基于超像素和DTCWT的火焰检测

结合超像素和双树复小波变换(DTCWT)给出了一种基于图像的火焰检测算法。该算法使用简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像进行超像素分割,并采用RGB-HSV混合颜色空间对超像素进行处理,分割出疑似火焰区域;然后利用DTCWT对疑似火焰区域图像进行多尺度多方向分解,分别对高低频系数提取HOG特征和圆形度特征;最后通过特征融合,并使用交叉网络搜查法的SVM实现火焰的识别。大量实验结果表明该算法火焰识别的精度较高。     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

基于多条件随机场模型的图像3D空间布局理解

图像3D空间布局理解在自动驾驶系统以及目标识别中扮演着重要的角色.本文提出一种基于多条件随机场模型集成的图像3D空间布局理解算法.首先,基于多次图像分割生成多个不同尺度的超像素图像;然后,结合LBP表面纹理特征、LM滤波器组获得的方向纹理特征、颜色特征以及图像中超像素的位置和形状特征,建立各尺度的超像素图像中超像素的特征表达;最后,为各尺度的超像素图像分别构建相应的条件随机场模型,并应用D-S证据合成理论对多个条件随机场模型的推断结果进行集成,实现对图像3D空间布局的理解.在公共数据集GC和KITTI Layout上的实验结果表明,同已有算法相比,本文提出的算法提高了图像3D空间布局理解的准确率.     

基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法

模糊图像边缘的像素特征较为复杂,一般需要采用多个阈值作为分隔约束条件的方法来进行图像边缘分割,但是该方法存在诸如多阈值无法形成统一标准、边缘提取过程需要多次校对,以及效率较低等缺点.提出一种基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法,通过设计超像素网格对模糊图像边缘特征的像素进行匹配,分析模糊图像的反调张量信息,并根据不同张量信息对多阈值进行归一化,以及采用灰度窗口相关系数匹配方法,将获得的多阈值归一化结果分别覆盖图中的单一目标对象,以实现模糊图像的边缘分割.实验表明,利用该算法进行模糊图像边缘分割能较好地获取图像的边缘细节特征,使得边缘具有更好的连线段连通性和宽度一致性.     

超像素优化Snake模型的乳腺X线图像胸肌分割

提出基于超像素优化Snake模型的乳腺X线图 像胸肌 分割方法。首先采用融合灰度和纹理特征的超像素分割算法将图像分割为多个具有准确边界 、同质的 超像素区域;再根据胸肌的解剖学特征和灰度特征将超像素分类,识别胸肌区域,完成胸肌 的粗分割; 最后使用超像素分类结果优化Snake模型初始轮廓,通过Snake模型演化实现胸肌的细分割 。实验结果表明,本文方法对不同大小、形状和亮 度的胸肌 能够准确地逼近到目标边界,并具有较强的抗噪性和鲁棒性;与其他胸肌分割算法相比,本 文算法准确性较高,稳定性较好。     

基于超像素时空显著性的运动目标检测算法

针对复杂背景下运动目标检测存在的背景干扰、目标分割不完整等问题,利用目标静态灰度特征和运动特征,结合目标运动连续特性,提出了一种基于超像素时空显著图的运动目标检测算法。首先对图像基于简单线性迭代聚类算法（SLIC）进行超像素分割,以初始超像素为节点、以运动特征差异性为边建立图结构对超像素区域进行合并,得到最终超像素图像,可以有效解决传统超像素分割方法过分割而导致目标被分为多个部分的问题;然后分别利用目标静态特征对比度和运动特征对比度,得到静态显著性图和运动显著性图,并融合得到最终的时空显著性图;最后利用恒虚警处理技术,结合运动连续特性实现目标的检测,可以有效减少虚警目标。实验结果表明,该算法针对复杂背景具有良好的鲁棒性,并且可以比较完整的保留目标的信息。     

