一种自动分割人脸的方法 *

基于图切分理论 ,提出了一种自动分割人脸的方法。对于一幅人脸图像 ,首先通过人脸检测算法 ,确定人脸图像的大致前景和背景区域 ;然后利用高斯混合模型建立其前景和背景区域的颜色模型 ;最后迭代地运用图切分算法准确地分割出人脸目标。该方法创新之处在于实现了人脸图像前景目标的全自动分割。实验结果说明了该方法的有效性。     

融合双肤色模型及AdaBoost算法的人脸检测

为提高人脸检测的精度,提出一种融合双肤色模型与Adaboost算法的人脸检测方法。首先采用YCbCr颜色空间的固定阈值模型初次分割图像,利用分割结果修正高斯肤色模型的参数并对图像进行肤色二次分割,对两次分割的结果进行逻辑运算,粗定位人脸区域。结合Adaboost算法,实现对候选人脸区域的精确定位。实验结果表明,该方法提高了人脸检测率,降低了误检率,具有较好的鲁棒性。     

面向智能视频监控中的运动目标检测方法研究

运动目标检测是实现智能视频监控的基础,针对当前运动目标检测方法在复杂场景中适应性差的问题,提出了一种结合时空马尔可夫随机场模型和高斯混合模型的运动目标检测方法。在训练时空马尔可夫随机场模型时,采用高斯混合模型的参数更新算法计算邻域图像分割区域的均值和方差,并通过时空邻域标记场设置势函数。通过与传统目标检测方法的仿真比较,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的目标检测方法相比,该方法在复杂场景下具有更高的检测精度,能够更清晰地分割前景中的运动目标。     

基于透视点和区块特征的多车粘连分割方法

针对交通视频车辆检测与跟踪中经常出现的车辆前景粘连问题,提出了一种利用透视点在图像轮廓上搜索车辆分割点并通过区块特征识别车辆的粘连车辆分割方法.根据路面场景中车道线信息提取出透视点和车道区域,结合混合高斯模型与形态学梯度轮廓算法提取出车辆前景团块.利用透视点原理从前往后顺序分割粘连的车辆前景团块.对分割开的待检定区域,利用车辆区块特征进行检验识别,修正错误分割,将粘连的多辆车逐一分割.实验结果表明,该方法对直线道路上多辆车粘连的分割有较好的准确度和适应性.     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割和模板匹配相结合的人脸检测算法.首先利用rgb色彩空间下的人脸肤色模型,对人脸图像进行肤色分割;针对图像中存在的多个肤色区域连接在一起的问题,采用SUSAN算子提取区域的边界,将连接的肤色区域分开;根据肤色区域的形状特征和欧拉数筛选人脸候选区域;最后利用建立的人脸模板和一种改进的混合匹配准则,对候选人脸区域进行匹配识别.实验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中检测出人脸.     

利用轨迹模板匹配方法的实时动态手势识别

利用混合高斯模型进行运动检测,分割出运动前景,采用粒子滤波器结合皮肤椭圆模型进行手势跟踪,获得手势中心点运动轨迹,在此基础上提出利用轨迹模板匹配方法进行动态手势识别.该方法利用基本的几何和三角函数就能完成手势运动轨迹的定义和识别,不需要选择特征或训练样本.实验结果表明,该算法能够实现实时动态手势识别.     

背景分割和阴影检测算法研究

在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降;分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生"拖尾"现象;不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和"拖尾"现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的阴影区域。实验结果表明了该算法的有效性和实用性。     

基于Gabor 变换的GrabCut 纹理图像分割

多数自然图像都包含纹理信息, 它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性. 因此, 可以利用半交互式的GrabCut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的KL 测度, 自适应地终止分割过程. 实验对比分析表明, 所提出的方法对于合成纹理图像与自然纹理图像具有较好的整体分割效果及较高的分割准确率.

     

一种基于Boosting判别模型的运动阴影检测方法

在视频处理中,由于运动阴影具有与运动前景相同的特性,当在提取前景时,会误把阴影检测为前景.特别是当阴影和其它前景发生粘连时,这可能会严重地影响跟踪、识别等后续处理.该文提出了一种用于运动阴影检测的Boosting判别模型.这种方法先利用Boosting在不同的特征空间来区分前景和阴影,然后在判别随机场(DRFs)中结合前景和阴影的时空一致性,实现对前景和阴影的分割.首先,差分前图像与背景图像得到颜色不变子空间和纹理不变子空间;然后在这两个子空间上应用Boosting来区分前景和阴影;最后利用前景和阴影的时空一致性,在判别随机场中通过图分割的方法准确地分割前景和阴影.实验结果表明,无论是在室内场景,还是在室外场景,该文的方法要好于传统的方法.     

