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相似文献
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1.
目的 针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法。方法 首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素。然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识。根据背景先验计算各超像素的显著性,得到显著图。最后,将不同超像素尺度下的显著图进行融合得到最终显著图。结果 在公开的MASR-1000、ECSSD、SED和SOD数据集上进行实验验证,并和目前流行的算法进行实验对比。本文算法的准确率、召回率、F-Measure以及平均绝对误差均在4个数据集上的平均值分别为0.718 9、0.699 9、0.708 6和0.042 3,均优于当前流行的算法。结论 提出了一种新的显著性检测算法,对原始图像进行多尺度分析,利用背景先验计算视觉显著性。实验结果表明,本文算法能够完整、准确地检测显著性区域,适用于自然图像的显著性目标检测或目标分割应用。  相似文献   

2.
目的 在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法只考虑了目标的整体特征或显著性特征,没有充分利用目标的局部特征信息,尤其是目标发生遮挡时,容易发生跟踪漂移,甚至丢失目标.针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配的几何活动轮廓(LM-GAC)跟踪算法.方法 首先,利用超像素技术将图像中的颜色特征相似的像素点归为一类,形成由一些像素点组成的超像素,从而把目标分割成若干个超像素块,再结合EMD(earth mover's distance)相似性度量构建局部特征模型.然后,进行局部模型匹配,引入噪声模型来估算局部模型参数θ,这样可以增强特征模型的自适应性,提高局部模型匹配的准确性.最后,结合粒子滤波的水平集分割方法提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪.结果 本文算法与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件的基准图像序列均具有较高的跟踪成功率,平均成功率为79.6%.结论 实验结果表明,根据不同的图像序列,可以自适应地实时改变噪声模型参数和粒子的权重,使得本文算法具有较高的准确性和鲁棒性.特别是在复杂的背景下,算法能较准确地进行目标轮廓跟踪.  相似文献   

3.
目的 提出局部统计信息测地线活动轮廓图像分割方法。方法 该方法采用高斯分布拟合图像局部灰度统计特征信息,构造了方向性驱动项。在此基础上,建立了局部统计信息测地线能量泛函。通过极小化该泛函,来驱动演化曲线有序地向目标边界逼近,最后,整个分割过程采用二值水平集方法实现。结果 本文方法降低了灰度不均匀信息影响,达到提取感兴趣区域轮廓目的,提高算法效率和稳定性。结论 实验结果表明,该方法可以快速准确地分割医学感兴趣目标边界。  相似文献   

