一种静态背景下的运动目标提取算法

为了对静态背景下的运动目标进行快速、准确的提取 ,提出了一种新的运动目标自动提取算法 .该算法在传统的亮度信息的基础上 ,通过引入色差信息来作为预分割的参考 ,取得了较好的预分割效果 ;然后通过改进传统的 canny算法 ,使之能处理含有时间关系的两帧图象 ,以此来获得物体的精细边缘 ;最后设计了一种辅助边缘提取方法 ,结合精细边缘 ,以此来得到运动物体的连续边界 .实验表明 ,这是一种快速稳健的分割算法     

基于Shamir秘密共享方案的数字水印算法

数字水印已成为数字作品版权保护的一种手段,而鲁棒性和不可察觉性是其基本要求.为此,提出了一种基于Shamir秘密共享方案的数字水印算法.该算法首先将图象分成n块,并将水印信息也分成n份,然后通过DCT的相邻系数比较法,将每份水印信息嵌入到图象的相应块中,提取时,只要获得其中的任意t(≤n)份水印信息就可以恢复出原始水印.为提高提取水印图象的精度,给出了基于模糊集的改进算法.实验结果表明,该算法的隐藏效果很好,并且对单一攻击及多种复合攻击具有很好的鲁棒性.     

一种基于δ函数的图象边缘检测算法

提出了一种基于δ函数的图象边缘检测算法 .首先提出了正则化的 Shannonδ函数 ,它是低通滤波器 ,且其傅立叶变换是无限可微的 ,接着推导了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数的时域和频域公式 ,研究了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数与参数 s和 t的关系 .然后根据正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数 ,提出了两种边缘检测算法 :一种是用于精细地检测边缘的 D算法 ;另一种是用于从含噪图象中检测边缘的 C算法 .D算法用正则化的 Shannonδ函数的一阶导数检测边缘 .C算法用正则化的 Shannonδ函数平滑噪声 ,用正则化的 Shan-nonδ函数的一阶导数检测边缘 .最后进行了仿真实验 ,仿真实验表明 ,D算法的性能由其参数决定 ,且该算法优于Sobel算法和 Prewitt算法 ;C算法优于 Sobel算法和 Prewitt算法 ,且与 Canny算法的性能相当 .总之 ,该算法是一种能有效地从无噪声图象中检测细节边缘和从噪声图象中检测边缘的边缘检测算法     

基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法

边缘检测是图象特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果.寻找一种对噪声不敏感、定位精确、不漏检真边缘又不引入假边缘的检测方法,一直是人们的努力目标.本文尝试与探讨了基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法.该算法首先对图象基元的特点进行分析,以确定非边缘点参考序列和待比较序列,然后通过两个序列之间的灰色关联度区分边缘点和非边缘点.实验结果证明,该算法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息,具有一定的抗噪声能力,而且还可通过调整关联度阈值控制边缘信息量,因此其是一种有效的、具有可调功能的边缘检测新算法.     

交互式分割视频运动对象的研究与实现

在 MPEG- 4视频编码标准中 ,为了实现基于视频内容的交互功能 ,视频序列的每一帧由视频对象面来表示 ,而生成视频对象面 ,需要对视频序列中运动对象进行有效分割 ,并跟踪运动对象随时间的变化 .在视频分割方法中 ,交互式分割视频对象能满足分割的效率与质量指标要求 ,因此提出了一种交互分割与自动跟踪相结合的方式来分割视频语义对象 ,即在初始分割时 ,依据用户的交互与形态学的分水线分割算法相结合提取视频对象轮廓 ,并用改进的轮廓跟踪方法有效提高视频对象轮廓的精度 ;对后续帧的跟踪 ,采用六参数仿射变换跟踪运动对象轮廓的变化 ,用平移估算的运动矢量作为初始值 ,计算六参数仿射变换的参数 .实验结果表明 ,该方法能有效地分割并跟踪视频运动对象     

