面向局部光照突变的时间和空间中心对称局部二值模式算子

针对现有背景建模方法对局部光照突变非常敏感的问题,提出了一种新的时间和空间中心对称局部二值模式(TSCS-LBP)算子,并基于该算子的直方图设计了一种背景建模方法。TSCS-LBP算子在中心对称局部二值模式(CS-LBP)算子的基础上加入时域信息和中心像素信息,并引入有光照因子的自适应阈值,从而在保持较低计算复杂度的基础上,具有能够快速适应光照突变的能力。在此基础之上设计的背景建模方法,能够在常用实验场景中较为准确地检测出前景,有较高的抗噪性和检测精度;同时在有局部光照突变的特殊场景中也有很好的适应能力,与已有方法相比有较高的优越性。实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性。     

适应光照突变的运动目标检测算法

针对光照突然变化条件下的运动目标检测存在的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)的背景建模算法.首先分别计算背景帧和当前帧的LBP纹理特征图,然后将其对应像素进行异或运算,得到的当前像素作为前景的概率,并根据该概率自适应地更新背景,可以使其很快接近真实背景,再用背景减除法得到目标.实验结果表明,文中算法能有效地处理光照的突然变化,背景更新速度快,检测出的目标接近真实目标.     

一种基于Sobel算子的边缘检测算法

针对传统Sobel边缘检测算法对噪声敏感、定位不够精确的缺点,提出了改进Sobel算子的边缘检测算法.算法基于均值计算和差分处理角度构造了5×5的梯度权值模板,通过改进的非极大抑制算法有效细化了边缘,采用局部自适应动态阈值提取边缘信息.通过实验表明,该算法不仅能够较快、较好的提取边缘信息,而且具有较强的抗噪能力.     

基于颜色梯度融合高斯模型的光照突变干扰消除

光照突变对图像处理中的图像检测与识别具有重要影响。在分析光照干扰的突变特性基础上,提出一种基于颜色梯度融合高斯模型的光照突变干扰消除方法。首先通过在传统的高斯图像模型中加入颜色突变梯度融合算子,对传统的模型进行合理的优化,尝试性地消除光照突变对模型稳定性的影响;然后利用背景梯度分布获取的梯度矢量概率对背景区域进行合理的区分。后期的计算机仿真实验结果表明:优化后的模型对于消除图像在光照突变环境下的干扰效果较好,实验数据也支持了这一观点。     

光照突变环境下运动目标检测方法研究

针对在传统目标检测中,对于光照突变环境处理能力较低的问题,提出一种结合混合高斯背景建模和三帧差分法的方法。该方法在混合高斯背景建模的基础上,采用统计法,判断是否有光照变化,对待光照突变环境中的目标检测,采用三帧差分法。同时,将检测区域分为静态区域与动态区域,对静态区域实行隔帧检测,减少程序计算量。实验结果表明,该方法能够很好地对光照突变环境下的运动目标进行检测。     

一种算子操作概率的自适应策略

在分析传统遗传算法易发生早熟收敛的基础上，本文提出了一种改进算法IGA。IGA采用一种新的交叉率变异率自适应变化的策略，防止在进化初期种群不发生变化造成算法早熟。数值计算结果表明，利用改进策略的IGA搜索整体性较强，可以有效地避免早熟现象产生，提高全局优化能力。     

一种光照不均匀图像的二值化方法

在图像处理与分析中,二值化方法能把特征或目标从图像中分割出来,以便识别。在实际拍摄的图像中,图像光照不均匀使得图像二值化阈值确定困难。针对一类光照不均匀图像的二值化问题,提出一种单列处理及改进OSTU的二值化方法,通过分析该类图像上不均匀光照的分布特点,首先应用单列二值化处理方案,在省去专门光照均匀化处理步骤的同时,解决统一阈值二值化方法所造成的信息丢失问题。在逐列二值化处理过程中,首先采用传统OSTU方法获取图像各列的初始二值化阈值,然后根据各列的光照强度计算出该列二值化阈值的自适应微调量,实现对初始二值化阈值的优化。一组缺陷钢坯图片处理结果证实了所述方法的有效性。     

一种光照不变人脸识别的预处理算法

提出了一种新的光照不变人脸识别的图像预处理算法称为分段局部归一化方法(SLN)。其思想是对图像像素分段,使得每段中各像素对应的物体表面点具有相近的表面法向量分布,因而对光源具有相似的灰度响应,然后局部归一化在各段中进行以削弱光照影响。该算法首先建立物体的朗伯(Lambert)表面反射模型,用奇异值分解方法估计出人脸形状的平均表面法向量分布矩阵,根据法向量方向利用聚类算法对像素进行分段,然后在各段中进行局部的像素归一化处理,最后传统的人脸识别算法如PCA在归一化后的图像中进行。在Harvard和YaleB人脸图像库中的识别试验表明,该算法能有效地提高在非均匀光照条件下的人脸识别率。     

