一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法

肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。     

基于多观测模型的粒子滤波头部跟踪算法

粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

一种基于形态学滤波的视频对象空间分割新策略

视频对象提取是现代信息科学领域的一个研究热点。为了改进常见的视频对象时空分割方法,提取具有理想边缘的视频对象,本文提出了一种新颖的结合交替顺序重建滤波和自适应阈值判别的空间分水岭分割策略。该策略中结构元素逐渐变大的形态学开闭重建迭代使得分水岭分割所获区域数大大减少,有效地避免了复杂的区域融合。同时,迭代过程使得对象边缘像素的梯度与前景、背景中平坦区域内部像素的梯度更易区分,从而能够应用自适应阈值算法进一步消除由局部梯度极值造成的分割小区域。应用基于该策略的时空分割方法对标准测试序列进行分割实验,实验结果表明,该策略能够带来令人满意的空间分割结果,有助于提高视频对象时空分割方法的主客观性能。此外,该策略能够自动确定交替顺序重建滤波器中结构元素的大小以及非线性判别的阈值,算法的通用性和易用性较好。     

基于均值移动确定性漂移的改进CONDENSATION人脸跟踪

针对视频序列目标跟踪粒子滤波经典CONDENSATION算法用先验转移概率,即采用一阶或二阶AR模型难以有效进行粒子传播的问题,提出了一种改进的CONDENSATION人脸跟踪算法.首先利用高效的均值移动跟踪器以低廉的计算成本初步进行人脸目标跟踪定位,并用此初步跟踪结果来确定CONDENSATION粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,然后只需加入一个较小的随机扩散噪声来完成粒子的传播.由于这样所得的粒子点能较为集中地分布在状态的真实区域附近,因而大大提高了粒子的利用效率.人脸跟踪实验表明,该改进算法的性能明显优于原CONDENSATION方法.     

分块多特征自适应融合的多目标视觉跟踪

为提高多目标视觉跟踪算法的实时性和稳定性,提出了分块多特征融合的目标跟踪算法.该算法融合底层颜色、纹理和边缘特征信息,以降低单一目标特征算法容易受复杂环境和目标形变的影响.建立分块目标多特征融合直方图模型,引入目标和背景区分度抑制背景分量,并且结合Kalman滤波器进行预测,在发生遮挡时根据置信度最大子块位置获取遮挡目标位置,实现目标稳定可靠的跟踪.实验结果表明:该算法对每帧图像的平均处理时间为36.2 ms,达到实时性的目的,且算法鲁棒性较强.     

网格运动分析与形态学滤波相结合的视频对象分割

提出了一种基于二维网格运动分析与改进形态学滤波空域自动分割策略相结合的视频对象时空分割算法。该算法首先利用高阶统计方法对视频图像的二维网格表示进行运动分析，快速得到前景对象区域，通过后处理有效获得前景对象运动检测掩膜。然后，用一种结合交变序列重建滤波算法和自适应阈值判别算法的改进分水岭分割策略有效获得前景对象的精确边缘。最后，用区域基时空融合算法将时域分割结果和空域分割结果结合起来提取出边缘精细的视频对象。实验结果表明，本算法综合了多种算法的优点，主客观分割效果理想。     

一种应用形态学滤波的视频对象时空分割算法

从视频图像中提取视频对象是基于内容的视频编码中的一项关键技术。本文提出了一种基于帧间运动信息和形态学滤波的视频对象时空分割算法。该算法首先利用分块高阶统计算法和基于最大类间方差的阈值算法得到目标的运动区域检测模板。然后,用基于交变序列重建滤波的分水岭算法得到前景对象的精确边缘。最后,用区域基时空融合方法将运动检测和形态学分割结果结合起来提取出视频对象。实验结果表明,本文算法能避免区域合并有效提取出具有精确边缘的视频对象,主客观分割效果理想。     

以颜色和形状直方图为线索的粒子滤波人脸跟踪

跟踪器的设计和跟踪线索的选择与表达是人脸跟踪中的两大关键因素,针对一般人脸跟踪算法中常用简单椭圆来描述人脸形状线索时易受背景干扰的缺点,以及视频目标跟踪中动态模型和观测模型的非线性非高斯特点,提出了一种以颜色和形状直方图为线索的粒子滤波人脸跟踪算法,该算法在粒子滤波基本框架之下,引入了一种新的用直方图来描述人脸形状的方法,并对其进行了改进,用来作为人脸跟踪的形状线索。同时,为了减轻背景干扰,提出了一种经验有效边缘的检测方法。实验表明,该跟踪方法不仅能有效地处理人脸旋转、背景中的肤色干扰和部分遮掩问题,并且能够在由于大面积遮掩等原因而丢失目标的情况下,及时有效地重新捕获已丢失的目标。     

智能工业用分选系统控制终端的开发

本文针对智能工业分选系统设计了其控制终端.该终端以AT89C51为核心,配以信号调理电路、A/D转换电路、信号输出电路和键盘/显示单元等几个部分.工作时,系统通过压敏式压力传感器采集重量产生的电压模拟信号,将该信号放大、滤波后,送入A/D转换器,转换后的数字信号进入AT89C51单片机,经系统软件进行运算处理后,得出所属分选等级,并向分选开关发出开关量信号,实现对产品的动态称重和实时分选控制.