一种自适应肤色检测算法研究

本文提出了一种新的基于自适应阈值的肤色检测方法.与广泛使用的直方图固定阈值法相比较.本文方法能在不同的复杂背景下选择出最佳的阈值.引进了肤色概率分布直方图（SPDH）概念,并提出辅助搜寻最佳阈值的候选阈值,并训练了ANN分类器.同时,为了消除类似肤色的背景,使肤色分割更准确,提出了颜色方差直方图（CDH）概念.由于选择最佳阈值的过程没有使用迭代算法,因此选择最佳阈值进行图像分割速度非常快,完全满足实时应用的要求.实验结果表明：本文方法比固定闽值法有更好的应用效果.     

肤色相似度和动态阈值相结合的肤色分割技术

为了提高人脸检测的速度与性能,提出一种基于肤色相似度与动态阈值相结合的肤色分割方法。首先在YCgCr颜色空间计算肤色相似度,然后给出一种基于类间方差和类内离散度相结合的动态阈值确定方法,根据求得的动态阈值进行肤色分割,并对肤色分割后的二值图像进行滤除噪声处理。实验结果表明该方法改善了肤色分割性能,能够在复杂背景下实现肤色区域的精确分割,从而提高了人脸检测的速度和性能。     

静态图像中的自适应阈值肤色检测算法

提出了一种基于自适应阈值的肤色检测算法．相对于固定阈值的直方图检测方法,该算法可以针对不同的图像内容产生相应的最优分割阈值．通过对肤色概率分布直方图（SPDH）的观察分析,可以提取出4点线索来帮助寻找最优阈值,在此基础上训练出一个人工神经网络分类器来确定最优阈值．同时提出了一种图像逻辑运算,可以最大限度地去除混淆背景．提出的算法在寻找最优阈值的过程中无需迭代计算,因此速度快,适合于实时应用．实验结果表明其性能优于广泛采用的固定阈值肤色检测方法．     

一种使用邻接信息的自适应肤色检测方法

本文提出了一种使用邻接信.E-的白适应肤色检测方法.先在HSV空间对图像使用SPDH方法以寻找最优的肤色阈值并以此对进行初步肤色分割;然后再通过使用邻接信息的空间扩散法对初步判定的肤色像素进行处理,最终得到肤色像素.实验结果表明,该方法对复杂背景和不同光照下的肤色检测都有较好效果.     

一种双聚类模型自适应肤色检测算法

当处于照明变化较大的条件下时,即使采用动态阈值技术,也不会使肤色检测结果有较大的改善.为此提出了一种双聚类肤色检测模型及基于该模型的自适应肤色检测算法,在保证肤色聚类效果的前提下,使用双聚类模型及其分布特征,对动态阈值高斯模型的检测结果自动评估,并根据评估结果,在必要时动态地调整肤色区域,以自适应地提高肤色检测性能.实验表明,在图象肤色区域中存在高光或阴影效应、皮肤处于强或弱照明、以及发生轻微色偏等情况下,该算法对肤色检测和分割的结果依然很好,显著地优于动态阈值高斯模型算法的性能.     

一种改进的自适应肤色检测算法

针对Hsu R L的肤色检测方法的不足,提出了一种改进的自适应肤色检测算法。用白平衡算法取代了Hsu R L的光线补偿方法,从而较好地解决了由光照引起的图像彩色偏移,使得检测结果更加稳健。在Hsu R L的统计模型的基础上,提出了一种自适应检测算法,该算法根据肤色值在非线性变换后的色度空间的二维直方图分布,自动确定肤色模型的位置,从而能更加准确地描述肤色在一幅图像中的分布情况。并将该算法用于彩色视频图像中的人脸检测,实验结果表明,该算法比Hsu R L的方法更能取得满意的检测效果。     

一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法.在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想.根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确.最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像.实验结果表明该方法具有较好的分割效果.     

基于相似度的光照鲁棒性肤色检测

为增强基于相似度的肤色检测算法对较亮或较暗肤色点的鲁棒性,提出在算法检测后采用随亮度动态变化的色度阈值对较亮或较暗的非肤色点进行再次判定,并将符合阈值判定的非肤色点重设为肤色点的方法。实验拟合出肤色在较亮或较暗情况下的色度均值函数及标准差函数,给出色度阈值的表示形式。测试结果表明,对于较亮或较暗肤色点,改进算法具有更高的正检率,表现出更强的稳定性。     

一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。实验结果表明该方法具有较好的分割效果。     

基于HSV色彩空间的自适应肤色检测

针对复杂背景彩色图像提出了一种基于HSV色彩空间的自适应肤色检测算法。该算法首先使用阈值在HSV空间对人体肤色区域进行肤色分割,然后对分割出的肤色区域使用相对重要性滤波和自适应区域归并,最后将归并后的肤色区域使用人眼定位进行验证,将多人脸检测转化为单人脸检测。实验结果表明,该算法复杂度较小,对光照变化具有很好的鲁棒性。     

一种新颖的Ostu图像阈值分割方法

二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用含维向量变异量子粒子群算法,计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异:让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上,来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用.     