颜色特征和超像素特征融合的人体目标再识别

在非重叠视域的多摄像机监控系统中,人体目标再识别有着重要的应用。针对再识别过程中面临的光照变化、视角变化、姿态变化、遮挡等问题,提出了融合全局颜色特征和超像素特征的方法,对颜色特征和超像素特征分配不同的权重,进行人体目标间的相似性度量。超像素特征是将前景图像分割成多个超像素,采用密集采样SIFT特征结合单词包(Bag-of-Words)框架对每个超像素进行描述。将得到的超像素特征和全局颜色特征结合建立人体目标模型,分别使用EMD(Earth Mover’s Distance)距离和巴氏距离度量目标间的相似性。对多个数据库进行实验,结果证明,该算法具有较高的识别率。      

基于深度特征提取和图神经网络匹配的图像复制粘贴篡改检测

针对图像中特征提取不均匀、单尺度超像素划分对伪造定位结果影响较大的问题,提出一种基于深度特征提取和图神经网络(graph neural network,GNN) 匹配的图像复制粘贴篡改检测(cope-move forgery detection,CMFD) 算法。首先将图像进行多尺度超像素分割并提取深度特征,为保证特征点数目充足,以超像素为单位计算特征点分布的均匀度,自适应降低特征提取阈值;随后引入新的基于注意力机制的GNN特征匹配器,进行超像素间的迭代匹配,且用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC) 算法消除误匹配;最后将多尺度匹配结果进行融合,精确定位篡改区域。实验表明,所提算法具有良好的性能,也证明了GNN在图像篡改检测领域的可用性。     

融合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测

图像显著性检测能够获取一幅图像的视觉显著性区域,是计算机视觉的研究热点之一。提出一种结合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测方法。首先构造图像在HSV空间的颜色函数以获取图像颜色特征;然后使用SLIC超像素分割算法对图像进行预处理,基于超像素块的对比度特征计算图像显著性;最后将融合颜色特征和对比度特征的显著图经过导向滤波优化形成最终的显著图。使用本文算法在公开数据集MSRA-1000上进行图像显著性检测,并与其他6种算法进行比较。实验结果表明本文算法结合了图像像素点和像素块的信息,检测的图像显著性区域轮廓更加完整,优于其他方法。     

多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割

提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法,将图像高维特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等多个低维特征数据的分类.通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化整合,得到最后的分类结果.实验证明:与其它图像分类算法相比,该方法拥有更好的分割性能并大大提高了计算速度,最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性.     

融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法

为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并,实现高分辨率遥感影像的精确分割。实验选用4组景遥感影像;采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法有效提高了遥感影像分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类

针对高分辨率遥感影像多尺度、空间分布复杂以及特征繁多的特点,从遥感影像特征提取的尺度效应以及各类地物显著性特征各异入手,提出了基于多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类的方法。该方法构建最优尺度分割函数模型,寻找出各地物的最优尺度,分别提取影像的纹理、颜色和形状特征。在此基础上,利用各地物特征的显著性差异实现多尺度下多特征的加权融合。该加权融合方法突破了常规的最优尺度分割算法未能充分考虑各类地物特征差异性的局限性,通过分析各类地物的显著性,建立了各个特征在分类中所占权重的模型。实验结果表明：相对传统无监督分类算法,该方法准确率提高约7%,且运行效率高。     

一种快速的超像素分割方法

围绕图像分割算法介绍了一种快速的超像素分割算法,传统的分割算法在算法效率,计算成本,复杂度等方面均存在问题。围绕着以上问题,进而提出了一种改进型的算法:超像素分割算法SLIC,并通过实验测试数据性能参数比对,证明了该种算法的优越性,且获得了更好的品质和更高的计算效率。     

基于区域限制的EM和图割的非监督彩色图像分割方法

提出一种基于区域限制的EM(Expectation Maximization)和图割的非监督彩色图像分割方法,以解决自动确定分割类数问题.首先,生成图像的超像素,提取图像的CIE Lab颜色特征和多尺度四元数Gabor滤波特征;为了高效自动地确定分割类数,同时避免因直接使用超像素造成的奇异值问题,对每一个超像素采样并使用采样像素表示超像素;然后采用高斯混合模型对采样像素集合进行建模,使用加入区域限制的分量EM自动获取模型组件数及参数,最后使用图割结合高斯混合模型对图像进行优化,获取最终分割结果.实验结果表明,该方法在分割效率和分割质量上均得到较大提升.     

