一种快速红外人体轮廓跟踪算法

为实现红外图像序列中人体轮廓的精确跟踪,提出了一种基于快速水平集的新算法.首先,在目标区域及其邻近背景区域带上,而不是在整个图像平面上,采用模式分类中的最近邻决策思想来构建快速水平集算法的速度函数;然后,采用基于动态邻近区域的快速水平集来演化目标边界曲线以实现目标的轮廓跟踪.实验结果表明,该算法能适应目标尺度的变化、目标的分裂或合并,并获得人体的精确轮廓.     

基于HSV颜色空间的人体轮廓提取方法研究

目前已有人体轮廓提取系统大多先将彩色图像转换为灰度图像,然后经过人工修图,从灰度图像中提取人体轮廓.在此过程中,大量图像信息丢失,且这些系统普遍存在对背景、着装、像素和光线要求严格等问题.为了解决这些问题,本工作采用符合人类视觉习惯的HSV颜色空间,利用MATLAB软件编写程序,通过分析和转换图像的H、S、V值从彩色图像上直接提取人体轮廓,从而实现人体轮廓提取的准确化和自动化.试验结果表明,利用HSV颜色空间可降低对背景、着装、像素和光线等因素的要求,实现复杂情况下人体轮廓的准确提取.     

结合全局和局部灰度拟合活动轮廓模型的图像分割算法

针对局部图像拟合(Local image fitting,LIF)模型对初始轮廓敏感和容易陷入局部极小的缺点,本文提出了一种基于图像区域信息的活动轮廓模型。本模型同时利用图像全局和局部信息来分割图像,其能量泛函由局部项、面积项、长度项和惩罚项4项组成。局部项将图像局部信息融入到模型中,使该模型能够有效分割灰度不均图像。面积项通过引入一个全局指示函数,加快了模型的收敛速度,且能避免陷入局部极小。惩罚项约束水平集函数逼近符号距离函数,使模型无需重新初始化,减少了分割时间。此外,为了实现对图像中感兴趣区域的分割,本文给出了模型的窄带实现方法。实验结果表明:本文模型对初始轮廓的敏感性低,收敛速度快,能准确分割灰度不均的图像,且其窄带实现方法能够实现对图像中感兴趣区域的分割。     

基于分布匹配的主动轮廓模型及其图像分割算法

针对运动目标跟踪的快速性和鲁棒性要求,提出了基于分布匹配的主动轮廓模型,该模型将模板和候选区域的分布匹配标准——相对熵(即Kullback-Leibler距离)作为主动轮廓的外部能量,使用目标和背景全图像的匹配,克服了跟踪过程中噪声的影响。同时根据匹配力构建帧内和帧间的运动向量,加快了序列图像分割速度。相比于现有的基于边缘、块匹配、区域匹配的主动轮廓模型,该模型具有更好的噪声鲁棒性及在跟踪过程中容忍目标旋转和较大位移的能力。实验验证了该模型的有效性。     

基于HSI空间的彩色绣花图样的轮廓提取算法研究

电脑绣花需要彩色图像的轮廓提取与针法填充,而绣花机的针法填充可按区域色块进行.结合绣花机编针的特点,根据彩色图像形态学理论,提出一种基于HSI空间的彩色绣花图像轮廓提取算法.实验结果表明该算法能有效抑制噪声对图像的影响,图像提取的效果满足绣花图案的要求.     

基于形状先验与轮廓预定位的目标分割

针对单帧图像中特定目标的分割一直面临着由于背景复杂和光照变化等因素带来的分割精度偏低的问题,提出一种基于轮廓预定位的先验局部二值拟合(local binary fitting,LBF)算法,用于人体上肢图像的分割.首先,利用浅层卷积神经网络对上肢形状模板进行筛选和预定位,得到分割目标的粗轮廓曲线;然后,利用基于先验形状的LBF算法对粗轮廓曲线进行演化,得到分割目标的精确轮廓曲线.实验结果显示算法的成功率在90%以上,表明该方法对于背景复杂和光照变化情况下的特定目标分割具有良好的效果.     

基于区域生长分水岭算法嘴唇轮廓的提取

嘴唇是人脸部的重要特征,对嘴唇轮廓的提取有着非常重要的应用价值.本文针对彩色的嘴唇图像,采用基于区域生长的分水岭算法对嘴唇的轮廓进行提取.算法首先通过RGB三个分量,进行灰度转换,之后对图像采用区域生长算法进行处理,然后用中值滤波进行去噪和平滑处理,最后,应用分水岭算法得到嘴唇的轮廓.实验证明,此方法实现简单,达到了预期效果,性能良好.     

基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后提出并实现了基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取算法。通过与Canny算子和非经典感受野抑制的轮廓提取算法的评估比较,表明本文算法有效提高了轮廓提取的正确率。     

使用标识分水岭算法确定Snake模型的初始轮廓

Snake模型已被广泛地应用于医学图像的分析之中．在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题,因为初始轮廓的选择对它的分割速度和分割效果都有着重大的影响．笔者提出了一种使用基于标识分水岭算法来确定Snake模型的初始轮廓的方法,该方法先设置两条初始曲线,再通过标识分水岭算法来确定之间的最大连续高度点作为初始轮廓线．实验结果证明,它在简化确定初始轮廓的操作的基础上还提高了算法的效率,易应用于临床的系统中．     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

局部背景边缘干扰下运动视频完整轮廓检测方法

针对传统相邻帧差算法在对轮廓检测过程中无法有效解决局部背景边缘干扰的问题,提出基于高速并行细化算法的运动视频完整轮廓检测方法.基于Sobel算子对运动视频轮廓进行粗检测,通过形态学后处理对粗检测获取的运动视频目标轮廓进行腐蚀运算,过滤其中的噪声,使图像边缘向内紧缩;采用两次膨胀处理恢复并增强运动视频目标图像的连通区域,引入高速并行细化算法对图像进行细化处理,采集图像骨架,并获取线条平滑的完整运动视频目标轮廓图像.结果表明,所提方法检测出的运动视频目标轮廓更为完整、清晰,并且检测效率高.     

