简单背景先验下的显著性目标检测算法

针对当前算法中采用过强的背景假设和中心偏置会造成错误检测,以及借助机器学习方法会大大增加复杂度的问题,提出使用过分割后的图像4个顶点超像素块作为背景先验信息,将其与改进的高斯模型相融合,然后对其进行空间优化,并使用元胞自动机将多个尺度下的显著结果进行融合。在公开数据库上与多种主流算法进行对比评测中,所提算法表现出明显的优越性。相较于以往算法将图像四周选为背景信息,文中算法所选取的背景信息则更为简单准确,同时也降低了计算复杂度,能够快速准确地提取出显著目标区域。     

自底向上的图像显著性检测综述

随着数字图像数据急剧增长,图像分类识别领域得到了广泛关注,是当前计算机视觉领域的研究热点。本文针对图像分类识别领域,重点对近几年国际上有影响的自底向上的图像显著性检测算法进行了分类介绍,并且利用目前最为流行的两个显著性检测数据库MSRA1K和ECSSD对这些算法分别进行了实验,最终对比得出目前算法的优势与不足。     

基于频率调制的红外舰船显著性检测方法研究

针对海面背景下的红外舰船目标检测,改进了一种基于频率调制的显著性检测方法。首先,利用高斯高通滤波器对红外图像进行处理,抑制海杂波影响;然后,利用频率调制的显著性方法检测舰船目标。结果表明,利用本文的方法检测红外舰船时目标较完整,得到的显著图分辨率高。该方法能满足实时性的要求。     

基于多特征扩散方法的显著性物体检测

现有的大部分基于扩散理论的显著性物体检测方法只用了图像的底层特征来构造图和扩散矩阵,并且忽视了显著性物体在图像边缘的可能性。针对此,该文提出一种基于图像的多层特征的扩散方法进行显著性物体检测。首先,采用由背景先验、颜色先验、位置先验组成的高层先验方法选取种子节点。其次,将选取的种子节点的显著性信息通过由图像的底层特征构建的扩散矩阵传播到每个节点得到初始显著图,并将其作为图像的中层特征。然后结合图像的高层特征分别构建扩散矩阵,再次运用扩散方法分别获得中层显著图、高层显著图。最后,非线性融合中层显著图和高层显著图得到最终显著图。该算法在3个数据集MSRA10K,DUT-OMRON和ECSSD上,用3种量化评价指标与现有4种流行算法进行实验结果对比,均取得最好的效果。     

基于特征显著性融合的红外小目标检测

复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。     

基于深度学习的显著性目标检测方法综述

显著性目标检测旨在对图像中最显著的对象进行检测和分割,是计算机视觉任务中重要的预处理步骤之一,且在信息检索、公共安全等领域均有广泛的应用.本文对近期基于深度学习的显著性目标检测模型进行了系统综述,从检测粒度的角度出发,综述了将深度学习引入显著性目标检测领域之后的研究成果.首先,从三个方面对显著性目标检测方法进行了论述:...     

图像显著性检测方法解析

图像显著性检测是一种通过对图像颜色、强度、方向等特征进行分析生成图像显著性图的技术。其生成的显著性图可以用于图像分割、图像压缩以及图像识别等图像处理领域,从而改善图像处理的性能。为了对图像显著性检测技术及其发展有一个全面深入的了解,使用文献研究法和比较研究法对其概念及方法进行了探究。针对几种具有代表性的图像显著性检测算法进行了简要的概述和分析,用流程图简明扼要地表示显著性检测算法的基本框架。研究结果显示,图像显著性检测技术的效率在不断提升,算法越来越多样化,在图像处理领域的应用越来越广泛,这些对于图像处理自动化具有重要意义。     

基于特征融合的图像目标显著性检测方法

为了凸显图像中的感兴趣目标,提出了基于特征融合的图像目标显著性检测方法。首先通过提取可见光图像不同尺度空间的不同特征,利用区域协方差理论融合尺度空间之间串接的不同特征,然后结合全局核密度估计体现图像的全局显著性,实现局部和全局特征融合的图像目标显著性检测。仿真结果表明,无论主观评价,还是客观指标,新方法均优于当前流行的图像显著性检测方法。     

复杂背景下基于LBP纹理特征的运动目标快速检测算法

在雨雪天气、树叶晃动、水面闪烁等有复杂背景的可见光与红外场景中,快速准确地提取完整目标一直是运动目标检测中的首要难题。为了满足实时性,并针对现有视频的前景提取算法依赖先验信息、召回率低、缺乏纹理和噪声较大等问题,提出了一种基于直方图统计和改进的局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）纹理特征相结合的背景建模方法。首先,使用各像素直方图的众数作为参考背景,无需先验知识,节省了大量存储空间,再采用邻域补偿策略提出了一种改进的S_MBLBP纹理直方图与参考背景进行背景建模,消除了大部分动态背景和光照变化影响,实现目标的精确提取。实验表明,所提的算法在红外和可见光的多种复杂场景下,能快速提取前景目标的同时,提高了准确率和召回率。     

