有着广泛的应用。
图像匹配是指通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标，简而言之，就是指图像之间的比较，从而得到不同图像之间的相似度。
它是在变换空间中寻找一种或多种变换，使来自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在空间上一致[1]。
一致图像匹配的具体做法是通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
一、图像匹配现状和存在的问题目前国内外对图像匹配的研究主要集中在四个方面，即特征空间，相似性度量，搜索空间和搜索策略[2]。
(l)特征空间特征空间是由参与匹配的图像特征构成的，特征可以是灰度值，也可以是边界、轮廓、表面、显著特征、统计特征、高层结构描述与句法描述等。
选择合理的特征可以提高匹配性能、降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对算法的影响，提高适应性。
(2)相似性度量相似性度量指用什么来确定待匹配特征之间的相似性，它通常是某种代价函数或者是距离函数的形式。
经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距离,最近人们又提出了Hausdorff距离、互信息作为匹配度量。
(3)搜索空间图像匹配问题是一个参数的最优估计问题，待估计参数组成的空间即搜索空间，成像畸变的类型和强度决定了搜索空间的组成和范围。
ncc 模板匹配算法 -回复
ncc 模板匹配算法-回复NCC 模板匹配算法- 模式识别领域中的利器在模式识别的领域中，模板匹配算法被广泛应用于各种图像处理任务中，特别是在图像分割、目标识别和模式检索等应用中。
其中，一种重要的模板匹配算法是NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法。
本文将介绍NCC 模板匹配算法的基本原理、算法流程和应用案例。
一、算法原理NCC 模板匹配算法基于归一化的互相关系数（normalizedcross-correlation coefficient）来计算图像之间的相似度。
其核心思想是将待匹配图像与参考模板进行逐像素比较，并计算它们之间的相似度。
NCC 算法可以衡量两幅图像的像素值的相关性，从而判断它们的匹配程度。
NCC 模板匹配算法的基本步骤如下：1. 输入待匹配图像和参考模板图像。
2. 根据图像大小和模板尺寸的关系，遍历待匹配图像的每个像素。
3. 对于每个像素，取以其为中心的模板区域，并对其进行灰度归一化处理。
4. 计算归一化的互相关系数，即算法的关键步骤。
通过计算待匹配图像的模板区域与参考模板之间的相似度，可以得到相关系数，值越大表示相似度越高。
5. 根据计算的相关系数，确定图像中匹配度最高的位置。
二、算法流程NCC 模板匹配算法的具体流程如下：1. 将待匹配图像和参考模板图像进行灰度化处理，转换为灰度图像。
2. 设定模板尺寸和步长。
3. 遍历待匹配图像的每个像素，以其为中心截取模板区域。
4. 对待匹配图像和参考模板的模板区域进行灰度归一化处理。
5. 计算归一化的互相关系数，通过对应像素的相乘再求和的方式计算互相关系数。
6. 对计算得到的互相关系数进行归一化处理，使其取值范围在[0, 1]之间。
7. 根据归一化的互相关系数确定匹配程度最高的位置，并输出结果。
三、应用案例NCC 模板匹配算法在实际应用中具有广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 目标识别：NCC 模板匹配算法可以用于识别图像中的目标物体。
图像处理中的特征提取和匹配算法
图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。
在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。
特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。
本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。
一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。
这种算法在检索和匹配图像中特别有用。
SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。
2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。
与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。
该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。
二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。
该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。
虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。
2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。
该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。
3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。
该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。
结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。
不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。
在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。
基于插值的图像修复算法
７ ３
