基于图像森林变换的灰度目标周长估算

数字图像中目标对象的周长是一个十分重要的目标形态特征,二维图像中的目标周长估算在图像特征提取、目标识别等方面具有十分重要的作用。目前已有的估算方法对二维灰度图像目标边界模糊和图像含噪声估算精确度不高,针对这一现状,结合图像森林变换（IFT）,提出基于IFT的改进的目标周长估算方法。利用IFT方法优化图像目标厚度边界信息来估算灰度图像的边界周长,从而提高周长估计的精确性和鲁棒性。为了获得图像目标的标准周长,实验采用人工合成的图像。对具有不同边界厚度的目标、含噪的图像的目标进行周长估算实验。提出的改进算法在图像目标边界模糊和含噪声情况下所得的结果均具有较高的精确度。提出的改进的灰度周长估算方法,在模糊图像与含噪图像的处理中具有更好的适应性和稳定性。     

混合特性正则化约束的运动模糊盲复原

目的 为了提高运动模糊图像盲复原清晰度,提出一种混合特性正则化约束的运动模糊盲复原算法。方法 首先利用基于局部加权全变差的结构提取算法提取显著边缘,降低了噪声对边缘提取的影响。然后改进模糊核模型的平滑与保真正则项,在保证精确估计的同时,增强了模糊核的抗噪性能。最后改进梯度拟合策略,并加入保边正则项,使图像梯度更加符合重尾分布特性,且保证了边缘细节。结果 本文通过两组实验验证改进模型与所提算法的优越性。实验1以模拟运动模糊图像作为实验对象,通过对比分析5种组合步骤算法的复原效果,验证了本文改进模糊核模型与改进复原图像模型的鲁棒性较强。实验结果表明,本文改进模型复原图像的边缘细节更加清晰自然,评价指标明显提升。实验2以小型无人机真实运动模糊图像为实验对象,通过与传统算法进行对比,对比分析了所提算法的鲁棒性与实用性。实验结果表明,本文算法复原图像的标准差提升约11.4%,平均梯度提升约30.1%,信息熵提升约2.2%,且具有较好的主观视觉效果。结论 针对运动模糊图像盲复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文改进模型的优越性,所提算法的复原效果较好。     

利用感知模型的长期目标跟踪

目的 传统相关滤波目标跟踪算法存在两个问题,其一,使用循环移位产生的虚假负样本训练分类器,导致分类器分类能力受到限制;其二,当目标被严重遮挡时,由遮挡引起的一些不正确的样本（预测的目标图像）用于更新分类器,随着遮挡时间的增加,分类器将包含较多噪声信息并逐渐失去判别力,使得跟踪失败。针对上述问题,提出一种基于感知模型的长期目标跟踪算法,通过引入背景感知策略解决传统相关滤波器缺乏真实负样本问题,通过引入遮挡感知策略来有效跟踪被遮挡的目标。方法 首先,所提算法通过扩大采样区域,增加所产生训练样本数量,并引入裁剪矩阵,裁取移位后的样本以获得完整有效的样本,同时克服了由循环移位产生样本导致的边界效应问题;然后,利用无遮挡情况下一定帧数目标图像各自对应的分类器构建分类池;最后,在严重遮挡情况下利用最小化能量函数从分类池中选择最佳分类器进行重检测,以实现长期目标跟踪。结果 使用公开数据集对所提算法进行性能评估,结果表明,所提算法成功率为0.990,精确度为0.988。其较背景感知相关滤波（BACF）算法分别提升2.7%和2.5%。结论 所提算法在目标被遮挡、形变、尺度变化以及复杂背景下仍能较准确跟踪目标,具备较高的精确度和鲁棒性。     

结合区域和边界信息的图像显著度检测

目的 图像显著度检测是许多图像应用的核心问题,为了能够在复杂背景下准确提取图像中前景对象的位置和尺度信息,提出一种结合区域和边界信息的图像显著度检测方法。方法 对于图像区域信息,提出一种基于图像等照度线的方法检测显著区域信息。该方法针对不同的特征(颜色、亮度和方向)提出统一的计算方法,使得不同特征下获得的显著信息具有一致的度量标准,从而方便后续多特征显著度图的融合。对于图像边界信息,采用一种结合多尺度Beltrami过滤器的全局方法检测显著边界信息。多尺度Beltrami过滤器可以显著增强图像中的边界信息。利用全局显著度检测方法对经过过滤器处理过的图像可以准确地获取图像中最为显著的边界信息。最后,由于区域和边界分别代表图像中的不同类型信息,可以直接采用线性融合方式构建最终的图像显著度图。结果 与其他9种流行图像显著度检测算法相比,本文算法无论在简单还是复杂背景下均能够较为准确地检测出图像中的显著度信息(Precision、Recall、F测试中获得的平均值为0.5905,0.6554,0.7470的最高测试结果)。结论 提出一种结合区域和边界信息的图像显著度检测算法,通过区域和边界信息相结合的方式实现图像中显著对象的准确检测。实验结果表明本文算法具有良好的适用性和鲁棒性,为图像中复杂背景下对象检测打下坚实基础。     