3D saliency detection based on background detection

Unlike 2D saliency detection, 3D saliency detection can consider the effects of depth and binocular parallax. In this paper, we propose a 3D saliency detection approach based on background detection via depth information. With the aid of the synergism between a color image and the corresponding depth map, our approach can detect the distant background and surfaces with gradual changes in depth. We then use the detected background to predict the potential characteristics of the background regions that are occluded by foreground objects through polynomial fitting; this step imitates the human imagination/envisioning process. Finally, a saliency map is obtained based on the contrast between the foreground objects and the potential background. We compare our approach with 14 state-of-the-art saliency detection methods on three publicly available databases. The proposed model demonstrates good performance and succeeds in detecting and removing backgrounds and surfaces of gradually varying depth on all tested databases.     

基于视觉对比度机制的红外小目标检测

复杂背景条件下的红外小目标检测是红外预警、红外搜索与跟踪等系统的关键技术和研究热点之一。针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了一种基于视觉对比度机制的红外小目标检测方法。该方法首先运用加权高斯差分方法计算出目标显著性图,接着采用模糊控制方式优化参数获取显著性区域,最后通过显著区域与周围区域对比度分析获取真实目标。从实验结果以及和其他方法对比可以看出,所提出方法具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的小目标检测方法。     

基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法

为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。     

基于图像纹理频谱的弱目标自动检测

弱目标所含信息的相对贫乏,使得基于目标的检测算法往往难以获得满意的效果,另一方面,弱目标的存在常常使其所在局部区域的纹理较之包含该区域的更大区域的纹理发生较大改变;而纹理单元及其函数纹理频谱则分别能有效地捕获这两个区域在微纹理及宏纹理上的差异,从而检测出弱目标。基于这一思想,文中提出了一种基于纹理频谱的弱目标自动检测新方法。实验证明,该方法与其它方法相比,具有定位精确、算法简单、抗噪能力强和运算速度较快的优点。     

基于背景先验与中心先验的显著性目标检测北大核心CSCD

针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法。首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Harris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图。本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果。     

基于背景抑制和特征点检测的目标检测算法

空域远距离红外目标探测系统中,飞行目标多表现为点状或面状的小目标,像素数少,且常伴有低空地面物体的干扰.根据空域和地面在梯度变化上的不同和目标本身的特性,提出了一种基于地面背景抑制和特征点检测的红外空中目标检测算法.分析了地面和空域在梯度变化上的特点,根据梯度变化大的像素的整体统计信息划分了空域和地面在图像中的分布,再通过特征点检测实现了候选红外飞行目标的检测.该算法适用于纯空域和低空背景,经过对实际采集的大量红外图像的仿真表明,本文提出的算法具有很强的实用性和鲁棒性.     

基于偏振权重局部对比度的目标检测

分焦平面红外偏振探测器输出的是红外偏振马赛克图像,传统处理流程需要进行去马赛克恢复出四个偏振通道的完整图像,然后再实现后续的任务。然而,去马赛克过程会引入误差,而且计算复杂度高、耗时长。针对如何直接在红外偏振马赛克图像上进行目标检测的问题,本文提出了一种偏振权重局部对比度的目标检测方法。首先分析了目标与背景的偏振特性差异;然后设计了红外偏振马赛克图像的斯托克斯矢量计算卷积核;在此基础上提出了基于偏振权重的偏振度显著图,在偏振度显著图上利用自适应阈值操作实现目标检测。此外,利用边缘检测方法进一步优化目标检测结果,得到更加完整的检测结果。最后,使用采集的红外偏振马赛克数据集验证了所提出的目标检测算法在复杂背景以及恶劣天气影响下的鲁棒性。     

基于条件随机场的显著性检测算法

近年来,显著性检测与图像处理有着密不可分的关系,图像处理依赖于高质量的显著图才能得到较好的处理结果。因此为提高图像显著性检测的准确性,提出了一种新的基于条件随机场(CRF)的显著性融合算法。将显著性检测看做一个图像标注问题,运用多尺度对比,中央—周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著度计算得到显著图。通过CRF学习计算各个显著度的权重,采用最大似然估计方法获取模型参数估计,得到最优解。最后利用CRF检测测试图像。通过大量的实验结果表明,此算法可以对显著目标得到更加精确地检测。     

基于偏微分方程的红外弱小目标检测技术研究

针对复杂背景下红外弱小目标信杂比低,容易淹没在背景中,无法分离的特点,利用图像的二阶微分信息,依据偏微分扩散方程预测背景。首先利用高斯模板平滑图像,弱化强边缘对目标检测的影响,随后通过偏微分方程预测背景,得出残差图,根据统计直方图的像素数确定分割阈值,分离目标,最后多帧确认剔除虚警点,输出目标运动轨迹。结果显示该方法成功地将背景的二维熵抑制到原始背景的1/4,目标的检测概率保持在94.6%。