视频图象中的目标系列分割法

把视频图像或时间系列图象中的某一景物持续一段时间后才变化为另一景物称为一个目标系列。对目标系列进行分割是应用多媒体技术在计算机上处理视频图象成时间系列图象的基础。本文研究了目标系列分割的各种方法，先建立了分割的特征空间，然后根据特征空间的直方图提出了阈值分割法和变换阈值分割法，在详细研究这些分割方法特点的基础上，指出了在不同情况下如何选择合适的分割调整参数以获得最佳的分割效果。     

视频检索中镜头分割方法综述

视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一。镜头变化是指视频序列中场景内容的变化。该文介绍了目前镜头分割的常用方法,包括灰度分割法、边缘分割法、彩色直方图分割法、MPEG视频的分割方法、块匹配镜头分割方法、统计判决镜头分割方法、基于聚类的镜头分割方法、镜头渐变的检测等,指出了研究场景内容的表征方法、特征提取方法、特征的检测尺度以及稳健可靠的实用镜头分割方法是目前主要的研究方向。     

视频监控系统中行人的自动分割算法

视频监控系统在智能安防等众多领域有着广泛的应用空间,是近年来研究的热点之一。行人的分割在视频监控系统中极其重要,其分割的有效性直接影响目标识别、行为理解等。本文提出一种自动的行人分割算法,使用基于HOG特征的行人检测算法对目标进行定位,获得粗略的前景和背景信息,把获得的预分割信息作为GrabCut算法的先验知识,无需交互式操作,自动地对行人进行精确分割。实验证明该算法不仅有效,而且能满足应用需求。     

基于DM642的多目标运动状态感知系统设计

针对现有煤矿动目标视频监控采用人工监控方式存在误报和漏报等问题,提出了一种基于DM642的多目标运动状态感知系统的设计方案。该系统以DM642为控制核心,以监控视频为输入,使用多阈值分割法、帧间差分法、边缘检测法实现对多目标监控对象运动状态的感知;感知结果以Modbus/TCP协议标准输出到工控组态软件,进行显示、报警、处理等。测试结果表明,该系统利用视频图像能很好地实现多目标运动状态的感知,可代替传统监控中每个运动状态所需的专用传感器。     

一种应用于隧道视频监控的图像识别系统

隧道的监视与控制管理是高速公路隧道安全正常运行的重要课题。本文对隧道交通智能视频监控系统的硬件和软件进行了介绍,结合视频监控场景的复杂特性,针对视频监控中涉及视频图像处理与分析的图像分割、目标提取等技术进行了研究。并把系统应用于重庆市中梁山隧道（长度3165米左右）,结果表明本文方法是比较实用的,能满足实时视频监控系统的要求。     

视频监控系统中的一种信息存储新方法

视频监控系统中信息存储是一个重要和有待解决的问题。本文分析了目前视频监控系统中信息存储方面存在的不足,提出了一种基于DSP和USB技术的视频监控系统信息存储方法,在软件实现上运用了动目标检测,动目标分割和图像相似度比较等算法。基于该方法的视频监控系统只记录有动目标存在时的图像,解决了视频监控系统需存储大量视频信息的问题,给DSP扩展的USBHOST接口,方便了信息的存取。     

Faster R-CNN定位后的工业CT图像缺陷分割算法研究

由Faster R-CNN定位的缺陷区域内存在弱边缘,若直接采用常规分割算法对该小区域进行处理,会出现严重的过分割或欠分割现象。在此研究了一种针对Faster R-CNN定位后的工件缺陷的精确阈值分割法。在利用形态学开闭重建算法对定位区域进行重建,并对重建后的图像用Otsu双阈值法做变换处理的基础上,进一步利用最大熵阈值分割法对变换后的图像进行分割,最终对分割出的缺陷进行面积、周长等参数的测量。实验结果表明,所研究算法较常规的算法对工件的缺陷(裂纹、气泡和夹渣)有更好的分割能力。该算法不仅可以准确地分割出包含弱边缘的目标,还可以有效排除轮廓背景对分割的干扰。     

