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期刊信息/Journal information
中国图象图形学报
中国图象图形学报

李小文

月刊

1006-8961

jig@irsa.ac.cn

010-64807995 8261442

100101

北京9718信箱

中国图象图形学报/Journal Journal of Image and GraphicsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是集计算机图象图形高科技理论与应用研究成果、成果产品化与商情动态于一体的综合性学术期刊。是核心期刊、权威性杂志。作为中国图象图形学学会的会刊，利用学会在国内外广泛的科技信息渠道、全方位多层面的学科交叉应用，积极向产业界宣传科技成果，热心向科技界推荐最新产品。
正式出版
收录年代

    混沌系统和DNA编码的并行遥感图像加密算法

    周辉谢红薇张昊张慧婷...
    1081-1094页
    查看更多>>摘要：目的 针对传统基于混沌系统的图像加密算法在加密遥感图像时存在速度差、安全性不足等问题,提出一种混沌系统和脱氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid,DNA)编码的并行遥感图像加密算法,提升图像加密的效率和安全性.方法 利用明文图像的安全散列算法256(secure Hash algorithm 256,SHA-256)哈希值修改混沌系统的参数和初始值,提高算法的明文敏感性,并通过2维Henon-Sine映射置乱图像,打乱像素之间的分布规律;然后利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行计算密钥序列,缩短加密时间,通过选择多个高维混沌系统和修改混沌系统初始值确保密钥序列的随机性;最后利用密钥序列和GPU对图像进行DNA并行加密,得到最终的密文图像.在DNA并行加密过程中,生成一种DNA-S盒,对DNA编码进行非线性替换.结果 在遥感图像以及普通彩色图像上的仿真实验和安全性分析结果表明,本文算法在加密遥感图像上速度达到80 Mbit/s以上,密钥空间大于10200,信息熵趋近于8,密文图像直方图平坦均匀,且通过了美国国家标准与技术研究院(National Institute of Stand-ards and Technology,NIST)随机测试以及卡方检验;与其他算法相比,本文算法在密钥空间、相邻像素相关性、像素改变率(number of changing pixel rate,NPCR)、统一平均变化强度(unified averaged changed intensity,UACI)和信息熵等评价指标上更接近理想值.结论 本文算法在大幅提升加密速度的同时,保证算法足够安全,能够抵抗各种攻击,适合遥感图像以及大容量图像的保密存储和网络传输.

    遥感图像混沌系统脱氧核糖核酸(DNA)序列并行安全散列算法256(SHA-256)

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    图匹配算法激光扫描点云树干分割

    徐姗姗
    1095-1104页
    查看更多>>摘要：目的 移动激光扫描系统能够成功采集丰富的城市行道树侧边信息,然而由于点云数据规模大、密度欠均匀和噪声多等原因,导致行道树的提取精度和效率偏低.为此,本文提出一种基于层次聚类的算法从移动激光扫描点云中提取树干.方法 采用自下而上的聚类策略合并目标区域,基于点云间欧氏距离和点云的局部主方向计算聚类所需的邻近矩阵,通过构造能量函数评估不同的簇合并方案,将能量函数最小化问题转换为计算二分图匹配问题,求解二分图的最小代价完美匹配获得全局最优的层次聚类.结果 实验在公开的巴黎场景数据集与自采集的南京黄埔路场景数据集上进行测试,本文提出的自下向上的聚类算法成功地从点云中提取出树干和主要树枝点,其中提取树干的平均正确率、完整率和F-score分别为98.5％、94.8％和0.97,与其他算法中最好的实验结果对比,分别提高了 1.0％、0.6％和0.02.结论 实验结果表明,本文算法通过优化层次聚类中的簇合并,可以有效减少聚类中的"过分割"和"欠分割",提高点云中树干的分割精度与效率.

    3维数据处理计算机视觉图匹配层次聚类点云数据城市行道树

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    多特征融合与残差优化的点云语义分割方法

    杜静蔡国榕
    1105-1116页
    查看更多>>摘要：目的 当前的大场景3维点云语义分割方法一般是将大规模点云切成点云块再进行处理.然而在实际计算过程中,切割边界的几何特征容易被破坏,使得分割结果呈现明显的边界现象.因此,迫切需要以原始点云作为输入的高效深度学习网络模型,用于点云的语义分割.方法 为了解决该问题,提出基于多特征融合与残差优化的点云语义分割方法.网络通过一个多特征提取模块来提取每个点的几何结构特征以及语义特征,通过对特征的加权获取特征集合.在此基础上,引入注意力机制优化特征集合,构建特征聚合模块,聚合点云中最具辨别力的特征.最后在特征聚合模块中添加残差块,优化网络训练.最终网络的输出是每个点在数据集中各个类别的置信度.结果 本文提出的残差网络模型在S3DIS(Stanford Large-scale 3D Indoor Spaces Dataset)与户外场景点云分割数据集Semantic3D等2个数据集上与当前的主流算法进行了分割精度的对比.在S3DIS数据集中,本文算法在全局准确率以及平均准确率上均取得了较高精度,分别为87.2％,81.7％.在Semantic3D数据集上,本文算法在全局准确率和平均交并比上均取得了较高精度,分别为93.5％,74.0％,比GACNet(graph attention convolution network)分别高1.6％,3.2％.结论 实验结果验证了本文提出的残差优化网络在大规模点云语义分割的应用中,可以缓解深层次特征提取过程中梯度消失和网络过拟合现象并保持良好的分割性能.

