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摘要:
针对由于摄影角度受限,一些自然图像被铁丝网、栅栏、外墙玻璃接缝等网状遮挡物所遮挡的问题,提出了一种用于修复此类图像的网状遮挡物检测算法.对于现有算法使用单像素颜色特征和固定形状特征造成对颜色和形状不均的网状遮挡物检测效果不佳的弊端,首先将图像进行超像素分割,引入颜色与纹理直方图的联合特征来描述超像素块,将基于像素分类问题转换成基于超像素的分类问题,抑制了局部颜色变化造成的误分类;然后,使用图割算法将超像素块进行分类,使网状结构能够沿着光滑的边缘进行延伸,不受固定的形状限制,提高了对异形网状结构的检测准确率,并且不依赖Farid等提出的算法(FARID M S,MAHMOOD A,GRANGETTO M.Image de-fencing framework with hybrid inpainting algorithm.Signal,Image and Video Processing,2016,10(7):1193-1201)所需的人工输入;其次使用新的联合特征训练支持向量机(SVM)分类器并对所有未被分类的超像素块进行分类,得到准确网状遮挡物掩膜;最后,使用SAIST算法对图像进行修复.实验中,获得的网状遮挡物掩膜比Farid等提出的算法所得到的保留了更多的细节,在修复算法不变的同时显著提升了图像修复效果.在使用相同网状遮挡物掩膜的情况下,使用SAIST算法修复得到的图片在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上分别比Farid等提出算法提高了3.06和0.02.新的掩膜检测算法联合SAIST修复算法的总体修复效果对比Farid等提出算法及Liu等提出的算法(LIUY Y,BELKINA T,HAYS J H,et al.Image de-fencing.Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington,DC:IEEE Computer Society,2008:1-8)有了明显提升.实验结果表明,所提算法提升了网状遮挡物的检测准确性,得到了效果更好的去除网状遮挡物的图像.
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文献信息
篇名 使用超像素分割与图割的网状遮挡物检测算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 图像恢复 图像分割 超像素分割 图割 网状遮挡物检测 纹理检测
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 虚拟现实与多媒体计算
研究方向 页码范围 238-245
页数 8页 分类号 TP391.413
字数 6884字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071722
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹炼 武汉大学电子信息学院 18 104 8.0 9.0
2 刘宇 武汉大学电子信息学院 24 90 7.0 9.0
3 金伟正 武汉大学电子信息学院 33 125 6.0 9.0
4 范赐恩 武汉大学电子信息学院 21 202 7.0 13.0
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