一种基于多阈值的形态学提取遥感图象海岸线特征方法

在利用遥感数据进行海洋监测、海事救援、海洋污染监控等应用时 ,往往需要首先确定图象的海岸线特征 ,也就是说 ,需要对图象中海岸线进行分割提取 .阈值方法是一类简洁而有效的图象分割方法 ,其虽可以用于检测遥感图象中的海岸线特征 ,然而用传统的阈值方法来对光学遥感图象进行海岸线检测时 ,对于图象中沿海岸线的物体阴影、散射特性很弱的植被、很暗的人工设施、受噪声影响的海湾水域等往往缺乏足够的区别辨识能力 .为此提出了一种基于多阈值的形态分割方法 ,该方法首先将阈值检测后的孤立区域划分为内陆、外海和沿海岸线 3种孤立区域 ,然后根据区域距离和最小路径的定义 ,并利用形态学算子来对沿海岸线的孤立区域进行处理 ,以提高海岸线检测的精确度和降低误检率 ,实验结果表明 ,该方法不仅提高了对上述物体阴影、植被、暗的人工设施的准确检测率 ,而且该方法较传统的阈值方法具有更好的检测效果     

一种改进的快速独立分量分析算法及其在图象分离中的应用

独立分量分析是信号处理技术的新发展,它作为盲信号分离的一种有效的方法而受到广泛的关注,并在许多方面获得成功应用.讨论了独立分量分析的基本原理、判断条件和算法,并在此基础上,介绍了独立分量分析的一种快速算法——FastICA算法;对FastICA算法的核心迭代过程进行改进,得到M-FastICA算法,改进算法减少了独立分量分析的迭代次数,从而提高了算法的收敛速度.最后将M-FastICA算法应用到图象的分离上,实验结果表明,改进算法在分离效果相当的前提下,串行算法迭代次数减少了9％,并行算法迭代次数减少了27％,收敛速度更快.     

基于视觉神经元ON—OFF模型的图象增强

探讨基于视觉神经网络 ON- OFF模型的图象增强 .通过计算仿真 ,找到了关于这种视觉模型应用于图象处理合适的实现形式 ;探讨了衰减常数和颜色恒定性的关系 ;以及空间常数变化和动态范围压缩与细节增强能力的联系 .使用合适的衰减常数 ,可以使该神经元模型在颜色恒定性计算上性能优良 ,同时 ,适当大小的空间常数 ,能够在颜色保真度和图像增强性能之间取得合适的平衡 .神经网络对复杂背景图象的增强效果良好 ,但是由于同样基于“灰度世界”假设 ,因此在处理违反这一假设的特殊图象时 ,此模型在颜色表征上仍然具有缺陷 ,这就部分限制了模型的应用 .最后探讨了可能的改进方向 .     

基于离群点检测的图形图象噪声滤除算法

图形图象噪声过滤与修正,在媒体制作、图象分析与信息提取中起着十分重要的作用.虽然基于小波变换的算法能够对高斯噪声进行较好的滤噪处理,但对于随机分布于图象中的各种非高斯噪声仍没有普遍适用的滤噪方法.为了对这种随机分布于图象中的噪声进行有效的检测与滤除,采用对数字图象像素进行解析化描述的方法,从离群点检测的角度给出噪声的定义,并在此基础上构造了相应的图象噪声检测与滤除算法.实验结果表明,这一新方法对图象类型具有广泛的适应性和较好的噪声滤除效果,在大规模图形图象处理应用中具有实用价值.     

一种基于个人身份认证的正面人脸识别算法

利用小波分解提取人脸特征技术和支持向量机 (SVM)分类模型 ,提出了一种基于个人身份认证的正面人脸识别算法 (或称为人脸认证方法 ) .针对 M个用户的人脸认证算法包括二个阶段 :(1)训练阶段 :使用小波分解方法对脸像训练集中的人脸图象进行特征提取 ,并用所提取的人脸特征向量训练 M个 SVM(对应 M个用户 ) ;(2 )认证阶段 :先由待认证者所声称的用户身份 (姓名或密码等 )确定对应的一训练好的 SVM,然后用这一 SVM对小波分解方法提取的待认证人的脸像特征向量进行分类 ,分类结果将显示待认证人所声称的身份是否真实 .利用 ORL人脸图象库对该算法的实验测试结果 ,以及与径向基函数神经网络作为分类器时的实验结果比较表明了该算法性能的优越性     

一种时空联合的视频运动目标提取与跟踪新算法

提出了一种时空联合的视频运动目标提取与跟踪新算法。在空域分割中,针对分水岭方法过分割现象明显的缺点,对分水岭分割方法进行了改进;在时域分割中,首先对全局运动进行了补偿,随后为消除仅用两帧帧差进行对象分割所带来的误差,采用多帧帧差求和的方法,并自适应选取累积帧差的二值化阈值;时空分割结果进行投影融合后得到视频对象,提出用一种基于区域子块匹配的方法跟踪视频对象。实验结果表明,该算法简洁有效,能较好地把对象从运动背景中提取出来,并实现跟踪。     