基于局部模型匹配的几何活动轮廓跟踪

目的 在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标.针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算法.方法 首先,利用超像素技术将图像中的颜色特征相似的像素点归为一类,形成由一些像素点组成的超像素,从而把目标分割成若干个超像素块,再结合EMD(earth mover's distance)相似性度量构建局部特征模型.然后,进行局部模型匹配,引入噪声模型来估算局部模型参数θ,这样可以增强特征模型的自适应性,提高局部模型匹配的准确性.最后,结合粒子滤波的水平集分割方法提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪.结果 本文算法与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件的基准图像序列均具有较高的跟踪成功率,平均成功率为79.6%.结论 实验结果表明,根据不同的图像序列,可以自适应地实时改变噪声模型参数和粒子的权重,使得本文算法具有较高的准确性和鲁棒性.特别是在复杂的背景下,算法能较准确地进行目标轮廓跟踪.     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法

目的 在视觉跟踪领域中,特征的高效表达是鲁棒跟踪的关键,观察到在相关滤波跟踪中,不同卷积层表达了目标的不同方面特征,提出了一种结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法。方法 针对目标定位不准确的问题,提出连续卷积算子方法,将离散的位置估计转换成连续位置估计,使得位置定位更加准确;利用不同卷积层的特征表达,提高跟踪效果。首先利用深度卷积网络结构提取多层卷积特征,通过计算相关卷积响应大小,决定在下一帧特征融合时各层特征所占的权重,凸显优势特征,然后使用从不同层训练得到的相关滤波器与提取得到的特征进行相关运算,得到最终的响应图,响应图中最大值所在的位置便是目标所在的位置和尺度。结果 与目前较流行的3种目标跟踪算法在目标跟踪基准数据库（OTB-2013）中的50组视频序列进行测试,本文算法平均跟踪成功率达到85.4%。结论 本文算法在光照变化、尺度变化、背景杂波、目标旋转、遮挡和复杂环境下的跟踪具有较高的鲁棒性。     

判别特征回归的鲁棒目标跟踪

目的 近年来,目标跟踪领域取得了很大进步,但是由于尺度变化,运动,形状畸变或者遮挡等造成的外观变化,仍然是目标跟踪中的一大挑战,因而有效的图像表达方法是提高目标跟踪鲁棒性的一个关键因素。方法 从中层视觉角度出发,首先对训练图像进行超像素分割,将得到特征向量集以及对应的置信值作为输入值,通过特征回归的方法建立目标跟踪中的判别外观模型,将跟踪图像的特征向量输入该模型,得到候选区域的置信值,从而高效地分离前景和背景,确定目标区域。结果 在公开数据集上进行跟踪实验。本文算法能较好地处理目标尺度变化、姿态变化、光照变化、形状畸变、遮挡等外观变化;和主流跟踪算法进行对比,本文算法在跟踪误差方面表现出色,在carScale、subway、tiger1视频中能取得最好结果,平均误差为12像素,3像素和21像素;和同类型的方法相比,本文算法在算法效率上表现出色,所有视频的跟踪效率均高于同类型算法,在carScale视频中的效率,是同类算法效率的32倍。结论 实验结果表明,本文目标跟踪算法具有高效性和鲁棒性,适用于目标发生外观变化时的目标跟踪问题。目前跟踪中只用了单一特征,未来考虑融合多特征来提升算法鲁棒性和准确度。     