于插 值 的修 复算 法在 小 区域 破损 图像 的快 速修 复 中 ，具 有 一定 的优势 ． 其 中 Ｔ ｅ ｌ ｅ ａ 等 人 ［ ９ １ 提 出 的快 速行 进法 ，尽管 在 修复 效率 上 有很 大 的改 进 ，但其 对 强弱 边缘 的保 持 能力 不 足． 因此 ，若 分析 其 问题原 因并 将其 改进 ，在 快速 修 复 图像 的过 程 中保 持破 损 区域 的边 缘强 度 ，是 非 常有 意义 的 ．然 而 ，利用 文 献ｆ ｌ ０ ］ 提 出 的 由约束 最 小二 乘 方 法 改进 的 图像
２
文 章 编号 ：１ ０ ０ １ — ４ ２ １ ７ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ２ — ０ ０ ７ ２ — ０ ８
基 于插值 的图像修复算法
王茜艳 ，陈 力 ，李 萌
ｆ 汕 头 大 学 工 学 院 ，广 东 汕头 ５ １ ５ ０ ６ ３ １
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｎ ９ １ ９ ． ８ 文 献 标 志 码 ：Ａ
０ 引 言
图像修 复是根 据 图像 中信 息 丢失部 分周 围的 已知信 息 ，对该 部 分进行 重 建 ，其 主要 目的是对 破损 的 图像 进 行修 复 ，以构造 人 眼主 观 系统 可 以接 受 的图像 １ ．数 字 图像 修复 的研 究发 展 至今 ，从 方 法上 可 以大致分 为基 于非 纹 理 和基 于纹理 合 成两 大类 ，按破 损 区 域则 可 以大致 分 为小 尺度缺损 的图像修 复 和大 区域 缺损 图像 的修 复 ．其 中基于 非纹 理 的
摘
要 ： 目前 ，针 对小 区域缺损 的 图像修 复算法 中 ，大多采用 基于迭代 的修复算法 ，然而
这些效果 较好的 图像修 复算 法 ，其时间复杂度 一般都 比较 大． 本文通过 插值的方法 ，利用 破损 区域 与周边邻域 的有效信息之 间的相关性 ，提 出改 进的基于 Ｆ ＭＭ（ 快速行进 ） 的图像修
人脸识别技术的特征提取与匹配算法解析
人脸识别技术的特征提取与匹配算法解析人脸识别技术是一种基于生物特征的身份认证技术，通过对人脸图像进行分析和处理，实现对个体身份的识别和验证。
在现代社会，人脸识别技术得到广泛应用，包括安全监控、考勤管理、人脸支付等领域。
其中，特征提取和匹配算法是人脸识别的核心技术，它们决定了人脸识别系统的准确性和稳定性。
特征提取是人脸识别技术中最关键的步骤之一，它将人脸图像中的信息转化为数学或向量形式，以便进一步进行比对和匹配。
特征提取算法通常分为两类：基于几何特征和基于统计特征。
基于几何特征的特征提取算法主要利用人脸的几何结构信息来进行识别。
常见的方法包括特征点标定、形状分析和三维重建等。
例如，特征点标定算法可以通过检测人脸轮廓的关键点，如眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等位置，来表示人脸的唯一特征。
形状分析则是通过比对人脸的几何结构信息，如脸型、眼距和鼻长等来进行识别。
三维重建算法则基于人脸在三维空间中的形状和纹理信息，通过建立人脸模型实现识别。
另一类特征提取算法是基于统计特征的方法。
这种算法会从人脸图像中提取出统计学上的特征，并将其编码为一系列的数学或向量表示。
常见的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
PCA是一种常用的降维算法，它能够将高维的人脸图像转化为低维的特征向量，从而减少计算量和存储空间。
LDA则是一种分类算法，它通过最大化类内样本的散度和最小化类间样本的散度来寻找最佳的投影方向，从而实现人脸的分类和识别。
LBP算法则通过分析人脸图像中的纹理信息来提取特征，它将每个像素点与其邻域像素比较，并将比较结果编码为一个二进制数，从而得到人脸图像的局部特征。
在特征提取之后，人脸识别技术还需要进行匹配算法来比对特征之间的相似度。
常见的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。
欧氏距离是一种基本的距离测度方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来判断它们的相似程度。
图像处理中的图像配准算法技巧分享
图像处理中的图像配准算法技巧分享图像配准是指将两幅或多幅图像中的相同场景进行几何变换，使得它们在像素级别上对应一致。
在图像处理领域，图像配准是一个重要的任务，它广泛应用于医学影像分析、机器视觉、遥感影像处理等领域。
本文将重点介绍图像配准算法中的关键技巧和常用方法。
一、预处理在进行图像配准之前，预处理是必不可少的一步。
预处理可以包括图像去噪、图像增强、图像旋转翻转等操作。
其中，图像去噪可以减少图像配准时由于噪声引起的对应关系错误，可以使用各种滤波器如均值滤波器、中值滤波器等；图像增强可以增强图像的对比度和边缘信息，可以使用直方图均衡化、拉普拉斯算子等方法；图像旋转翻转可以将图像调整到一致的方向，可以使用旋转操作、翻转操作等。
二、特征提取特征提取是图像配准的核心环节之一。
通过提取图像的特征点或特征描述子，可以在不同图像中找到对应的点，从而建立起它们之间的映射关系。
常用的特征点检测算法包括Harris角点检测算法、SIFT算法、SURF算法等，这些算法可以在图像中检测到关键的局部区域，并计算出其特征描述子；常用的特征描述子算法包括SIFT描述子、SURF描述子、ORB描述子等，这些算法可以将特征点的局部区域转换为具有描述性信息的向量。
三、特征匹配特征匹配是建立起两幅图像之间对应关系的关键步骤。
通过将图像中提取出的特征点或特征描述子进行匹配，可以找到两幅图像中对应的点集。
常用的特征匹配算法有暴力匹配算法、kd树匹配算法、RANSAC算法等。
在进行特征匹配时，需要考虑到匹配的准确性和鲁棒性，可以使用距离阈值、相似性度量等方法进行筛选和优化。
四、几何变换几何变换是将图像进行配准的关键步骤之一，它可以通过对图像进行旋转、平移和缩放等操作，使得两幅图像之间的对应点对齐。
常用的几何变换方法有仿射变换、透视变换等。
仿射变换是一种线性变换，可以实现图像的旋转、平移和缩放等操作；透视变换则可以处理更复杂的图像变换，例如图像的投影变换等。
如何使用图像处理技术进行图像重建与恢复
如何使用图像处理技术进行图像重建与恢复图像处理技术在现代科学和技术领域扮演着重要的角色，其中图像重建与恢复是其中一个应用领域。
