摘要：目前绝大多数的图像去噪算法只通过单纯处理原始噪声图本身来实现,并没有考虑将原始噪声图和去噪图相结合来进一步提升去噪性能。针对该问题,我们提出一种渐进式图像去噪算法框架。该框架基于目前去噪效果最为显著的三维块匹配算法,采用三层两次融合的设计结构,每层均采用三维块匹配算法,且每层在之前去噪基础上通过进一步融合再次去噪。充分的统计实验结果表明,在同样噪声条件下,我们的方法和另外一个最新改进算法在峰值信噪比方面相对于原始三维块匹配算法都有不同程度地提升,并且新提出的算法较传统三维块匹配算法有更好的去噪性能;随噪声程度的加大,算法性能提高的幅度愈加明显,在改善CT成像质量方面获得较好的成像效果。

摘要：在流形上构造了一组具有等距不变与尺度不变的形状描述子.该方法首先利用Biharmonic距离构造核函数,然后利用勒贝格积分构造具有等距不变的描述子,再利用曲面的勒贝格测度对形状描述子进行标准化,得到了一组新的描述子.这种新的形状描述子既具有等距不变性,又具有尺度不变性,反映了几何形状的内蕴性质.在非刚体模型上进行了大量实验,通过实验结果可以看出,该方法对于发生等距变形的物体具有很好的识别和区分效果.

摘要：针对现有的深度卷积神经网络往往训练平行的分类器层,很少关注类别的层次性结构,导致均衡性分类器训练难度较大的问题,提出一种结构化的深度多任务学习算法.该算法结合深度卷积神经网络与层次分类,使类别之间的结构性信息融入至深度卷积神经网络中.依托树形的类别结构设计了一个带有共享层的多分支网络结构,并使用一种关联性多任务分类器学习算法协同训练各网络分支的分类器层;为了抑制层次间的误差传播,在各分支网络的分类器层的学习过程中添加一个基于父子关系的结构化限制.采用CIFAR100和手工采集到服装数据集,在tensorflow平台上进行实验,结果表明文中算法相比于基准网络可以提高2%~4%的分类准确度.

摘要：不理想的成像设备或者成像条件经常会导致图像的退化现象,如相机失焦、相机与场景的相对运动等会使得图像模糊,不同拍摄视角会引起图像中几何形状的变化等.为了实现对退化图像的识别、检索等,利用图像的相位信息构造了一种仿射-卷积矩不变量对这些退化图像进行描述.首先利用高斯卷积变换、仿射变换对图像的模糊、几何变化建模;然后分析图像的相位谱图像在高斯卷积变换、仿射变换下的性质,提出了能同时对高斯卷积变换和仿射变换具有不变性质的不变量计算方法.通过对计算机合成变换的图像、真实拍摄的图像进行检索、识别实验,表明了文中提出的仿射-卷积矩不变量的有效性和适用性.

摘要：针对行人重识别技术受遮挡、背景冗余、光照、姿态以及检测误差等问题的影响,鲁棒的行人特征表达对正确检索行人越来越重要.为了利用对齐特征和度量学习的优势,进一步分析局部空间语义特征.首先,在特征层面:一是在ResNet50框架中嵌入空间变换结构,自适应对齐局部区域空间特征,解决因局部区域不对齐导致的空间语义不一致的问题;二是通过对齐的局部特征设计一种增强特征融合网络,充分利用语义信息间的关联性提取图像的细节特征.然后,在损失函数层面:提出一种排序矩阵方法选取区域样本对,设计了一种局部三元组损失计算方法,联合正则化分类损失共同训练网络,充分利用融合的增强特征,达到高效度量的效果.最后,文中方法结合现有的重排算法进一步提高了Rank-1与mAP检索精度,在行人重识别基准数据集Market-1501上的实验结果,证明了本文方法的有效性.

摘要：It is well known that a triangle can be divided by mid-point refinement into four sub-triangles with the same shape. Similarly, a tetrahedron can be parted into eight subtetrahedra, which are generally not uniform in shape. This paper proves that there exist a set of tetrahedra, which is called isometrically subdivisible tetrahedra(IST) and can be divided into eight isometric subtetrahedra, including identical and reflection ones. And a new classification of tetrahedra is put forward, based on which all tetrahedra can be categorized into 26 classes according to both the number of maximum equal edges and topological relations. The IST belongs only to three of the classes. That result provides a new viewpoint of spatial structure and may be used to tile or subdivide space uniformly or isometrically.

摘要：针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征,得到目标区域的分割结果.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法能够更好地分割出目标的边界区域,抑制边界区域分割粗糙的问题,得到较准确的目标分割区域.

摘要：针对目前非刚体三维特征描述子表现力不足的问题,提出一种结合Fisher编码和距离学习构建全局特征描述子的非刚体三维模型检索方法.首先提取三维模型的局部特征描述子,利用混合高斯模型对特征集合进行无监督字典学习;然后将局部描述子和字典中心作为输入,通过Fisher编码方法得到新的特征编码;最后采用距离学习对特征编码进行空间映射,重构得到类内距离小类间距离大的全局特征描述子,用于非刚体三维模型检索.在公开数据集SHREC10和SHREC11上进行实验的结果表明,相比于传统方法,该方法在检索精度上有显著提高.

摘要：针对多层显著性图融合过程中产生的显著目标边缘模糊、亮暗不均匀等问题,提出一种基于域变换和轮廓检测的显著性检测方法.首先选取判别式区域特征融合方法中的3层显著性图融合得到初始显著性图;然后利用卷积神经网络计算图像显著目标外部轮廓;最后使用域变换将第1步得到的初始显著性图和第2步得到的显著目标轮廓图融合.利用显著目标轮廓图来约束初始显著性图,对多层显著性图融合产生的显著目标边缘模糊区域进行滤除,并将初始显著性图中检测缺失的区域补充完整,得到最终的显著性检测结果.在3个公开数据集上进行实验的结果表明,该方法可以得到边缘清晰、亮暗均匀的显著性图,且准确率和召回率、F-measure,ROC以及AUC等指标均优于其他8种传统显著性检测方法.

摘要：针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7%和12.4%.