    计算机视觉3维点云大场景语义分割多特征融合残差网络

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    循环生成对抗网络的线稿图像自动提取

    王素琴张加其石敏赵银君...
    1117-1127页
    查看更多>>摘要：目的 动漫制作中线稿绘制与上色耗时费力,为此很多研究致力于动漫制作过程自动化.目前基于数据驱动的自动化研究工作快速发展,但并没有一个公开的线稿数据集可供使用.针对真实线稿图像数据获取困难,以及现有线稿提取方法效果失真等问题,提出基于循环生成对抗网络的线稿图像自动提取模型.方法 模型基于循环生成对抗网络结构,以解决非对称数据训练问题.然后将不同比例的输入图像及其边界图输入到掩码指导卷积单元,以自适应选择网络中间特征.同时为了进一步提升网络提取线稿的效果,提出边界一致性约束损失函数,确保生成结果与输入图像在梯度变化上的一致性.结果 在公开的动漫彩色图像数据集Danbooru2018上,应用本文模型提取的线稿图像相比于现有线稿提取方法,噪声少、线条清晰且接近真实漫画家绘制的线稿图像.实验中邀请30名年龄在20～25岁的用户,对本文以及其他4种方法提取的线稿图像进行打分.最终在30组测试样例中,本文方法提取的线稿图像被认为最佳的样例占总样例84％.结论 通过在循环生成对抗网络中引入掩码指导单元,更加合理地提取彩色图像的线稿图像,并通过对已有方法提取效果进行用户打分证明,在动漫线稿图像提取中本文方法优于对比方法.此外,该模型不需要大量真实线稿图像训练数据,实验中仅采集1 000幅左右真实线稿图像.模型不仅为后续动漫绘制与上色研究提供数据支持,同时也为图像边缘提取方法提供了新的解决方案.

    动漫线稿图像生成非对称数据训练掩码指导卷积单元(MGCU)循环生成对抗网络(CycleGAN)卷积神经网络(CNN)

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    面向COVID-19疫情预测的图卷积神经网络时空数据学习

    杨成意刘峰齐佳音段妍...
    1128-1137页
    查看更多>>摘要：目的 当前的疾病传播研究主要集中于时序数据和传染病模型,缺乏运用空间信息提升预测精度的探索和解释.在处理时空数据时需要分别提取时间特征和空间特征,再进行特征融合得到较为可靠的预测结果.本文提出一种基于图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)的时空数据学习方法,能够运用空间模型端对端地学习时空数据,代替此前由多模块单元相集成的模式.方法 依据数据可视化阶段呈现出的地理空间、高铁线路、飞机航线与感染人数之间的正相关关系,将中国各城市之间的空间分布关系和交通连接关系映射成网络图并编码成地理邻接矩阵、高铁线路直达矩阵、飞机航线直达矩阵以及飞机航线或高铁线路直达矩阵.按滑动时间窗口对疫情数据进行切片后形成张量,依次分批输入到图深度学习模型中参与卷积运算,通过信息传递、反向传播和梯度下降更新可训练参数.结果 在新型冠状病毒肺炎疫情数据集上的实验结果显示,采用GCN学习这一时空数据的分布特征相较于循环神经网络模型,在训练过程中表现出了更强的拟合能力,在训练时间层面节约75％以上的运算成本,在两类损失函数下的平均测试集损失能够下降80％左右.结论 本文所采用的时空数据学习方法具有较低的运算成本和较高的预测精度,尤其在空间特征强于时间特征的时空数据中有着更好的性能,并且为流行病传播范围和感染人数的预测提供了新的方法和思路,有助于相关部门在公共卫生事件中制定应对措施和疾病防控决策.

    深度学习图卷积神经网络(GCN)时空数据处理新冠肺炎疫情预测

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    结合汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印

    刘得成苏庆堂袁子涵张雪婷...
    1138-1146页
    查看更多>>摘要：目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题.方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印.结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验:在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高了 4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关(normalized cross-correlation,NC)的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了 0.25 bit/像素,密钥空间达到了2432,运行时间仅需3 s左右.结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性.