图像重建与恢复涉及到利用各种图像处理算法和技术来对损坏、模糊或低质量的图像进行恢复和增强。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像重建与恢复。
图像重建与恢复的第一步是图像预处理。
在进行任何图像恢复操作之前，我们需要对输入图像进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、平滑图像和增强边缘。
常用的预处理技术包括噪声滤波、平滑滤波和边缘增强。
图像重建与恢复的关键是选择合适的恢复算法。
有许多图像恢复算法可供选择，例如插值法、逆滤波、最小二乘法等。
插值法是一种简单但常用的方法，通过对丢失的像素进行估计来重建图像。
逆滤波则是一种通过逆滤波器来减少图像模糊的方法。
最小二乘法是一种通过最小化残差来恢复图像的方法。
根据实际情况和需求，选择合适的恢复算法非常重要。
第三，利用图像重建与恢复算法进行图像恢复。
一旦选择了合适的恢复算法，我们可以将其应用于损坏、模糊或低质量的图像上。
这个过程可以通过使用图像处理软件来实现。
根据所选择的算法，我们可以调整算法的参数，以达到最佳的图像恢复效果。
在此过程中，我们应该对结果进行实时监控，以便进行调整和优化。
评估和验证图像的恢复质量。
一旦恢复过程完成，我们需要对恢复的图像进行评估和验证。
常用的评估指标包括峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）和结构相似度指数（SSIM）。
这些指标可以帮助我们衡量恢复图像与原始图像之间的差异。
根据评估结果，我们可以进行调整和改进恢复算法，以进一步提高图像恢复质量。
总结起来，图像重建与恢复是利用图像处理技术恢复和增强损坏、模糊或低质量的图像的过程。
通过预处理、选择适当的恢复算法、应用算法进行图像恢复，并评估和验证恢复结果，我们可以有效地进行图像重建与恢复。
图像处理技术在这个过程中起着关键的作用，同时提供了许多工具和算法来帮助我们实现最佳的图像恢复效果。
SURF算法介绍
蒙娜丽莎的图像匹配---SURF算法1.图像匹配1.1.图像匹配的概念图像匹配成为计算机视觉和图像处理中的一个重要技术。
其方法思想就是根据己知的图像在其他图像中查找出含有己知图像的过程。
图像匹配的架构流程如图1.1。
该技术的研究涉及到许多相关的知识领域,如图像预处理、图像采样、特征提取等,同时将计算机视觉、多维信号处理和数值计算等紧密结合在一起。
图像匹配技术还与图像融合、图像匹配等研究方向系系相关,为图像理解和图像复原等相关领域的研究提供基础。
图1.1图像匹配流程图图像匹配技术作为图像处理的关键技术之一，在国防领域和医学领域等得到广泛的研究和应用[2]。
如果在不同视角，或是不同时间，或是使用了不同的传感器获取到的两幅或多幅图像间存在共同区域，如何寻找到图像间的共同区域，就是图像匹配需要解决的问题。
1.2.图像匹配的算法组成图像匹配技术的分支很多，对图像匹配提出的构架也是千姿百态，根据布朗提出了图像匹配的组成要素，将图像匹配的要素主要分为四个方面，分别是图像的特征空间，为求取变换参数定义的搜索空间和搜索策略，图像匹配的相似性度量。
特征空间是指在待配图像和参考图像上提取到的一系列特征集合。
将提取到的特征进行描述后参与最后的匹配，因此特征选取的好坏直接影响匹配的可行性和匹配的效果。
好的特征是满足自动匹配的前提，因此选取的特征一般包含图像的关键信息，此类特征存在以下特性：首先，此类特征具有公有性、唯一性和显著性，保证匹配的顺利进行和匹配的精度；其次，此类特征具有多量性，而且分布合理，保证匹配的稳定性。
合理的特征空间会降低匹配算法的计算量，提高算法的性能。
相似性度量是指评判待匹配图像和参考图像上特征的相似程度，它很大程度上决定了参与匹配的因素，一般采用某种代价函数或者是距离函数来进行度量。
好的相似性度量不仅可以减少算法的计算量，而且对于算法的匹配性能和鲁棒性起着重要的作用。
搜索空间为求取图像变换参数的空间。
超分辨率图像恢复算法综述
【摘要】图像超分辨率是指从一序列低分辨率观测图像中恢复高分辨率图像，广泛用于视频监控、模式识别、军事侦察、遥感检测和医学诊断等领域，已成为图像处理领域最为活跃的研究方向之一。
介绍了超分辨率图像恢复的经典算法，对比分析了各方法的优缺点，提出了超分辨率图像恢复的研究方向与展望，为其进一步发展提供了一定的理论基础。
【关键词】超分辨率高分辨率图像低分辨率图像恢复自harris 和goodman 提出sr 重建概念以来，该技术就受到广泛关注，主要经历了静态图像、单视频和多视频sr 重建三个阶段，主要算法有基于频域插值的方法、非均匀采样内插法、迭代反投影法、凸集投影法、正则化重建法、最大后验概率/ 凸集投影混合法和基于学习的方法。
sr 图像恢复应用广泛，已成为图像处理领域最为活跃的研究方向之一。
通过sr 图像恢复能有效提高现有监控设备的分辨率水平和监控能力，对推进智能视频监控的发展[1] ，对“数字城市” 、“平安城市”建设等，都具有重要意义。
1 超分辨率图像恢复算法1.1 基于频域插值的方法先使用傅里叶变换将图像变换到频域，再利用位移特性观测模型解决图像的内插问题。
在处理过程中，假设lr 图像序列无噪声，且原始模拟图像的频率带限，利用多幅图像间离散和连续傅里叶变换间的平移特性以及混叠关系来获得hr 图像。
此方法理论简单，运算复杂度低，但忽略了观测模型中光学系统的诸多因素的影响，仅局限于全局平移运动模型下应用。
很多学者对此进行改进，tekalp 等[2] 考虑了线性空不变点扩散函数和观测噪声的影响，采用最小二乘法计算系统方程的解；kim 等[3] 也考虑了噪声的情况，用加权最小二乘法进行计算；rhee 和kang[4] 提出采用离散余弦变换代替傅里叶变换，减少存储资源的需求，提升了计算效率。
但始终无法突破tsai 中整体平移相似的假设，仅含有限的空域先验知识，因此只能在全局平移运动和线性空间不变模糊模型中使用。
计算机视觉技术中的图像重建算法介绍
计算机视觉技术中的图像重建算法介绍计算机视觉技术在近几十年来取得了巨大的发展，成为了人工智能领域的重要分支之一。
而图像重建算法作为计算机视觉技术的重要应用之一，旨在通过利用数学模型和算法，将损坏、模糊或噪声干扰的图像恢复成较为清晰和准确的图像。
本文将介绍几种常见的图像重建算法及其原理。
