分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

基于改进背景减法的视频图像运动目标检测

为解决传统背景减法在动态背景下受噪声干扰和运动目标检测准确性不高的问题,提出一种基于改进背景减法的视频图像运动目标检测方法。在背景建模阶段,为易于计算和提高检测精度,采用基于GMM的图像块均值方法重构背景模型;在目标检测阶段,采用数学形态学和小波半软阈值函数相结合的方法对检测到的运动目标进行去噪处理;在背景更新阶段,采用自适应背景更新方法进行背景更新。实验结果表明,所提方法提高了运动目标检测的准确性,验证了其有效性。     

融合对比度与背景先验的显著目标检测算法

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.     

采用动态分割与自适应滤波的弱小目标检测

为了增强红外或者可见光图像数据中的弱小目标检测,提出了一种采用模糊C均值（FCM）聚类与迭代最小二乘（RLS）自适应滤波相结合的背景抑制方法。假设待检测目标在图像帧上具有极小的空域扩展度,且受到强背景杂波的干扰。对输入的图像首先采用FCM聚类划分为灰度准平稳的子域,再将整帧图像均匀划分为相同的子块,然后在每个子块中针对每类子域利用RLS滤波估计背景杂波并另以去除,结果只剩下目标信号与残留噪声。大量仿真试验表明与其它传统方法相比具有更好的检测性能。     

逐次分块差分直方图对运动目标的提取

为从视频图像序列中准确且完整地提取运动目标,提出一种基于运动差分直方图的目标提取算法。通过对视频图像序列中两帧相邻图像以及它们的差分图像进行逐次分块,分析对应分块的差分直方图,利用背景区域块与目标区域块对应的差分直方图分布不同,逐步去除背景提取目标,有效避免提取的目标内部出现空洞,以块为单位的处理提高算法运行速度。通过数值实验验证了该算法具有较好检测性。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

背景帧差与分块帧差相融合的运动目标检测

提出一种融合使用背景帧差和分块帧差的运动目标检测方法。该方法通过对图像的每个像素点进行学习,然后建立初始背景,通过不完全覆盖分块法对图像进行分块,对各子块进行帧间差分实现对前景图像的粗提取,采用otsu算法获取阈值,运用背景差分对前景图像进行细提取。背景采用分段学习的更新方法,能够消除光照变化、背景物体摇动等噪声。实验结果表明,该方法快速、准确,抗干扰能力强,能较好地满足实时检测运动目标的要求。     

结合背景差分和显著值筛选的运动检测算法

本文为降低背景干扰,提出了一种结合背景差分和显著值筛选的运动检测方法。该方法将VIBE运动检测方法看作一个前置处理过程,用于粗定位可疑目标区域。然后在这些可疑目标区域上,提出一种基于稀疏表示和组合Lasso回归的显著值计算方法,计算可疑区域图像块的显著值。最后通过滤除显著值过小的可疑区域图像块来降低背景干扰,提高运动检测的精确度指标。在Changedetection.net的数据子集上的仿真实验结果表明,该方法的召回率和精确度指标都较高,而且平均检测耗时少。     

多尺度红外超像素图像模型的小目标检测

目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰,直接利用现有的低秩约束与稀疏表示联合模型存在准确率低、虚警率高及检测速度慢等不足。为了解决这些问题,提出一种基于多尺度红外超像素图像模型的小目标检测方法。方法 首先,采用超像素方法分割原始红外图像,得到无重叠区域的超像素图像,充分利用红外图像的局部空间相关性;然后,引入多尺度理论,融合多个不同尺度下检测的目标图像,增强该方法检测不同尺寸目标的稳健性。结果 针对多幅不同场景下的红外小目标图像进行了实验验证,并选取信杂比增益、背景抑制因子及检测时间作为定量评价指标,以此衡量背景抑制效果及算法运行速度。大量实验结果表明,与Top-Hat、Max-Median、二维最小均方、局部显著性图、红外块图像、加权红外块图像等方法相比,本文方法能有效地去除各种干扰,在背景抑制方面具有更好的效果,且所得背景抑制因子为其他方法的数十倍;与同类方法相比,红外超像素图像模型减少了至少78.2%的检测时间。结论 本文将超像素图像分割与多尺度理论引入低秩约束与稀疏表示联合模型,能够取得更好的背景抑制效果,并且可以适应不同大小目标的检测,实现复杂背景中红外小目标的准确检测。     