4.
融合双特征图信息的图像显著性检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
目的 图像的显著性检测是将图像中最重要的、包含丰富信息的区域标记出来,并应用到图像分割、图像压缩、图像检索、目标识别等重要领域。针对现有研究方法显著性目标检测结果不完整以及单一依靠颜色差异检测方法的局限性,提出一种综合图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图的显著性检测方法,能够有效而完整地检测出图像中的显著性区域。方法 本文方法结合了SLIC超像素分割和K-means聚类算法进行图像特征的提取。首先,对图像进行SLIC(simple linear iterative clustering)分割,根据像素块之间的颜色差异求取颜色对比特征图;其次,按照颜色特征对图像进行K-means聚类,依据空间分布紧凑性和颜色分布统一性计算每个类的初步颜色空间分布特征。由于聚类结果中不包含空间信息,本文将聚类后的结果映射到超像素分割的像素块上,进一步优化颜色空间分布图;最后,通过融合颜色对比显著图和图像颜色空间分布特征图得到最终的显著图。结果 针对公开的图像测试数据库MSRA-1000,本文方法与当前几种流行的显著性检测算法进行了对比实验,实验结果表明,本文方法得到的显著性区域更准确、更完整。结论 本文提出了一种简单有效的显著性检测方法,结合颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图可以准确的检测出显著性区域。该结果可用于目标检测等实际问题,但该方法存在一定的不足,对于背景色彩过于丰富且与特征区域有近似颜色的图像,该方法得到的结果有待改进。今后对此算法的优化更加侧重于通用性。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
目的 复杂纹理的图像分割一直是图像分割的难题,现有的一些纹理图像分割方法主要通过提取图像确定方向的灰度变化特征或者提取图像的局部灰度相似性特征得到特征图像,从而进行纹理图像的分割,然而,自然纹理中普遍存在局部形态相似和方向不确定的现象,导致现有方法不能准确地分割纹理图像。方法 本文提出局部连接算子和局部差异算子来描述局部纹理的形态相似性和局部纹理的差异度。一方面,通过设定一定阈值,将局部区域的灰度差异分为两类,分析两类差异的分布特征,从而提取图像的形态特性及局部连接度算子;另一方面,设置一种无方向性的灰度差异分析算子,提取图像局部的灰度差异值从而得到局部差异度算子。两个算子结合以更好地提取纹理图像的局部特征,然后通过融合局部相似度特征、局部差异度特征和灰度信息,构造水平集能量泛函,进而通过最小化能量泛函实现纹理图像分割。结果 相比基于Gabor变换、结构张量、局部相似度因子的纹理分割方法,提出的局部算子能够更好地区分自然图像的不同纹理区域,且对实验图像的平均分割准确率高达97%,远高于其他方法。因此,提出的模型对于自然纹理图像具有更好的分割效果。结论 本文提出了两种新颖的纹理特征局部描述子:局部连接度算子和局部差异度算子,能够有效地提取纹理特征,且有一定的互补性。实验表明,提出的方法对于复杂自然纹理图像具有良好的分割效果。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
目的 在序列图像或多视角图像的目标分割中,传统的协同分割算法对复杂的多图像分割鲁棒性不强,而现有的深度学习算法在前景和背景存在较大歧义时容易导致目标分割错误和分割不一致。为此,提出一种基于深度特征的融合分割先验的多图像分割算法。方法 首先,为了使模型更好地学习复杂场景下多视角图像的细节特征,通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进PSPNet-50网络模型,减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验,将少量分割先验融合到新的模型中,通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型,将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起,更好地处理边界定位问题。结果 本文采用公共数据集的多图像集进行了分割测试。实验结果表明本文算法不但可以更好地分割出经过大量数据预训练过的目标类,而且对于没有预训练过的目标类,也能有效避免歧义的区域分割。本文算法不论是对前景与背景区别明显的较简单图像集,还是对前景与背景颜色相似的较复杂图像集,平均像素准确度(PA)和交并比(IOU)均大于95%。结论 本文算法对各种场景的多图像分割都具有较强的鲁棒性,同时通过融入少量先验,使模型更有效地区分目标与背景,获得了分割目标的一致性。  相似文献   

9.
目的 显著物体检测的目标是提取给定图像中最能吸引人注意的物体或区域,在物体识别、图像显示、物体分割、目标检测等诸多计算机视觉领域中都有广泛应用。已有的基于局部或者全局对比度的显著物体检测方法在处理内容复杂的图像时,容易造成检测失败,其主要原因可以总结为对比度参考区域设置的不合理。为提高显著物体检测的完整性,提出背景驱动的显著物体检测算法,在显著值估计和优化中充分利用背景先验。方法 首先采用卷积神经网络学习图像的背景分布,然后从得到的背景图中分割出背景区域作为对比度计算参考区域来估计区域显著值。最后,为提高区域显著值的一致性,采用基于增强图模型的优化实现区域显著值的扩散,即在传统k-正则图局部连接的基础上,添加与虚拟节点之间的先验连接和背景区域节点之间的非局部连接,实现背景先验信息的嵌入。结果 在公开的ASD、SED、SOD和THUS-10000数据库上进行实验验证,并与9种流行的算法进行对比。本文算法在4个数据库上的平均准确率、查全率、F-measure和MAE指标分别为0.873 6、0.795 2、0.844 1和0.112 2,均优于当前流行的算法。结论 以背景区域作为对比度计算参考区域可以明显提高前景区域的显著值。卷积神经网络可以有效学习图像的背景分布并分割出背景区域。基于增强图模型的优化可以进一步实现显著值在前景和背景区域的扩散,提高区域显著值的一致性,并抑制背景区域的显著性响应。实验结果表明,本文算法能够准确、完整地检测图像的显著区域,适用于复杂图像的显著物体检测或物体分割应用。  相似文献   

