基于FT与超像素模糊C均值聚类的马铃薯病虫害图像识别技术

本文针对马铃薯病虫害区域难以自动分割的问题,提出了一种基于FT显著性检测与超像素模糊C均值聚类（SFFCM）相融合的无监督分割方法。该算法利用FT显著性检测增强梯度图像,并对梯度增强图像进行重构。经过分水岭分割后,对各超像素区域颜色求平均,利用FCM算法聚类得到最终的分割图。实验表明,与SFFCM、SFFCM-SR相比,本文算法分割效果占优。     

结合基元对比度与边界先验的显著性区域检测

研究了对完成计算机视觉任务有重要作用的视觉显著性检测,考虑到单纯依靠对比度计算进行显著性检测具有一定的局限性,提出了一种结合基元对比度与边界先验信息的显著性区域检测算法。该算法通过Mean-Shift分割构造图像基元结构,以图像基元为基础,利用图像颜色和亮度两种特征获得基元对比度显著图,再利用图像边界先验条件得到边界显著图;为了突出显著性目标,采用一种新的融合方式将以上检测结果进行融合,最后对显著图像进行多尺度增强操作,以获得更加高质量的显著性图。在国际公开数据集上的实验表明,该算法与现有的较成熟的方法相比,基本符合人眼的主观判断,具有较高的精度召回率。     

基于自适应梯度倒数滤波红外弱小目标场景背景抑制

由于红外弱小目标尺度小、能量弱,所以抑制背景以增强目标使后期检测跟踪性能得到保障是关键的目标检测技术环节.为了提高梯度倒数滤波算法对杂波纹理的抑制能力,减少差分图像中残留纹理对目标的干扰,本文提出了自适应梯度倒数滤波算法(AGRF).AGRF算法通过分析背景区域、杂波边缘纹理、目标的分布特性和统计数字特征来确定邻域像素...     

欧拉弹力模型的视频运动目标自适应图切检测

传统的视频运动目标图切检测算法基于低阶马尔科夫随机场,能量函数的低阶近似无法准确描述图像像素的空间相关性,导致图切检测结果过度平滑。本文提出一种基于高阶欧拉弹力模型的图切检测算法,利用欧拉弹性模型优化目标边界曲线和修正能量函数的低阶近似。算法通过利用前一帧图像的检测结果,对当前帧图像运动目标像素点数和前景背景邻接像素对数进行卡尔曼预测,并不断自适应调整当前帧的图像模型参数,实现了视频运动目标的连续全局优化检测。实验结果验证了欧拉弹力模型在视频运动目标检测中的有效性,其检测结果能够更好地满足人的视觉效果。     

基于颜色传递和对比度增强的夜视图像彩色融合

针对基于颜色传递夜视图像彩色融合算法存在的热目标不突出问题,提出一种基于颜色传递和对比度增强的彩色融合算法。该算法首先利用非线性扩散和迭代阈值分割方法提取出图像中的热目标,然后在HSI颜色空间利用热目标和灰度融合图像对颜色传递得到的初步彩色融合图像进行调整,接着将处理结果变换回RGB颜色空间,得到最终的融合图像。实验结果表明,利用该算法得到的融合图像不仅与人眼视觉感知习惯一致,而且显著增强了目标与背景的对比度,从而有效提高了目标的可探测性。     

一种改进的自然纹理合成方法

自然纹理合成方法是一种适合自然景物的基于样图的快速纹理合成方法。但是候选点超越样图边界的问题没有很好得到解决,成为导致合成后图像产生的纹理块间明显变化的主要因素。论文提出了一种改进的自然纹理合成算法,将样图边缘易产生无效候选点的区域用样图内部与之大小和形状相同的像素块来代替,像素块和被替代像素块沿一条不规则的曲线相匹配。合成过程中在接近边缘时像素块的生长会转向纹理内部。该方法减少了因随机产生候选点而形成的块间不连续,有效地改善了视觉效果。     

基于超像素分类的海天线检测方法

海天线检测是海空背景图像中海面目标提取的一项重要研究内容。根据海空背景图像的特点,提出了一种基于超像素分类的海天线检测方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类算法(SLIC)将图像预分割成具有相似特性的图像块,然后提取每个图像块的特征组成该区域的特征向量,利用k-均值聚类算法将图像分成海水和天空两个区域,最后根据海天区域的连接点,采用RANSAC算法确定出海天线直线参数。实验结果表明,该方法可以有效地检测出复杂海天背景下的海天线。     

