面向视觉监视的变化检测与分割

文章介绍了一种针对目标跟踪的高级视觉保安系统的双摄象机方案,在此框架下研究了变化检测问题,提出了一种简单、快速的分割算发：中点导引扫描方法。实验证明该算发对于将变化区域用矩形分割表示十分有效,是一种建立视觉监视系统的实用方法,可以作为目标跟踪研究的基础。     

一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法

基于视觉感知多分辨率、多通道特性、并行性和模糊性,提出了一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法,它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取,改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类粗分割、粗分割结果的细化等几个步骤组成。实验结果表明了方法的有效性。     

数学形态学的图象分割算法

图象分割在图象分析、机器视觉、目标识别中都将直接影响到后续的理解和识别工作。本文着重讨论了基于数学形态学变换的图象分割算法，提出了基于图象最大内切圆的数学形态学形状描述图象分割算法和基于目标最小闭包结构元素的数学形态学形状描述图象分割算法。     

纹理图象的多信道滤波分割方法

纹理图象的分割分类方法是目前图象处理和机器视觉研究中的一个前沿课题，传统方法大多基于形态结构和统计描述，与人类视觉机理相脱节，无法进一步提高分精度。本文介绍了近几年来兴起的一类全新的方法，即基于空间／空间频率（ｓ／ｓｆ）平面的多信道滤波法，这类方法与人类视觉机理很好的吻合，对于人工纹理和自然纹理都能获很好的分割效果。     

一种面向一维图象序列的目标检测和快速跟踪算法的研究

针对工业视觉系统中的一维目标图象序列,提出了一种作用于扫描行基的自适应阈值分割和基于相关性评判准则的目标快速跟踪算法,并将算法用于运动带钢表面的缺陷目标跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,执行速度快的优点。     

数字彩色图象样本HSI全息分析方法的研究与实现

针对图象处理常用方法－阈值分割方法的不足,提出一种适用于彩色图象处理的新方法－样本ＨＳＩ全息分析法。该方法在颜色较多的复杂彩色图象处理中具有很大的优越性,已成功地应用于足球机器人视觉系统彩色图象处理,取得了很好的结果。     

一个基于知识的图象理解系统

基于知识的视觉系统有一定的现实意义。文章提出了一个基于知识的图象理解系统,在该系统中,结合景物知识进行区域信息与边缘信息的融合以得到分割结果,利用模型指导聚焦以减少特征提取的计算量,并使用多种模型匹配得到最终的场景解释。实验证明,文中构造的系统在系统的适应性、精确性和快速性方面有较大的改进,并取得了较好的解释效果。     

基于图象分割的机器人视觉系统的设计与实现

机器人视觉系统是自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题．本文介绍了一个包括离线颜色分析器和实时视觉信息处理器两大部分的机器人视觉系统。离线颜色分析器用于提取各种颜色的阈值，实时视觉信息处理器则利用阈值进行图象分割，从而使机器人准确认知当前环境。     

基于视觉非线性的图象分割新方法

本文分析了在感知目标与其背景时Otsu判别准则与人类视觉机理间的不一致性,并根据视觉的非线性和适应性原理提出了新的目标图象分割计算模型和算法.实验结果表明,与传统的分割法相比,该方法具有优良的从低反差图象中抽取目标的性能.     

基于人眼视觉特性的彩色图象分割方法

提出一种基于人眼视觉特性的彩色图象分割方法,不但考虑图象在各颜色坐标系下的分类,而且考虑图象色彩的相似度情况下图象的分类,实验证明,该方法能够避免过分割现象,更能被人眼的视觉感官所接受。     

图象块编码—分类的方法

提出了一个基于ＤＣＴ和二维多项式近似的块分类编码算法。在该算法中，原始图象被分割成互不覆盖的８×８子块。通过依次地利用灰度局部方差、二维多项式近似误差和图象信号的空间频率分布，把图象块分为均匀、平滑、粗糙和细节４类。均匀块和平滑块分别采用零阶和一阶多项式近似。粗糙和细节块先进行ＤＣＴ变换，然后对其ＤＣＴ系数量化后采用改进的游程编码表示。实验结果表明该算法具有良好的性能。在未采用熵编码为编码码流作后处理的情况下，性能仍优于ＪＰＥＧ标准。     

基于颜色聚类的计算机桌面图像压缩算法

针对计算机桌面图像压缩问题,提出一种基于颜色聚类的图像压缩算法。将桌面图像划分成16×16的非重叠块,归为文本/图形块、自然图像块及混合块3类。对色彩丰富文本/图形块进行颜色聚类,以降低块的颜色种类数,并做无损压缩。对自然图像块采用H.264帧内预测编码方法,对混合块采用混合编码方法。实验结果表明,该算法所得图像的峰值信噪比和结构相似度均高于传统算法。     

一种基于H.264/AVC的帧内预测模式快速选择算法

在H.264/AVC中,帧内编码是采用帧内预测来提高编码效率,其色度块尺寸为8×8,亮度块包括4×4和16×16两种尺寸。由于每种块可提供多种预测模式,因此这种多模式选择大大增加了编码的复杂性。针对这种多模式选择,为了加快编码速度,利用色度块和亮度块以及亮度4×4和16×16块模式选择之间的关系,提出一种基于RDO(rate d istortion optim ization)的不同判决依据的快速帧内预测模式选择算法。实验证明,在信噪比和码率变化不大的同时,该算法可使编码速度平均提高6倍。     

