Shot segmentation algorithm for visual media retrieval

针对基于内容的视觉媒体检索存在的问题,依据多维空间仿生信息学(MulTI-dIMEnSIOnAl SPACE bIOMIMETIC InfOrMATICS,MdSbI)理论的同源连续性规律(PrInCIPlE Of HOMOlOgy COnTInuITy,PHC),在高维空间中通过几何方法分析视频及镜头和图像,通过子空间方法解决不同视觉媒体的异构性问题,得出视觉媒体检索的实质性工作是在高维空间研究点和子空间的距离问题,并实现适用于视觉媒体检索的镜头分割算法。The paper analyzed the problems related to visual media retrieval on the basis of contents.The discussion set forth from the PHC of MDSBI,analyzed videos, shots and images in high-dimensional space,and attempted to examine the heterogeneity between different visual media in the perspective of subspace, thus arriving at the conclusion that visual media retrieval should first of all tackle the issue of analyzing the distance between dots and subspace and came up with an algorithm of shot segmentation for visual media retrieval.国家自然科学基金委主任基金资助项目(60753001

A Novel Bio2inspired Algorithm for Color Image Enhancement

摘要: 基于人类视觉系统的全局和局部自适应特性,本文提出一种仿生彩色图像增强方法,用于增强不均匀光照或低照度情况下的图像. 该方法主要包括全局自适应亮度调节、局部对比度增强和颜色恢复三个部分. 即全局亮 度调节主要用来增强暗区域的亮度和压缩图像的动态范围;局部对比度增强利用当前点与其邻域象素的双边滤波输 出之间的关系,调节当前点的亮度,以增强图像局部对比度;再通过一种简单的线性颜色恢复算法恢复图像色彩. 与文 献[7 ,8 ]所提彩色图像增强算法相比,实验结果表明本文所提方法的效果更好.Abstract : 　We propose a novel bio2inspired algorithm to enhance the color image under low or non2uniform lighting condi2 tions that models global and local adaptation of the human visual system. The proposed method consists of three parts :a preliminary global luminance adjustment followed by local contrast enhancement and color restoration. The global luminance adjustment increas2 es the luminance of darker pixels and compresses the dynamic range as well . The local contrast enhancement adjusts the intensity of each pixel based on its relative magnitude with respect to the bilateral filter output of its neighboring pixels . Then a linear color restoration process is applied to convert the enhanced intensity image back to a color image. Experimental results of the proposed method and reference [7、8 ] are compared and analyzed to illustrate the effectiveness of the proposed method.:国家自然科学基金主任基金(No. 60753001) ;福建省自然科学基金(No. 2008J0032) ;厦门大学985 二期信息创新平台(No. 00002X07204

一种新的基于彩色双边滤波的彩色图像增强方法

本文提出一种新的基于彩色双边滤波的彩色图像增强方法。该方法将彩色图像增强分为三部分:全局亮度调节、对比度增强和颜色恢复。全局亮度调节主要是对图像的整体亮度信息进行非线性调整,压缩图像的亮度动态范围;局部对比度增强主要是利用彩色双边滤波获得像素点所在邻域的背景亮度,由当前像素点的亮度与背景亮度之间的关系,通过非线性的方法增强图像局部对比度;最后通过颜色恢复算法恢复图像色彩。相关实验表明,本文所提方法可以获得很好的彩色图像增强效果

有效保持细节特征的图像椒盐噪声滤除方法

论文结合几种去噪方法,提出一种统一的图像去噪模型.该模型通过一个统一的目标函数将图像去噪问题转化为最优化问题,目标函数的构造主要包括估计残差惩罚函数、局部权函数及正则化项三个方面.随后基于此模型提出一种新的去除椒盐噪声的非线性滤波方法,其中估计残差惩罚函数采用L1范数形式,局部权函数采用自适应高斯核函数,正则化项则利用图像的小波域稀疏性作为先验约束来构造.由于充分融合了图像的全局和局部统计特性,因而在抑制噪声的同时能够更好地保持图像边缘等细节特征,相关去噪实验结果证实了本文方法的有效性

基于自适应超完备稀疏表示的图像去噪方法

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示。当前稀疏表示的理论研究主要集中在稀疏分解算法和字典构造算法两方面。本文提出一种新的超完备字典构造算法:K-LMS算法,该算法由K均值聚类算法泛化获得,可用于超完备字典的自适应更新,以实现图像的有效表示。针对图像去噪问题,本文给出一种基于超完备稀疏表示的去噪方法,该方法利用图像在超完备字典上的自适应稀疏分解,通过阈值处理的方法实现了图像去噪,实验结果证实了本文所提方法的有效性

有效消除光晕现象和颜色保持的彩色图像增强算法

由于对图像中明暗突变区域的背景光照估计不准确,经典Retinex彩色图像增强算法易产生光晕现象且存在增强后图像细节信息减弱和颜色失真等不足.为此,结合人眼视觉特性提出一种彩色图像增强算法.首先利用人眼对图像结构特征及颜色信息的敏感特性,通过构造彩色双边滤波器来获取图像背景光照,以避免光照突变处产生光晕现象;其次依据人眼系统局部自适应调节特性,通过引入一个对比度调节函数自适应增强图像的细节信息,克服经典Retinex算法在整体对比度提高的同时局部对比度下降的不足;最后利用一种线性的颜色恢复算法恢复增强所得亮度图像的颜色信息.与MSRCR等彩色图像增强算法比较的实验结果表明,文中算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩鲜艳、自然

基于仿生形象思维方法的图像检索算法

在人类对图像的理解过程中,认知结果是由人脑形象思维活动得到的.模仿人脑从形象思维角度,本文提出了一种图像特征提取方法,设计了一种图像检索算法.把每幅图像都映射为高维特征矢量(每个矢量都被看作是高维特征空间中的一个点),计算高维特征空间中点与点的距离判别函数即可得到图像之间的关系.与其他检索算法比较,实验结果表明该方法在检索效率和检索速度具有优越性.国家自然科学基金委主任基金(No.60753001);国家863高技术研究发展计划项目基金(No.2006AA01Z123

基于仿生形象思维方法的图像检索算法

在人类对图像的理解过程中,认知结果是由人脑形象思维活动得到的.模仿人脑从形象思维角度,本文提出了一种图像特征提取方法,设计了一种图像检索算法.把每幅图像都映射为高维特征矢量(每个矢量都被看作是高维特征空间中的一个点),计算高维特征空间中点与点的距离判别函数即可得到图像之间的关系.与其他检索算法比较,实验结果表明该方法在检索效率和检索速度具有优越性