1. 插值算法插值算法是图像重建中最简单且常用的算法之一。
它基于图像中的像素点之间存在的一定关系，在已知的像素点之间推断未知像素点的灰度值或颜色值。
根据插值算法的不同，常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
最近邻插值算法简单直接，但容易引起锯齿状效应；双线性插值算法通过对周围像素点进行加权平均，可以改善图像质量；而双三次插值算法则进一步提高了图像的质量，但计算复杂度更高。
2. 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像重建算法。
其原理是将图像从空域转换到频域，利用频域分析和滤波技术对图像进行处理，并通过逆傅里叶变换将图像从频域转换回空域。
傅里叶变换可以分析图像中各种频率的分量，并进行滤波、降噪、增强等操作，从而达到图像重建的目的。
傅里叶变换有多种变体，如快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT），它们在计算速度和精度上有所不同。
3. 稀疏表示算法稀疏表示算法是一种基于向量分解的图像重建算法。
它假设图像可以由一组基向量的线性组合表示，并通过这组基向量对图像进行重构。
稀疏表示算法常用的方法有最小绝对收敛（L1）正则化、奇异值分解（SVD）和压缩感知等。
在重建过程中，稀疏表示算法通常通过寻找最小的表示误差来确定图像的稀疏表示，进而进行图像重建。
4. 深度学习算法深度学习算法在图像重建领域也取得了巨大的成功。
深度学习基于深度神经网络模型，通过大量的图像数据进行训练，并学习图像的特征表示和重建规律。
深度学习算法可以自动提取图像中的关键特征，并通过反向传播算法进行优化，从而实现对图像的重建。
常见的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。
使用计算机视觉技术进行图像配准和拼接的方法
使用计算机视觉技术进行图像配准和拼接的方法在现代科技的发展中，计算机视觉技术在图像处理和分析领域发挥着重要作用。
其中，图像配准和拼接是计算机视觉中的重要任务之一。
图像配准是将多幅图像对齐到一个统一的坐标系中，以实现后续的图像拼接、特征提取和目标识别等应用。
本文将介绍几种常用的图像配准和拼接方法。
1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。
它通过检测图像中的特征点，并使用特征描述子对这些特征点进行描述。
然后，在两幅图像中寻找相同的特征点，并计算这些特征点之间的差异。
最后，根据差异结果对图像进行变换，以实现图像的配准和对齐。
特征点匹配法的核心在于特征点检测和匹配算法的选择。
常见的特征点检测算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
而特征点匹配算法有最近邻算法和RANSAC（随机一致性算法）等。
这些算法能够根据图像的特征来进行匹配，从而达到图像配准的目的。
2. 相位相关法相位相关法是一种基于频域分析的图像配准方法。
它通过计算两幅图像在频域上的相位差异来进行配准。
具体而言，首先将两幅图像进行傅里叶变换，然后计算它们的频谱，并将频谱进行归一化处理。
接下来，将归一化的频谱相乘，再进行逆傅里叶变换得到相位差谱。
最后，根据相位差谱进行图像的配准和拼接。
相位相关法具有高精度和鲁棒性的特点，尤其适用于红外图像和遥感图像等领域。
然而，由于相位相关法对图像噪声和失真敏感，因此在实际应用中需要进行预处理和参数优化。
3. 基于拓扑结构的配准方法基于拓扑结构的配准方法是利用图像的拓扑信息进行图像配准的一种方法。
它通过将图像转换为拓扑图，然后计算图像之间的拓扑结构差异来实现配准。
具体而言，首先使用图像分割算法将图像转换为图，然后利用拓扑学理论计算图的拓扑结构。
最后，根据拓扑结构的差异来进行图像的配准。
基于拓扑结构的配准方法适用于具有复杂几何结构的图像，比如医学图像和地形图像等。
它具有较好的稳定性和准确度，但由于计算复杂度较高，需要考虑算法的效率问题。
图像识别中的特征匹配与分类算法优化比较
图像识别中的特征匹配与分类算法优化比较在图像识别领域，特征匹配和分类算法的优化比较是一个重要的研究方向。
特征匹配是指在两个或多个图像之间找寻相同或相似特征的过程，而分类算法旨在将输入的图像按照预定义的类别进行分类。
本文将对特征匹配和分类算法进行深入比较和优化分析，以探讨如何提升图像识别性能。
首先，我们来考察特征匹配算法。
目前应用最广泛的特征匹配算法是SIFT（尺度不变特征变换），SURF（速度edg图像特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）。
这些算法都有其独特的特点和优势。
SIFT算法通过在图像中寻找局部尺度空间极值点并计算其特征描述子，将图像特征进行标识和匹配。
SIFT算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，但其计算复杂度较高，对大型图像数据集的处理速度有一定影响。
相比之下，SURF算法通过加速盒滤波器和积分图像的方式使得计算速度更快。
SURF算法在处理大规模图像数据集时具有一定的优势，但对于图像中的压缩和旋转等变换并不具备很好的不变性。
另一方面，ORB算法结合了FAST（特征加速的段测试器）和BRIEF（二进制鲁棒、独立、有效特征）算法。
ORB算法不仅具有较好的计算速度，而且对旋转和尺度变换等具有一定的不变性。
然而，ORB在处理光照变化和比例变化方面的性能仍需改进。
针对以上算法的优缺点，在特征匹配中可以采用组合策略，通过将多种算法结合使用，以期获得更好的性能。
例如，可以先使用ORB算法迅速筛选出候选特征点，在此基础上再使用SIFT算法进行更精确的匹配。
这种组合策略能够充分发挥各算法的优点，并弥补各自的不足之处。
接下来，我们来讨论图像分类算法的优化比较。
在图像识别中，经典的分类算法包括K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等。
KNN算法是一种常用的非参数分类算法，其原理是根据样本的特征向量，通过计算输入样本与训练样本的距离，并选择距离最近的K个样本进行分类。
ostu法 -回复
ostu法-回复OSTU法是一种可用于图像阈值化的统计方法，可以将图像转换为二值图像。
