基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪

提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。     

跟踪遮挡目标的一种鲁棒算法

为了解决在跟踪目标过程中的遮挡问题,引入Kalman滤波器为Mean Shift跟踪算法选择初始点,在跟踪稳定的情况下进行模型更新以消除由于目标缓慢变化而产生的累积误差对跟踪结果的影响。根据Kalman滤波器残差的大小判定是否发生遮挡,遮拦检测算法对目标进行分块检测从而把遮挡分为部分遮挡和完全遮挡两种情况,并对两种情况进行区别讨论：对部分遮挡情况不做特殊处理;对完全遮挡情况,结合目标的运动方向提出6点搜索策略来找回目标。实验表明,该算法能很好地解决跟踪运动目标过程中目标的遮挡问题。     

复杂场景下灰度图像的运动目标跟踪

提出了一种对复杂场景下灰度图像序列中运动目标分割和跟踪的新方法:首先,利用光流法分割出运动目标;然后,以mean shift算法为核心跟踪感兴趣的目标.跟踪过程中以目标灰度直方图为特征进行帧与帧之间的目标匹配,其匹配的相似度以Bhattacharyya系数来测量.算法中利用Kalman滤波器对运动目标在图像中的位置进行预测,不仅可以有效解决目标的暂时遮挡问题,而且可以缩小模式匹配的搜索范围,提高处理速度.实验结果和对实验相关数据的分析验证了该跟踪算法的有效性和实时性.     

一种改进的Camshift/Kalman运动目标跟踪算法

针对目标跟踪中的目标遮挡、丢失等情况,提出了一种改进的基于空间边缘方向直方图的Camshfit/Kalman跟踪算法.首先,利用空间边缘梯度方向作为匹配信息,同时自适应修正每帧中的匹配模板,再使用Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测更新,以克服目标遮挡情况及噪声的干扰.实验表明,该算法能够较好处理目标遮挡情况,实现运动目标的高精度跟踪.     

基于鲁棒随机游走的交互式植物叶片分割

受背景、阴影和反射等不同成像环境影响,固定模型难以解决植物叶片分割问题.针对此情况,文中提出基于鲁棒随机游走的交互式植物叶片分割方法,采用交互式策略对用户指定像素先验信息进行传播,通过鲁棒随机游走算法实现植物叶片分割.首先,基于随机游走算法构建成对像素的关系,建立一个超像素一致性约束模型,促使分割图像边缘更光滑.然后,通过人机交互获取指定像素先验信息.最后,利用对数似然比预测像素属于背景的概率,并用于指导标签传播.在宽松受控和非受控环境植物叶片图像上的实验表明,文中方法可以更好地得到光滑、鲁棒的植物叶片分割图.     

改进的快速随机游走舌像提取算法

针对传统的随机游走算法基于单一灰度信息无法准确分割彩色舌像及其效率较低的问题,提出一种改进的快速随机游走算法.该算法利用带有压缩规则的滑降算法对原图像进行分割;然后设计一种新的复合权函数,建立加权图并进行简约;再利用随机游走算法对加权图进行聚类;最后利用数学形态学算子修整目标区域,得到目标舌像.实验结果表明,文中算法取得了较为理想的效果,其执行效率远高于已有算法和传统的随机游走算法.     

基于分割的复杂运动跟踪的研究

对于不同的运动物体,不规则的运动轨迹,可能出现的目标形状改变以及遮挡等复杂问题,引入位置、速度、加速度和颜色等特征向量,建立起跟踪所需的特征模型;对于不规则运动,将其运动轨迹划分为多段简单且规则的分段运动,然后利用Kalman滤波对运动目标参数进行定义;而对于遮挡,利用反馈Kalman滤波器预测下一状态,以实现目标的跟踪.实验结果表明,采用这种灵活的分割研究方法,可以对不同运动目标及其不规则运动行为进行良好的跟踪,算法具有较强的鲁棒性.     

