视频监控系统中的图像分割算法综述*

视频监控系统在智能安防、人机交互、交通、娱乐、军事等领域有着广泛的应用空间,是近来研究热点之一。目标的分割是视频监控系统中的首要任务,其分割的有效性对于后续的目标识别、跟踪、行为理解等处理至关重要。从时间分割法和空间分割法的分类角度出发,对国内外的视频监控研究中的若干目标分割方法进行了归纳总结。     

基于分形特征的自然景物图象分割方法

提出了一种基于分形特征分割自然景物图象的方法。分割的主要目标是找出景物中的人造物体。首先构造了一组分形纹理特征,给出了图象不同部分的粗糙度及纹理基地大小、方向特性的描述,以此为基础进行图象分割。此外,通过对盒维数方法中的参数拟合性能的分析,对维数估计方法进行优化,理论和实验表明,在自然环境中,该方法能够区 的纹理区域及人造目标,达到满意的分割结果。     

基于最小错误率的SAR图象分割方法研究

文章提出了一种基于最小错误率的SAR图象自动分割算法。对直方图呈现出多模分布特征的SAR图象,首先运用有限高斯混合分布对SAR图象特征空间的数据统计模型进行估计;其次基于最小错误率原理选取SAR图象自动分割阈值,在先验概率未知和估计条件下,获得目标及其阴影区域的检测结果;最后对两种图象分割结果进行了分析并与SAR图象目标检测的经典方法-恒虚警(CFAR)目标检测方法作了比较。仿真结果表明在先验概率估计下的图象自动分割具有明显的优势和较大的应用潜力。     

核空间散度阈值法

提出了一种核空间散度阈值分割方法。首先定义了一种参数型Bregman散度;其次提出了参数型Bregman散度阈值法,并将现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法统一起来;再次基于参数型Bregman散度构造了核空间中一种新的不对称核函数,将图像灰度级从欧氏空间变换到再生核空间,获得了一种核空间的散度阈值分割法;最后研究了该分割法中核函数参数选取方法。实验结果表明,基于核空间的散度分割法具有一定的普适性,并能改善现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法的分割性能,同时也可将这两种经典阈值分割法看做核空间散度阈值法的特殊情形。     

原位分子杂交图象中银粒的分割方法研究

图象分割的图象处理的一个基本技术。运用一种改进的快速Ｏｔｓｕ阈值分割法,并结合其它处理方法原对原位分子杂效力图象中的银粒进行分割 。     

一种图象区域颜色与面积特征的抽取与表示方法

图象色彩与面积特征已被广泛运用于基于内容的图象或视频检索等领域.如何获取及表示区域彩色特征相似性,是对彩色图象进行有效分割的前提.此文提出一种基于HSI颜色空间的区域彩色特征相似性表示方法,利用改进的区域合并法对彩色图象进行分割.在图象分割的基础上,进而研究并提出一种图象分割区域颜色与面积特征的抽取与表示的有效方法.     

视频检索中镜头分割方法综述

视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一。镜头变化是指视频序列中场景内容的变化。该文介绍了目前镜头分割的常用方法,包括灰度分割法、边缘分割法、彩色直方图分割法、MPEG视频的分割方法、块匹配镜头分割方法、统计判决镜头分割方法、基于聚类的镜头分割方法、镜头渐变的检测等,指出了研究场景内容的表征方法、特征提取方法、特征的检测尺度以及稳健可靠的实用镜头分割方法是目前主要的研究方向。     

指纹图象合成分割法

对图象分割中的方差法,方向图法和简单阈值法 研究和试验,发现它们用于指纹图象分割时,单独使用起来,效果都不尽理想,但它们各有所长,优缺点互补。把这三种方法有机地结合起来,形成了一种性能优良的指纹图象“合成分割法”。     