轮廓匹配的复杂背景中目标检测算法

为解决基于形状的目标检测算法受图像复杂背景的影响,本文提出了一种新的基于轮廓匹配的复杂背景中目标检测方法,算法结合了显著性检测和模板匹配的方法.首先对输入图像在超像素级别进行预处理,应用显著性区域检测方法得到不含复杂背景的区域图像,然后在显著性区域内得到初始边缘图像,对初始边缘图像进行优化处理后利用形状描述子进行轮廓匹配,最后,通过深度优先的搜索策略识别目标的假设位置并进行假设验证来确定最终的目标位置,完成复杂背景图像中的目标检测任务.在ETHZ形状数据集的实验结果证明了本文算法的可行性,根据50%-IoU和20％-IoU标准与其它几种基于形状的目标检测方法进行对比,当误报率为0.3时,算法平均检测率是96%,误报率为0.4时,检测率已经达到99%,如果接受更高误报率时检测率可达到100%,均高于其余几种算法.算法的实验和对比分析结果表明本文方法可以提高检测精度,具有明显的性能优势,为复杂背景中的目标检测提供了新的解决方法.     

基于肤色增强和分块PCA的人脸表情识别方法

人脸的表情识别在智能人机交互应用中具有重要意义. 本文提出了一种基于肤色增强和分块PCA的人脸检测及表情识别方法. 首先,使用同态滤波增强肤色图像的亮度范围及对比度,利用YCbCr色彩空间分量分离肤色背景区域,再通过轮廓分析确定人脸目标,最后对分割出的人脸进行均衡化处理,并引入分块主成分分析(PCA)算法进行表情识别. 结果表明,该方法在光线较弱以及背景较复杂的情况下均能有效地进行人脸检测与表情识别,相对于传统的LBP方法可提高识别率约为2.3%.     

以头部为基准的人体轮廓模型

为了提高以人体轮廓为主要特征对人体行为进行识别时的性能,提出一种以头部为基准的人体轮廓模型.采用无需重新初始化的level set方法提取视频序列图像中的人体轮廓,将人体轮廓纵横比最小的帧确定为关键帧.根据欧式距离局部极大原则确定关键帧中轮廓上的人体端点（头、手、脚等）,通过肤色模型确定头部位置并作为轮廓标记的基准点,建立以头部为基准的人体轮廓模型.基于该模型提取特征,采用支持向量机（SVM）对人体行为进行识别.以WEIZMANN数据库为对象的行为识别实验结果验证了该模型和行为识别方法的有效性.     

利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

在单独采用HSI彩色空间或YCbCr彩色空间肤色高斯模型进行人脸检测的基础上将二者结合起来,提出了一种利用双重彩色空间肤色模型实现快速人脸检测的方法。这种方法利用了在不同肤色模型之下都可以大致检测出人脸区域,并且所误检测的背景范围差异较大,同时被两种肤色模型都误检测为人脸的可能性较小,所以取其检测结果的共同点,就是大致的人脸区域,而误检测为人脸的背景区域就被去掉了。之后采用较为简单的算法,就可以从这个大致的人脸区域中定位真正的人脸区域。该方法不需要建立极为精确的肤色模型,也不需要在人脸检测得到二值化结果后,采用较为复杂的算法,从二值化结果中定位人脸。该方法适合于在特征提取前使用,去除多余的背景信息,提高图像处理和识别的速度和准确度。     

时频降噪在图像序列事件检测中的应用

针对图像序列分析中事件检测在强背景噪声的野外应用场景下经常出现"假事件"检测的问题,利用Kalman滤波器与二维DCT滤波思想,提出了基于图像序列时频降噪的事件检测方法。该方法基于Kalman滤波器对图像序列进行背景模型的时域多帧降噪,并结合变化前景区域实现背景模型的自适应重构,对单帧前景图像应用二维DCT变换实现低通降噪,最后由自适应分割方法实现事件前景的分割。通过对实际采集的野外图像序列的仿真分析表明,该方法较好地克服了"假事件"检测的问题,并更好地保持了真实事件信息,其F-measure达0.9423,具有很好的实用性与鲁棒性。     

多颜色标记三维定位以及标记点稳定性研究

在基于颜色标记的手部识别以及运动跟踪的过程中,由于背景及噪声的干扰,二维图像点坐标会发生波动,产生误差,导致由二维图像坐标计算手部三维坐标的过程中,静止状态下的带标记的目标在虚拟环境中会发生抖动。采用自适应分块区域增长法跟踪颜色标记,获得标记点区域范围,在该范围内进一步采用局部Hough变换精确定位颜色标记。实验证明,该方法在不降低亚像素精度的前提下,可以稳定定位手部标记点,且具有先验知识的局部Hough变换,在克服已有Hough变换不足的同时,能有效提高定位精度。