一种联合图像分割与背景建模的运动目标检测算法

介绍了在混合高斯模型的基础上,采用每一个像素点及其邻域组成的集合作为特征矢量来描述图像,对YUV格式的彩色图像的不同颜色分量分别建立混合高斯模型,从而确定是否有变化发生.为充分利用空间信息,提出将彩色图像分割与背景建模结合起来,得到具有精确边缘的运动目标.实验结果表明,即使在前景纹理、颜色比较一致且与背景对比不是很明显的情况下,本方法也能完整地检测出运动前景.     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

遥感图像的图像镶嵌方法

图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。     

基于图像匹配的CBERS-02B卫星HR相机图像拼接方法

中巴地球资源卫星(CBERS)02B星HR相机所获得的高分辨率遥感图像,是由3片TDICCD影像组成,由于TDICCD空间结构关系,导致3片TDICCD的原始影像间存在偏移现象。为此,在充分考虑TDICCD图像的空间几何特征和图像像元间相关性的基础上,利用基于灰度的匹配算法,并结合TDICCD成像原理的特点,提出了一种新的高分辨率遥感CBERS\|02B星HR相机的影像拼接方法,整景拼接精度达到亚像元级。     

大规模图像集中的代表性图像选取

针对传统图像检索系统通过关键字搜索图像时缺乏语义主题多样性的问题,提出了一种基于互近邻一致性和近邻传播的代表性图像选取算法,为每个查询选取与其相关的不同语义主题的图像集合. 该算法利用互近邻一致性调整图像间的相似度,再进行近邻传播（AP）聚类将图像集分为若干簇,最后通过簇排序选取代表性图像簇并从中选取中心图像为代表性图像. 实验表明,本文方法的性能超过基于K-means的方法和基于Greedy K-means的方法,所选图像能直观有效地概括源图像集的内容,并且在语义上多样化.     

全景鸟瞰拼接图像的质量评价方法

针对全景拼接图像尚无有效的全参考质量评价方法,无法有效地选择最佳拼接方案以及优化系统参数的问题,创新性地提出一种基于图像信息采样的质量评价方法,即通过统计俯视图像素在原始图像中的对应分布,对原始图像素的重采样率和均值方差等统计信息进行分析评估。首先介绍一种车载环视摄像头下4个不同角度的视频图像拼接的方法,然后提出像素采样率性能指标,最后通过仿真实验与实际测试,对比图像方差、熵值和平均梯度等指标,证明了提出的评价方法能够有效地评价拼接图像质量和优化摄像头安装参数。     

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Abstract

In a few short years, Google has become one of the world's best known brands. Its strategies to preserve the brand image pose a challenge for information professionals who attempt to present Google's capabilities in a factual manner.     

基于低分辨率彩色指导图像的深度图像超分辨率重建

传统的以彩色图像为指导的深度图像超分辨率(SR)重建方法,参考图像必须为高分 辨率彩色图像,彩色图像的分辨率决定了深度图像的放大上限。同时,实际应用中可能只存在低 分辨率彩色图像,此时上述方法也不再适用。为此,探讨使用任意分辨率彩色图像为指导的深度 图像SR 重建方法。首先,使用大量不同类别的图像SR 算法对输入彩色图像进行上采样,得到 高分辨率彩色图像并以此作为指导图像,然后采用基于二阶总广义变分方法,将由低分辨率彩色 图像重建得到的图像作为正则约束项,添加图像边缘信息,构建目标函数,将深度图像SR 重建 问题转化为最优化问题,再通过原-对偶方法求解,最终得到高分辨率深度图像。探讨了之前被 相关方法所忽略的情形,该方法可以适用于任意分辨率的彩色指导图像。并且通过相关实验发现 了令人惊异的现象,即通过使用低分辨率彩色图像放大后作为指导,可以得到与使用高分辨率彩 色指导图像相近甚至更好的结果,对相关问题的研究和应用具有一定参考意义。     

图像的语义关联与图像索引

基于内容图像检索的主要挑战在于不断变化的图像检索要求、难于表达的图像内容以及图像表达的数字阵列与通常可以被人类所接受的概念化内容之间的语义鸿沟.提出了一个基于语义关联的图像检索方法,在语义关联的基础上形成一个场景类别的语义表达,以便用户可以将感知上相似的图像组织在一起,形成概念上下文,使得用户可以解释和标记图像而无需给...     

基于图像分解的图像修复技术

针对整体变分(TV)图像修复模型缺点,提出基于图像分解的修复模型。采用图像分解技术,提取图像的结构信息和纹理信息。将图像结构部分用基于TV的改进模型进行修复,避免TV模型在平滑区域产生阶梯效应。在迭代过程中,对图像的特征点与非特征点分别考虑,确保在修复过程中特征点不被模糊化,图像纹理部分采用改进的基于样本修复技术。Matlab仿真实验结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比计算结果优于原始算法。