多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪

目的 为提高目标跟踪的鲁棒性,针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题,提出了一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪算法。方法 采用多通道相关滤波跟踪算法进行目标跟踪时,从目标和周围背景区域分别提取HOG（histogram of oriented gradient）、CN（color names）和颜色直方图3种特征。提出的分层融合算法首先采用自适应加权融合策略进行HOG和CN特征的特征响应图融合,通过计算特征响应图的平滑约束性和峰值旁瓣比两个指标得到融合权重。将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第2层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合。最后基于融合后的响应图估计目标的位置,并采用尺度估计算法估计得到目标更准确的包围盒。结果 采用OTB-2013（object tracking benchmark 2013）和VOT-2014（visual object tracking 2014）公开测试集验证所提跟踪算法的性能,在对多特征分层融合参数进行分析的基础上,与5种主流基于相关滤波的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,本文算法的目标跟踪精度有所提高,其跟踪精度典型值比Staple算法提高了5.9%（0.840 vs 0.781）,同时由于有效地融合了3种特征,在多种场景下目标跟踪的鲁棒性优于其他算法。结论 提出的多特征分层融合跟踪算法在保证跟踪准确率的前提下,跟踪鲁棒性优于其他算法。当相关滤波跟踪算法采用了多个不同类型特征时,本文提出的分层融合策略具有一定的借鉴性。     

规则特征曲面点云法向估计

目的 针对特征曲面点云法矢估计不准确,点云处理时容易丢失曲面的细节特征等问题,提出基于高斯映射的特征曲面散乱点云法向估计法。方法 首先,用主成分分析法粗略地估算点云法向和特征点;其次,将特征点的各向同性邻域映射到高斯球,用K均值聚类法对高斯球上的数据分割成多个子集,以最优子集对应的各向异性邻域拟合曲面来精确估算特征点的法向量;最后,通过测试估计法向与标准法向的误差来评价估计法矢的准确性,并且将估计的法向应用到点云曲面重建中来比较特征保留效果。结果 本文方法估计的法向最小误差接近0,对噪声有较好的鲁棒性,重建的曲面能保留曲面的尖锐特征,相比于其他法向估计法,所提出的方法估计的法向更准确。结论 本文方法能够比较准确的估算尖锐特征曲面法向量,对噪声鲁棒性强,具有较高的适用性。     

基于覆盖分割和活动轮廓模型的图像边缘提取算法

针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像进行分割,利用多方向模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界;然后采用改进的像素覆盖分割方法给边界像素重新分配覆盖值;最后,运用活动轮廓算法进行细化的图像边界提取;分别进行了分割结果的定性比较,抗噪性测试以及提取的边缘对比实验。实验结果表明,该方法对具有模糊边界的图像,提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。     

Robust global and local fuzzy energy based active contour for image segmentation

Though various image segmentation techniques have been developed, it is still a very challenging task to design a robust and efficient algorithm to segment (noisy, blurred or even discontinuous edged) images having high intensity inhomogeneity or non-homogeneity. In this article, a robust fuzzy energy based active contour, using both global and local information, is proposed to detect objects in a given image based on curve evolution. The local energy is generated by considering both local spatial and gray level/color information. The proposed model can better deal with images having high intensity inhomogeneity or non-homogeneity, noise and blurred boundary or discontinuous edges by incorporating local energy term in the proposed active contour energy function. The global energy term is used to avoid unsatisfactory results due to bad initialization. In this article, instead of solving the Euler–Lagrange equation, a level set based optimization is used for the convergence. We show a realization of the proposed method and demonstrate its performance (both qualitatively and quantitatively) with respect to state-of-the-art techniques on several images having such kind of artifacts. Analysis of results concludes that the proposed method can detect objects from given images in a better way than the existing ones.     

ADAPTIVE METHOD FOR IMAGE SEGMENTATION BASED IN LOCAL FEATURE

Abstract

This paper presents a method for finding a threshold surface that fits each region of the image and allows separation of objects from background. A surface threshold is determined by interpolating die gray levels at points where there is a high gradient, corresponding with object boundaries. The gradient map and die gray-level distribution give the necessary information for calculating an adaptive threshold level at each point of the image that allows successful segmentation of images in which object-background boundaries are well defined. This method has been tested successfully in different applications of artificial vision oriented to object manipulation by robots and die measurement of wood volume carried by trucks in a cellulose factory.     