本文将详细介绍OSTU法的原理和步骤，并通过一个具体的例子来说明如何使用OSTU法进行图像阈值化。
一、OSTU法原理OSTU法是根据图像的灰度特性来确定一个阈值，将图像分割为两个部分：符合特定阈值条件和不符合特定阈值条件的像素集合。
具体而言，OSTU 法以最小化类间方差为目标，即寻找一个阈值，在此阈值下，类间方差最小。
类间方差的计算基于像素的灰度分布，当阈值选定时，类间方差越小，表示两部分像素间的差异性较小。
二、OSTU法步骤1. 将彩色图像转换为灰度图像首先，需要将彩色图像转换为灰度图像。
这可以通过将RGB（红、绿、蓝）通道的值加权平均来实现，即：灰度值= 0.299 * 红色通道值+ 0.587 * 绿色通道值+ 0.114 * 蓝色通道值。
这一步得到的灰度图像将作为OSTU法的输入。
2. 计算灰度直方图对灰度图像进行像素值的统计，生成灰度直方图。
灰度直方图表示了图像中不同灰度级别的像素数量。
3. 计算类内方差和类间方差根据灰度直方图，计算每一个可能的阈值下的类内方差和类间方差。
类内方差表示同一类像素内部差异的大小，而类间方差表示不同类像素之间的差异。
以每个像素的灰度值为阈值，计算相应的类内方差和类间方差。
4. 寻找最小类间方差对应的阈值在所有可能的阈值中，选择使类间方差最小的阈值作为最终的阈值。
5. 将图像二值化使用得到的最佳阈值，对原始图像进行二值化处理。
将图像中小于阈值的像素设为0，将大于等于阈值的像素设为255，得到最终的二值图像。
三、应用实例为了更好地理解OSTU法的应用，我们以一个简单的例子来说明。
假设有一张灰度图像，像素值范围为0-255：35 67 128 220180 92 16 2061. 将图像转换为灰度图像：67 67 128 220125 92 16 2062. 计算灰度直方图，得到各个灰度级别的像素数量。
分层联合双边滤波的深度图修复算法研究
在三维重建[1]、人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）[2]和汽车辅助驾驶[3]等图像分割、目标检测、物体跟踪领域中三维深度信息是三维场景信息的重要特征[4]。
自微软公司发布Kinect体感设备以来，深度信息的获取更成为研究热点，深度图能够直接反映出场景物体到相机的距离，但目前三维深度相机（例如Kinect和Time of Flight，ToF）获取的深度图通常存在分辨率低、深度值缺失和噪声污染等问题。
到目前为止，获取深度信息的两类主要方法[5]：被动方法和主动方法。
立体匹配（被动方法）是在多视图中进行对应像素点匹配，然后估计像素点的视差求取深度，是获取深度信息的经典方法。
该方法不依赖于复杂的设备，只需要拍摄双视图或多视图图像计算估计深度信息，如通过立体匹配[6]和三角测量[7]计算图像的深度分层联合双边滤波的深度图修复算法研究万琴1，2，朱晓林1，陈国泉1，肖岳平11.湖南工程学院电气与信息工程学院，湖南湘潭4111042.湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室，长沙410082摘要：三维场景建模及三维多目标检测识别等研究中需要获取高精度、高分辨率深度图，针对RGB-D传感器提供的深度信息存在分辨率低、深度值缺失和噪声干扰等问题，提出一种基于深度置信度的分层联合双边滤波深度图修复算法。
基于深度信息获取存在的问题提出相应的深度退化模型，采用深度置信度测量对深度像素进行置信度分类，根据深度置信度确定滤波器窗口权重值，利用提出的分层联合双边滤波算法在待修复区域完成深度图修复。
采用Middlebury标准数据库和自采数据库进行定性对比实验和定量结果分析表明，该算法对深度图修复后边缘更加清晰合理，消除了边缘模糊和纹理伪像，有效提高了三维深度图修复的精确度。
关键词：RGB-D；深度修复；深度置信度；分层联合双边滤波文献标志码：A中图分类号：TP391.4doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0463Research on Depth Map Restoration Algorithm Based on Hierarchical Joint Bilateral Filter WAN Qin1，2,ZHU Xiaolin1,CHEN Guoquan1,XIAO Yueping11.College of Electrical&Information Engineering,Hunan Institute of Engineering,Xiangtan,Hunan411104,China2.National Engineering Research Laboratory for Robot Vision Perception and Control,Hunan University,Changsha410082,ChinaAbstract：The depth map captured by RGB-D sensor usually has low resolution and lack of depth value,but three-dimensional multi-target detection and recognition need to obtain high-precision and high-resolution depth maps.This paper proposes a hierarchical joint bilateral filtering depth map restoration algorithm based on depth confidence.The depth degradation model based on the problem of the depth information capture device is proposed.The depth confidence measurement is used to classify the depth pixels,and the filter window weight value is determined according to the depth confidence.The hierarchical joint