基于ViBe的室外动态背景闪烁像素噪声消除方法

针对使用视觉背景提取(ViBe)模型在室外动态背景下进行移动目标检测时存在不规则闪烁像素点对前景检测结果造成干扰的问题,提出一种基于视觉背景提取算法的闪烁像素噪声消除方法。在背景模型建立阶段设定背景模型样本标准差阈值,约束背景模型的采样值范围以提高背景模型准确性。在前景检测阶段引入自适应检测阈值提高前景物体检测精度,在背景模型更新过程中对图像边缘背景像素点进行边缘抑制以阻止错误背景样本值更新到背景模型。在此基础上,结合形态学操作修复连通域,提高前景图像的完整性。最后选取多个视频序列将该方法与原始ViBe算法、形态学改进方法的检测结果进行对比。实验结果表明,该方法能有效消除闪烁像素噪声对前景检测造成的影响,获取更精确的前景图像。     

一种改进的印刷体维吾尔文投影切分方法

针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的文字,尤其是连体段字母的切分这一难点问题,提出一种改进的投影切分方法.采用将基线区域像素点置白(像素点索引值置为255),并对其进行垂直投影,取投影值为0的间隙中间位置作为候选切线位置,根据行高度与空白间隙宽度比的统计数据均值设置阈值,以此消除误切分.实验结果证明,该方法可有效提高连体段切分的正确率.     

改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法

针对经典视觉背景提取算法（ViBe）在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化;根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度;根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.     

相机抖动场景中数据驱动的背景图像更新算法

视频序列中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题.背景减除是运动目标检测的有效方法,但相机抖动会对背景提取带来极大干扰,从而可能造成传统基于模型的图像处理方法模型失真.本文提出了相机抖动场景下前景图像提取的数据驱动背景图像更新控制算法.首先利用Harris特征检测进行背景补偿以消除抖动干扰.然后利用无模型自适应控制方法,建立单入单出控制系统来表示背景图像并进行实时更新.最后运用背景减除法提取运动目标前景图像.本文方法与传统基于模型方法进行了不同视频序列的对比仿真.实验结果表明,本文方法可以有效处理相机抖动场景下的运动目标检测问题,目标前景图像分离效果更加接近真实场景.     

小波分析在脉冲涡流无损探伤中的应用

脉冲涡流探伤时,瞬态信号和一次扫描波形中的噪声干扰成分会影响缺陷定量检测的准确度。对于该问题,研究了小波分析在脉冲涡流探伤中的两方面应用。对于瞬态信号,利用小波阈值去噪法对其处理,分析了阈值方法的不同对去噪效果的影响并进行实验验证,并与传统低通滤波进行了比较;对于一次扫描波形,利用小波分解后的近似系数重构信号,再提取峰值扫描曲线。实验结果证明：在瞬态信号的去噪中,软阈值法相比于硬阈值法有更好的去噪效果,其可以在保留真实信号特征的情况下去除噪声,并解决了传统低通滤波会损害真实信号特征的问题,还原了信号的真实峰值和过零时间;使用该方法获得的峰值扫描曲线消去了抖动,极值点时间变得明确,提高了缺陷长度的检测准确度。     

光电编码器信号抗干扰算法

单片机与光电编码器接口在许多场合得到应用，但在单片机接收光电编码器信号过程中，由于环境的影响，往往会出现一些机械抖动干扰和电气干扰，从而造成误计数。文章提出了一个新算法，可以有效地消除抖动和干扰的影响。通过实际运行证明，该方法可靠性好，成本低廉。     

运动目标检测中基于灰度特征模型的背景消除方法

针对视频监控中运动目标检测时间复杂度高的问题,提出一种基于灰度特征模型的背景消除方法。通过提取视频图像像素的灰色特征,将视频图像中每个位置上的像素点用一个灰度特征集合来表征,并以此为依据计算各像素点灰度值与灰度特征集合中的像素点灰度值之间的距离,判别对应像素点的背景与前景状态,从而实现视频图像的背景消除。实验结果表明,该方法在处理效果接近的情况下,可以显著提升运动目标的检测速度,降低处理的时间复杂度。     

一种多级运动目标检测算法

为了提高Javed等提出的运动目标三级检测算法的稳定性,文中对其处理方法做出改进;在像素级处理阶段,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,得到背景模型后,计算出Sobel边缘检测得到的边缘点的统计分布;在区域级处理阶段,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,并利用边缘信息消除干扰目标;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,改进后的方法也能完整地检测出运动目标.     