图像相似模式挖掘中的颜色-位置直方图方法

颜色直方图计算简单快捷 ,对大小、方向、物体移动和视点等不敏感而在基于内容的图像检索中得到了广泛的应用 .然而 ,由于它只包含颜色的总体信息而没有反映其相对位置 ,检索精度受到了一定的限制 .针对这个问题 ,提出了一种颜色 -位置直方图 ,该直方图在不失传统直方图鲁棒性的前提下 ,将颜色和位置信息有机地融合起来 ,同时考虑它们对图像内容的表征作用 .由于该直方图在反映颜色频率的同时也记录其分段虚拟边界的位置信息 ,因而较好地解决了传统直方图存在的问题 .对合成图像和实际图像所做的实验结果表明 ,该方法是有效的 ,具有一定的实用价值 .     

图像边缘提取中的一种动态阈值获取法

图像边缘是目标识别，图像理解及图像检索中常用的一个重要的特征。随着多媒体技术的发展，图像库变得越来越大，使得特征的自动提取显得越来越重要。然而在大图像库中，每幅图像的目标和背景间的变化均不相同，自动提取边缘过程中，不同图像边缘的阈值选取非常关键。为实现大图像库中像边缘的自动提取，阈值的动态调整是很重要的，本文提出的动态阈值调整法，能够自动提取各各变化不同的图像边缘。     

基于双近邻测度的半监督聚类方法

代价函数的设计既要考虑到主空间又要考虑到辅助空间,从而提出了一个新颖的基于双近邻测度的半监督聚类方法DMSC.该算法通过迭代优化,使得相应的代价函数最小化,最终得到有效的聚类结果.通过实验证实了DMSC的有效性和优越性.     

一种自动识别最优阈值的图像分割方法

阈值分割是图像分割的常用方法,但至今没有一种对多数图像都适用的阈值选择的通用方法。本文基于图像的灰度级特征,以前景和背景最大程度地分开为判据,提出了一种简捷的自动识别最优阈值的图像分割方法。该方法对更多图像都可以给出最佳的闽值,达到较好的图像分割效果。     

基于角点特征的图像检索新方法

多数基于角点的图像检索方法都是基于角点颜色特征提出的,并没有考虑特征显著性。针对此,对角点的多种特征进行实验分析,利用其中较为显著的两种特征,提出一种基于角点的特征进行图像检索的新方法。算法构建角点的广义灰度共生矩阵作为局部纹理特征;同时提取角点周围区域的Hu不变矩作为局部形状特征。最后对纹理特征和形状特征进行加权运算,将其加权结果作为检索特征实现检索。实验结果表明,选择合适的权值,结合角点的两种特征能实现更好的检索效果。     

一种新颖的改进自适应和声算法

为了克服自适应和声算法求解多模函数时的缺陷,提出一种新颖的改进自适应和声算法。首先,新算法设计了一种新颖的自适应候选和声向量产生策略,提升了算法的搜索范围;其次,新算法提出了一种和声调整率PAR的设置方式,新方式随着进化代数增加逐渐增加PAR数值。针对五个标注测试函数的实验结果表明,与目前最有竞争力的自适应和声算法相比,新算法收敛速度更快寻优效果更好。     

一种新颖的混合相似度计算模型

传统的最近邻协同过滤推荐算法中相似度计算存在一些问题,如不能刻画变化的用户偏好。在数据稀疏的基础上,从解决用户兴趣漂移问题的角度出发,提出一种新的混合相似度计算模型。该模型由两部分组成:一方面利用了函数拟合刻画了用户自身的评分行为和评分偏好;另一方面采用随机森林方法考虑了用户的属性特征,并综合两方面构建了一种新的混合相似度计算模型。实验结果显示,在不同的数据集规模中,该模型算法的预测精度比传统推荐算法高。     

基于全局迭代阈值和局部分析的护照图像的二值化算法

针对护照证件图像有复杂的底纹背景和防伪网格线的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究,提出一种全局迭代阈值与局部分析相结合的适用于护照证件图像的二值化方法。该方法模型简单、易于实现,能滤除噪声,能清晰地把字符笔划从背景中分割出来。     

一种基于内容与结构相似性的图像质量评价方法

图像质量评价的客观方法弥补了主观方法的费时费力,不具有移植性的问题。提出一种基于图像内容划分,结合结构相似性理论SSIM(Structure Similarity Image Index)的全参考客观图像质量评价方法 PSSIM(Partition SSIM)。该方法结合图像梯度和图像划分,将图像边界区域划分为保持边界区和变化边界区。另一方面摒弃经验参数,结合LIVE图像库中数据计算出保持边界区域权重参数λ=0.35时,主客观评价一致性最高。实验表明,PSSIM方法具有较强的通用性,较好地符合人的主观视觉感知质量。