基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

分析了矿井水灾视频图像特征,提出了基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法,包括水灾视频动态识别、区域分割、面积估算及趋势预测,并通过了试验验证,得出如下主要结论:①阈值像素灰度统计法和像素灰度值统计法均可监测和识别水灾,阈值像素灰度统计法不但可抑制低于灰度阈值的噪声,提高识别的准确性,还可减少像素灰度统计数,增强特定像素灰度范围的对比度。②阈值分割法和视频差分分割法均可分割水灾区域图像,前者整体性较好,后者细节刻画更强。③根据分割出的水灾区域图像可估算突水区域面积及进行趋势预测。     

基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法

为了克服图像噪声对图像分割结果的影响,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息,构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图,并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中,提出了基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法。实验结果表明,该方法能进一步提高原始二维Otsu曲线阈值分割法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

Image and video indexing using vector quantization

Visual (image and video) database systems require efficient indexing to enable fast access to the images in a database. In addition, the large memory capacity and channel bandwidth requirements for the storage and transmission of visual data necessitate the use of compression techniques. We note that image/video indexing and compression are typically pursued independently. This reduces the storage efficiency and may degrade the system performance. In this paper, we present novel algorithms based on vector quantization (VQ) for indexing of compressed images and video. To start with, the images are compressed using VQ. In the first technique, for each codeword in the codebook, a histogram is generated and stored along with the codeword. We note that the superposition of the histograms of the codewords, which are used to represent an image, is a close approximation of the histogram of the image. This histogram is used as an index to store and retrieve the image. In the second technique, the histogram of the labels of an image is used as an index to access the image. We also propose an algorithm for indexing compressed video sequences. Here, each frame is encoded in the intraframe mode using VQ. The labels are used for the segmentation of a video sequence into shots, and for indexing the representative frame of each shot. The proposed techniques not only provide fast access to stored visual data, but also combine compression and indexing. The average retrieval rates are 95% and 94% at compression ratios of 16:1 and 64:1, respectively. The corresponding cut detection rates are 97% and 90%, respectively.     

融合曲波变换和颜色直方图的图像检索

研究了曲波变换和颜色直方图在图像检索系统中的应用,在此基础之上提出了一种融合Curvelet变换和颜色直方图的彩色图像检索的方法。该方法首先采用Curvelet变换提取彩色图像中的纹理特征,再利用颜色直方图提取颜色特征,最后分别用Manhattan距离和欧几里德距离进行纹理和颜色的相似性匹配。实验结果表明,融合曲波变换和颜色直方图的方法对图像检索非常有效。     

Spatial Color Indexing and Applications

We define a new image feature called the color correlogram and use it for image indexing and comparison. This feature distills the spatial correlation of colors and when computed efficiently, turns out to be both effective and inexpensive for content-based image retrieval. The correlogram is robust in tolerating large changes in appearance and shape caused by changes in viewing position, camera zoom, etc. Experimental evidence shows that this new feature outperforms not only the traditional color histogram method but also the recently proposed histogram refinement methods for image indexing/retrieval. We also provide a technique to cut down the storage requirement of the correlogram so that it is the same as that of histograms, with only negligible performance penalty compared to the original correlogram.We also suggest the use of color correlogram as a generic indexing tool to tackle various problems arising from image retrieval and video browsing. We adapt the correlogram to handle the problems of image subregion querying, object localization, object tracking, and cut detection. Experimental results again suggest that the color correlogram is more effective than the histogram for these applications, with insignificant additional storage or processing cost.     

水下人造目标线特征快速检测算法

为了从水下复杂场景中快速检测人造目标,提出了一种在图像小波变换低频子带上进行直线实时检测的算法。首先,利用小波变换确定显著线特征检测的合适尺度;然后在确定的低频子带小图像上进行边缘检测,利用梯度直方图和迭代法相结合自适应确定边缘检测的分割阈值,得到显著特征的边缘点;再利用改进的Hough变换检测人造目标的直线特征;最后在原始图像上标记出直线检测的结果。实验结果表明:提出的算法可以准确检测出水下复杂背景中人造目标的直线特征,并且具有良好的实时性,满足水下人造目标视频检测的应用要求。     

