基于AOS的运动目标检测算法

从能量极小化的观点出发，对运动目标检测问题定义了新颖的能量模型，给出了相应的曲线进化方程．结合水平集算法，所提出的曲线进化模型能够自动地适应拓扑变化，检测出多个运动目标区域及轮廓．定义了基于对数差图像的能量项，使得新模型对于场景照明不敏感．采用加性算子分裂(AOS)策略作为无条件稳定的数值方案来加速算法的快速实现。     

经典YOLO系列目标检测算法及其在乳腺癌检测中的应用

目前乳腺癌已取代肺癌成为年发病率最高的癌症, 基于深度学习的目标检测技术可对乳腺X线、乳腺超声和乳腺核磁共振等非侵入式成像进行自动病变检测, 已成为乳腺癌辅助诊断的首选途径. YOLO (you only look once)系列算法是基于深度学习的目标检测算法, 经典YOLO算法在速度和精准度具有优势, 被广泛应用于计算机视觉各领域, 最新YOLO算法是计算机视觉领域的SOTA (state of the art)模型, 如何利用YOLO系列算法提高乳腺癌检测速度和准确率, 已经成为研究者关注的焦点之一. 基于此, 本文介绍经典YOLO系列算法的原理, 梳理经典YOLO系列算法在乳腺癌图像检测中的应用现状, 并归纳总结现存问题, 同时对YOLO系列算法在乳腺癌检测的进一步应用进行展望.     

一种基于图像序列的水下运动目标检测方式

根据水下运动目标检测的需要,提出改进的Vibe检测算法以适应水下环境中运动目标检测的特点。根据水下成像的特性对图像序列预处理,对于Vibe在首帧建模以及后期背景更新时产生的"鬼影",在首帧建模时目标区域进行近似的背景填充。针对水下运动目标运动相对缓慢及难以静止的特点在更新方式上采用保守更新与前景计数结合的方式,能较好地适应水下运动目标检测。     

视频图像中的运动目标检测

视频图像中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。文章提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法，采用高斯模型描述每一被观察的像素，建立自适应背景模型，运动检测后对图像进行阴影检测和噪声去除，消除背景扰动、阴影等带来的影响。实验结果表明该方法是有效的。     

非对称AdaBoost算法及其在目标检测中的应用

针对目标检测中的非对称分类问题,在分析现有的由离散AdaBoost算法扩展得到的代价敏感(即非对称)学习算法的基础上,提出了以三个不同的非对称错误率上界为核心的推导非对称AdaBoost算法的统一框架. 在该框架下, 不仅现有离散型非对称AdaBoost算法之间的关系非常清晰, 而且其中不符合理论推导的部分可以很容易得到修正. 同时, 利用不同的优化方法, 最小化这三个不同上界, 推出了连续型AdaBoost算法的非对称扩展(用Asym-Real AdaBoost和Asym-Gentle AdaBoost 表示). 新的算法不仅在弱分类器组合系数的计算上比现有离散型算法更加方便, 而且实验证明, 在人脸检测和行人检测两方面都获得了比传统对称AdaBoost算法和离散型非对称AdaBoost算法更好的性能.     

粒子群优化算法在图像边缘检测中的研究应用

边缘检测在图像处理中占有重要地位,其效果好坏直接影响到后续的图像分析和处理,常用的Sobel算子和Pre-witt算子提取的边缘图像存在着丢失边缘细节的现象.文中将粒子群优化算法引入到图像边缘检测中,通过优化梯度算子来得到图像最佳边缘.实验结果证明,所提的方法可以很好地解决细节边缘丢失的问题,值得深入研究.     

遥感图像处理及其在军事目标定位中的应用

对遥感图像进行了初步的介绍;提出了一种军事目标定位方法;利用实验对该目标定位方法进行了验证;对其应用前景进行了展望.     

