一种改进的运动目标精确检测算法

针对传统混合高斯背景模型在多变场景下因背景模型更新不及时而存在的误检、漏检等不足,提出一种改进算法.该算法首先通过在高斯分布匹配过程中结合帧间差分获取的帧间未变化区域与变化区域判断像素点的区域类别,然后根据不同的像素区域类别执行不同的背景更新策略,使背景的更新及时准确地反映背景的变化.实验结果表明,该改进混合高斯背景模型算法能有效地解决因目标和背景相互转化而出现的拖尾、影子以及运动目标空洞等问题.     

基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法

针对光照条件突然变化情况下混合目标模型Mean Shift算法无法准确跟踪目标的缺点,提出了一种基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法.算法用SIFT特征来匹配帧间的感兴趣区域,同时使用包含初始帧信息和前一帧信息的混合目标模型Mean Shift算法计算帧间感兴趣区域的直方图,以直方图分布距离最小为原则计算Mean Sh...     

基于区域确定的分层马尔可夫模型及其MPM算法

基于四叉树的分层马尔可夫随机场 (Markov random field, MRF) 模型在层间存在因果性, 不需要像非因果马尔可夫随机场模型那样的迭代算法, 但是传统的分层 MRF 模型常常导致分割结果具有块状现象和非连续边缘. 本文提出一种新的基于区域确定的半树分层 MRF 算法, 并推导出它的最大后验边缘概率 (Maximizer of the posteriori marginal, MPM) 算法. 在流域算法过分割结果的基础上, 该模型将层间的点概率转换为区域概率, 采用区域概率实现各层图像分割. 从 SAR 图像的监督分割实验结果来看, 本文提出的模型较好地克服了基于像素分层模型和单分辨率 MRF 模型带来的块现象和非连续边界, 因而具有更好的分割结果.     

基于广义相关系数的后非线性盲信号分离算法

基于互信息最小化的独立性测度对各分离信号间的非线性相关度度量没有归一化的问题,提出一种基于广义相关系数的肓信号分离(BSS)算法.首先选取后非线性混叠模型(PNL)分析基于广义相关系数的独立性测度;然后采用Gram-Charlier扩展形式估计输出参数并获取评价几率函数,结合最陡下降法求得分离矩阵和参数化可逆非线性映射的算法迭代公式.仿真结果表明,采用所提出的算法能够定量分析各分离信号间的非线性相关程度,有效分离后非线性混叠信号.     

基于水平集分割的3DOGHM检测算法

针对帧间差分检测运动区域抗噪性差、某些部位无法完全恢复、所提取的运动目标容易产生空洞的问题,提出一种基于水平集分割的3DOGHM运动目标检测算法,在3DOGHM分离运动区域及背景的基础上,采用一种改进的水平集进化模型进行运动目标分割。实验结果表明,该算法抗干扰能力强,可以更准确、完整地检测出运动目标。     

面向三维CAD模型的加权谱聚类算法研究

局部区域特征的重要程度对三维CAD模型的分类有很大影响.针对现有聚类算法未能有效利用此关键特征实现聚类,提出一种基于局部区域的加权谱聚类算法.该算法按局部区域在模型库中出现的频次计算权重,提高出现频次低但区分能力强的局部区域的重要程度,从而降低常见局部区域的重要程度;并将上述表达与严重依赖模型间相似度的加权谱聚类算法相结合作为权重信息.实验结果显示,该方法能较好地完成三维CAD模型聚类任务,最终得到的NMI值、V-measure值对比当前最优方法所得结果分别提高3％、4％.     

面向三维CAD模型的加权谱聚类算法研究

局部区域特征的重要程度对三维CAD模型的分类有很大影响.针对现有聚类算法未能有效利用此关键特征实现聚类,提出一种基于局部区域的加权谱聚类算法.该算法按局部区域在模型库中出现的频次计算权重,提高出现频次低但区分能力强的局部区域的重要程度,从而降低常见局部区域的重要程度;并将上述表达与严重依赖模型间相似度的加权谱聚类算法相结合作为权重信息.实验结果显示,该方法能较好地完成三维CAD模型聚类任务,最终得到的NMI值、V-measure值对比当前最优方法所得结果分别提高3％、4％.     

基于区域相关性的高分辨率遥感图像融合算法

针对基于现有的融合框架模型的遥感图像融合算法难以较好地同时保持融合结果的光谱特性和空间分辨率的问题,在分量替换融合框架模型的基础上,提出一种基于图像区域相关性的高分辨率遥感图像融合算法.该算法利用改进的脉冲耦合神经网络模型,根据全色图像和多光谱图像间的局部相关性差异对各多光谱图像进行区域分割,根据区域的相关性的差异确定相应的融合规则.实验结果表明,文中算法能取得很好的融合效果.     

基于特征识别的3维人脸动画模型自动构造

针对3维人脸动画应用中,需要手工事先标定肌肉模型的控制点、工作区域和设置各种计算参数,造成工作量大、修改困难、移植性差等弊端,提出自动构造各种肌肉模型及确定它们计算参数的方法。研究工作包括:综合运用法向量变化率、高斯曲率、高斯纹理模型等参数研究3维人脸几何及纹理特征的快速检测方法;设计基于邻域生长和候选点聚类分析的识别算法来识别人脸五官部位的特征点;在此基础上,自动确定各种肌肉模型的位置结构、工作区域和计算参数,实现人脸动画所需的肌肉模型构造和装配的自动化。应用工作结果表明,基于特征识别的3维人脸动画肌肉模型自动构造方法移植性好、精度较高,提高了动画建模工作的效率。     

改进遍历过程的PCNN在图像处理中的应用

图像通常包含多个颜色相同的连通区域,针对脉冲耦合神经网络无法对它们进行分离提取的问题,提出一种改进遍历过程的脉冲耦合神经网络模型。通过引入深度优先搜索遍历算法,将不连通的多个同色区域分层激活,从而实现分离。最后针对图像噪声对新模型的影响,对其作进一步改进。以每层激活区域的大小作为图像噪声杂点判定的依据,并引入均值滤波算法来消除。实验验证了改进后的模型对图像多个同色连通区域的分离效果及噪声杂点的去除能力