基于Sobel算子滤波的图像增强算法

针对传统图像增强算法对噪声比较敏感、图像失真和细节信息丢失等不足,提出一种基于Sobel算子滤波的图像增强算法。通过理想高通滤波和Sobel算子提取出边缘掩膜,再利用平滑滤波和拉普拉斯算子结合得到简单的细节增强图像。然后将其和掩膜相乘后,再与输入图像相加可得到效果较好的边缘细节增强图像。通过实验进行比较分析,评价结果显示,该方法得到图像的视觉效果相对原始图像和同态滤波都有明显的改善。实验结果验证了该方法的有效性,在增强图像边缘细节的同时,能够抑制噪声并保持图像的真实性。     

单高斯与混合高斯相结合的运动目标检测

论文提出了一种将单高斯建模法与混合高斯建模法相结合的运动目标检测方法。针对实际场景中的部分动态背景会给运动目标检测带来很大干扰,混合高斯建模法提取目标不完整、实时性差的问题,结合单高斯建模法处理的优点,将图像自动分割为静态背景区域和动态背景区域,分别检测,并将得到的运动目标检测图像进行拼接及后续处理。实验结果表明,用该方法提取目标完整度高,实时性好,对动态背景干扰不敏感,具有较好的鲁棒性。     

背景自适应的GrabCut图像分割算法

图割用于图像分割需用户交互,基于激光雷达传感器,提出了阈值法得到目标的外截矩形,再映射到图像完成交互.针对GrabCut算法耗时、对局部噪声敏感和在复杂背景提取边缘不理想等缺点,提出了背景自适应的GrabCut算法,即在确定背景像素中选取可能目标像素邻近的一部分像素作为背景像素,使背景变得简单,尤其适用于前景像素在整幅图中所占比例较小和在目标像素周围的背景相对简单的情况.实验结果表明,所提算法与GrabCut算法相比,减少了图的节点数,降低了错误率,有效的提高了运行效率,提取的目标边缘信息更加完整、平滑.     

结合目标局部和全局特征的 CV遥感图像分割模型

摘 要：随着遥感卫星技术的发展,高分辨率遥感影像不断涌现。从含有较多信息、背景 复杂的遥感影像中自动提取目标成为一个亟待解决的难题。传统的图像分割方法主要依赖图像 光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,针对特定的目标类型, 提出结合目标局部和全局特征的 CV (Chan Vest)遥感图像目标分割模型,首先,采用深度学习 生成模型——卷积受限玻尔兹曼机建模表征目标全局形状特征,以及重建目标形状;其次,利 用 Canny 算子提取目标边缘信息,经过符号距离变换得到综合了局部边缘和全局形状信息的约 束项;最终,以 CV 模型为图像目标分割模型,增加新的约束项得到结合目标局部和全局特征 的 CV 遥感图像分割模型。在遥感小数据集 Levir-oil drum、Levir-ship 和 Levir-airplane 上的实 验结果表明：该模型不仅可以克服 CV 模型对噪声敏感的缺点,且在训练数据有限、目标尺寸 较小、遮挡及背景复杂的情况下依然能完整、精确地分割出目标。     

基于融合的夜间视频图像增强算法

夜晚条件下,能见度低,光线不足等问题导致夜间图像亮度通常很差而且亮度不均匀,从而影响图像质量。首先采集针对同一场景的白天图像,然后再将实时夜间视频进行高斯背景建模,提取出运动目标并将该夜间图像进行增强,对增强后的夜间图像和白天图像进行小波分解,然后用加权融合算法进行融合得到最终的背景图像,将最终的背景图像进行小波反变换,反变换以后的图像与提取出的目标叠加就得到增强后的图像。增强后的图像场景清晰,图像整体上自然、平滑、细腻,算法有效地提高了夜间图像的质量。     

遥感图像边缘特征提取与融合方法研究

针对单一传感器的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的边缘信息描述。由于光学图像和SAR图像成像机理不同,即便配准精确的图像提取出来的边缘也会出现不重合的情况。首先采用离散域Canny算法提取光学图像边缘特征,用ratio算法提取SAR图像边缘特征,通过不变矩算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。     

一种古建墙壁受污题记文字图像边缘提取方法

针对古建墙壁题记文字图像受污染影响而边缘提取不完整、易产生伪边缘和不连续 边缘等问题,提出了一种受污题记文字边缘提取的方法。首先,对文字图像进行全变分去噪和多 尺度视网膜算法明暗增强预处理;然后构造阴影-遮挡准不变模型滤除污染和背景产生的伪边缘, 并用Gabor 滤波器对其进行空间平均,建立颜色结构张量,结合Canny 算法进行边缘提取;最后, 通过形态学方法滤除图像中存在的小面积边缘,并做区域连通处理,得到题记文字边缘图像。实 验结果表明,相比传统的Canny 算法和Sobel 算法,该方法有效地克服了污垢和背景造成的伪边 缘和不连续边缘,很好地提取出了完整的题记文字边缘,在边缘品质EQ 等客观指标上有较明显 提升。     

室内视频中基于边缘的运动阴影去除算法

针对运动提取算法总是将运动阴影错误检测为运动前景,提出一种基于边缘信息的室内运动阴影去除算法.首先用Canny算子提取输入图像的边缘,同时对输入图像进行梯度分割;其次利用运动边缘的属性提取属于真实前景的运动边缘;再次得到靠近运动边缘的真实前景的部分边界;最后通过文中提出的边界跟踪技术构建出完整的前景边界,从而提高运动前景的检测精度.仿真实验表明,对不同的光源距离、不同的阴影投影方向及不同颜色前景引起的运动阴影,算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域.     