bilateral filtering is used to complete the restoration of hole region.The qualitative comparison and quan-titative result analysis based on Middlebury standard database and the proposed database show that the edge of depth map is more clear and reasonable,and there is no edge blur and texture artifacts basically.Therefore,the experimental results show that the proposed algorithm can improve the accuracy of depth map restoration effectively.Key words：RGB-D;depth restoration;depth confidence;hierarchical joint bilateral filtering基金项目：国家自然科学基金（61841103，61673164）；湖南省研究生科技创新重点项目（CX2018B805）；湖南省自然科学基金（2019JJ50106）；湖南省教育厅优秀青年项目（18B385）。
基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究
基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究张莹;闫璠;高赢;涂勇涛【摘要】In order to expand the viewing angle for robot visual navigation, this paper presents a fast image stitching algorithm based on ORB algorithm and OECF model. Firstly, feature points are extracted by SIFT algorithm after images pre-processing. Secondly, the binary descriptors of the feature points are obtained by ORB algorithm to achieve images matches. The project transformation model matrix between two matching images is calculated. Finally, to solve the color inconsistency problem of images stitching, the Opto-Electronic Conversion Function of the camera is estimated to conduct color adjustment. Experimental results show that the proposed algorithm is effective for image stitching, moreover the stitching quality and stitching speed are much better than other image stitching algorithms.%为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围，提出了一种基于ORB 算法和OECF模型的图像拼接算法，获取的图像进行预处理后，先利用SIFT算法提取特征点，再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配，而后通过投影变换模型获取参数，最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function），利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整，解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。
一种快速准确的图像配准算法
一种快速准确的图像配准算法靳峰;冯大政【摘要】An image registration algorithm is proposed through the analysis of the objective function . There are two optimal solutions to the function : the biggest number of efficient point pairs and the image transformation matrix with the highest accuracy , which can be solved by two different point matching matrices . The algorithm gets the transformation matrix by the points described in the center symmetric local binary pattern ( CS‐LBP) , and obtains the efficient points by the statistical deflection angle order ( SDAO ) . The SDAO is a sample and accuracy descriptor that integrates the local structure and global information of images . By combining with the advantages of the two description methods , the algorithm achieves a high alignment accuracy and a small computational volume .%通过对图像配准目标函数的分析，提出了一种结合相似性和空间序列特征的配准算法。
