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用于图像处理的可见性图

DOI：10.1109/TPAMI.2019.2891742 期刊：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 图像可见性图（IVG/IHVGs）作为一类简单算法，近期被提出用于将标量场映射为图结构。本文探究了该算子在图像处理与分类场景中的实用性。我们证明图像可见性图的连接架构蕴含了图像结构的关键信息，并探索其作为图像滤波器的潜力。通过引入包括"可见性区块"这一新概念在内的多种图特征，多个实例表明这些特征具有高度信息量、计算高效且能普适应用于通用模式识别与图像分类任务。
作者： Jacopo Iacovacci，Lucas Lacasa
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

探究图像可见性图（IVG/IHVGs）在图像处理与图像分类中的实用性，展示其封装结构信息的能力以及作为有效滤波器和特征提取方法的效能。

研究成果

图像可见性图（IVG/IHVG）为图像滤波和特征提取提供了一种稳健高效的方法，在各类任务中实现了较高的分类准确率。IHVG的全局特征与IVG的局部特征具有特别丰富的信息量。该方法具有普适性和计算可扩展性，通过采用高阶图像块和多重网络分析有望实现进一步优化。

研究不足

该研究聚焦于低阶可见性块（p=3），可能无法捕捉所有复杂特征；更高阶数或能提升性能。该方法仅在特定数据集上测试，未必适用于所有图像类型。计算效率虽呈线性，但可能受图像尺寸制约。针对RGB图像的复用特征，其层间相关性尚未充分探究。

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