基于ViBe的复杂背景下的运动目标检测

ViBe算法简单、快速,具有较好的前景检测性能,是运动目标检测和背景建模的主要方法之一。但是在动态背景、相机抖动等户外视频中仍存在噪声和干扰等问题,导致对前景运动目标的检测不准确。针对此问题,提出用像素帧差值代替像素值来初始化背景样本模型的方法,并根据背景动态变化自适应更新阈值来分割前景与背景。实验结果表明,改进算法提高了前景检测的准确性,对噪声干扰表现出了良好的鲁棒性。     

利用六边形网格实现半色调抖动技术的研究

针对传统的半色调抖动技术存在水平和竖直方向上的人工痕迹以及网格化轮廓等缺陷,提出了一种新颖的基于六边形网格的抖动矩阵构造方法。首先,将原驱散式Bayer抖动矩阵进行元素重组和离散旋转以构造一个更为合理的抖动矩阵,然后按照新矩阵对图像进行半色调化处理。实验结果表明,该抖动算法不但能够显著消除传统抖动技术所存在的不利因素,而且比其他同类的改进抖动算法具有更强的色调再现能力和细节表现力。     

融合目标增强与稀疏重构的显著性检测

目的 为了解决图像显著性检测中存在的边界模糊,检测准确度不够的问题,提出一种基于目标增强引导和稀疏重构的显著检测算法（OESR）。方法 基于超像素,首先从前景角度计算超像素的中心加权颜色空间分布图,作为前景显著图;由图像边界的超像素构建背景模板并对模板进行预处理,以优化后的背景模板作为稀疏表示的字典,计算稀疏重构误差,并利用误差传播方式进行重构误差的校正,得到背景差异图;最后,利用快速目标检测方法获取一定数量的建议窗口,由窗口的对象性得分计算目标增强系数,以此来引导两种显著图的融合,得到最终显著检测结果。结果 实验在公开数据集上与其他12种流行算法进行比较,所提算法对具有不同背景复杂度的图像能够较准确的检测出显著区域,对显著对象的提取也较为完整,并且在评价指标检测上与其他算法相比,在MSRA10k数据集上平均召回率提高4.1%,在VOC2007数据集上,平均召回率和F检验分别提高18.5%和3.1%。结论 本文提出一种新的显著检测方法,分别利用颜色分布与对比度方法构建显著图,并且在显著图融合时采用一种目标增强系数,提高了显著图的准确性。实验结果表明,本文算法能够检测出更符合视觉特性的显著区域,显著区域更加准确,适用于自然图像的显著性目标检测、目标分割或基于显著性分析的图像标注。     

颜色和纹理特征的运动目标检测

针对复杂场景中运动目标检测这一难题,提出利用RGB颜色特征和尺度不变局部三元模式的运动目标检测算法。利用时域中值法得到估算背景图像并快速初始化背景模型。通过颜色特征、纹理特征相似性度量,融合得出背景概率网络,通过侧抑制滤波提高对比度分类出前景与背景像素,前景像素进一步进行阴影检测,将阴影点归为背景点,但不用于模型更新。将算法与GMM、SC-SOBS、SUBSENS算法在变化检测数据库中进行对比验证。实验表明,新算法在满足实时性的基础上,对动态背景,阴影和相机抖动等有一定的鲁棒性。     

Real‐Time Depth‐of‐Field Rendering Using Point Splatting on Per‐Pixel Layers

We present a real‐time method for rendering a depth‐of‐field effect based on the per‐pixel layered splatting where source pixels are scattered on one of the three layers of a destination pixel. In addition, the missing information behind foreground objects is filled with an additional image of the areas occluded by nearer objects. The method creates high‐quality depth‐of‐field results even in the presence of partial occlusion, without major artifacts often present in the previous real‐time methods. The method can also be applied to simulating defocused highlights. The entire framework is accelerated by GPU, enabling real‐time post‐processing for both off‐line and interactive applications.     