基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割

图像中的噪声会直接影响图像分割质量,为快速、准确地识别含噪图像中的目标,提出一种基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割方法。该方法通过小波变换抑制图像中的噪声,分析增强图像的直方图特点以缩小分割阈值的分布范围,以二维最大类间方差为原则设计分割目标函数,利用BF算法快速搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果三个方面均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等其他群体智能的分割方法。     

多视点视频中基于局部直方图匹配的亮度和色差校正

由于相机性能的差异,多视点视频序列之间总是存在亮度和颜色的差异,为降低这种差异对多视点系统中各种后续处理效果的影响,提出了一种基于部分重叠局部直方图匹配的亮度和色差校正算法。该直方图匹配算法先通过原图像直方图和参考图像直方图的匹配建立映射函数,然后使用该映射函数来校正原图像的亮度和色差值。根据映射函数的计算方法不同,直方图匹配可以分为全局直方图匹配和局部自适应直方图匹配。在全局直方图匹配算法中,由于整幅图像是使用统一的映射函数,因此校正性能较差。而局部自适应直方图匹配算法则是利用局部信息为每个像素建立唯一的映射函数,因此能够准确地校正图像不同区域的差异,但是算法的复杂度非常高。该部分交叠的局部直方图匹配方法中,一小块范围内的像素是使用同样的局部直方图来建立映射函数,然后使用条件去块滤波器去除可能存在的块效应。与自适应局部直方图匹配算法相比,该算法不仅可减少计算直方图和映射函数的次数,而且在降低计算复杂度的同时,还能够自适应地校正图像不同区域的差异。该算法可作为多视点视频系统中的预处理技术,实验结果表明,该算法能够提高后续压缩过程的性能。     

一种基于小波融合的雾天视频监控图像增强算法

针对雾天视频监控系统采集的图像对比度降低、图像模糊的问题,提出一种小波融合算法。该算法在已有的图像增强方法的基础上,应用小波变换、直方图均衡化和非线性增强算子来综合处理雾天降质图像。实验结果表明,该算法对比于传统的方法不但可以明显的提高图像对比度,而且增强图像的边缘细节和纹理特性,取得较好的效果。     

视频序列中运动目标自动提取的研究

本文提出了一种从彩色视频序列中,有效分割运动目标的算法。首先将当前帧图像和背景参考图像在YUV彩色空间中进行距离差分得到距离差分图像,然后根据差分图像直方图的单峰聚集特性,提出了基于直方图的自适应聚类分割算法;对分割后的二值图像采用图像形态学方法去除无用的噪声斑点,并根据得到运动模板,提出了背景参考图像的更新策略。实验结果表明这是一种简单、有效的运动目标提取方法。     

基于同态滤波与Curvelet变换的钻孔图像自适应增强

针对岩石数字钻孔图像存在的光照不均、图像中岩石表面边缘细节模糊等情况,提出了一种钻孔图像自适应增强算法.对原图进行同态滤波;使用Curvelet变换分解原图与滤波后的图像,对两者的低频子带使用系数直方图匹配算法,将前者与后者的直方图进行匹配,改善光照不均的影响;对原图的高频子带使用自适应的阈值进行滤波,同时利用自适应增强函数进行增强;使用Curvelet反变换重构得到增强后的图像.实验结果表明:算法可以有效地改善钻孔图像光照不均的问题,增强图像中物体的边缘信息,在主观视觉效果和图像客观评价指标上相对于其他算法均有一定优势.     

数字图像处理技术在视听资料证据鉴定中的应用

文章综合利用数字图像处理技术和方法,对两起视听资料证据鉴定中的实际案例进行应用。通过运用基于CIELab空间的图像边缘检测和区域分割等技术解决照片内容是否人工合成技术难题;通过对照片上物体R,G,B三个通道上进行采样得出灰度分布直方图,计算物体和物体之间两个直方图的线性相关性,解决视听资料司法鉴定中衣物材质相似度问题,这些问题的解决对视听资料司法鉴定领域具有非常高的实用价值。