结合区域协方差分析的图像显著性检测

目的 图像显著性检测的目的是为了获得高质量的能够反映图像不同区域显著性程度的显著图,利用图像显著图可以快速有效地处理图像中的视觉显著区域。图像的区域协方差分析将图像块的多维特征信息表述为一个协方差矩阵,并用协方差距离来度量两个图像块特征信息的差异大小。结合区域协方差分析,提出一种新的图像显著性检测方法。方法 该方法首先将输入的图像进行超像素分割预处理;然后基于像素块的区域协方差距离计算像素块的显著度;最后对像素块进行上采样用以计算图像像素点的显著度。结果 利用本文显著性检测方法对THUS10000数据集上随机选取的200幅图像进行了显著性检测并与4种不同方法进行了对比,本文方法估计得到的显著性检测结果更接近人工标定效果,尤其是对具有复杂背景的图像以及前背景颜色接近的图像均能达到较好的检测效果。结论 本文方法将图像像素点信息和像素块信息相结合,避免了单个噪声像素点引起图像显著性检测的不准确性,提高了检测精确度;同时,利用协方差矩阵来表示图像特征信息,避免了特征点的数量、顺序、光照等对显著性检测的影响。该方法可以很好地应用到显著目标提取和图像分割应用中。     

Downsampling sparse representation and discriminant information aided occluded face recognition

In this paper, a strategy is proposed to deal with a challenging research topic, occluded face recog- nition. Our approach relies on sparse representation on downsampled input image to first locate unoccluded face parts, and then exploits the linear discriminant ability of those pixels to identify the input subject. The advantages and novelties of our method include, 1） since the sparse representation based occlusion detection is conducted on dowsampled image, our algorithm is much faster than classic SRC; 2） the discriminant informa- tion learned from training samples is combined with sparse representation to recognize occluded face for the first time. The verification experiments are conducted on both sinmlated block occlusion images and genuine occluded images.     

基于RPCA的皮革图像缺陷检测

提出了一种皮革视觉缺陷检测算法.通过分析皮革图像的低秩特征,将皮革图像缺陷检测问题转变为从低秩背景图像中分离稀疏矩阵图像.首先采用Gaussian高通滤波器对图像进行了预处理,然后利用鲁棒性主成成分分析(RPCA)对图像进行低秩稀疏分解,并采用效率较高的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)求解.对分解后的稀疏图像进行了后处理,最终在二值图像中获得缺陷的形状和位置.该算法的效率及准确率已经在实验中进行了验证,并与现有算法进行了比较.实验表明,该算法可以用来检测各种不同种类和大小的缺陷,检测准确率高且能够提供完整的缺陷掩模.     

基于SML特征检测的RPCA域多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中难以有效检测聚焦点的问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析（RPCA）和区域检测的多聚焦图像融合方法。将RPCA理论运用到多聚焦图像融合中,把源图像分解为稀疏图像和低秩图像;对稀疏矩阵采用区域检测的方法得到源图像的聚焦判决图;对聚焦判决图进行三方向一致性和区域生长法处理得到最终决策图;根据最终决策图对源图像进行融合。实验结果表明,在主观评价方面,所提出的方法在对比度、纹理清晰度、亮度等几方面都有显著的提高;在客观评价方面,用标准差、平均梯度、空间频率和互信息四项评价指标说明了该方法的有效性。     

复杂背景下全景视频运动小目标检测算法

为解决复杂背景下全景视频中运动小目标检测精度低的问题,提出一种基于复杂背景下全景视频运动小目标检测算法.首先,为降低复杂背景信息的干扰,提高目标检测的精度,采用快速鲁棒性主成分分析(Fast RPCA)算法将全景视频图像的前景背景信息分离,并提取出前景信息作为有效的图像特征;然后,改进更快的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)中的区域生成网络(RPN)的候选框尺度大小,使之适应全景图像中的目标尺寸,再对前景特征图进行训练;最后,通过RPN网络和Fast R-CNN网络共享卷积层输出检测模型,实现对全景视频图像中小目标的精准检测.实验结果表明,所提出算法可以有效抑制复杂的背景信息对目标检测精度的影响,并对全景视频图像中的运动小目标具有较高的检测精度.     