基于贪婪算法的文档图像中干扰线的去除

各种文档中经常包含有各种特殊作用的横线、手划线等,当这些文档通过扫描等数字化方式存入计算机并需要进一步识别处理成文字编码时,这些线条却成为OCR的干扰因素,降低了文档内容的识别率.为此,本文提出一种新的文档干扰线去除算法,先将文档图像二值化,二值化过程考虑了不均匀光照带来的影响;然后将前景细化为单像素,减少线条粗细造成的影响;接着通过一种改进的贪婪算法计算横、竖两个方向线段的权重,判断权重较高的线段为干扰线;最后通过与干扰线距离的大小判断图像中每个前景像素的归属,从而获得一个完整的文档恢复图.仿真实验表明,本文提出的算法能够有效去除干扰线,特别在干扰线与文字粘连的情况下,去除干扰线的同时较少地影响文档图像的质量,且具有较高的计算速度和较好的去除效果,为图像进一步OCR识别提供了良好的基础.     

基于像素自适应分割背景建模的鬼影去除算法

针对基于像素的自适应分割检测算法在建立背景模型时容易产生鬼影的问题,根据背影视觉提取算法中相邻像素点拥有相近像素值的空间分布特性,将待定的前景像素值与邻域像素值的差值通过加权比较其与自适应阈值的大小,来确定该像素点是前景像素点还是鬼影像素点。若为鬼影像素点则判定为背景像素点,并更新其背景模型。通过对前景像素点的二次判断,达到迅速去除鬼影的目的。实验结果表明,改进后的算法相比于原算法能更快速地去除鬼影。     

基于热点区域定义的人数统计方法研究

行人统计在智能监控领域中具有重要意义,但复杂背景环境以及行人运动过程中出现的遮挡现象导致当前方法的准确率并不高。此外,传统过线统计人数的方式的实际适用范围有限。考虑到现有方法的不足,提出了一种基于热点区域定义的人数统计方法。首先,利用自适应学习率背景建模提取运动目标前景,得到前景区域的位置和大小,扫描计算运动目标前景范围内的HOG特征,并判别是否存在头肩目标;然后,利用基于KCF的目标匹配算法跟踪头肩目标;最后,结合目标运动轨迹与提出的区域人数统计算法进行行人人数统计。采用 24fps的手机拍摄 的长度为10min、分辨率为960×720像素 的视频做人数统计实验。实验结果表明,所提算法在统计人数时正确率可达到93.1%,能满足实时性要求。该方法结合了检测效率和准确率,在背景环境复杂的场景下具有良好的效果,能适应各类人数统计的实际应用场景。     

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.     

基于ViBe模型和五帧差分法的目标检测算法

针对当前常用ViBe算法对光照适应性差,当光照突变时ViBe算法把大面积的背景误判成前景;为此提出了一种结合ViBe背景模型与五帧差分法的新的运动目标提取方法。首先采用ViBe算法提取运动前景目标,然后将整个前景图片分成若干区域,统计这些区域中前景像素个数大于预设阈值的区域的个数,将符合条件的区域的个数与整个前景图片区域总数相比,当比值大于某一阈值,发生了判断为光照突变改用五帧差分法处理图像;最后通过连通性检测和形态学操作等后处理,最终提取出运动前景目标。实验结果表明:该算法能够有效地防止ViBe算法把大面积的背景误判成前景,提高了ViBe算法对光照变化场景下的鲁棒性,检测效果优于单独使用ViBe算法和五帧差分法的检测效果。