Infrared ship target segmentation through integration of multiple feature maps

We investigate the issue of ship target segmentation in infrared (IR) images, and propose an efficient method based on feature map integration. It consists of mainly two procedures: salient region detection based on multiple feature map integration and salient region segmentation based on locally adaptive thresholding. Firstly, a saliency map is constructed by integrating multiple features of IR ship targets, including gray level intensity, local contrast, salient linear structures, and edge strength. Secondly, we propose an adaptive thresholding method to segment each local salient region, and a target selection procedure based on shape features is used to remove background and obtain the true target. Experimental results show that the proposed method performs well for IR ship target segmentation. The advantage of the proposed method is demonstrated in both visual and quantitative comparisons, especially for IR images with a bright background or a ship target close to port.     

C-V模型在红外视频火灾图像分割中的应用

针对大空间中红外视频火灾图像边缘模糊,不易准确分割问题,研究了一种基于背景差分和C-V模型的分割方法。通过背景差分得到运动图像;利用形态学处理得到完整的运动区域,并获得其外接矩形;以外接矩形作为C-V模型的初始轮廓曲线进行分割,得到封闭、完整的运动目标轮廓。该算法避免了对整幅图像分割,减少了运算量。通过实验仿真并与阈值分割算法比较,证明了该算法的准确性和有效性,有利于下一步火灾特征提取与识别。     

结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督纹理图像分割

目的 现实中的纹理往往具有类型多样、形态多变、结构复杂等特点,直接影响到纹理图像分割的准确性。传统的无监督纹理图像分割算法具有一定的局限性,不能很好地提取稳定的纹理特征。本文提出了基于Gabor滤波器和改进的LTP（local ternary pattern）算子的针对复杂纹理图像的纹理特征提取算法。方法 利用Gabor滤波器和扩展LTP算子分别提取相同或相似纹理模式的纹理特征和纹理的差异性特征,并将这些特征融入到水平集框架中对纹理图像进行分割。结果 通过实验表明,对纹理方向及尺度变化较大的图像、复杂背景下的纹理图像以及弱纹理模式的图像,本文方法整体分割结果明显优于传统的Gabor滤波器、结构张量、拓展结构张量、局部相似度因子等纹理分割方法得到的结果。同时,将本文方法与基于LTP的方法进行对比,分割结果依然更优。在量化指标方面,将本文方法与各种无监督的纹理分割方法就分割准确度进行对比,结果表明,在典型的纹理图像上,本文方法准确度达到97%以上,高于其他方法的分割准确度。结论 提出了一种结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督多特征的纹理图像分割方法,能够较好地提取相似纹理模式的特征和纹理的差异性特征,且这些纹理特征可以很好地融合到水平集框架中,对真实世界复杂纹理图像能够得到良好的分割效果。     

无监督模糊C均值聚类自然图像分割算法

提出一种基于无监督模糊C均值聚类的彩色自然图像分割算法。使用置信区间交集准则自适应得到Gabor滤波器中各个像素点对应的尺度,并以该自适应尺度为依据,计算相应的自适应方向、频率以及相位;使用该自适应Gabor滤波方法分别对各通道进行纹理分析得到相应的纹理图像。提出一种快速的基于多项式分割的方法对各个纹理图像进行分析,确定聚类数目,并使用无监督模糊C均值聚类算法得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能够很好地克服图像纹理对于分割结果的影响,有效区分目标与背景,分割结果具有较高的分割精度,是一种有效的自然彩色图像分割方法。     

基于水平集的手指静脉图像分割

针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然后,根据8个方向上的滤波结果进行图像重建,得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像;最后,应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与Li等水平集算法(LI C, HUANG R, DING Z, et al. A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity. MICCAI'08: Proceedings of the 11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Part II. Berlin: Springer, 2008: 1083-1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度评价标准面积差异(AD)百分比上分别降低了1.116%、0.370%,相对差异度(RDD)分别降低了1.661%、1.379%。实验结果表明,与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。     

Feature based fuzzy inference system for segmentation of low-contrast infrared ship images

Segmentation of infrared ship target is important for sea surveillance system. However, as a result of the deficiencies of infrared images, the segmentation of infrared ship image becomes a challenge. For the purpose of addressing this problem, a feature based infrared ship image segmentation method utilizing the fuzzy inference system is proposed. Firstly, the intensity feature is extracted by applying unimodal threshold, which could preserve the low-contrast pixels in the infrared images. Secondly, the local spatial feature is extracted by employing saliency detection, region growing and morphology processing, which could express the shape of the target. Thirdly, the global spatial feature is extracted by utilizing partial region growing and weighted distance transformation, which could suppress the background. Then these features are fuzzified using accommodative ways and prior knowledge. And in light of the fuzzy rules based upon expert knowledge, these fuzzified features are integrated in fuzzy inference system. Finally, the complete target could be directly segmented from the output of the fuzzy inference system. Experimental results illustrate that the proposed method could effectively extract more intact targets from the low-contrast infrared ship images. Additionally, the proposed method outperforms some existed segmentation methods.     

