基于YCbCr和帧间差分法的火焰分割算法

为了提高森林火灾的火焰检测效率和准确率,提出一种融合YCbCr和三帧差分法森林火焰前景提取算法。首先通过三帧差分算法对视频进行分帧处理,利用形态学进行去噪处理,再计算两帧参考帧和当前帧之间像素点的位置差异,得到像素点在参考帧中的位置和在当前帧中的位置之间的偏移量,从而分割出不断变化的火焰,结合YCbCr算法来进一步分割火焰疑似区域,达到精细化分割的目的。实验结果表明：所提方法克服了单个算法对火焰分割精度不高的缺点,可以较好地完成火焰分割,达到预期要求。     

基于背景和帧间差分法的运动目标提取

在自动人脸识别系统中,人体目标的检测是该系统识别人脸的前期关键步骤之一。为了能快速准确地检测出运动的人体目标,提出了背景差分法和帧间差分法相结合的运动目标提取检测方法。针对视频中的背景因镜头摆动或物体的移入/移出而有所变动,给出了几种提取背景的方法,比较各种方法后决定采用中值法快速地进行背景建模,随后采用自适应背景更新,结合两种差分法检测运动目标。通过实验验证了本文算法的有效性。     

基于变宽邻域图割和活动轮廓的目标分割方法

基于图割的活动轮廓算法是一个结合图割优化工具和活动轮廓模型迭代变形思想的目标分割算法。针对算法在迭代过程中对已达目标边界的活动轮廓线所在邻域重复切割的不足,将活动轮廓线分为已达目标曲线段和未达目标曲线段,仅对未达目标曲线段进行膨胀得到可变宽度轮廓线邻域,从而减少了对邻域的切割时间。实验表明,改进算法效率提高为原来的2~3倍。     

基于颜色分割和LBP纹理检测的运动目标提取

针对传统LBP纹理检测在运动目标提取中对原地或缓慢运动物体容易误判为背景的问题,提出一种基于颜色分割和LBP纹理检测的提取方法。主要思想分为3步：根据LBP纹理检测结果映射得到宏块级粗糙运动目标;根据K‐means颜色分割方法得到颜色分类信息;根据提出的宏块交叠机制,将颜色信息与运动信息进行融合,得到最终的提取结果。对比实验结果表明,该方法在保持良好的光照鲁棒性和阴影抵抗力的同时,可以有效改善运动目标空洞、背景融入等问题,满足实时要求。     

基于帧间差分和背景差分结合的Camshift目标跟踪算法

Camshift算法需要手动标定目标区域,且具有无法适应目标的高速运动、相似颜色背景和遮挡等情况的局限性。针对这些情况提出结合帧间差分法和背景差分相结合的方法对Camshift算法进行改进。首先利于帧间差分和背景差分相结合检测出运动目标区域。然后用该区域初始化跟踪目标窗口。当有相似颜色背景干扰或遮挡情况发生时,利用检测出的运动目标区域对搜索窗口进行限制。同时,使用Kalman滤波对下一帧的搜索窗口进行预测,从而使该算法适合高速运动目标的跟踪。实验表明该算法能够准确对目标窗口进行初始化,且在目标高速运动、遮挡、和相似颜色背景干扰情况下,仍能进行适时实时有效跟踪。     

结合H.264压缩域和像素域运动目标分割

H.264压缩域运动目标分割算法分割速度较快,像素域分割较为准确。提出一种结合压缩域运动信息和像素域纹理信息的分割方法。在压缩域得到运动矢量场,经过滤波、归一化和运动矢量场累加,得到相对可靠的运动区域,然后采用局部二值模式描述纹理信息,最后再进行精确分割。实验结果表明,在保证分割准确度的情况下,大大提高了分割速度。     

基于GrabCut算法和四帧差分法的目标提取算法

提出了一种基于Grab Cut算法和四帧差分法相结合的运动目标检测和提取算法。首先,利用四帧差分法对视频中连续的四帧图像进行二次差分;然后,对差分后的图像分别做水平投影和垂直投影,计算运动目标区域;最后,使用Grab Cut算法分割目标区域得到完整的运动目标。实验结果证明,该方法既能精确和完整地检测出运动目标,又能有效地去除空洞、拉伸等现象。     

