基于形态学与灰度模态分析的阴影去除方法

针对采集图像中物体附近可能会形成阴影而造成干扰的问题,提出一种利用形态学修复方法和经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）技术实现阴影去除与目标图像的准确提取的方法。采用背景差分和二值图像形态学修复方法检测出含有目标及其阴影的区域,利用经验模态分解方法对该检测区域的灰度直方图曲线进行处理,获取灰度模式变化信息,将搜寻到关于目标及其阴影分割的双阈值水平,结合到形态学修复以实现阴影区域的去除,并以汽车及行人图像处理的实验进行验证。实验结果证明：图像中的目标阴影得到有效去除,该方法具有良好的适应性,能够获得准确的目标检测效果。     

一种新的前视红外图像分割方法

为实现复杂背景下的前视红外图像分割,针对图像特点,综合利用背景抑制、互信息及数学形态学的方法和理论,提出了一种新的图像分割方法.首先,采用中值滤波对图像进行背景抑制;然后,将图像配准的方法用于图像分割,利用互信息量确定最佳分割阈值;最后,对得到的二值图像进行形态学变换,得到精确的目标分割区域.实验结果表明,该方法能有效分割出复杂背景下的目标区域,有利于下一步的目标识别与跟踪.     

基于颜色和形态学的交通标志检测技术的研究

通过利用交通标志的颜色特征,采用基于RGB空间的彩色分割方法进行图像分割.对分割出的图像进行灰度增强处理,比较和分析了不同边缘检测算子和阈值分割的方法,使用固定阈值分割方法对图像进行二值化,使目标区域突显.利用数学形态学腐蚀算法对图像进行轮廓提取,并通过形状特征对交通标志进行形态学分析.通过MATLAB软件仿真实验,说明算法具有一定实用性.     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标;在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

基于直方图熵和遗传算法的图像分割法

图像分割是计算机视觉研究中一个老而难解决的问题。本文提出了一种基于灰度图像的直方图的熵和遗传算法进行图分割的方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像分割问题定义为一个优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割到最优的分割参数－－图像分割阈值。     

单帧红外小目标检测算法研究

研究了单帧红外图像运动小目标的检测问题。首先利用数学形态学Tophar滤波对图像进行背景抑制,然后对图像进行对比度增强,针对对比度增强的同时会造成一些噪声的灰度值也得到增加的问题,采用改进的遗传算法对对比度增强之后的图像进行分割,提高目标分割精度的同时也提高了分割的速度。仿真实验结果表明了算法是有效的。     

基于形态学和直方图分析的多源图像目标分割算法

提出了一种兼具形态学和直方图分析方法优势的多传感器图像目标分割算法。首先根据图像内在属性用指定直方图方法进行图像增强,利用图像区域直方图统计描述子特征进行目标区域检测;然后分别对红外图像应用形态学重构,对激光雷达图像应用局部阈值法进行目标轮廓估计,再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,排除背景干扰;应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对复杂场景的多传感器图像测试表明,该算法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割算法。     

一种基于自适应阈值的弹壳表面缺陷分割方法

由于材料表面不均匀和基于线阵相机采集图像的方式,图像的目标和背景的成像效果是动态变化的,不能用单一固定的阈值进行弹壳表面缺陷分割。针对该问题,结合弹壳表面图像的特点和灰度直方图峰值特性,提出了一种自适应确定阈值的方法,试验结果表明该方法对能准确对弹壳表面缺陷进行分割。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测算法

文中提出了一种基于时空域融合的红外弱小目标检测算法。算法首先采用Top-hat进行空域滤波,再采用三帧差分滤波器进行时域滤波。针对滤波后图像序列将只包括目标和少量噪声的特点,文中采用了一种或运算,或运算能进行能量累积,并检测出目标的运动轨迹。然后进行形态学闭运算,以连接可能断裂的目标轨迹。最后运用自适应阈值分割,检测出目标轨迹。仿真结果显示本算法能很好的检测出复杂背景下低速和高速运动低信噪比的弱小目标。     

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效.为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法.指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维...