曲率驱动的曲线演化的三类数值方案

探讨了三类实现曲线演化的曲率运动方程的数值计算方案：显示方案、半隐式方案和中值滤波方法。进一步通过实验研究并比较了它们的演化目标、演化精度和时间代价等方面的性能。结果表明半隐式方案中的超松弛算法无论是从演化目标、演化精度还是演化速度等方面均优于其它方案。     

基于AOS的运动目标检测算法

从能量极小化的观点出发,对运动目标检测问题定义了新颖的能量模型,给出了相应的曲线进化方程．结合水平集算法,所提出的曲线进化模型能够自动地适应拓扑变化,检测出多个运动目标区域及轮廓．定义了基于对数差图像的能量项,使得新模型对于场景照明不敏感．采用加性算子分裂(AOS)策略作为无条件稳定的数值方案来加速算法的快速实现。     

改进测地活动轮廓模型的AOS实现

基于偏微分方程的图像处理技术由于能够获得连续单像素的边缘而受到重视,其中梯度向量场与气球力混合作用的改进GAC模型——GAC_GVFB克服了传统GAC模型的缺点,能准确地收敛到多目标图像和形状复杂图像的目标边界。但该算法的运行时间较长,影响算法的实际应用。为此,利用半隐式方案的加性算子分裂(AOS)算法,适当增大时间步长,降低迭代次数,对GAC_GVFB模型的计算进行加速,在保证算法分割准确性的同时提高算法的收敛速度。实验结果表明,采用半隐式方案的AOS算法具有较好的图像分割效果,可有效减少所需的迭代次数,降低迭代时间和CPU运行时间,提高运行速率。     

一种耦合的活动轮廓模型及其在图像分割中的应用

本文对活动轮廓模型的外部能量项进行改进,针对灰度图像分割提出了一种新的自适应图像分割模型,并将它推广,建立了矢量图像分割模型。新模型耦合了快速边缘积分方法和简化统计方法,充分考虑到图像区域和边缘的先验信息,可根据不同的条件概率密度函数构造不同图像分割模型。文中还基于高斯型概率密度函数建立分割模型实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法分别对灰度图像和矢量图像(RGB)进行分割实验,并将本文提出的方法与经典的快速边缘积分方法进行比较,结果表明本文的分割方法准确性较高,且具有良好的抗噪性,是行之有效的。     

一种适合可变块运动估计硬件实现的改进三步搜索算法

针对三步搜索算法(TSS)不适合搜索中小运动剧烈程度的视频序列,提出了一种基于初始点预测、加强对小范围搜索的可扩展的三步搜索算法。算法在保证对较剧烈的视频序列搜索有效性的同时,加强了对中小剧烈程度视频序列的有效搜索,在匹配精度、搜索点数等算法性能方面相对于三步搜索算法有了明显的改善,同时有利于搜索模板的硬件易实现性,最后将其引入到变尺寸块运动估计中,获得了较好的效果。     

改进C-V模型的木材缺陷彩色图像分割研究

分析了木材节子缺陷图像的特点,将彩色图像作为一个整体的图像进行处理,保护了彩色图像信息的特性,提出了一种基于AOS的扩展C-V矢量模型及背景填充耦合的木材节子缺陷彩色图像分割算法。对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集矢量图像分割模型进行了改进,使分割速度得到了提高;用AOS算法改进了原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。实验结果表明该方法可以较好地实现对木材死节、活节和虫眼等缺陷的彩色图像分割,也可实现对单板多节子缺陷彩色图像的分割,为木材缺陷边缘检测提供一种行之有效的方法。     

一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究

运动目标检测在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测和军事等领域有着广泛的应用。运动目标检测处于这些应用的最前端,检测结果的准确精度对后续处理有很大的影响。文中提出了一种三帧差分运动目标检测算法,利用OpenCV函数库进行了仿真测试,并与基本帧间差分算法进行对比分析,结果表明该算法准确率高,运算速度快,能满足实时要求。     

提升方案小波和HVS下的自适应视频水印算法研究

提出一种基于小波域与HVS特性的自适应视频水印盲提取算法.算法首先将视频流分割成一个个镜头,并通过密钥从中选取嵌入水印信息的若干镜头,镜头中的视频帧图像与灰度水印图像均被变换到小波域中,并将水印图像的小波域系数按照小波树结构重新进行分块并按位平面重要次序形成水印序列;水印的嵌入是按照子带到子带的顺序进行的,水印序列被嵌入到视频帧图像相应子带的重要系数中;此外,水印的嵌入充分考虑了HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使得水印的嵌入强度具有自适应性,从而保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性.试验结果表明,所给出的算法对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG-4压缩等常见攻击具有很好的鲁棒性.