基于前景分割的目标实时检测方法

针对基于单一颜色信息的目标分割算法易受光线因素影响的问题,提出一种颜色及深度信息融合进行前景分割的目标实时检测方法。采用Kinect传感器采集低成本深度(RGB-D)图像,利用改进的ViBe算法及多帧差分法分别对于RGB以及深度图像进行建模。前景分割后,利用选取基准(SC)融合策略优化目标结果,然后通过rg Chromaticity颜色模型计算前景区域直方图信息并与模板匹配完成目标标记。实验结果表明,该方法对于环境光线及噪声干扰具有一定的鲁棒性,对于ViBe算法中背景前景同色误检及“鬼影”现象,对于深度图像分割中前景背景距离过近而造成误检现象都有很好的识别效果。     

基于帧间差分法的目标检测研究与FPGA实现

针对以往帧间差分算法的硬件实现架构中数据同步信号设计复杂,调试周期较长的特点,设计了一种新型的硬件算法架构。整个系统基于Altera的Cyclone Ⅳ E系列进行开发,采用镁光的SDRAM作为高速储存器件,豪威科技的OV5640作为图像采集器件。该系统对采集到的原始图像数据进行灰度化处理,利用硬件差分算法模块对灰度图像进行差分处理与二值化,实现对视频图像中动态目标的捕捉。基于Quratus Ⅱ与Modelsim联合开发平台对系统进行硬件设计和功能模块仿真。硬件测试结果表明,系统能够清晰地检测出视频中的动态目标,且具备较好的实时性。     

基于自适应帧差和水平集的运动目标检测和分割

首先采用自适应帧差法对视频中运动目标进行检测,依据帧差面积的变化趋势选择采用2帧差法还是3帧差法来自动调节帧差面积,以防止检测目标的丢失;然后采用数学形态学方法对帧差图像进行后处理,根据帧差区域的质心移动推测运动目标的质心位置,同时将帧差区域拟合为与其具有相同标准2阶中心矩的椭圆,从而确定测地活动轮廓(GAC)模型的初始轮廓.水平集函数在归一化传导率非线性热方程的约束下,消除了耗时的重新初始化过程,减少了迭代次数和运行时间.实验结果表明了所提出算法的有效性.     

结合彩色图像局部分割的Kinect深度图修复算法

针对Kinect深度图存在的大量空洞和噪声,提出一种结合彩色图像局部分割的深度图修复算法。首先,利用区域连通性对空洞区域进行分析和标记;其次,根据空洞区域领域的深度直方图峰值数目判断空洞区域类型;再次,分割膨胀区域对应的彩色区域,获取空洞像素所在分割区域与其领域的交域(有效支撑区域),利用交域内的有效深度信息计算空洞像素;最后,利用引导滤波对深度图进行平滑、去噪。实验结果表明,经该算法处理后的深度图边缘细节更加清晰,具备微小梯度不变性,且测量精确度更高。     

联合前景和背景对视频对象进行自动分割

提出了一种自动的运动对象分割算法,利用浮点图像的轮廓及其颜色特征将第一帧图像进行区域分割,然后根据帧间运动信息构造出前景和背景图像,最后以前景和背景图像作为参考,对同一场景中所有视频帧进行快速可靠的分割。     

一种基于支持向量机的视频对象分割新方法

为了实现基于内容的多媒体交互功能,视频对象的提取具有相当重要的作用.支持向量机是最新的学习机,在许多领域得到了成功的应用.提出使用自适应分级的支持向量机分类器解决对象分割跟踪问题,能够克服传统的基于运动的跟踪算法的固有缺陷.通过帧差图像的边缘图和当前帧边缘图进行匹配运算,自动获得用于训练支持向量机的初始视频对象.描述像素属性的特征向量由离散余弦变换系数计算的局部特征和用邻接区域的熵组成的临域特征共同组成.使用分级的支持向量机二叉树来决策前景和背景.实验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性.     