边缘检测算法在图像预处理中的应用

边缘是图像最基本的特征,它包含对人类视觉和机器视觉有价值的物体边缘信息,边缘是图像中特性(如像素灰度、纹理等)分布不连续处,图像周围特性有阶跃变化或屋脊变幻的那些像素的集合。由于采集、光照等原因,尿液红细胞所在的区域包含非常丰富的细节(边缘特征很明显),本文利用Sobel算法,对比Roberts算法,然后对图像进行细化,以达到对红细胞进行边缘检测的目的。     

图像融合的运动目标检测算法研究

为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象,提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型,通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算,再与五帧差分法相融合,通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明,该算法快速、准确,能满足实时性检测的要求。     

遗传算法在图像处理中的应用

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的基本理论,描述了它的主要特点和基本性质;重点综述了遗传算法在数字图像处理中的主要应用,特别是在图像分割和边缘检测、图像压缩、图像恢复、图像匹配、图像增强以及图像重建等方面的作用;探讨了目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题及其在今后的发展方向。     

边缘面积值绝对差数累积运动检测算法

运动目标检测是一种基于图像处理技术发展起来的新技术,它是计算机视觉、视频信息处理等应用领域的重要研究课题。针对摄像头固定,只对视场内的目标进行检测这种情况,提出利用两帧图像之间运动目标边缘面积值的差数累积来检测是否运动的算法。该算法主要作用是能减低因背景亮度变化而引起的误判。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于图像处理的几何零件边缘检测

随着计算机技术的不断发展,将数字图像处理技术广泛应用于测量领域是发展的必然趋势。基于图像处理的几何零件测量来说能够精确地提取它的边缘是保证测量的精度的很重要的条件之一,因此对于边缘检测算法的研究具有非常重要意义。通过大量实验对几种最常用边缘检测算法进行实验对比,从而得到一种满足要求较实用的算法。     

改进YOLOv3在航拍目标检测中的应用

近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率（mean Average Precision,mAP）提高了12.7%。     

图像序列中的弱点状动目标检测算法研究

在低信噪比环境中对红外传感器输出的图像序列中的微弱点目标进行有效的实时检测。怎样提高检测的准确性和实时性是近几年被广泛关注的问题。针对实时性的需求,文章引入残留噪声抑制和单帧检测的方法,又通过分阶段能量决策优化对可疑目标点进行二次分割,得到目标的初始运动轨迹。实验表明,该方法适应性强,能有效的完成对低信噪比下弱点目标的实时检测。实验仿真结果表明了该算法的有效性。     

数字图像几种边缘检测算子检测比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理基本问题之一,本文就数字图像的边缘检测的具体内容及常见的数字图像边缘检测方法进行了综述。分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较。     

基于图像处理技术的烟雾检测在家庭火灾防范中应用

针对家庭火灾防范中缺少更有效、快速的实时烟雾检测问题,本文设计了一种基于图像处理技术的烟雾检测算法,能够对家庭住宅内部进行实时烟雾检测,从而实现火灾防范.本算法主要使用单阶段的端到端YOLOv3算法,对输入的烟雾数据进行学习,提取网络中不同卷积层的特征图进行联合训练.实验结果表明,和双阶段网络的烟雾图像检测方法相比,该...     

基于灰度形态学的图像处理在焊缝识别中的应用

焊缝轨迹的提取是自动化焊接的关键技术,它不仅要求焊缝提取的准确性,而且要求实时性。论文采用爬行机器人CCD获取的焊缝原始图像,充分利用其灰度分布信息,提出了一种基于灰度形态学的图像处理算法。该算法能针对不同的焊缝,通过灰度形态学滤波等处理,提取焊缝的特征。实验结果表明该算法能满足实时、准确性要求。     

一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究

运动目标检测在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测和军事等领域有着广泛的应用。运动目标检测处于这些应用的最前端,检测结果的准确精度对后续处理有很大的影响。文中提出了一种三帧差分运动目标检测算法,利用OpenCV函数库进行了仿真测试,并与基本帧间差分算法进行对比分析,结果表明该算法准确率高,运算速度快,能满足实时要求。