基于运动点积累的视频运动目标提取

通过对视频中运动目标特点的分析,提出了一种提取背景图像的算法。使用运动点积累的方法来更新背景图像,然后应用背景差分准确检测出场景中的运动目标。由于视觉的相似性,使得检测出的目标包含阴影,最后使用阴影滤波函数去除阴影,得到完整的运动物体。实验结果表明,本算法具有较好的实时性和适应性,能检测出比较完整的运动目标信息。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

基于背景重建的运动目标检测与阴影抑制

提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测和去除阴影的方法。该方法采用以图像亮度和能量大小为判断依据的分块背景重建方法来快速更新背景,并结合背景相减法,网格化连通域检测,形态学滤波等步骤来检测和提取运动目标,同时运用边缘检测获取阴影边缘信息,并结合形态学运算来去除阴影区域,恢复出完整物体目标。实验结果表明,该方法能够有效地检测出运动目标和抑制阴影。     

基于主动轮廓模型的交通场景运动目标提取算法

在交通监控中,从复杂的交通场景中精确地分割出运动目标是至关重要的。目前,经典的运动目标检测算法有背景差法和帧差法。当场景中存在阴影时,这两种方法都不能够精确地提取运动目标。提出了一种基于主动轮廓模型的运动目标提取算法。通过阴影检测,从运动目标中获得消除阴影的初始轮廓,然后通过主动轮廓模型逼近运动目标真实轮廓。实验表明,该算法既可以消除阴影和噪声的影响,又可以保持运动目标完整。     

视频分割中运动阴影消除的新方法

对于视频分割中运动阴影消除的问题,提出了一种结合色度、亮度和边缘信息的方法.首先使用结合核密度估计和边缘信息的分割方法获得初始分割结果及其中运动对象的边缘,然后提取输入视频帧的色度和亮度信息以得到可能的运动阴影区域,最后通过阴影区域生长将运动阴影和运动对象区分开.实验结果表明,该方法具有良好的消除运动阴影的性能.     

Moving Shadow Detection and Removal for Traffic Sequences

Segmentation of moving objects in a video sequence is a basic task for application of computer vision. However, shadows extracted along with the objects can result in large errors in object localization and recognition. In this paper, we propose a method of moving shadow detection based on edge information, which can effectively detect the cast shadow of a moving vehicle in a traffic scene. Having confirmed shadows existing in a figure, we execute the shadow removal algorithm proposed in this paper to segment the shadow from the foreground. The shadow eliminating algorithm removes the boundary of the cast shadow and preserves object edges firstly; secondly, it reconstructs coarse object shapes based on the edge information of objects; and finally, it extracts the cast shadow by subtracting the moving object from the change detection mask and performs further processing. The proposed method has been further tested on images taken under different shadow orientations, vehicle colors and vehicle sizes, and the results have revealed that shadows can be successfully eliminated and thus good video segmentation can be obtained.     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.     

一种改进的运动目标检测和阴影消除算法

提出一种改进的运动目标检测算法,以准确检测不同光照条件下的运动目标。针对前景检测时出现的阴影,提出基于边缘信息的阴影消除算法。该算法与阴影方向无关,能去除目标各方向的大部分阴影,为视频监控系统的后续高级处理排除了阴影干扰。在配置为 2.0 GHz的P4计算机上运行,速度约为20帧/s。实验结果表明了算法的实时性、可靠性和准确性较好。     

基于改进混合高斯模型与阴影去除的目标检测

随着计算机视觉和摄像设备的日益普及,目标检测技术已经成为一个重要的研究领域。虽然提出了几种目标检测方法,但由于其适用性与局限性,并不能解决实际复杂场景中的各种挑战。针对传统混合高斯模型对动态背景、光照变化和阴影敏感等问题,提出一种混合高斯模型的改进算法,用于视频中目标检测。该方法首先通过传统混合高斯模型获取当前帧目标的粗略区域;通过将双级学习率和组合权重引入混合高斯模型,从而区分出运动区域与包含动态背景的背景区域;然后进一步利用基于颜色特性与空间连续性的方法去除阴影;最后通过形态学处理提取出准确的运动目标区域。对比实验表明,所提方法不仅能够有效去除动态背景,而且能够有效抑制阴影和光照变化的影响。     

一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法

运动目标检测是实现目标跟踪和行为分析等任务的基础。在运动目标检测中,消除背景与噪声的干扰,从而将运动目标从图像中分离出来一直是研究的重点。混合高斯模型法被广泛地应用于运动目标检测,对存在小幅度运动的背景有较好的抗干扰能力,并且能提取出较完整的运动目标,但是同时存在噪声干扰,且对阴影抑制效果较差。针对传统混合高斯模型法的不足,提出一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法,利用帧差法对光照突变适应性较好和算法简单的特点,将传统混合高斯模型法与和四帧差法结合。实验结果表明,该方法能够有效地消除复杂环境中的噪声,并对阴影有一定的抑制作用,提高了运动目标检测的准确性和完整性。     

Unsupervised motion detection with background update and shadow suppression

An algorithm is developed to detect moving object and suppress shadow.According to motion variations caused by some moving objects in a scene,a background update approach is proposed.The developed update method efficiently prevents undesired corruption of background and does not consider the adaptation coefficient or the learning rate used in some existing algorithms.A multi-scale wavelet transform methodology is used to segment foreground from a clutter background.The optimal selection of threshold value is automatically determined which does not require any complex supervised training or manual calibration.According to photometric invariant,a color ratio difference is proposed to suppress shadow.Some complete foreground motion object regions are extracted by integrating moving object segmentation in the multi-scale wavelet with shadow suppression in the color ratio difference.The mentioned method is less affected by the presence of moving objects in a scene.Experimental results show that the proposed approach is efficient in detecting motion objects and suppressing shadows by comparisons.