    彩色图像数字水印汉明码图像矫正特征值分解仿射变换

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    密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏

    周旭吴福虎陈志立任帅...
    1147-1156页
    查看更多>>摘要：目的 针对现有的加密域可逆信息隐藏算法未能充分利用图像的全部位平面的问题,提出了一种密文域高嵌入率图像全位面可逆数据隐藏.方法 对载体图像进行加密,然后将隐蔽信息嵌入到加密图像中,进行隐蔽传输,发送给接收者.本文将灰度图像的8个位平面都用来进行数据嵌入,并把每个位平面划分成不重叠的块,分为非连续块(块内像素值0,1都存在)和连续块(块内为全0或全1像素值),按块进行重排列且将排列前的块标签嵌入到重排列图像中,使用流密码对图像进行加密.在数据嵌入阶段,提出了带修正信息的像素预测方法用于非连续块的嵌入.连续块中,保持块内右下角像素值不变,用于连续块的恢复,其他位置嵌入数据;非连续块中,对预测正确的像素嵌入数据,预测错误的像素保持不变.结果 实验过程实现了多种密文域可逆数据隐藏算法,本文进行大量对比实验,并在BOSSbase和BOWS-2数据集上进行验证,与其他方法比较,本文方法在BOSSbase和BOWS-2数据集上的嵌入率分别提升了 42.1％和43.3％.结论 提出的加密图像可逆数据隐藏方案,通过对不同性质的块采用不同方法进行数据嵌入,利用图像全位面信息,使得方案能够获得更高的嵌入率,表明了本文方法的有效性.

    像素预测全位面图像加密可逆数据隐藏图像恢复

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    伪点云修正增强激光雷达数据

    宋绪杰戴孙浩林春雨詹书涛...
    1157-1168页
    查看更多>>摘要：目的 激光雷达在自动驾驶中具有重要意义,但其价格昂贵,且产生的激光线束数量仍然较少,造成采集的点云密度较稀疏.为了更好地感知周围环境,本文提出一种激光雷达数据增强算法,由双目图像生成伪点云并对伪点云进行坐标修正,进而实现激光雷达点云的稠密化处理,提高3D目标检测精度.此算法不针对特定的3D目标检测网络结构,是一种通用的点云稠密化方法.方法 首先利用双目RGB图像生成深度图像,根据先验的相机参数和深度信息计算出每个像素点在雷达坐标系下的粗略3维坐标,即伪点云.为了更好地分割地面,本文提出了循环RANSAC(random sample consensus)算法,引入了一个分离平面型非地面点云的暂存器,改进复杂场景下的地面分割效果.然后将原始点云进行地面分割后插入KDTree(k-dimensional tree),以伪点云中的每个点为中心在 KDTree中搜索若干近邻点,基于这些近邻点进行曲面重建.根据曲面重建结果,设计一种计算几何方法导出伪点云修正后的精确坐标.最后,将修正后的伪点云与原始激光雷达点云融合得到稠密化点云.结果 实验结果表明,稠密化的点云在视觉上具有较好的质量,物体具有更加完整的形状和轮廓,并且在KITTI(Karlsruhe Institu-te of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上提升了 3D目标检测精度.在使用该数据增强方法后,KITTI 数据集下 AVOD(aggregate view object detection)检测方法的 AP3D-Easy(average precision of 3D object detection on easy setting)提升了 8.25％,AVOD-FPN(aggregate view object detection with feature pyramid network)检测方法的APBEV-Hard(average precision of bird's eye view on hard setting)提升了 7.14％.结论 本文提出的激光雷达数据增强算法,实现了点云的稠密化处理,并使3D目标检测结果更加精确.

    激光雷达数据增强点云稠密化伪点云地面分割3D目标检测

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    中国遥感软件研制进展与发展方向——以像素专家PIE为例

    刘东升廖通逵孙焕英任芳...
    1169-1178页
    查看更多>>摘要：随着航天航空遥感技术的飞速发展,立体式、多层次、多视角、全方位和全天候对地观测的时代已然到来.如何激活数据价值,更好地服务行业应用,满足快速增长的遥感应用需求,成为遥感企业面临的迫切课题.遥感图像处理软件作为遥感数据与行业应用的桥梁,在遥感产业化过程中发挥着不可替代的作用.本文概述了国内外遥感卫星数据和遥感软件发展历程,通过中国国产遥感图像处理软件——像素专家(pixel information expert,PIE)阐述了国产遥感软件的研制进展、典型应用和未来技术发展方向.PIE软件具有多源遥感载荷全方位支持、全谱段要素信息智能提取、多行业全业务链深度融合、海量遥感数据快速处理和自主产权程序完全可控等5大核心能力.未来将加强与大数据、云计算和人工智能等技术前沿领域的交叉融合,提升遥感数据分析处理、知识挖掘与决策支持能力,实现遥感数据的按需获取快速传输和专题信息聚焦服务.

    国产遥感软件像素专家(PIE)发展方向云服务平台人工智能大数据

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