基于粒子群算法优化支持向量机的视频火焰检测

为提高火焰检测精度,该文提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的视频火焰检测方法。利用背景减除法对视频图像进行处理,得到原始图像的二值化图,通过提取二值化图的图像特征确定火焰检测模型的支持向量。采用PSO算法优化SVM的惩罚系数和核系数,建立了基于PSO-SVM的视频火焰检测模型,仿真分析结果表明,该文所提出的火焰检测方法的检测精度和检测时间分别为97.31%和31.94s,检测结果明显优于SVM和GA-BP算法,验证了该文所提方法的正确性和实用性。     

空中红外小目标并行分割算法

为提高空中红外小目标检测速度,提出了一种基于灰值形态学序列图像膨胀累加、背景估计和自适应阈值分割的并行结构小目标分割算法。该算法对灰值膨胀运算后的相邻三帧图像进行累加以增强小目标能量;将灰值形态学开、闭运算的平均值作为背景估计图像;采用自适应阈值算法从二者相减的差图像中分割出可能目标;其中小目标能量增强和背景估计采用并行处理结构。基于VisualC 6.0编程进行了实验,结果表明,算法对连续三帧768像素×576像素红外视频采集图像的处理时间为3.73s,较常规串行分割算法快一倍以上。     

利用图像对比度进行显著目标检测

为了对复杂自然场景中各类显著目标进行准确的检测,提出了一种基于图像对比度的检测方法。首先利用全局对比度算子对图像进行检测得到全局对比度显著图,再利用局部对比度算子进行检测得到局部对比度显著图,对局部对比度显著图再做边缘处理和形态学膨胀,然后用全局对比度算子对其紧凑化得到最后的局部对比度显著图。融合全局和局部对比度显著图并加入一定的先验知识得到最后的显著目标图。实验表明该方法性能超过了现有大多数显著目标检测方法。     

运动背景下多目标跟踪的小波方法

为了能从运动背景中检测其中的运动目标,并进行跟踪,提出一种基于小波变换的分层匹配跟踪算法。利用小波分解的多层子图进行分层匹配,估计整个背景的运动矢量;利用差分算法从运动背景中检测出多个运动目标,计算出多个动目标的形心坐标,绘出各动目标的运动轨迹。该算法与传统的块匹配算法相比,滤除了原图像的高频噪声,防止了在含噪原图像上进行块匹配不准确的缺点;另外,在低频分量图像上N×N范围进行块匹配,相当于在原图像上2nN×2nN的范围进行匹配搜索,搜索速度快。当相邻两帧背景运动向量小于10个像素,运动目标相对背景的运动向量小于5个像素时,实验结果证明了此算法的有效性和可行性。     

海空复杂背景下红外弱点目标检测新算法

为解决海空复杂背景下红外弱点目标的检测,提出了多量级多向梯度表决融合检测算法。算法依据目标红外辐射特征是像素灰度在水平和垂直方向上梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析。算法用多个量级的梯度步长对图像目标进行检测,并对检测的结果进行表决融合。实验结果表明,红外阈值系数选取2.0-2.4时,算法可对信杂比为1的点目标实现高于95%的检测概率及较低的虚警率。     

基于分形特征参数的目标边缘检测算法

图像的边缘提取在计算机视觉系统的初级处理中具有关键作用,但目前仍是"瓶颈"问题.本文主要针对复杂背景下的目标边缘检测问题,提出了一种新的基于分形特征参数的目标边缘检测方法.算法基于分数布朗运动的方差性质提出一种改进的分形维数及其截距特征参数的计算方法,进而将该分形维数与截距特征参数相结合,提出了一种基于分形特征参数的边缘检测算法.实验表明,算法可以有效地实现目标边缘检测,同时算法的运算效率得到提高.     