10.
目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法(local pre-fitting,LPF)相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法(hierarchical co-salient detection via color names,HCN)相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。  相似文献   

11.
融合颜色属性和空间信息的显著性物体检测   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
摘 要:目的:提出了一种基于颜色属性和空间信息的显著性物体检测算法,并将其用于交通标志的检测。方法:首先,训练颜色属性得到颜色-像素值分布,据此将图像划分为不同的颜色聚簇,每个聚簇的显著性取决于其空间紧致性。其次,将每个聚簇分割为多个区域,用颜色属性描述子表示每个区域,计算区域的全局对比度。最后,同时考虑区域对比度和相应聚簇的空间紧致性,得到最终的显著图。在此基础上,将交通标志的先验知识转换为自上而下的显著性图,形成任务驱动的显著性模型,对交通标志进行检测。结果:在公开数据集上的测试结果表明,该算法取得最高92%的查准率,优于其它流行的显著性算法。在交通标志数据集上的检测取得了90.7%的正确率。结论:本文提出了一种新的显著性检测算法,同时考虑了区域的颜色和空间信息,在公开数据集上取得了较高的查准率和查全率。在对交通标志的检测中也取得了较好的结果。  相似文献   

12.
多先验特征与综合对比度的图像显著性检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
目的 图像的显著性检测在计算机视觉中应用非常广泛,现有的方法通常在复杂背景区域下表现不佳,由于显著性检测的低层特征并不可靠,同时单一的特征也很难得到高质量的显著图。提出了一种通过增加特征的多样性来实现显著性检测的方法。方法 在高层先验知识的基础上,对背景先验特征和中心先验特征重新进行了定义,并考虑人眼视觉一般会对暖色调更为关注,从而加入颜色先验。另外在图像低层特征上使用目前较为流行的全局对比度和局部对比度特征,在特征融合时针对不同情况分别采取线性和非线性的一种新的融合策略,得到高质量的显著图。结果 在MSRA-1000和DUT-OMRON两个公开数据库进行对比验证,实验结果表明,基于多先验特征与综合对比度的图像显著性检测算法具有较高的查准率、召回率和F-measure值,相较于RBD算法均提高了1.5%以上,综合性能均优于目前的10种主流算法。结论 相较于基于低层特征和单一先验特征的算法,本文算法充分利用了图像信息,能在突出全局对比度的同时也保留较多的局部信息,达到均匀突出显著性区域的效果,有效地抑制复杂的背景区域,得到更加符合视觉感知的显著图。  相似文献   

13.
目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K(Microsoft Research Asia 10K)、SOD(salient object detection dataset)和ECSSD(extended complex scene saliency dataset)数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC(area under ROC(receiver operating characteristic)curve)和F-measure值,MAE(mean absolute error)值仅次于SMD(structured matrix decomposition)算法和RBD(robust back ground detection)算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA(robust principal component analysis)分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC(smoothness constraint)算法和GBVS(graph-based visual salieney)算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs(hierarchical co-salient object detection via color names)2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。  相似文献   