求解低秩矩阵融合高动态范围图像

目的 利用低秩矩阵恢复方法可从稀疏噪声污染的数据矩阵中提取出对齐且线性相关低秩图像的优点,提出一种新的基于低秩矩阵恢复理论的多曝光高动态范围（HDR）图像融合的方法,以提高HDR图像融合技术的抗噪声与去伪影的性能。方法 以部分奇异值（PSSV）作为优化目标函数,可构建通用的多曝光低动态范围（LDR）图像序列的HDR图像融合低秩数学模型。然后利用精确增广拉格朗日乘子法,求解输入的多曝光LDR图像序列的低秩矩阵,并借助交替方向乘子法对求解算法进行优化,对不同的奇异值设置自适应的惩罚因子,使得最优解尽量集中在最大奇异值的空间,从而得到对齐无噪声的场景完整光照信息,即HDR图像。结果 本文求解方法具有较好的收敛性,抗噪性能优于鲁棒主成分分析（RPCA）与PSSV方法,且能适用于多曝光LDR图像数据集较少的场合。通过对经典的Memorial Church与Arch多曝光LDR图像序列的HDR图像融合仿真结果表明,本文方法对噪声与伪影的抑制效果较为明显,图像细节丰富,基于感知一致性（PU）映射的峰值信噪比（PSNR）与结构相似度（SSIM）指标均优于对比方法：对于无噪声的Memorial Church图像序列,RPCA方法的PSNR、SSIM值分别为28.117 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.557 dB与0.959,本文方法的分别为32.550 dB与0.968。当为该图像序列添加均匀噪声后,RPCA方法的PSNR、SSIM值为28.115 dB与0.935,而PSSV方法的分别为30.579 dB与0.959,本文方法的为32.562 dB与0.967。结论 本文方法将多曝光HDR图像融合问题与低秩最优化理论结合,不仅可以在较少的数据量情况下以较低重构误差获取到HDR图像,还能有效去除动态场景伪影与噪声的干扰,提高融合图像的质量,具有更好的鲁棒性,适用于需要记录场景真实光线变化的场合。     

结合局部熵和鲁棒主成分分析的眼底图像硬性渗出物检测方法

针对眼科医生诊断眼底图像工作耗时且易出错的问题，提出一种无监督的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先，通过形态学的背景估计方法去除血管、暗病变区域和视盘；然后，以图像亮度通道为初始图像，利用硬性渗出物在眼底图像中的局部性和稀疏性，结合局部熵和鲁棒主成分分析方法分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵；最后，归一化稀疏矩阵得到硬性渗出物区域。实验结果显示，在e-ophtha EX和DIARETDB1公开数据库上，所提方法在病灶水平上灵敏性为91.13%和特异性为90%，在图像水平上准确率为99.03%，平均运行时间0.5 s；与支持向量机（SVM）和K-means方法相比灵敏性高且耗时少。     

Multi-focus image fusion based on sparse decomposition and background detection

The goal of image fusion is to accurately and comprehensively describe complementary information of multiple source images in a new scene. Traditional fusion methods are easy to produce side-effects which cause artifacts and blurred edges. To solve these problems, a novel fusion algorithm based on robust principal component analysis (RPCA) and guided filter is proposed. The guided filter can preserve the edges effectively, which is often used to enhance the images without distort the details. Considering edges and flat area are treated differently by the guided filter, in this paper, sparse component of the source image is filtered by the guided filter to generate the enhanced image which contains the preserved edges and the enhanced background. And then the focused regions of the source images are detected by spatial frequency map of the difference images between the enhanced image and the corresponding source image. Finally, morphological algorithm is used to obtain precise fusion decision map. Experimental results show that the proposed method improves the fusion performance obviously which outperforms the current fusion methods.     

基于视觉传达的多帧图像特征目标跟踪仿真

针对当前方法提取的多帧图像目标特征精度较差,导致多帧图像特征目标跟踪准确率较低、跟踪时间较长的问题,提出了基于视觉传达的多帧图像特征目标跟踪方法.采用稀疏表示方法采集多帧图像目标特征,利用高斯分布构建图像运动模型,小波分析多帧图像灰度及细节特征,根据灰度投影法提取多帧图像目标特征,并匹配多帧图像特征点,获取多帧图像轮廓...     

Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法

目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。     

动态背景的序列图像中运动小目标检测算法

提出了一种动态背景下红外运动小目标的检测算法。该算法在连续四帧图像配准的基础上,对配准之后的图像序列进行沿时间轴的一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对主要包含运动目标信息的图像按像素相乘的方法得到目标增强图像,对其分割后提取运动小目标。实验结果表明,该方法能够有效的对红外慢速和快速运动的小目标进行检测。