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ｉ ｔ ｓ ｆ ｕ ｌ ｌ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ， ａ ｎ ｄ ｊ ｕ ｍｐ ａ ｎ ｄ ｌ ｏｋ ｂ ｅ ｓ ｔ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ（ Ｊ Ｌ Ｂ ＮＭ ）ｔ ｈ ａ ｔ ｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｌ ｙ ｅ ｍｐ ｌ ｏ ｙ ｓ ｊ ｕ ｍｐ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ｌ ｏｋ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｔ ｏ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｕ ｐ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ，ｔ ｗ ｏ － ｓ ｔ ｅ ｐ ｂ ｅ ｓ ｔ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏｄ
原稿收 到 日期 ： ２ ０ ０ ３ — ０ ６ — ０ ９ ； 修 改稿收到 日期 ： ２ ０ ０ ３ — ０ ９ — ２ ２ ． 本课 题 得 到高 等学 校博 士学 科点 专 项科 研基 金 （ ２ ０ ０ ２ ０ ２ ８ ８ ０ ２ ４ ） 资 助． 梁海 军 ，
男， １ ９ ７ ９年 生 ， 硕士研究 生 ， 主 要 研 究 方 向 为 图像 与 视 频 处 理 ， 茅耀斌 ， 男， １ ９ ７ １年 生 ， 博士， 主要研究 方向为多媒体信 息安全 、 图像 与 视 频 处 理 ， 昊慧 中 ， 女 ， １ ９ ４ ２年 生 ， 教授 ， 博士生 导师 ， 主 要 研 究 方 向 为虚 拟 现 实 、 智能 Ｃ Ａ Ｄ、 计 算 机 图 形 图像 理 论 ．肖 亮， 男， １ ９ ７ ６年 生 ， 博 士， 主 要 研 究 方 向 为 计 算 机 图形 图 像 理 论 、 模式 识别 、 虚拟现 实，
Ｂ ＮＭ ａ ｎ ｄ ７ ７％ ｏ ｆ Ｊ ＬＢ ＮＭ ．ｍｅ ａ ｎ ｗｈ ｉ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｃ ａ ｎ ｓ ｔ ｉ ｌ ｌ ｂ ｅ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ．
利用 坏 块周 围像 素 的信 息 ， 也 可 以 利 用 远 离 坏 块 的
像 素信 息 ； 而 且 不需 要 对 坏 块 的 光 谱 特 性 和结 构 特
性作 预 先 限制 ， 即 不需 要 根 据 邻 域 的 方 向和 复 杂 性
３ Ｔ Ｓ Ｂ ＮＭ 图 像 恢 复 算 法
３ ． １ Ｔ Ｓ Ｂ ＮＭ 算 法
ｆ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｕ ｓ ｅ ｄ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ ｎ ｅ ｍｐ ｌ ｏ ｙ ｓ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｏ ｆ ｄ ｉ ａ ｍｏ ｎ ｄ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ Ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｓ ． Ｒｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｎ ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｓ ｌ ｏ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｉ ｍｅ ｏ ｆ ＴＳ ＢＮＭ ｉ ｓ ｏ ｎ ｌ ｙ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ ８％ ～ １ ０％ ｏ ｆ
法采用 跳跃与环 顾相结合 的搜索 策略 ， 提高 了匹配速 度． 文 中提 出 一 种 两 步 最 优 邻 域 匹 配 （ Ｔｓ Ｂ ＮＭ ） 算法 ， 利 用 两 步
搜索作 为搜索 策略 ， 交替运用浏 览搜索 和精 细搜 索 寻找最 优 匹配 块 ； 同时 ， 精 细搜 索借 鉴 了菱形 搜 索算 法 的搜索 思
域 块 的 相应 部 分 所替 代 ， 而 完 好 部 分将 保 持 不 变 ， 即
ｆ ｋ ＋ ｍ ． ｔ ＋ Ｈ＝ ０
＋ ｆ ＋ ＝ １，
间 的相 似 性 （ Ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｗｉ ｓ ｅ Ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ） 为 先 验 信 息 来 恢 复 图像 ．与其 他 恢 复 技 术 不 同 ， Ｂ ＮＭ 算 法 不 仅 可 以
在数 字 图像 和视 频 的 表示 以及 传输 方 面 有很 多 种 图像 编 码算 法 ， 目的都 是 为 了减 少 码 率 ． 其中， 基 于分 块 技术 被 证 明是 最 实 用 的 ， 当前 大 部 分 的 图像 和视 频 压 缩 标 准 都 采 用 这 种 技 术 ， 如 Ｊ Ｐ Ｅ ＧＥ ￣ ］ ，
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Ｉ ２ ８ ０
计 算 机 辅 助 设 计 与 图 形 学 学 报