Motion Analysis on the Micro Grained Array Processor

Motion analysis plays a key role in video coding (e.g., video telephone, MPEG, HDTV) and computer vision systems (e.g., image segmentation, structure from motion). Motion estimation methods can be classified into three groups – matching-based, gradient-based, and frequency-based methods. The block matching algorithm (BMA) has been widely used for region matching in image coding, for example in MPEG (Motion Picture Expert's Group). Optical flow computation based on the spatio-temporal constraint equation has been broadly used in image segmentation to compute each pixel's velocity on a moving object. For both of these tasks, dedicated ASIC systems have been developed and widely used. Unfortunately, such systems have the disadvantage of restricted adaptability. The Micro Grained Array Processor (MGAP), which is a fine-grained, mesh-connected, SIMD array processor being developed at Penn State University, can provide a more regular, flexible, and efficient approach for solving, in real time, these two important computations.In this paper, we propose a new data flow scheme for an efficient, systolic, full-search BMA on programmable array processors so that we can process as many adjacent template blocks as possible in unison in order to reduce the data memory accesses. In particular we present an efficient implementation of the BMA on the MGAP. As a result, the BMA for the MPEG SIF video format (352 × 240 pixels) with a block size of 16 × 16 pixels, a displacement range of 16 pixels, and frame rate of 30 frames/sec can be computed at real-time processing rates on the MGAP. We also show a real-time mapping to the MGAP of the optical flow computation for images of size 256 × 256 pixels.     

一种基于自适应阈值的H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法

在H.264/AVC中,帧内编码采用帧内预测来提高编码效率.色度块尺寸为8×8,亮度块包括4×4和16×16两种尺寸,每种块提供多种预测模式,因此这种多模式选择极大地增加了编码复杂性.本文利用色度块和亮度块以及亮度4×4和16×16块模式选择之间的相关性,提出一种基于RDO(Rate distortion optimization)不同判决依据的快速帧内预测模式选择算法,并能够自适应调整阈值.实验结果表明与校验模型JM7.2相比在信噪比和码率变化不大的同时,能够使Ⅰ帧编码速度平均提高6倍,并可节约P帧25%的编码时间.     

一种基于DCT的自适应图像数字水印算法

本文提出了一种基于IIX2T变换的自适应数字水印算法,其主要思想是通过将栽体图像按8×8分块并利用视觉特性对每个分块进行分类,依据分类结果将水印信号以不同强度嵌入到载体图像中;再利用Watson模型对图像进行评价,根据评价结果决定是否对嵌入强度进行调整。实验结果表明,该算法对常见图像处理和噪声干扰具有较好的鲁棒性。     

一种保护图象轮廓细节的自适应亚抽样和插值方法

为在图象编码时减少原始图象数据,以提高压缩比和编码速度,提出了一种新的自适应亚抽样与插值的方法及可应用于多类分块图象编码的算法,该方法首先将图象划分成互不重叠的块,然后计算每个块的水平梯度与坚直梯度,再根据图象块的两个方向梯度值,将图象块分为平块、水平轮廊块、竖直轮廊块和高细节块等４类,同时对每类图象块采用不同的亚抽样与插值方法以减少原始图象数据。模拟结果表明：相对于其它的亚抽样与插值方法,该算法能够很好地保护图象中的轮廊及细节信息,从而极大地提高了重建图象的质量,尤其是图象的主观质量。另外,对于细节较多的图象,该算法在保持相当压缩比的同时,ＰＳＮＲ也提高了３．９ｄＢ;而对于细节较少的图象,压缩比与ＰＳＮＲ都略有提高。     

基于小波变换的分类量化图像编码算法

针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点，提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法（简称“分类量化编码”）。该算法基本思想为：首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快；然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法，依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）；最后对平坦局部块进行向量量化编码，对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明：该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。     

抗几何变换的有意义图像水印算法

提出了一个基于DWT的有意义稳健图像水印算法.1)采用基于最小距离的水印重同步 技术,能抵抗RST,shearing,general linear transiormation等几何攻击;2)采用多分辨率匹配和 粗细搜索相结合的方法,有效降低算法的计算量;3)应用二维交织技术和BCH编码,具有纠正随 机错误和突发错误的能力.把一个536 bits信息构成的字符串水印嵌入到512×512×8 bits的图 像中,所实现的水印在抵抗StirMark攻击中达到了较好的性能.相对于目前的一些水印算法,具 有隐藏数据量大且好,对抗几何变换具稳健性等优点.     

Segmentation based compression for graylevel images

This paper presents a segmentation based lossy image compression (SLIC) algorithm. The segmentation scheme (Biswas and Pal, Pattern Recog. Lett. 21 (2000)), entropy based and hierarchical in nature, provides sub-images of homogeneous regions. The compression algorithm encodes a graylevel image through global approximations of sub-images by 2-d Bezier-Bernstein polynomial along with corrections, if needed, over regions in sub-images by local approximation; contours by 1-d Bezier-Bernstein polynomial and texture, if present, by Huffman coding scheme using Hilbert scan on texture blocks. Order of the 2-d polynomials has been computed with the help of an image quality index (IQI). The proposed compression algorithm also examines the compression result by encoding contours through their approximation based on stretching of discrete circular arcs. Stretching is done by affine transformation. Compression results in both the cases have been compared with JPEG results. Attempts have been made to evaluate the quality of reconstructed images through a fidelity vector whose components are different objective measures.