一种基于梯度图像帧间差分和背景差分的运动目标检测新方法

提出一种基于梯度图像,融合帧间差分和背景差分的运动目标检测新方法.其特点是采用混合高斯背景模型,先利用针对梯度图像的帧间差分检出变化区域,再利用背景差分从变化区域中检出运动物体,最后利用连通性检验消去噪声和阴影.针对真实视频序列的实验结果表明,该方法既简单有效,又具有较小的运算量和较好的鲁棒性.     

基于SIFT算法红外搜索系统序列图像拼接实现

为了实现将红外搜索系统的单帧的红外序列图像拼接成大范围全景图像,根据红外搜索系统序列图像特点,提出了一种基于SIFT特征点检测的图像配准算法,并进行了仿真验证,从仿真的效果看该算法具有良好的配准和显示效果。     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

基于SIFT特征的图像拼接算法应用研究

图像拼接算法在视频压缩、文物守护、图像信息处理与虚拟现实技术中普遍应用.图像拼接存在图像视野范围和高分辨率之间相互矛盾的问题,目前要获得某些大视野的场景时,只能通过一些简单方法进行处理.因此,提出了一种基于SIFT特征的图像拼接算法,并进行了实际应用.     

基于红外图像帧关联的自动阈值分割方法

针对目前单帧图像阈值分割中分割易受突变影响、目 标背景分割不明显以及分割效果较差等问题,提出了一种基于红外图像帧关 联的自动阈值分割方法。该方法利用自动阈值分割法简单分割单帧图像,然 后根据图像帧关联信息对图像进行分组处理,再对每帧图像进行权重分配,最 终确定每帧图像的分割阈值,以提高分割的抗干扰性,改善分割效果。通过理 论分析和实验仿真验证了该算法的有效性和可行性,并将其与其他算法进行了 对比实验。实验结果表明,本文提出的分割算法的抗干扰性较强,能够将目标 图像从背景中清晰地分割出来,具有更好的分割效果和更强的应用性。     

边缘特征点序列图像无缝拼接方法的改进

为了将同一场景中具有重叠区域的序列图像合成一幅宽视角、高分辨率的图像,提出了一种结合尺度不变特征变换(SIFT)算法和Canny特征边缘提取的方法进行图像拼接。实验结果表明所提方法与SIFT算法相比,其参考特征点及待拼接特征点所需个数分别降低了26.56%和51.71%,匹配点对数降低51.65%,图像拼接用时降低了9.49%。此方法提高了图像拼接的精确性和实时性,能较好地解决图像间存在光照、旋转、尺度变换、仿射等问题,实现无人工干预的自动拼接。     

基于改进型特征匹配的图像拼接方案设计

探讨了图像拼接技术,分析了几种常用的配准算法,指出各算法的优缺点及适用环境,并综合考虑了图像拼接的信息提取、特征匹配、变换模型及图像融合等环节,提出一种基于改进型特征匹配的拼接设计方案,显著提高了图像拼接的准确率和效率.     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

一种基于帧间差分法的舰船中靶图像识别方法

将帧间差分法运用于舰船中靶图像识别中,并提出了一种基于图像统计特征的舰船中靶图像识别方法。基于Visual C＋＋中的MFC对话框开发工具,借助OpenCV计算机视觉库编写了演示软件,并对识别方法进行了验证。结果表明,该方法能快速、准确地识别出中靶图像,从而为指挥员的指挥决策提供客观依据。     

基于SIFT特征的图像自动拼接

介绍一种基于SIFT特征的图像拼接方法.它首先使用SIFT算法提取特征点及其描述符,然后分别为两幅待拼接图的特征描述符建立K-d树,并通过K-d树查找和确定初始匹配点对.接下来介绍和使用新提出的一种利用投影变换前后的相对位置关系实现匹配对精炼的方法.接着在匹配点对中选择包围区域最大的4对点,用以计算交换矩阵,最终得到拼接图像.实验结果证明,该方法有效.     

基于各向异性尺度Junction的图像拼接

图像拼接一般采用特征点匹配和全局变换,特征点仅包含位置信息,无法表达图像局部结构信息,且全局变换模型只适用于旋转拍摄和远距离拍摄情况,当图像视角变化较大时,容易产生明显的配准误差,影响拼接图像的质量。为解决这个问题,提出了一种基于各向异性尺度Junction特征的图像拼接方法。Junction不仅包含点特征信息,还具有线特征信息,表达了图像重要的局部几何结构。基于Junction特征的配准在特征点配准的基础上,利用分支线信息进一步约束和优化配准,同时结合局部单应变换模型,可以较好地容忍图像局部变形,从而提高配准精度,改善拼接效果。实验验证了本文算法的有效性。      

基于Ncut准则的文档图像图文分割算法

Ncut准则不仅度量了不同分组之间的总体不相似性,同时度量了各个组之内的总体相似性.利用Normalized Cut方法考虑的是图像的全局信息.提出了对基于归一化割的图像分割算法的调整,使之更适合文档图像的图文分割,取得了较为满意的效果.     

一种基于熵的图象分割方法

本文介绍了一种基于熵的原理，对图象进行分割的方法，并将其用于彩色印刷图象中黄、品、青三色网点图象在不同面积率下进行分割实验，证明该方法行之有效。     

基于感兴趣区域轮廓的图像分割方法

针对耗时和区域边界不精确的图像分割问题,对边缘检测方法和区域生长方法进行研究、改进,提出以边缘检测和区域生长相结合的感兴趣区域轮廓的图像分割方法,该方法能够更加精确地对图像进行分割。实验结果表明,该方法对复杂环境下感兴趣区域的图像分割具有良好的效果。     

基于Level set方法的医学图像分割

本文引入了一种基于偏微分方程的曲线进化方法—Level set方法,通过与Fast marching方法的结合,可以实现运算速度的大大提高。同时引进了更有效的Kim提出的GMM(Group Marching Method)方法,减少了运算量,并给出了改进方法。最后,把该方法用于仿真图与医学图像分割中,获得了较好的效果。     

基于差分法的噪声检测和变分法的图像滤波算法

针对图像的椒盐噪声滤除算法中,在噪声检测阶段对噪声点的检测通常不够准确,在噪声恢复阶段,又缺乏对边缘信息的保护,文中提出了一种两步复原法,以用于复原被脉冲噪声破坏的模糊图像。算法将滤噪过程分为噪声检测和噪声恢复阶段。噪声检测过程中,在滑动窗口扩大当前的像素值和其他像素值之间的有序差异,来确定当前像素是否为噪声像素。而在噪声恢复过程中利用变分法,确保图像的边缘和细节。实验结果表明,文中所提检测、降噪方法在噪声密度较高的情况下,优于其他算法。     

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色特征。利用小波变换得到每个分块的纹理特征,将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。该方法将聚类算法和小波算法结合,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验,实验结果证明该算法的有效性。