基于空间多边形三角剖分的曲面分割求交算法

针对传统曲面分割求交方法存在的平面片的选取、遗漏部分交线段以及交线间断 的问题,提出一种基于空间多边形三角剖分的曲面分割求交算法。以等深度分割方法为基础, 避免了交线不连续的问题,当分割达到一定层次时以空间多边形近似曲面片,并对空间多边形 进行三角剖分,以三角形对的交线近似空间多边形之间的交线,进而以空间多边形的交线近似 曲面片的交线,最终得到相交曲面之间的交线。利用曲面片轮廓构造出的空间多边形更加接近 曲面片的真实形状,提高了逼近精度,同时对空间多边形进行三角剖分,提高了求交精度,进 而降低了丢失交线的可能性。实验验证了该算法比传统的分割法更加精确。     

基于有向边的Java手机多边形算法研究

手机终端的地图处理是移动位置服务系统（LBS）的核心问题之一。为了在手机及其他资源受限设备上解决填充多边形的问题,提出了基于有向边的顺序分割法进行处理,即为多边形的边定义方向。将多边形外轮廓的方向定义为顺时针;内边（即分割边,下同）被分割出的两个三角形共用,其在相邻的两三角形内方向相反。所以被分割出的三角形的方向都是顺时针的。再按照边的方向和顺序,选择满足条件的分割边将多边形依次分割为若干三角形。Java手机中的实验结果表明顺序法分割效率高,消耗资源少,因此非常适用于手机等资源受限设备。     

基于有向边的Java手机多边形算法研究

手机终端的地图处理是移动位置服务系统(LBS)的核心问题之一.为了在手机及其他资源受限设备上解决填充多边形的问题,提出了基于有向边的顺序分割法进行处理,即为多边形的边定义方向.将多边形外轮廓的方向定义为顺时针;内边(即分割边,下同)被分割出的两个三角形共用,其在相邻的两三角形内方向相反.所以被分割出的三角形的方向都是顺时针的.再按照边的方向和顺序,选择满足条件的分割边将多边形依次分割为若干三角形.Java手机中的实验结果表明顺序法分割效率高,消耗资源少,因此非常适用于手机等资源受限设备.     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。     

巧用黑盒法逆推百度中文分词算法

为了更好地利用中文搜索引擎系统,需要了解搜索引擎的一些关键性技术。笔者选择了国内知名度最高的搜索引擎系统百度作为研究对象。介绍了几种常用的中文分词算法以及中文分词在搜索引擎中的作用,并在此基础上采用黑盒的方法推导出百度的中文分词算法——正向最大匹配分词算法。该算法是最常见的一种中文分词算法,比较符合人的思维习惯。了解了搜索引擎的分词算法有益于搜索词设置的优化以及搜索引擎系统的研究和改进。     

Genetic algorithms for video segmentation

The current paper presents a new genetic algorithm (GA)-based method for video segmentation. The proposed method is specifically designed to enhance the computational efficiency and quality of the segmentation results compared to standard GAs. The segmentation is performed by chromosomes that independently evolve using distributed genetic algorithms (DGAs). However, unlike conventional DGAs, the chromosomes are initiated using the segmentation results of the previous frame, instead of random values. Thereafter, only unstable chromosomes corresponding to moving object parts are evolved by crossover and mutation. As such, these mechanisms allow for effective solution space exploration and exploitation, thereby improving the performance of the proposed method in terms of speed and segmentation quality. These advantages were confirmed based on experiments where the proposed method was successfully applied to both synthetic and natural video sequences.     