改进U-Net网络的接地网图像超像素分割北大核心CSCD

研究基于改进U-Net网络的接地网图像超像素分割方法,提升红外图像超像素分割效果。通过主成分分析法降维处理接地网腐蚀红外图像;利用Turbopixel超像素分割法分割降维后的红外图像,获取数个超像素区域;在全卷积U-Net网络内添加可变形卷积与重构上采样卷积,并利用反向传播算法,优化网络参数,建立改进的全卷积U-Net网络结构;在改进的全卷积U-Net网络内分割获取的数个超像素区域,输出红外图像超像素自动分割结果。实验证明:该方法可有效降维处理接地网腐蚀红外图像,实现红外图像超像素分割,分割后的红外图像边界清晰;在不同分辨率时,该方法的Dice相似性系数较高、Hausdorff距离较低,具备较高的红外图像超像素分割精度。     

Superpixels extracted via region fusion with boundary constraint

In this paper, we present an accurate superpixel algorithm by region fusion with boundary constraint (RFBC). Superpixels with regular shape and high boundary adherence can be generated in weak boundary and complex texture regions through our algorithm. RFBC includes two steps which are initial segmentation and region fusion respectively. In initial segmentation, broken Canny edges are connected through edge closing algorithm. Subsequently, the closed Canny edges and SLIC superpixel edges are combined together to form the incipient superpixels. In region fusion, gray Gaussian distribution and adjacent relation are used as priori to compute the degree of similarity across incipient superpixels in GBP algorithm. For concreteness, the information of similarity is propagated between regions and the most similar regions are fused, which are accomplished alternatingly to preserve accurate boundaries. Extensive experiments on the Berkeley segmentation benchmark show that the proposed algorithm outperforms the most state-of-the-art algorithms.     

基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法

为了避免传统方法行人过线统计的不足,提高视频中人数统计的适用性和有效性,提出了一种基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法。首先,采用垂直拍摄的方式获取视频,利用Mean-Shift分割算法分割图像,根据发色信息和头部轮廓特征识别出人头目标区域;其次使用融合多特征的匹配算法对人头进行匹配跟踪;最后通过运动目标轨迹分析估算出监控区域内的人数。实验结果表明提出的算法在保证准确率的前提下,扩大了人数统计的适用性。     

基于Kmeans++的自适应超像素投点方法

超像素分割作为目标分割的预处理环节,能够极大地减少后续处理的数据量,对图像分割起着至关重要的作用。在大部分超像素生成算法中,初始种子点的选取都是以规则网格或随机确定,这容易导致欠分割。为了得到良好的初始种子点分布,减少种子点选取引起的欠分割,提出了一种基于Kmeans++的自适应确定超像素种子点方法,并由此改进了简单非迭代聚类算法(Simple Non-Iterative Clustering,SNIC)。实验结果表明,在不耗费大量计算成本的前提下,改进的SNIC算法相比传统算法能够得到更高的边界召回率和更低的欠分割错误率。     

基于多聚类中心和PCNN的医学图像融合算法

提出一种基于K-means Clustering和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合的方法,首先,以多特征信息为聚类方式利用K-means Clustering分割提取源图像的对应特征点,通过归类合并建立多模医学图像的特征点集合,根据特征点分布将图像划分为纹理区域和非纹理区域,纹理区域对应系数输入PCNN得到点火映射图,根据点火次数选择融合系数,非纹理区域的系数通过双通道PCNN进行融合。实验结果表明,该算法能够精确划分图像纹理区域,进而利用PCNN和双通道PCNN在图像不同区域系数选择各自的优势,融合图像纹理清晰,质量改善。     

多特征融合的手掌静脉匹配算法研究

针对相关系数法在手掌静脉图像匹配中无法解决平移与旋转的问题,提出了一种基于多特征融合的改进算法。首先,在匹配前,用文中提出的改进的图像校正算法校正图像,它可以改进相关系数法对于仅发生平移图像的匹配通过率;再利用基于细节的点的特征点匹配与基于全局的不变矩匹配的融合决策来弥补相关系数法对旋转图像匹配通过率偏低的不足。实验结果证明,本算法能提高系统的通过率,降低误识率。