基于滑降的随机游走图像分割算法

为了提高传统的随机游走分割算法的性能,提出一种基于滑降算法的随机游走图像分割算法.利用图像的局部灰度信息进行滑降分割,将图像分割成多个小区域;把每个小区域作为一个节点,采用万有引力定律来定义各个节点之间的权值,利用随机游走算法产生最终的分割结果.实验结果表明,该算法有效地结合了滑降算法和随机游走算法的优点,提高了图像分割的速度和精度.     

一种改进的随机游走图像分割算法

为克服传统以像素为单位的随机游走算法随着像素点增多,计算量大、复杂度高、分割速度大大减慢,且对彩色图像分割效果不理想的问题,提出一种改进的随机游走图像分割方法。首先,使用改进和优化后的分水岭算法对目标图像进行预分割,为防止分水岭算法过分割问题,结合使用非线性各向异性扩散方法和形态学处理方法进行处理;然后,将分水岭算法分割后形成的同质区域作为图的节点用于随机游走算法,通过用户标记种子区域,分割出感兴趣的目标物体;最后,给出传统随机游走分割方法与本文提出的分割方法的实验结果比较,并对它们进行分析和评价。     

窗口尺寸变化目标的遮挡跟踪

针对传统的MeanShift跟踪算法在目标发生遮挡时容易导致目标丢失的情况,提出了一种改进的MeanShift跟踪算法.将多尺度空间理论、Kalman滤波器与遮挡算法相结合,当目标发生遮挡后,利用Kalman估计目标信息量,能对目标尺寸有后续跟踪能力.实验结果表明,当目标发生遮挡后,改进的跟踪算法对目标无论增大或减小都能连续地、自动地选择大小合适的跟踪窗口.     

金相显微图像的阴影校正算法

本文介绍了一种新的针对金相显微图像的阴影校正算法。在对原图像进行均值滤波的基础上,通过准确选取偏移量从而尽量多的保留与图像分割相关的信息。本文对大模板均值滤波算法进行了改进并阐述了利用中位数计算偏移量的算法。实验证明达到了较了的实用效果。     

基于超像素和随机游走的交互式分割算法

交互式图像分割通过先验信息指导获取图像中人们感兴趣的部分,但是现有算法无法在效率和精度上实现平衡。为了解决此问题,提出了一种基于超像素和随机游走的快速交互式分割算法(random walk on superpixel, SPRW)。首先,将图像预分割为具有局部相似性的超像素区域,使用像素颜色均值对超像素区域表示;其次,根据人工标记的先验信息建立F-B图结构,扩展随机游走的范围,并使用随机游走的方法求解,获得硬分割结果;最后,针对分割结果的边界不光滑问题,提出改进的抠图算法(fast robust matting, FRB)进行二次处理,得到软分割结果。在BSD500和MSRC数据集上的实验证实,所提出的硬分割方法与其他算法在时间和平均交并比等指标上有较大优势;在Alpha Matting数据集上的实验充分证实所提出的软算法在提高效率的同时精度也有一定的提升;此外,在生活照更换背景的实验上展现了该算法的应用价值。     

基于改进分水岭的棉花图像分割方法

针对棉花图像中存在阳光直射和阴影遮挡等因素而导致图像分割精度低、效果差的问题,提出一种改进分水岭的图像分割算法。该方法对原始图像进行各向异性扩散去噪预处理;利用鲁棒中值估计对形态学多尺度梯度图像进行硬阈值法梯度修正;对修正后的图像采用分水岭算法进行分割,对过分割的区域采用基于L*a*b*彩色空间的颜色相似度方案进行区域合并,从而将棉花提取出来。实验结果表明,提出的算法对阳光直射及阴影遮挡等干扰条件下的棉花图像分割能取得较好的效果。     