一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法

针对局部分割方法对初始轮廓敏感的问题,本文提出一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法.该方法利用图像的局部信息,定义一种新的平均模糊能量函数.通过对演化曲线进行形态学膨胀和腐蚀运算构建窄带,并在窄带范围内求解模糊能量函数的最小值来实现局部分割.为防止演化曲线陷入局部极小值,在迭代过程中加入对比度约束判断条件,进一步提高了分割方法对初始轮廓的鲁棒性.对合成图像和医学图像的分割实验结果表明,与已有的几种局部分割方法相比,本文方法在分割精度和鲁棒性等方面都有较大提高.     

基于多属性的空间连续模糊聚类算法的血管分割

血管系统的3维显示对于图像导航神经外科和手术计划非常重要。提出了一种基于多属性的空间连续模糊聚类算法的血管分割算法来提取时飞磁共振血管造影（TOF MRA)图像中的血管,该聚类算法同时利用了图像的灰度信息和几何信息来提取血管,而目前已有算法仅采用灰度信息。在该算法中又提出了一个融合了灰度和几何形状的不相似性度量准则, 由于几何形状的采用,使得该算法可以区分具有相似灰度但位于不同几何形状组织里的像素。为了验证该算法,分别对2维和3维图像进行了分割,实验结果表明,该算法能够获得更好的分割结果。     

基于运动空间相关性和时间连续性的运动估算快速算法

运动估算是视频信号的帧间预测编码中的一个重要环节,其效率和精度直接影响到编码器的性能。由于全搜索算法搜索速度较低,而很少采用,故目前普遍采用三步法、交叉法等各种快速近似算法,但是这些算法匹配精度较低,而且某些情况下应用效果不好。为解决上述算法存在的问题,在对视频编码中运动物体的空间相关性和时间连续性进行分析的基础上,给出了一种利用运动物体的空间相关性和时间连续性来进行运动估算的快速算法。实验结果表明,该算法计算每个宏块运动矢量所需的平均搜索次数低于三步法,而匹配精度则非常接近于全搜索算法,并且采用该算法的编码器,其总的编码输出位数少于采用全搜索算法的编码器。     

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题,提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域,然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量,并与区域可放缩拟合（Region-scalable fitting,RSF）模型相结合,最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息,能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题,且对轮廓初始位置更具鲁棒性,医学图像实验结果验证了模型的有效性。     

基于前景分割和特征空间自适应选择的视觉目标跟踪

提出一种视觉跟踪任务中鲁棒的目标模型更新算法.首先利用结合空域信息的特征直方图对目标和背景进行建模;然后通过引入信息论中的交叉熵,定量地评价各个特征空间下目标和背景的差异性,选择差异性最大的特征空间更新目标模型,并用均值漂移算法定位目标.为解决模型更新中的偏移问题,采用条件随机场(CRF)模型,通过融合图像序列的时空上下文信息分割出目标前景,利用分割结果减小模型更新的误差.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于运动相似性的运动对象分割算法

由于全局运动参数在一些情况下不能很准确地被估计,因此基于全局运动补偿算法存在一定的局限性。该文提出了一种基于运动相似性的视频运动对象的分割算法。该算法对运动矢量场进行累加和滤波处理,根据运动相似性对运动对象进行初次分割,并利用空间相关性进行二次分割,细化运动对象边缘。实验结果表明该算法避免了全局运动补偿算法的局限性,并使分割的精确性有明显提高。     

基于运动引导的高效无监督视频目标分割网络

大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation, UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题, 这显著限制了算法在实际中的应用. 提出了基于运动引导的视频目标分割网络, 在大幅降低模型参数量与计算量的同时, 提升视频目标分割性能. 整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成. 具体地, 首先, RGB图像与光流估计输入双流网络提取物体外观特征与运动特征; 然后, 运动引导模块通过局部注意力提取运动特征中的语义信息, 用于引导外观特征学习丰富的语义信息; 最后, 多尺度渐进融合模块获取双流网络的各个阶段输出的特征, 将深层特征渐进地融入浅层特征, 最终提升边缘分割效果. 在3个标准数据集上进行了大量评测, 实验结果表明了该方法的优越性能.