一种并行的新闻视频镜头检测方法

本文选取最为常见的新闻视频镜头检测方法全局阈值法进行并行优化,首先根据节点数进行任务的均衡划分,然后各节点并行计算相邻帧间直方图差值,最后通过MPI消息传递接口进行节点间的数据交互。针对非解压视频的强制分割所产生的误差问题,提出一种基于关键帧分割的主从式并行算法。实验结果和性能分析表明,此并行新闻视频镜头检测方法实现了镜头检测耗时的大幅下降。     

基于DSP的视频快速特征匹配跟踪算法研究

以TMS320C6418芯片(DSP)为主体,设计了一套视频模板匹配跟踪设备,实现一种稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法。算法通过边缘增强、统计分割等去除背景影响,分割出具有特征目标图像信息,再进行模板图像快速特征匹配。本文提出的算法对传统的匹配算法进行了改进,不仅提升了匹配算法的运算速度,还增强了目标跟踪稳定性。     

视频镜头检测与关键帧提取技术研究

镜头检测与关键帧提取是基于内容的视频检索系统的核心技术。介绍视频检索系统产生的背景和相关技术,研究和分析当前已有的镜头检测与关键帧提取算法,提出存在的不足和缺点,并给出相应的解决方案。     

基于运动目标检测算法的输电线路防外力破坏研究

随着近年来电网建设的步伐加快,东部经济发达的沿海省份地区,输配电网络大量穿越城市、乡村,受到人们生活、生产活动的干扰,出现一些人为的外力破坏事件,给人们的生活生产活动带来了极大的损失,本文通过对论文针对工程实践中对于大型机械进行识别判断的应用需求,提出基于熵的运动检测算法,首先划定场景中需重点监控的区域;然后取视频序列中的相邻两帧,在监控区域内做差分运算得到差分图;接着,针对差分图做基于熵值的运动目标分割,得到分割图;最后,对得到的分割图做滤波形态学等操作得到运动目标并标记出运动目标。     

论DBSCAN算法在图像分割中分类的实现

本文介绍了一种基于密度的聚类算法（DBSCAN）的方法来对图像进行分割。DBSCAN是一种对数据进行分类的算法,运用到图像分割表现为对像素进行分类。本算法的主要研究内容包括：在图像分割中DBSCAN算法设计和DBSCASI算法实现。     

基于FCM算法的套印误差检测

为了降低四色重叠影响导致的图像色彩分割困难,提高印刷品套印误差检测的精度,提出了一种基于FCM聚类算法的套印误差检测方式。首先,将采集的印刷品套印标识符图像进行灰度化处理、高斯滤波降噪处理以及CMYK色彩空间转换并分离出四种色彩通道的图片;然后,分别对四种色彩通道图片进行FCM算法聚类;最后,对聚类后的图片进行固定阈值分割,并对分割的图片依次做图像差运算,分别提取出四个通道中C、M、Y、K四种颜色的部分,进行误差分析。对比显示测量误差均≤0.2mm,符合国家对一般印刷品套印精度检测误差不高于0.2mm的要求;该算法与应用广泛的传统大津法对比,测量误差更小,精度更高,提升了套印误差检测水平。     

人眼状态检测与识别系统研究

本文主要介绍基于人眼特征的疲劳驾驶检测与识别系统,主要内容包括:视频图像采集、图像预处理、人脸区域识别、人眼定位,人眼特征及人眼疲劳状态的判别。图像预处理包括图像灰度化和图像滤波。图像预处理旨在减少图像中无效信息,消除噪声干扰。论文采用基于皮肤颜色模型法作为人脸检测算法,实现人脸图像分割。根据人眼定位"由粗到精"的思想,采用了一种基于灰度积分投影的人眼检测定位算法,采用双向灰度积分投影法对双目区域进行分割,最后实现眼睛精确定位和识别。     

几种基于图像自适应阈值分割的织物疵点检测方法比较

为了比较四种自适应阈值算法对目标和背景灰度值差异较大的织物疵点的检测效果,进而综合比较四种算法的优劣情况,本文首先对Otsu算法、改进的Otsu算法、局部阈值分割算法以及最大熵阈值法共四种图像自适应阈值算法的原理进行了介绍,然后分析了运用图像自适应阈值算法检测织物疵点的方法与步骤,在此基础上分别用四种自适应阈值算法对平纹和斜纹织物疵点图像进行了检测,并对检测结果进行了详细的分析和比较。实验结果证明文中所述四种自适应阈值算法在一定程度上都能用于织物疵点的检测,当不考虑算法执行时间时,检测效果为：局部阈值分割算法＞改进的Otsu算法＞Otsu算法＞最大熵阈值法。当考虑算法执行时间时,综合检测效果为：局部阈值分割算法＞Otsu算法＞最大熵阈值法＞改进的Otsu算法。     

基于深度学习的织物印花分割算法研究

针对织物图像特征提取和检测问题,研究了一种基于卷积神经网络U-net模型的织物印花分割算法,并根据织物印花的特点对原有模型进行改进,从而更精确地实现对织物印花图像的分割。实验选取100张原始织物印花图像,并利用人工标注的方法标注出分割好的图像,作为训练的标签,将训练图像和标签通过翻转、裁剪等数据增强算法得到1000张图像和对应标签进行训练。实验对比了本文算法和一些传统分割算法,结果表明,本文的分割算法能够更有效地分割出织物印花图案。     

基于改进分水岭算法的粘连大米图像分割

大米检测过程中大米图像籽粒粘连给后续大米检测、分析等处理带来较大困难,为此提出了一种有效的改进分水岭分割算法,先对二值图像采用不同的结构元素作极限腐蚀形成不同的距离图,再对这些距离图分别利用分水岭算法得到分水岭图像,最后提取真实分水岭得到最终分割图像,并与其它分水岭算法相比较。实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,又能有效地抑制过分割现象。     

基于多阈值算法融合的图像分割

针对一种阈值分割算法很难对不同类型的图像进行有效地分割的问题,提出一种多阀值算法融合的方法.该方法通过不同的算法得到一组阈值,由迭代的方式将它们有机地组合,并定义一个回报函数,来选取最优阈值.实验结果表明,该方法针对不同类型的图像能够选择最优的阈值进行有效的分割,消除了使用者必须具有先验知识的障碍,省去了人工选择分割方法的麻烦.     