一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合方法。首先,将多聚焦源图像进行预融合;然后,用熵率超像素分割方法将融合图像分割成不同的区域,得到一幅融合图像的分割图像,对得到的分割图像进行膨胀操作得到新的分割图像,每个区域计算源图像相应区域的区域空间频率,从源图像中选择区域空间频率大的区域赋予融合图像。最后,当融合图像的相邻区域来自不同的源图像时,对他们的边界进行边缘处理,从而得到最终的融合图像。实验结果表明,所提出的方法能够得到较好融合效果,同时还具有运行效率高等优点。     

基于模糊融合的红外弱小目标快速检测算法

提出了一种基于模糊融合的红外弱小目标快速检测新算法。算法以差分图像为基础,根据差分图像的噪声特性引入衡量像素点灰度变化程度的隶属度函数,将经过隶属度函数“模糊化”的数帧差分图像进行模糊“与”操作实现融合,按照规则对融合后的图像进行两次模糊推理,实现了弱小目标的检测。仿真实验结果表明,该算法保留了差分法良好的实时性,克服了确定检测阈值难和“硬”判决带来检测概率低的缺点,能快速有效地检测出低信噪比红外图像序列中的像素个数不小于4的弱小运动目标。     

自然纹理背景的目标提取

针对自然纹理背景,提出一种基于多尺度小波特征融合的人造目标检测方法。在小波变换域,纹理背景和目标区域的多级小波系数具有不同的能量分布,能量特征可作为简单、有效的空间特征来检测目标。由于小波函数具有良好的局域性特点,不同尺度下用它检测出的边缘特征点移位不会超过1个像素。融合边缘特征和能量特征进行人造目标检测,可有效地保证目标边界的定位精度,达到较好的鲁棒性和准确性。实验结果证明,该方法对纹理背景下人造目标面积探测的误差率小于5％,目标探测概率大于94．1％。     

基于感兴趣区域的彩色三维物体快速喷绘方法

目的 针对目前三维空间喷绘效率低及个性化不足问题,提出一种基于感兴趣区域再分割的三维物体快速喷绘方法.方法 首先利用感兴趣区域算法提取出彩色图像中最显著部分,再通过一种新灰度图再分割算法进行二次图像处理,得到具有不同显著性区域等级的图像,将带有区域分级图像和原图像进行合并,得到具有区域分级的彩色图像.然后通过三维纹理映射方法,将后得到的彩色图像映射到目标三维模型,三维模型的表面就带上所需的纹理信息.再利用一种新的多喷头控制技术,合理地安排不同的喷头处理不同的区域.最终通过信号传输,将打印文件传输到机械臂,机械臂进行工作喷绘.结果 该三维喷绘方法对半径为100 mm球体的工作总时间为100.34 s,具有较高的工作效率.结论 相较于传统的三维喷绘,基于传统的感兴趣区域的喷绘所提出的基于感兴趣区域再分割算法,在保证喷绘精度的前提下显著提高了喷绘效率,在性能指标上总体优于传统的感兴趣算法.     

快速背景重建的在线运动目标检测

为了能快速地从视频图像序列中创建可靠的背景图像,进而提取运动目标,文中提出了一种基于反馈信息的运动目标检测算法.首先提出了基于相邻帧信息和背景估计信息相融合的背景重建算法,保证了在视频场景改变时仍能迅速捕捉背景;还提出了基于一种在线Otsu法的运动目标检测,将相邻帧运动目标信息反馈到目标提取算法中,弥补传统Otsu法的不足;最后提出了对光线变化具有一定鲁棒性的背景估计算法.实验表明,该方法的重建速度快,准确率高,能满足实时检测的需要.     

基于分形特征和导引滤波的可见光与红外图像融合算法

为充分利用红外图像的目标指示信息,本文提出了一种基于分形特征和导引滤波的可见光与红外图像融合算法。该算法首先采用分形特征对红外图像中的人造目标进行增强,通过阈值分割得到目标分布图。待融合图像经过一层分解得到近似图像和细节图像,基于目标分布图利用导引滤波分别得到可见光与红外近似图像与细节图像的融合系数。实验结果表明,融合后图像充分结合了可见光图像的背景信息与红外图像中的目标信息,有利于后续的目标识别任务。     

一种基于mean shift的多通道图像分割算法

目的针对目标与背景对象的色彩值比较接近的RGB图像中,目标对象难以有效分割的问题,探索一种基于mean shift的RGB多通道图像的分割方法。方法根据RGB图像的3个通道对颜色的敏感性差异,运用均值偏移算法对RGB图像的3个通道分层聚类,再引入可靠性因子,分别对3个单通道的各聚类像素进行可靠性计算,并保留可靠性高的像素作为分割结果,最后采用逻辑"或"运算融合单通道的分割结果,得到最终分割图像。结果与一般分割算法相比,该方法的分割效果好,误分率低,改善了图像的分割质量。结论该算法具有很好的推广性,能够应用于彩色印品缺陷检测、彩色包装图像检测中。