因此 ， 必 须 采取 恰 当的错 误 恢 复措 施 ， 以获 得 质量 可 以接 受 的恢 复 图像 ． 目前 可 以 运 用 错 误 掩 盖 （ Ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ Ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ａ ｌ ｍｅ ｎ ｔ ） Ｊ 技 术 来 完成 这 个 过程 ， 将 该 技 术应 用 于 解 码 端 ， 不需 要 对 已 有 的图像 处 理 过 程 进 行 改 动 ， 而 是 接 受 损 坏
两 步 最 优 邻 域 匹 配 的快 速 图像 恢 复 算 法
梁海军” 茅耀斌” 吴慧中 肖
。 （ 南 京 理 Ｔ大 学 自动 化 系 南京 ２ １ ０ ０ ９ ４ ） ２ １ ０ ０ ９ ４ ） （ 南 京 理 Ｔ大 学 计 算 机 科 学 与 Ｔ 程 系 南 京
摘
要
最 优邻域 匹配 （ Ｂ ＮＭ ） 算法运 用全搜 索策 略 ， 具 有很 高 的计算 复 杂度 ． 跳 跃环 顾最 优邻 域 匹配 （ Ｊ Ｌ Ｂ Ｎ Ｍ） 算
，
收
引
言
图像 序 列 的每 一 帧 ， 那 么它 就 能 重 构 出需 要 的 图像 ． 但是 ， 在 现 实世 界 中通 信 信 道 不 可 避 免 地 会 产 生 传 输错误 ， 尤 其 是 在无 线 通信 的场 合 ， 传 输 的数 据 会 被 破 坏．基 于 分 块 的 图像 编 码 系 统 对 传 输 错 误 很 敏 感， 一 个 比特 的丢 失 都 可能 导 致 重 建 图像 的 失 真 ， 甚 至可 能 连 续 地 影 响 后 续 数 帧 图 像 ， 形成 扩散效 应．
块 来 获得 全 局 最 优 匹 配 分 块 （ 整 个 窗 口上 的最 小 错
质量 明显 高 于其 他 恢 复 算 法 ， 但是 Ｂ ＮＭ 算 法 在＜ 为
＝ ｒ ●Ｊ、ｌ ＇ 坏块 寻 找最 优 匹 配 块 时 运 用 了全 搜 索 策 略 ， 因 而Ｎ 需
ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ（ Ｔ Ｓ Ｂ ＮＭ ）ａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｓ ｂ ｒ ｏ ｗｓ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ｆ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ．Ｔｈ ｅ
选中． 最后 ， 漫 游 块 的丢 失 部 分 将 会 被 变 换 后 的 领
关 性 对 图像 进 行修 复 ， 以构 造 主 观 可 以接 受 的 图像 ．
最优 邻 域 匹 配 （ Ｂ ｅ ｓ ｔ Ｎｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏ ｏ ｄ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ， Ｂ ＮＭ） ＿ ４ ｊ 是 一 种 空域 错 误 掩 盖 技 术 ， 它 以 图 像 中 块
将 坏块 分 成不 同 的类 ， 因此不 论 坏 块是 什 么样 子 其 ， 都
可 以用 相 同 的 方 法 来 恢 复 ．实 验 结 果 表 明 ＿ ４ Ｊ ， 不 论 从 主 观还 是 客 观角 度 评 价 ， Ｂ ＮＭ 算法 所 得 到 的恢 复
中
全 搜索 算 法 通 过检 测 搜 索 窗 口上 的 所有 候 选 分
。 （ Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆＡｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆＳ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ４ ） （ ｅｐ Ｄ ａｒ ｔｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆＣ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆＳ ｃｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ４ ）
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第 ｌ ６卷 第 ９期 ２ ０ ０ ４年 ９月
计 算 机辅 助 设计 与 图形 学学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥ Ｒ— ＡＩ ＤＥ Ｄ ＤＥＳ Ｉ ＧＮ ＆ ＣＯＭ ＰＵＴＥＲ ＧＲＡＰＨＩ Ｃ Ｓ
ＶＯ １ ． １ ６．ＮＯ ． ９ Ｓ ｅ ｐ． ，２ ０ ０ ４
其中 ， （ ｋ， ｚ ） 和（ ｉ ， ） 分 别 表 示 漫 游 块 和 领 域 块 左 上 角 的 坐标 ； ㈠表示 受损 图像 中位 置 （ ｉ ， Ｊ ） 的 像 素
值； 二元 标 识 ． 表示像 素是 否受损 ； ｎ Ｍ 表 示 用 于
Ｎ
－
Ｉ Ｎ
， ．Leabharlann －Ｉ ，． ． ．—
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ｔ Ｏ ｂ ｅ ｓ ｔ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏ ｏ ｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ（ Ｂ ＮＭ ） ｔ ｈ ａ ｔ ｎ ｅ ｅ ｄ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｕ ｅ ｔ Ｏ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ａ ｌ ｍｅ ｎ ｔ ；ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｔ ｗｏ － ｓ ｔ ｅ ｐ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ；ｄ ｉ ａ ｍｏ ｎ ｄ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ
Ｍ ＰＥＧ［ ２ Ｊ Ｈ． ２ ６ ３ Ｅ ３ Ｊ 等． 如果 解 码 器 能 够 正 确 地 接