基于边缘流的多尺度运动目标检测

针对车流量检测问题,提出了一种新的基于多尺度向量区域的目标检测方法。该方法能明显地提高图像分割的质量,并且不需要详细的规模选择和边缘跟踪。首先在多尺度空间范围内计算边缘流向量区域;然后在大尺度空间范围内检测边缘,同时在小尺度空间定位这些边缘,抑制阴影、杂物、噪声等非目标物体;最后根据判定准则检测出运动车辆。     

基于多目标决策模型的适应图象边缘检测技术

本文在对众多图象边缘检测技术进行总结的基础上，提出了把边缘属性融入边缘模型的概念，由此引入了多目标决策模型，这样，边缘检测问题变转化成一个最优化问题，避免了边缘滤波模型的缺陷，达到比较客观的折衷效果。该方法是在微机上加以实现的。     

融合边缘信息的显著性目标检测

为了解决显著性检测中图像的低对比度区域和边缘区域存在误检测的问题.提出包含边缘检测子网络和显著性检测子网络的双分支网络模型.在自顶向下的信息流传递过程中,边缘检测子网络和显著性检测子网络分别独立学习边缘信息和显著性信息.设计信息交互模块和特征聚合模块,使得两个子网络将各自学到的特征信息逐层融合.边缘检测子网络,由真值图通过距离变换生成的边缘真值图进行监督,边缘检测子网络仅用于训练阶段.在5个经典数据集上进行的实验结果表明：相比于其他12种主流的检测方法,在F度量,平均绝对误差,结构化度量,精确率-召回率等指标中,本文方法均有明显的提升.基于边缘检测子网络提供的边缘信息能有效引导模型区分出低对比度图片中的边缘部分,得到边缘轮廓完整的显著图.该方法生成的显著图边缘轮廓连续性更好,空间结构细节信息更清晰,对低对比度区域更敏感.     

基于边缘差分的运动目标检测方法

针对视频序列中的运动目标检测问题,提出了一种新的基于边缘差分的运动目标检测方法.通过改进的边缘检测算法提取视频序列中相邻帧的边缘图像并作差分,采用改进的Otsu法对差分图像进行阈值分割,得到运动目标检测的结果.结合Prewitt算子和Sobel算子改进的边缘检测算法能够获取纹理丰富、细节显著的边缘图像,边缘差分结果更加理想;改进的Otsu法联合类内方差能够很好地抑制噪声,保留更多的纹理细节.实验结果表明,提出的方法能够提取更加完整的目标区域,对背景噪声更加鲁棒.与最近一些同类算法相比,在背景运动和光照变化条件下,该方法具有更加优越的运动目标检测性能.     

远程实时运动目标识别技术的研究

根据远程实时性、识别精度等要求,通过分析,比较每一个子过程中所采用图像处理技术的优劣,吸取其中较优的方法加以改进、融合,提出一套合理的、高性能的、可靠的运动目标检测和识别算法和识别策略。     

基于多目标决策模型的自适应图象边缘检测技术

本文在对众多图象边缘检测技术进行总结的基础上，提出了把边缘属性融入边缘模型的概念，由此引入了多目标决策模型，这样，边缘检测问题就转化成一个最优化问题，避免了边缘滤波模型的缺陷，达到比较客观的折衷效果。该方法是在微机上加以实现的。     

边缘检测与混合高斯模型相融合的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型不能很好地处理突变的情况,提出了一种新的运动目标检测算法。该算法在时间域上对混合高斯模型的更新机制进行了改进,并对模型加入了帧间处理,提取出初步的运动目标;在空间域上,通过Canny边缘检测算子获得初步的运动目标边缘轮廓,利用图像金字塔的多分辨特性排除背景噪声,经过一定运算再次得到运动目标。将两次得到的运动目标作"与运算",提取出最终的运动目标。实验结果表明,本算法可以较好地处理突变情况,提取的运动目标图像完整、轮廓清晰。     

帧间差分与边缘纹理相融合的运动目标检测

提出了一种利用边缘纹理进行背景建模,结合三帧差分算法,获取目标轮廓的运动目标检测方法,进一步通过区域填充得到目标前景.该方法对光线变化不敏感,对阴影去除有比较好的效果,改进了边缘纹理差分和帧间差分的缺陷,取得了比较完整准确的运动目标前景.     