基于改进欧式聚类的堆叠纱筒点云分割方法

针对堆叠纱筒在目标分割时易产生过分割、欠分割等问题,提出了一种改进欧式聚类的点云分割方法。以法向量夹角提取并剔除纱筒堆叠接触区域的边缘点,使纱筒点云处于分散状态。建立纱筒欧式距离模型,对纱筒点云进行聚类,补齐边缘点信息,实现对堆叠纱筒的点云分割。实验结果表明,此方法解决了传统欧式聚类分割算法在纱筒点云分割中的过分割和欠分割等问题,算法具有更好的鲁棒性。     

基于免疫遗传算法的图像阈值分割

基于最大熵准则的图像阈值分割算法是一个图像分割的最优化问题，算法的运算量很大，用一种基于免疫调节机制的免疫遗传算法求解该准则下图像的一组最佳分割阈值，不仅提高了运算速度，而且克服了一般遗传算法的不足，仿真实验证明了该算法对复杂图像的良好分割效果和较强的实时处理能力。     

基于DCT和DFT视频盲水印算法的研究与实现

为了统计不同算法的透明性和鲁棒性,比较不同算法的优缺点,针对基于DCT和DFT的视频盲水印算法进行了研究。研究并实现了3种基于DCT的视频水印算法和1种基于DFT的视频水印算法。通过实验,统计它们的透明性和鲁棒性。结果表明,DCT算法的透明性优于DFT算法;DFT算法抗几何攻击的鲁棒性优于DCT算法,DCT算法抗编码攻击的鲁棒性优于DFT算法。     

基于基因算法的图像分割算法

本文介绍了图像分割的一般模型、基于阈值选取的图像分割方法,讨论了基因算法的概念、实现过程、数学理论基础、特点、应用及发展前景。鉴于基因算法的优化原理,提出了一种基于基因算法的图像分割方法,该方法将基因算法引入图像分割,利用基因算法的快速寻优特点,优化了求解阈值的过程,极大地减少了计算量和存储空间。     

基于改进OTSU的纸带孔型缺陷检测

提出了一种用于测量纸带孔型的视觉测量算法。算法首先将差因素引入传统分割算法,提出一种改进的最大类间分割算法。其次,对阈值化后的二值图像进行特定区域分块处理,并进行面积统计和边缘定位。最后,将传统的最大类间差法得出面积和边界数据与改进的最大类间差法得出的数据比较。实验结果：结果表明改进算法,分割更加准确有效,提取图像信息更完整能较好地完成对纸带孔型的缺陷检测。     

基于梯度改进Hough变换的油菜籽图像分割方法

提出了一种基于梯度改进的Hough变换的图像分割算法,用于提高油菜籽的图像分割质量。先将原始图像转换成灰度图像,然后通过改进的Hough变换找到油菜籽粒的圆心,连接两个相邻的籽粒的圆心,将垂直于圆心连线的切线作为两个籽粒的分界限,从而实现油菜籽粒的分割。采用一些通用的分割算法与本方法对同一图像的分割效果进行比较,结果表明本方法的分割效果优于其它方法。     

改进频率调谐显著算法在疵点图像分割中的应用

为提高织物疵点分割精度,提出了一种用于织物疵点图像分割的改进频率调谐显著（FT）算法。首先,利用织物疵点和背景区域透光率的不同,将光源和相机分别置于织物两侧来获取图像,提高疵点区域对比度;其次,应用非局部均值滤波器（NLM）替代FT 算法中的高斯滤波器,增强对背景纹理的平滑和降噪能力;研究发现NLM滤波器中滤波参数对疵点分割精度影响较大,提出了基于平均最大类间方差的参数优化方法;然后,将改进FT 算法应用于疵点图像预处理,进一步提高疵点对比度;最后,使用最大类间方差法对疵点显著图进行分割。对2 种不同织物疵点图像的分割实验结果表明,使用改进FT 算法对粗经、竹节、结头、断纬、油污和破洞等常见疵点图像进行预处理,可显著提高疵点分割精度。     

基于快速傅里叶变换和改进分水岭算法的纸病实时检测复合算法

本课题提出了一种适合高速宽幅造纸机纸病在线实时检测的复合算法,该算法的基本思想是：首先通过快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）将时域图像转换到频域,以便使用频域图像与高斯（Gaussian）高通滤波器做乘积运算进行滤波;再通过快速傅里叶逆变换（inverse fast Fourier transform,IFFT）将频域中的图像转换到时域,以便下一步使用运算速度较快的分水岭算法对滤波后的图像进行快速缺陷分割,实现纸病在线实时检测。利用采集到的2000余张纸病图片进行纸病检测实验,结果表明,本课题提出的复合算法具有快速、高效、适用性强、分割效果好等优点,可满足纸病在线检测对图像处理算法实时性和准确性两方面的要求。     

一种基于RGB分量帧差的自适应镜头边界检测算法

本文提出一种基于RGB分量帧差的自适应镜头边界检测算法,它能同时检测渐变和突变,此方法是对双边比较法的一种有效改进,仿真结果表明可以准确地定位突变镜头边界。同时加入了一个时间窗口过滤伪渐变边界,它大大提高了渐变检测的准确度。