基于运动相似性的运动对象分割算法

由于全局运动参数在一些情况下不能很准确地被估计,因此基于全局运动补偿算法存在一定的局限性。该文提出了一种基于运动相似性的视频运动对象的分割算法。该算法对运动矢量场进行累加和滤波处理,根据运动相似性对运动对象进行初次分割,并利用空间相关性进行二次分割,细化运动对象边缘。实验结果表明该算法避免了全局运动补偿算法的局限性,并使分割的精确性有明显提高。     

基于形态学滤波和分水线算法的目标图像分割

提出了一种基于形态学的目标图像区域划分方法。该方法先利用形态学滤波消除不同尺度的噪声和微小干扰区域对目标图像的影响，再利用改进的分水线算法对目标图像进行区域划分，得到目标图像的基本结构。为了消除传统分水线算法引起的过分割现象，本文还给出了一种新的过分割区域合并算法。该方法能够把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域．为目标的描述和识别提供了方便。实际图像的处理结果显示这种方法行之有效。     

融合T节点线索的图像物体分割

目的 图像分割是计算机视觉、数字图像处理等应用领域首要解决的关键问题。针对现有的单幅图像物体分割算法广泛存在的过分割和过合并现象,提出基于图像T型节点线索的图像物体分割算法。方法 首先,利用L0梯度最小化方法平滑目标图像,剔除细小纹理的干扰;其次,基于Graph-based分割算法对平滑后图像进行适度分割,得到粗糙分割结果;最后,借助于图像中广泛存在的T型节点线索对初始分割块进行区域合并得到最终优化分割结果。结果 将本文算法分别与Grabcut算法及Graph-based算法在不同场景类型下进行了实验与对比。实验结果显示,Grabcut算法需要人工定位边界且一次只能分割单个物体,Graph-based算法综合类内相似度和类间差异性,可以有效保持图像边界,但无法有效控制分割块数量,且分割结果对阈值参数过分依赖,极易导致过分割和过合并现象。本文方法在降低过分割和过合并现象、边界定位精确性和分割准确率方面获得明显改进,几组不同类型的图片分割准确率平均值达到91.16%,明显由于其他算法。处理图像尺寸800×600像素的图像平均耗时3.5 s,较之其他算法略有增加。结论 与各种算法对比结果表明,该算法可有效解决过分割和过合并问题,对比实验结果验证了该方法的有效性,能够取得具有一定语义的图像物体分割结果。     

结合全卷积网络的无监督视频目标分割

对视频中的目标进行像素级分割是计算机视觉领域的研究热点，完全没有用户标注的无监督视频分割对分割算法提出了更高的要求。近几年在分割中常使用基于帧间运动信息进行建模的方法，即用光流等运动信息预测目标轮廓，再结合颜色等特征建立模型进行分割。针对这些方法产生的前景背景混淆以及边缘粗糙等问题，本文提出结合全卷积网络的视频目标分割方法。首先通过全卷积网络预测视频序列中显著目标的轮廓，结合光流获得的运动显著性标签进行修正，然后建立时间-空间图模型，运用图割的方法获得最终的预测标签。在SegTrack v2以及DAVIS这2个通用数据集上进行评估，结果表明本文方法较基于帧间运动信息的方法在分割效果上有明显的提高。     

基于隐条件随机场的自适应视频分割算法

视频目标分割是视频监视与视频目标跟踪、视频目标识别以及视频编辑的基础. 本文提出了一种基于隐条件随机场 (Hidden conditional random fields, HCRF) 的自适应视频分割算法, 利用 HCRF 模型对视频序列中的时空邻域关系建模. 使用在线学习的方式对相应的参数进行调整, 实现对时空邻域约束关系的权重调整, 提高视频目标分割细节上的效果. 大量的数据测试表明, 与高斯混合模型 (Gaussian mixture model, GMM) 和联合时空的马尔可夫随机场 (Markov random fields, MRF) 等算法相比, 该算法的分割错误率分别降低了23\%和19\%.     

一个图象分割评价实例及讨论

利用对图象建模来合成测试图，以原始目标特征值为参考并通过判断实际分割图象质量来评价分割算法优劣的方法对六种不同的阈值选以分割方法进行定量评价，另外还地若干图象分割的评价测度进行了实验比较，所得结果对图象分割的研究有一定的指导作用。     

常用数字图像分割算法研究

图像分割是图像处理中的一项关键技术,发展至今没有一个通用的方法和标准,是一个图像处理领域的经典难题。对数字图像处理中的图像分割作了简要介绍,对常用的数字图像分割算法进行了概括和阐述,并用VC＋＋工具进行了实现和展示,对从事该领域工作的人员有一定的启发作用。