基于隐马尔可夫模型边缘表示的多尺度边缘检测

基于增强图像特征空间的特性分析，提出一种新的图像边缘表示模型——隐马尔可夫模型，该模型把边缘作为一个可观测序列，认为它是人们根据感官知识(不可观测的状态量)所观察到的具有一定空间关系的像素集合；通过小波变换，得到多尺度增强图像；特包含在低分辨率图像边缘中的全局信息进行综合，作为高分辨率图像中隐马尔可夫边缘模型的训练数据，使用Viterbi算法完成高分辨率图像中边缘点的搜索，从而，使得多分辨率边缘检测对先验知识的依赖大大降低，同时降低了计算复杂度。边缘的隐马尔可夫模型表示也为多分辨率数据融合提供了一种有效的工具，实验表明该模型是合理的、可行的。     

融合边缘检测的三帧差分运动目标检测

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象。为了对其进行改进,提出了一种融合边缘检测的三帧差分运动目标检测算法。首先对三帧连续图像采用Canny边缘检测算子快速提取边缘图像,然后对三帧连续的边缘图像进行改进的三帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,该算法计算简单,连通性好且准确率高,可满足实时检测的要求。     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

遥感图像边缘特征提取与融合方法研究

针对单一传感器的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的边缘信息描述。由于光学图像和SAR图像成像机理不同,即便配准精确的图像提取出来的边缘也会出现不重合的情况。首先采用离散域Canny算法提取光学图像边缘特征,用ratio算法提取SAR图像边缘特征,通过不变矩算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。     

基于边缘检测的双树复小波图像融合算法

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提高了融合图像的质量;高频系数则采用常见的基于区域特征的融合规则。实验结果证明,该算法能够有效地提高融合图像的清晰度,细节更为丰富。     

基于FPGA的运动目标实时检测系统设计

目标识别是智能安防监控视频处理系统中重要内容,为了满足安防系统小型化实时性等应用需求,本文设计了一种基于FPGA平台的运动目标识别系统。该系统采用 CMOS摄像头作为视频采集器,SDRAM作为视频流缓存及存储介质,FPGA对视频流进行灰度化和帧差法算法处理,并将结果传输至显示器终端,从而实现图像采集和目标识别跟踪和显示。测试结果表明,本系统在一定测距范围内可有效稳定地跟踪运动目标物体,可进一步应用于安防领域中。     

一种面向SAR图像的多窗口道路边缘检测算法

道路作为一种重要地物信息,在城市规划等领域中起着不可替代作用。合成孔径雷达（SAR）具有全天候等成像特点,因此基于SAR图像已有许多道路边缘检测算法。提出一种多窗口道路边缘检测算法,来解决相干斑噪声引起的道路边缘误检率高完整性差等问题。该算法首先以加权局部熵的大小为基础,评估SAR图像中像素点落在道路上的概率,然后以该概率为依据,确定每个像素点多窗口融合的权值。最后,对不同大小窗口的边缘检测结果进行加权融合。通过对不同区域的SAR图像切片进行实验,结果表明加权融合后得到的道路边缘的完整性及对噪声的抑制效果均有所提高。     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

一种基于彩色图像边缘检测的道路检测方法

针对非结构化道路的特点,提出了一种基于色度差的边缘检测算法。算法将原始图像的RGB颜色空间转化为L*a*b*颜色空间,利用L*a*b*颜色空间中明度与色度分离的特点,通过对色度差的信息融合提取图像道路边缘,排除了大面积阴影、水渍对真实道路边界的干扰,有效地提高了道路识别的准确性。通过Hough变换提取出图像边缘得到道路边缘信息。实验表明,该算法的优点在于对道路形状不敏感,需要先验知识少,能够很好地过滤道路中存在的水渍、阴影等干扰。     

杂波背景下慢动目标多特征融合检测系统设计

杂波背景中的干扰因素众多,导致慢动目标检测精度低、效率差,提出了一种多特征融合检测系统设计方案。硬件部分由预处理模块、模数转换模块和DSP模块三部分组成,利用有源低通滤波抑制了高频噪声的干扰,通过DSP实现对其他模块的有效控制;软件部分由多特征融合检测模块、通信接口模块以及存储模块构成,将包含慢动目标的原始图像划分为若干个子区域,并确定每个子区域的CLBP直方图和色调直方图,与背景模型进行相似性匹配,实现慢动目标多特征融合检测;通过USB接口将检测结果传送至存储模块中,完成检测结果的存储。系统性能测试实验结果表明,设计系统可在花费最少时间的前提下,得到精度最高的杂波背景下慢动目标检测结果。