14.
目的 显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块进行检测,计算过程中不能充分利用图像不规则的结构和纹理的信息,对算法精度产生影响。针对上述问题,本文提出一种基于不规则像素簇的显著性检测算法。方法 根据像素点的颜色信息量化颜色空间,同时寻找图像的颜色中心,将每个像素的颜色替代为最近的颜色中心的颜色。然后根据相同颜色标签的连通域形成不规则像素簇,并以连通域的中心为该簇的位置中心,以该连通域对应颜色中心的颜色为该簇整体的颜色。通过像素簇的全局对比度得到对比度先验图,利用目标粗定位法估计显著目标的中心,计算图像的中心先验图。然后将对比度先验图与中心先验图结合得到初始显著图。为了使显著图更加均匀地突出显著目标,利用图模型及形态学变化改善初始显著图效果。结果 将本文算法与5种公认表现最好的算法进行对比,并通过5组图像进行验证,采用客观评价指标精确率—召回率(precision-recall,PR)曲线以及精确率和召回率的调和平均数F-measure进行评价,结果表明本文算法在PR曲线上较其他算法表现良好,在F-measure方面相比其他5种算法均有00.3的提升,且有更佳的视觉效果。结论 本文通过更合理地对像素簇进行划分,并对目标物体进行粗定位,更好地考虑了图像的结构和纹理特征,在显著性检测中有较好的检测效果,普适性强。  相似文献   

15.
目的 图像的显著性目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题。针对现有显著性目标检测结果存在的纹理细节刻画不明显和边缘轮廓显示不完整的问题,提出一种融合多特征与先验信息的显著性目标检测方法,该方法能够高效而全面地获取图像中的显著性区域。方法 首先,提取图像感兴趣的点集,计算全局对比度图,利用贝叶斯方法融合凸包和全局对比度图获得对比度特征图。通过多尺度下的颜色直方图得到颜色空间图,根据信息熵定理计算最小信息熵,并将该尺度下的颜色空间图作为颜色特征图。通过反锐化掩模方法提高图像清晰度,利用局部二值算子(LBP)获得纹理特征图。然后,通过图形正则化(GR)和流行排序(MR)算法得到中心先验图和边缘先验图。最后,利用元胞自动机融合对比度特征图、颜色特征图、纹理特征图、中心先验图和边缘先验图获得初级显著图,再通过快速引导滤波器优化处理得到最终显著图。结果 在2个公开的数据集MSRA10K和ECSSD上验证本文算法并与12种具有开源代码的流行算法进行比较,实验结果表明,本文算法在准确率-召回率(PR)曲线、受试者工作特征(ROC)曲线、综合评价指标(F-measure)、平均绝对误差(MAE)和结构化度量指标(S-measure)等方面有显著提升,整体性能优于对比算法。结论 本文算法充分利用了图像的对比度特征、颜色特征、纹理特征,采用中心先验和边缘先验算法,在全面提取显著性区域的同时,能够较好地保留图像的纹理信息和细节信息,使得边缘轮廓更加完整,满足人眼的层次要求和细节要求,并具有一定的适用性。  相似文献   

16.
目的 针对显著性目标检测方法生成显著图时存在背景杂乱、检测区域不准确的问题,提出基于复合域的显著性目标检测方法。方法 首先,在空间域用多尺度视网膜增强算法对原图像进行初步处理;然后,在初步处理过的图像上建立无向图并提取节点特征,重构超复数傅里叶变换到频域上得到平滑振幅谱、相位谱和欧拉谱,通过多尺度高斯核的平滑,得到背景抑制图;同时,利用小波变换在小波域上的具有多层级特性对图像提取多特征,并计算出多特征的显著性图;最后,利用提出的自适应阈值选择法将背景抑制图与多特征的显著性图进行融合,选择得到最终的显著图。结果 对标准测试数据集MSRA10K和THUR15K中的图像进行显著性目标检测实验,同目前较流行的6种显著性目标检测方法对比,结果表明上述问题通过本文方法得到了很好地解决,即使在背景复杂的情况下,本文算法的准确率、召回率均高于对比算法,在MSRA10K数据集中,平均绝对误差(MAE)值为0.106,在THUR15K数据集中,平均绝对误差(MAE)值降低至0.068,平均结构性指标S-measure值为0.844 9。结论 基于复合域的显著性目标检测方法,融合多个域的优势,在抑制杂乱的背景的同时提高了准确率,适用于自然景物、生物、建筑以及交通工具等显著性目标图像的检测。  相似文献   

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