一种基于高斯混合模型的视频监控运动物体提取系统

现有的视频监控系统必须要依靠人对监控图像的实时观察才能发挥作用。设计并实现了一种基于高斯混合模型的自适应的视频监控运动物体提取系统,使用高斯混合模型对监控场景进行建模,利用对象形状的空间连通性和最小像素尺寸约束去除噪声影响,从而实时地分离出前景中的运动物体并对其进行追踪和计数,仿真实验的结果证明了系统的有效性。     

低照度视频序列运动目标的检测与提取

由于低照度环境下的成像质量存在比较突出的问题,使得低照度视频序列的运动目标检测与提取成为一项相当困难的工作。本文结合运动信息和梯度信息,提出了一种新的低照度视频序列运动目标检测与提取方法。该方法首先经帧间差分、滤除噪声得到运动区域的初始检测模板,针对初始检测模板中由于照度过低出现的目标漏检现象,采用提取函数法进行低灰度值的运动区域检测,最终形成完整的运动区域检测模板。采用多尺度形态梯度算子进行边缘检测,这种梯度算子抗噪能力强。实验结果表明这种方法能有效地实现低照度视频序列运动目标的检测与提取。     

头肩视频中运动物体的自动精确提取技术

针对头肩视频序列,提出了一种头肩视频对象的自动精确提取算法.该算法运用改进的背景记录技术建立可靠的背景图像,结合背景差和帧差检测出运动物体区域;通过新的时域滤波器和后处理以增强检测结果的时域连贯性和空域完整性;最后提出一种改进的分水岭算法精确定位视频对象边缘.实验结果表明,文中算法能有效地提取出头肩视频对象以获得精确的边缘,且满足实时性要求.     

基于改进GVF的运动目标提取算法

针对一般梯度矢量流(GVF)分割对连续对象分割效果差、迭代次数较多的缺点,提出一种基于GVF的运动目标提取模型。该模型计算运动目标的大致范围(以矩形框架表示),并利用该矩形框架的限制进行初始化处理,得到初始化轮廓,使用改进的GVF算法提取出对象。对运动目标序列的实验结果表明,该方法可以较大地提高计算速度。     

基于HAB优化算法的图像语义目标对象提取研究

提出了一种基于优化Adaboost算法(HAB优化算法)的半监督图像语义目标对象获取方法。在分析Adaboost算法评估函数不足的基础上,设计并实现HAB优化算法。对比实验结果表明,HAB优化算法在训练误差与抗干扰能力方面具有更好的性能。在此基础上,研究应用HAB优化算法的图像语义目标对象获取方法,从图像对象特征预处理、对象识别器训练、语义对象获取3个方面进行论述。通过实验分析,该方法具有良好的图像目标对象获取性能。     

实时运动对象分割和检索算法

提出一套实时视频对象分割检索算法,用运动矢量信息标注运动区域,利用背景检测算法检测对象区域。将检测出的对象区域和运动区域进行并操作运算,得到单帧图像的分割。利用改进的Hausdorff距离跟踪算法进行匹配跟踪和检索。实验表明了该算法的有效性。     

基于运动相似性的运动对象分割算法

由于全局运动参数在一些情况下不能很准确地被估计,因此基于全局运动补偿算法存在一定的局限性。该文提出了一种基于运动相似性的视频运动对象的分割算法。该算法对运动矢量场进行累加和滤波处理,根据运动相似性对运动对象进行初次分割,并利用空间相关性进行二次分割,细化运动对象边缘。实验结果表明该算法避免了全局运动补偿算法的局限性,并使分割的精确性有明显提高。     

一种基于时空联合的视频对象分割方法

视频对象分割在基于内容的视频编码和视频检索中均有重要的应用.为此,针对视频对象分割,提出了一种时域和空域信息融合的视频对象分割方案,该方案首先对时域分割采用基于F-假设检验的方法来得到初始的变化检测模板,然后通过与基于形态学的空域分割融合来获得最终的运动对象.实验结果表明,该方案计算比较简单,能较好地将前景运动对象从静止或运动、简单或复杂的背景中分离出来,且定位精度较好.