一种消除局部强光影响的跑道特征提取方法北大核心

针对因局部的强光干扰导致小型无人机降落时可能出现跑道图像特征提取失败,同时传统方法难以运用在小型嵌入式系统的问题,提出一种复杂度较低的消除局部强光影响的图像处理算法。通过Sobel边缘检测算子处理原始图像,再将处理后的图像与原始图像的像素点对应相除,与阈值分割方法处理后的原始图像相互叠加,得到抑制局部强光影响的跑道特征图像。仿真结果表明,在局部强光的条件下,与传统单尺度Retinex算法相比,上述方法对跑道特征的提取效果更好,同时算法运行效率提高40%左右。     

LTP与光照突变补偿结合的运动目标检测算法

针对现有运动目标检测算法在光照突变条件下鲁棒性不强、易发生误检等问题,提出了将LTP算子与光照突变补偿模型结合的运动目标检测算法。首先利用LTP算子获取当前帧与其背景图像的纹理特征图,然后计算当前帧图像像素点作为前景点的概率并依据概率自适应地更新背景,再判断图像是否发生光照突变补偿并采用线性模型补偿突变图像序列,最后利用背景减除法获取运动目标。实验结果表明本文算法在光照突变条件下对运动目标检测效果理想,检测精度指标PR高于同类其他算法,且具有良好的鲁棒性。     

复杂背景下的细胞图像分割技术研究

针对复杂背景下的细胞图像分割问题,考虑到传统阈值分割方法的局限性,提出了一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是将首次分割得到的目标区域按照一定准则进行划分,分为已经正确提取的目标细胞和包含有多个细胞及部分背景的模糊区域,然后将各个模糊区域作为新的图像分别进行再次分割,从中提取出目标细胞。实验结果表明,该算法能够稳定地实现目标分割提取,具有较好的鲁棒性。     

基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成

在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷\"早熟收敛\",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况,提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法.     

照度场中M阵列符号图像阈值分割方法研究

针对不均匀性照度场的干扰问题,从M阵列符号源图像阈值分割出发,摒弃前期研究中惯用的固定阈值分割方法,提出了以某一点为中心的邻域亮度和阈值对应的分布关系构建成该符号源图像的阈值分布场的自适应阈值分割方法,由此能得出在该照度场中的符号图像的合理阈值.实验结果表明,新的阈值分割方法可进一步提高符号的识别效率,并为后期的三维拼接工作奠定了良好的基础.     

大气湍流下退化序列图像的目标检测方法

为解决大气湍流退化序列中运动目标检测困难的问题,提出了一种结合低秩分解和检测融合的目标检测方法。首先,根据退化视频中湍流运动分量的稀疏分布特点,采用低秩矩阵描述法将每帧图像分解为低秩稳像和稀疏运动两部分,初步实现场景和湍流运动的粗分离。其次,由于稀疏部分中包含目标在内的整个场景的稀疏运动量,引入自适应阈值法剔除干扰量,分割目标并填补其中空洞;对于无湍流偏移干扰的低秩部分,采用高斯建模获得低秩中的前景区域。最后,对两部分检测结果进行联合判定,从而获得准确的目标检测结果。实验表明,本文方法目标提取的准确度较高,明显优于当前经典检测方法,在强湍流条件下检测结果仍较为理想。     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

融合LBP与背景建模的自适应目标检测混合算法

提高目标检测算法在复杂场景下的检测鲁棒性是目前计算机视觉领域的一个重点、难点问题.为了实现在多种背景扰动以及阴影同时存在的复杂场景下,对运动目标的准确、鲁棒提取,论文提出了一种融合纹理特征和背景建模的自适应目标检测混合算法.首先,为了对阴影进行有效处理,论文提出融合纹理特征的背景建模法;同时,在背景建模的基础上,引入亮度信息预处理程序;最后,论文在对复杂场景下(包括室内、室外)的背景扰动进行分析归类的基础上,将帧间差分法和背景建模法有机结合,有效提高算法对复杂场景的适应性.实验结果表明,复杂场景下,该算法对大多数背景扰动都具有一定的鲁棒性,能够实时、准确地检测出运动目标.     

多尺度自适应阈值局部三值模式编码算法

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)描述信息单一以及对噪声敏感的问题,提出一种多尺度自适应阈值局部三值模式(multi-scale adaptive local ternary pattern,MSALTP)编码算法。MSALTP首先将原始图像放大;其次将图像平均划分成几个区域,并计算像素的均值;然后计算每个区域中心像素与均值的偏差;最后提取ALTP特征,将结果统计特征直方图实现图像分类。实验表明提出的算法识别率比目前较好的抗噪声算法在不同的噪声下识别率有较大提高。     

一种改进型Canny联合阈值分割的图像背景去除——在外观专利图像检索中的应用

背景去除是外观专利图像检索中图像预处理的重要归一化步骤,针对外观设计专利图像库中图像背景多样性、复杂性和随机性的特点,提出了一种改进型Canny算子联合阈值分割的图像分割算法。通过对图像颜色采样的自适应阈值分割获取阈值,联合Canny算子和形态学方法对图像生成前景物体分割模板,从而有效去除背景信息。实验证明,与改进前的图像分割算法对比,该算法得到的前景物体轮廓更加精确;针对外观专利图像检索平台中的图像分割,该算法具有很好的自适应性。     

基于对称差分和背景减的运动目标检测

通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自适应更新。实验结果证明,该算法计算简单,对光线变化具有适应性,能够完整地提取运动目标,改善了运动目标的检测效果,具有一定的鲁棒性。