基于随机森林特征选择算法的鼻咽肿瘤分割

针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题，提出一种新的随机森林（RF）特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。首先，充分提取图像的灰度、纹理、几何等特征信息用于构建一个初始的随机森林分类器；随后，结合随机森林特征重要性度量，将改进的特征选择方法应用于原始手工特征集；最终，以得到的最优特征子集构建新的随机森林分类器对测试图像进行分割。实验结果表明，该算法对鼻咽肿瘤的分割精度为：Dice系数79.197%，Acc准确率97.702%，Sen敏感度72.191%，Sp特异性99.502%。通过与基于传统随机森林和基于深度卷积神经网络（DCNN）的分割算法对比可知，所提特征选择算法能有效提取鼻咽肿瘤MR图像中的有用信息，并较大程度地提升小样本情况下鼻咽肿瘤的分割精度。     

基于BP神经网络的图像局部模糊测量

目的 目前模糊测量方法难以处理存在纹理平坦区域时的局部模糊测量.针对该问题,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的图像局部模糊检测方法.方法 该方法采用所有奇异值以描述不同尺度信息随模糊变化情况,并与描述高频信息变化的DCT(discrete cosine transform)非零系数结合,实现奇异值向量和DCT非零系数个数联合的混合模糊测度,达到空频联合的模糊度描述.在此基础上,通过训练BP神经网络分类器,实现图像块模糊值预测.结果 单幅局部模糊图像实验中,较好区分纹理平坦区域和模糊区域的模糊程度;多幅局部模糊图像的统计实验中,召回率-准确率(RP)评估曲线显示在相同召回率下准确率较其他方法高.结论 该方法可以较准确地实现局部模糊图像(特别是存在纹理平坦区域的局部模糊图像)的模糊测量.     

Detection of unexpected multi-part objects from segmented contour maps

A novel method is proposed to detect multi-part objects of unknown specific shape and appearance in natural images. It consists in first extracting a strictly over-segmented map of circular arcs and straight-line segments from an edge map. Each obtained constant-curvature contour primitive has an unknown origin which may be the external boundary of an interesting object, the textured or marked region enclosed by that boundary, or the external background region. The following processing steps identify, in a systematic yet efficient way, which groups of ordered contour primitives form a complete boundary of proper multi-part shape. Multiple detections are ranked with the top boundaries best satisfying a combination of global shape grouping criteria. Experimental results confirm the unique potential of the method to identify, in images of variable complexity, actual boundaries of multi-part objects as diverse as an airplane, a stool, a bicycle, a fish, and a toy truck.     

抗遮挡的单目深度估计算法

目前利用自监督单目深度估计方法对城市街道进行深度估计时,由于物体间存在遮挡和运动,导致估计的深度图结果模糊以及出现边界伪影。针对上述问题,通过对损失函数进行设计,提出了一种抗遮挡的单目深度估计方法。该方法采用最小化光度重投影函数,对目标图像前后帧中选择最小误差进行匹配,忽略掉损失较高的被遮挡像素,同时采用自动掩蔽损失来处理物体运动造成的边界伪影。在KITTI数据集上的对比实验结果表明,所提方法估计的深度图结果更加清晰,并能有效减少深度图中的边界伪影。     

Depth incorporating with color improves salient object detection

Detecting salient objects in challenging images attracts increasing attention as many applications require more robust method to deal with complex images from the Internet. Prior methods produce poor saliency maps in challenging cases mainly due to the complex patterns in the background and internal color edges in the foreground. The former problem may introduce noises into saliency maps and the later forms the difficulty in determining object boundaries. Observing that depth map can supply layering information and more reliable boundary, we improve salient object detection by integrating two features: color information and depth information which are calculated from stereo images. The two features collaborate in a two-stage framework. In the object location stage, depth mainly helps to produce a noise-filtered salient patch, which indicates the location of the object. In the object boundary inference stage, boundary information is encoded in a graph using both depth and color information, and then we employ the random walk to infer more reliable boundaries and obtain the final saliency map. We also build a data set containing 100+ stereo pairs to test the effectiveness of our method. Experiments show that our depth-plus-color based method significantly improves salient object detection compared with previous color-based methods.     

INTERNAL SOCIETAL REACTION TO EXTERNAL CHANGE: THE CASE OF THE KOREAN PENINSULA

Abstract

As social systems increase in complexity, they must monitor the relationships among their internal components carefully, to see that their functioning is harmonious. The internal components must not only meet their own needs, but must meet the overall needs of the total society as well. If this is not done adequately, the society could face an alarming increase in internal entropy, to its great peril. However, in attending to internal needs, the complex society cannot neglect the need to monitor and reart to a variety of external flows, including monetary and information flows. This paper combines social entropy theory and autopoiesis theory to analyze the relationships between internal and external relations in a complex social system. South and North Korea are used as illustrations. An important issue is how a nation's boundaries are controlled. This is discussed briefly, and five models of boundary control are presented. North Korea is shown to have a model 1 system, while South Korea has a model 4 system.