高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法. 首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用 矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果. 为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比. 实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.     

各向异性导向滤波的红外与可见光图像融合

目的 针对红外与可见光图像融合时易产生边缘细节信息丢失、融合结果有光晕伪影等问题，同时为充分获取多源图像的重要特征，将各向异性导向滤波和相位一致性结合，提出一种红外与可见光图像融合算法。方法 首先，采用各向异性导向滤波从源图像获得包含大尺度变化的基础图和包含小尺度细节的系列细节图；其次，利用相位一致性和高斯滤波计算显著图，进而通过对比像素显著性得到初始权重二值图，再利用各向异性导向滤波优化权重图，达到去除噪声和抑制光晕伪影；最后，通过图像重构得到融合结果。结果 从主客观两个方面，将所提方法与卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）、双树复小波变换（dual-tree complex wavelet transform，DTCWT）、导向滤波（guided filtering，GFF）和各向异性扩散（anisotropic diffusion，ADF）等4种经典红外与可见光融合方法在TNO公开数据集上进行实验对比。主观分析上，所提算法结果在边缘细节、背景保存和目标完整度等方面均优于其他4种方法；客观分析上，选取互信息（mutual information，MI）、边缘信息保持度（degree of edge information，Q^AB/F）、熵（entropy，EN）和基于梯度的特征互信息（gradient based feature mutual information，FMI_gradient）等4种图像质量评价指数进行综合评价。相较于其他4种方法，本文算法的各项指标均有一定幅度的提高，MI平均值较GFF提高了21.67%，Q^AB/F平均值较CNN提高了20.21%，EN平均值较CNN提高了5.69%，FMI_gradient平均值较GFF提高了3.14%。结论 本文基于各向异性导向滤波融合算法可解决原始导向滤波存在的细节"光晕"问题，有效抑制融合结果中伪影的产生，同时具有尺度感知特性，能更好保留源图像的边缘细节信息和背景信息，提高了融合结果的准确性。     

基于对称差分的背景减法运动目标检测

提出了一种基于对称差分和背景差分相结合的运动目标检测方法。先通过多帧图像平均法取得初始背景图像,并结合采集到的当前帧图像和前一时刻的背景获得更新背景,采用背景减法获取前景目标;同时运用对称帧差法取得前景图像,用两种差分图像进行或运算,提取到运动目标,用形态学方法进行后期处理。实验结果表明,该方法能够有效地获取运动目标。     

Fast Lighting Independent Background Subtraction

This paper describes a simple method of fast background subtraction based upon disparity verification that is invariant to arbitrarily rapid run-time changes in illumination. Using two or more cameras, the method requires the off-line construction of disparity fields mapping the primary background images. At runtime, segmentation is performed by checking background image to each of the additional auxiliary color intensity values at corresponding pixels. If more than two cameras are available, more robust segmentation can be achieved and, in particular, the occlusion shadows can be generally eliminated as well. Because the method only assumes fixed background geometry, the technique allows for illumination variation at runtime. Since no disparity search is performed, the algorithm is easily implemented in real-time on conventional hardware.     

基于语义分割的红外和可见光图像融合

红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光图像的纹理细节,同时,也要反映出二者的语义信息.而语义分割可以将图像转换为带有语义的掩膜,提取源图像的语义信息.提出了一种基于语义分割的红外和可见光图像融合方法,能够克服现有融合方法不能针对性地提取不同区域特有信息的缺点.使用生成式对抗神经网络,并针对源图像的不同区域设计了2种不同的损失函数,以提高融合图像的质量.首先通过语义分割得到含有红外图像目标区域语义信息的掩模,并利用掩模将红外和可见光图像分割为红外图像目标区域、红外图像背景区域、可见光图像目标区域和可见光图像背景区域;然后对目标区域和背景区域分别采用不同的损失函数得到目标区域和背景区域的融合图像;最后将2幅融合图像结合起来得到最终融合图像.实验表明,融合结果目标区域对比度更高,背景区域纹理细节更丰富,提出的方法取得了较好的融合效果.     