MRI脑肿瘤图像的超像素/体素分割及发展现状

超像素/体素分割算法把具有相同结构信息的点划分至同一子区域,获得可准确描述图像局部特征且符合功能子结构的平滑边缘信息,在医学磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）分割领域广泛应用。本文比较了不同超像素算法分割脑肿瘤医学图像的性能。归纳并总结了多种最新超像素/体素算法的研究成果及应用,为进一步比较算法性能,选取了多模态脑肿瘤分割挑战赛（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge,BraTS）2018数据集中的部分脑肿瘤图像进行超像素分割。同时,通过边缘召回率、欠分割错误率、紧密度评测和可达分割准确率4项指标分析算法性能,并阐述算法的未来发展趋势和可行性空间。通过上述算法分析可得：基于图论的（graph-based）、标准化分割（normalized cut）、随机游走算法（lazy random walk）可获得精准的核心肿瘤信息,但对增强肿瘤的准确率稍显不足,不利于后续特征区域提取。基于密度的聚类算法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）和线性谱聚类（linear spectral clustering,LSC）算法可较好保留肿瘤边界信息,具有较好的局部局灶信息特征,但不能实现邻域信息表达,且没有解决质量跨度较大的问题。拓扑保持正则、Turbopixels和简单线性迭代聚类分割算法（simple linear iterative clustering algorithm,SLIC）的超像素形状结构上更加完整紧凑,对病灶边界的特征描述较为平滑柔和,以此弥补算法对边界描述的不足之处。通过评价指标、国内外最新发展动态和实验对比分析,可看出超像素/体素分割算法具有较高的分割性能,研究领域具有良好的发展前景。     

A dynamic conditional random field model for foreground and shadow segmentation

This paper proposes a dynamic conditional random field (DCRF) model for foreground object and moving shadow segmentation in indoor video scenes. Given an image sequence, temporal dependencies of consecutive segmentation fields and spatial dependencies within each segmentation field are unified by a dynamic probabilistic framework based on the conditional random field (CRF). An efficient approximate filtering algorithm is derived for the DCRF model to recursively estimate the segmentation field from the history of observed images. The foreground and shadow segmentation method integrates both intensity and gradient features. Moreover, models of background, shadow, and gradient information are updated adaptively for nonstationary background processes. Experimental results show that the proposed approach can accurately detect moving objects and their cast shadows even in monocular grayscale video sequences.     

嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。     

视频图像序列中运动目标区域检测算法研究

文章针对视频图像的特点,提出一种基于背景差分法的运动目标区域检测算法。该算法利用当前图像与背景图像作差分,并采用一阶Kalman滤波实现动态背景图像的更新,接着采用自适应阈值法进行运动区域分割,经过滤波处理即可得到运动目标区域。实验结果表明所提出的算法具有较理想的效果。     

基于马尔可夫随机场的SAR图象目标分割

运动、静止目标获取与识别（MSTAR）计划表明，将合成孔径雷达（SAP）图象分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识别是一种有效的手段。但是由于SAP图象所固有的斑点噪声的影响，传统的分割方法很难获得准确的分割。为此提出了一种基于MRF(Markov random field)模型的SAP图象分割算法。用MRF模型描述待分割图象的先验知识，利用最大似然（ML）估计从训练数据中获得图象各区域的先验概率分布，采用Bayes方法，在观测数据基础上，根据分割图象的后验分布所对应的MRF模型的条件概率，利用Metroplis采样器获得最大后验概率（MAP）准则下的图象分割。通过对MSTAR的样本目标图象应用该算法，结果表明它可以获得稳健和准确的分割效果。     

两轮自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究

针对惯性传感器在两轮机器人姿态检测中存在随机漂移误差的问题,基于卡尔曼滤波实现对倾角仪与陀螺仪的信息融合,设计了简单而实用的滤波算法,对传感器的误差进行补偿后得到机器人姿态信号的最优估计,从而将其应用于两轮自平衡机器人系统。实验结果表明,采用卡尔曼信息融合的方法,来得到机器人姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于机器人完成自平衡的控制。