多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法中的过分割问题,提出了一种基于多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法.首先对HSV空间中的V分量进行多尺度滤波,并把滤波后的图像转换到RGB空间;再计算梯度,并对其进行多尺度滤波;然后利用H-minima变换进行自适应标记提取;最后对修改后的梯度图像进行分水岭变换.实验结果表明:与其他改进的分水岭算法相比,此算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域.     

基于多尺度形态学的运动目标边缘检测算法研究

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合运动目标图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子。它结合了基于灰度图像和边缘图像的二进小波检测方法的优点,减低了直接从灰度图像中提取时的算法复杂度,并且解决了普通边缘提取算法带来的诸多对噪声敏感问题。试验结果表明,该方法能够在较低噪声背景下更有效地检测运动目标图像边缘特征,提高判决准确率。     

基于改进分水岭和形态学的视频运动目标检测

为了获得理想的视频运动目标检测结果,本文提出了一种标记分水岭和形态学相融全的视频运动目标检测算法。首先采用各向异性扩散模型对视频图像进行预处理,消除噪声对目标检测的干扰,然后差分算法提取运动目标的轮廓,并对提取的目标轮廓进行形态学操作,最后采用标记分水岭算法对运动目标进行标记和分割,并采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文算法较好防止了"过分割"缺陷的出现,可以准确从复杂背景检测到运动目标,不仅提高了视频运动目标的检测正确率,并且加快了视频的检测的速度。     

多尺度形态学边缘检测算法

形态学作为一门新兴的非线性图像处理技术,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。文中提出了一种结合形态学滤波的边缘检测算法,该算法采用自适应方法确定锥形结构元素,然后利用双锥形结构元素对图像进行形态学迭代滤波,对滤波后的图像进行多尺度形态学边缘检测,并将各尺度下边缘检测的结果进行合成,最终得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘,并且与其它边缘检测算法进行了对比实验,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

结合自适应TV模型和分水岭变换的图像分割算法

针对传统分水岭算法对噪声敏感,易出现过分割的现象,提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理,平滑去噪的同时保留图像的边缘信息;求解其多尺度形态学梯度图像,并用基于最大熵的扩展极小值技术获得的前景和背景标记并对其多尺度梯度图像修改;对修改后的梯度图像进行分水岭变换,实现准确的分割。对比常用和相似的图像分割算法,实验结果表明,该算法在抗噪性、运行时间和分割交并比上有一定的优势。尤其是在噪声强、灰度值接近的医学图像上能够获得合理有意义的分割区域,效果良好。     

基于改进滤波和标记提取的分水岭算法

针对彩色图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法.改进后的算法由平滑滤波、彩色梯度计算、标记提取和分水岭变换组成.在平滑滤波阶段,设计了保边性能优于传统频域低通滤波器的频谱包络滤波器并运用于彩色图像及其梯度的平滑.彩色图像梯度计算直接在彩色向量空间进行.在标记提取阶段,利用局部极小值区...     

基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法

提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力.首先对视频或序列红外图像进行改进双边滤波处理,提高目标的对比度,同时抑制背景的边缘噪声及随机噪声.然后对目标进行三维匹配滤波,获得若干组速度匹配叠加强度图像.最后,在这些图像中进行基于NNLoG(归一化负LoG算子)的多尺度目标检测,得到序列图像或视频段的最佳匹配速度及增强后的图像.可最终计算出目标在序列图像或视频中的运动方程.通过大量的实验及对比实验可知,改进双边滤波、三维匹配滤波及NNLoG算子综合处理效果都较好,可有效检测序列图像或视频中的目标.     

基于形态学重建和标记分水岭的彩色图像分割

彩色图像的分割方法很多,文章采用了一种将形态学重建滤波和经过最大熵阈值处理的标记分水岭算法相结合的彩色图像分割方法,实验表明该方法分割效果好,运算简单,时间复杂度低.     

基于形态预处理和标记提取的分水岭分割算法

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于内外标记的改进分水岭图像分割方法.该方法在形态增强图像的基础上,进行形态学开闭重构运算,在不影响图像中原有景物结构及边缘结构的同时,去除图像中的暗纹理和噪声.从重建后的增强图像中对感兴趣的目标和背景进行标记提取.依据标记利用形态学极小值标定技术对形态梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割.该方法能够有效地抑制过分割现象,复杂度较低,并可通过调整图像分割过程的参数,得到理想的图像分割效果.     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过度分割问题;同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度。     

基于背景重构的运动对象越界侦测方法

提出了一种基于背景重构的运动对象越界侦测方法,该算法利用当前视频图像和背景视频图像,通过差分法获取运动对象模型和背景差值,再利用运动对象模型的连续性绘制运动对象轨迹,对轨迹和警戒线交叉方程进行越界侦测。同时,利用当前视频图像融合背景图像生成新的背景图像,能有效保证识别算法的自适应性,提高侦测结果的准确性。     

于形态学梯度重建的分水岭分割

提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法.该方法在形态学梯度图像的基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建,在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声.避免了标准分水岭存在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像,后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移.仿真实验证明,无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,该方法均具有较好的分割效果.整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性;且分割过程只需选择合适的结构元素大小,增强了算法的灵活性.     

基于高频强调滤波和连续均值量化的图像增强算法

针对人脸识别中图像预处理问题,提出了一种基于高频强调滤波和连续均值量化变换的图像增强算法。高频强调滤波能够突出高频分量,同时也保留了高通滤波后丢失的低频分量,而连续均值量化变换是一种新的有效的图像增强方法。然后采用小波融合两者处理后的图像。实验表明,该方法能够改善整体视觉效果,证明该方法的有效性。     

基于光流计算的三维并行运动检测的研究

本文基于局部均匀操作及相关运动检测器提出一种能够有效地检测光流力象运动及运动间断的强而可靠的算法，从而为进一步研究动态运动视觉开辟了新的途径。     

基于特征区域匹配的运动物体检测

提出了一种利用特征区域的匹配实现运动目标提取的检测方法。特点是能通过背景图像与当前图像的特征区域中心位置偏差，确定运动目标在背景图像中的确切位置。实验证明，这种方法运算量小，适应性强，并且能在复杂的背景环境下有较好的检测效果。     

基于机器视觉的人运动检测

以机器视觉技术研究了序列图像中人运动的分割和检测.运动检测过程采用了目标图像和背景图像相减的方法,对差分图像采用了最大熵的指数形式确定二值化的阈值,实验证明获得了良好的检测效果.     

基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法研究

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用该降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

基于高阶统计量的对称分布信号检测

本文研究高斯噪声中具有对称分布的随机信号检测问题,提出了一种基于偶数阶高阶统计量的信号检测方 法。该方法利用高阶累积量估计的渐近正态性,采用随机变量Taylor展开的方法估计高阶累积量估计的方差,再对偶数阶 的高阶累积量进行归一化处理,将信号的检测转化为一般的X2检验问题,并通过仿真实验以广义高斯褶积信号为例对其 检测性能进行分析。