基于图割和模糊连接度的交互式舰船红外图像分割方法

针对舰船红外图像分割中的低对比度、边缘模糊和目标灰度不均匀问题, 提出了基于图割和模糊连接度的交互式图像分割方法. 交互方式为矩形笔刷, 选择目标和背景种子点. 分割方法为基于图割的图像分割方法, 引入模糊连接度来计算图割的似然能, 给出了模糊连接度权重的自动确定方法, 提出了基于直方图分解的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)成分个数和参数估计方法. 仿真结果表明, 新方法可实现各种复杂环境下舰船红外图像目标的有效分割.     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。     

红外舰船目标的自适应鲁棒检测方法

针对背景杂乱的红外舰船目标检测问题,提出了一种红外舰船目标的自动检测新算法。该方法利用红外舰船图像中目标与背景在灰度直方图上的差异,通过对拟合直方图的多项式曲线参数鲁棒求解,进而求出舰船目标的分割阈值。然后,根据红外舰船目标亮度与图像平均亮度的关系等,对求得的阈值合理性进行判断。若该阈值不合理,则将其作为阈值初值,对红外舰船图像进行自适应局部递归分割。最后,结合红外舰船目标吃水线、天空与背景的边界特征等先验知识,对分割出的背景进行剔除。实验结果表明,该方法对强杂波干扰的红外舰船目标能实现可靠的检测,具有很好的适应性和鲁棒性。     

综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割

目的 针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达（SAR）图像的自动分割,且方式单一（仅利用边界或纹理信息中的一种）的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法 首先将其他格式的彩色或灰度SAR图像转化为24 bit的位图,采用图形理论对整幅SAR图像建模,根据最大流算法找到描述图的能量函数最小的割集,从而分割出目标区域;然后采用中值滤波抑制相干噪声;最后通过邻域生长算法滤除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现自动对SAR图像中的目标进行分割。结果 在64位Window 7环境下采用MATLAB R2014处理平台,对楼房、车库、大树、汽车群等4幅分辨率不同的SAR图像进行目标分割实验,特征目标被自动分割出来,耗时分别为1.69 s、1.58 s、1.84 s和3.09 s,相比Mean-shift和Otsu算法,平均计算效率分别提升150%和3%,并且图像中的背景杂波、目标阴影和干扰小目标均被有效去除。结论 综合利用边界和纹理信息能够有效抑制相干噪声,去除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现对SAR图像目标的自动分割。实验结果表明,本文算法可以满足工程化应用要求,自适应性强,分割精度高,且具有较好的鲁棒性。     

实时浮游生物图像目标智能识别系统设计

根据浮游生物目标的现场分类统计需求,提出一种改进的实时目标识别系统设计方案。使用CCD传感器进行实时图像采集,在逐帧图像处理中引入目标帧筛选以减少运算。采用背景减算法替代传统的迭代算法实现快速目标分割,利用自适应特征选取的快速线形分类器进行目标分类,并通过多核负载均衡实现并行处理。实验结果表明,该系统的平均单帧识别时间低于29.1 ms,识别率高达91%,达到实时识别要求。     

基于区域分割的红外和可见光图像融合方法

针对红外和可见光图像融合在场景监控中的应用,提出了一种基于区域分割的图像融合方法。首先采用改进的区域生长法对源图像进行区域分割,得到用于融合图像的联合区域表示,然后综合考虑目标灰度和面积的特点将区域划分为目标区域和背景区域,分别采取基于区域能量和区域平均梯度的融合规则得到融合图像。通过对两组不同场景下的图像进行实验,结果表明该方法能够有效地保持源图像特征,融合结果有利于人眼感知和机器视觉。     

视觉感知的图像和视频抽象

可靠的视觉感知估计体现的是对图像中有意义的那部分结构信息的理解。基于此,描述一个完整的图像和视频抽象化框架,通过一种边缘保持的滤波器有区分地风格化抽象图像和视频的显著部分和非显著部分,并保持两部分之间的和谐过渡。首先,对于显著区域的识别引入一种自动显著性目标分割算法,基于局部空间邻域的自动显著性计算。考虑到实际需要,提供了交互式技术,方便有目的地去指定图像中的显著结构信息。然后,根据生成的显著结构信息掩模使用单尺度的各向异性滤波处理显著部分,而用多尺度的同种滤波处理非显著部分以实现更强程度的抽象效果。本文方法生成的图像和视频的抽象化不仅呈现了视觉满意的非真实感效果,而且在软量化后还可以应用于其他风格的非真实感渲染(NPR)效果的实现。实验结果显示,处理一定数量的图像及视频,本文方法可以得到期望的结果。     

Multiple target tracking with lazy background subtraction and connected components analysis

Background subtraction, binary morphology, and connected components analysis are the first processing steps in many vision-based tracking applications. Although background subtraction has been the subject of much research, it is typically treated as a stand-alone process, dissociated from the subsequent phases of object recognition and tracking. This paper presents a method for decreasing computational cost in visual tracking systems by using track state estimates to direct and constrain image segmentation via background subtraction and connected components analysis. We also present a multiple target tracking application that uses the technique to achieve a large reduction in computation costs.