融合对比度与背景先验的显著目标检测算法

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.     

低对比度火焰图像增强和分割算法研究

针对火焰与背景对比度不明显情况下的低对比度火焰目标提取问题,提出了一种Retinex和CV(Chan-Vese)模型相结合的火焰图像增强和分割算法。首先在YCb Cr颜色空间利用Retinex算法构造彩色双边滤波器,根据分量Cr和Cb的关系设计对比度调节函数调节像素点亮度,以凸显原图像中火焰明亮、鲜艳的颜色特征,细节信息也更清晰;再通过帧间差分法和建立的火焰颜色模型获取疑似火焰区域,根据该区域所得中心坐标点设置CV模型的初始轮廓曲线,进一步分割得到火焰目标。仿真实验表明:所提算法不但能够提取出简单和复杂背景环境下低对比度火焰图像,而且目标边缘不规则信息保留完整,误分率比已有算法有明显降低,表明了算法的先进性和有效性。     

基于FCM和图割的交互式图像分割方法

为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类（FCM）和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。     

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪*

为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数目的高斯混合背景模型,通过背景减除获取前景图像;利用目标相邻帧的连续性分割运动目标;在此基础上将传统的颜色直方图模型进行改进,提高目标颜色分布的可信度,进而根据目标的位置、大小和颜色构造运动目标全局匹配相似度函数,实时完成运动目标检测与跟踪。利用大量的监控视频数据进行验证,结果表明,与传统的检测跟踪算法相比,该算法减少了计算量,提高了复杂背景情况下运动目标检测与跟踪的可靠性。     

基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割

提出了一种基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割方法。该法具有分割准确，算法结构简单等优点。该方法利用Canny边缘算子提供的边缘信息，采用区域增长法对彩色癌细胞图像进行区域分割并填充颜色。同时得到了区域的周长、面积和形态因子。在此基础上，利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法处理粘连区域，最终得到分割图像。     

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.     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

粗糙集与区域生长的烟雾图像分割算法研究

针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。     

基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位方法

针对已有车牌定位算法在分辨率高、背景复杂图像上存在准确率下降的问题,提出了一种基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位算法。该定位算法分为两个阶段：首先利用结合了Canny和Sobel算法的改进边缘检测算法提取图像的垂直边缘,并结合滤波、投影等方法进行车牌粗定位;然后提取候选区域的颜色纹理直方图,与训练好的分类器进行匹配,实现车牌的精确定位。实验表明,该方法对于背景复杂、光照不均等情况均有良好的鲁棒性,在白天和晚上都能取得较好的定位效果。