基于显著图和稳定区域融合的小目标检测算法

在真实场景中,物体的尺寸往往是多样的,基于大 图像的目标检测很难检测所有的物体。为了检测较小尺寸目标,本文利用显著图和稳定区域 融合,建立小目标检测算法模型。首先利用基于颜色名空间的显著性检测算法生成显著图, 同时采用基于最大稳定极值区域(MSER)算法提取局部稳定区域,MSER算法是目前针对图像 变形最为稳定的特征检测算法;其次采用像素乘性融合稳定区域和显著图以降低虚警概率; 最后调用一些图像处理过程,包括形态学重建操作、灰度变换、形态空穴填充操作,能够有 效抑制背景,同时均匀的突出显著性目标,以推断和优化最终结果。为了验证该算法的有效 性和实用性,以PR曲线为评价指标,比较了几种主流算法的性能,包括AZ-NET、FPN、PGAN 。通过对Sky数据集和Ground数据集的测试,表明该算法能够很好地适应目标尺寸的变化, 在检准率和检全率方面优于现有的小目标检测算法,具有良好的鲁棒性。     

一种基于多特征参数融合的弱小目标检测算法（英文）

基于特定场景的先验信息,通过分析多个特征参量对弱小目标检测的性能,利用各参量对弱小目标检测的长处,设计了一种基于多特征融合的目标检测算法。以空域匹配模型、区域加权信息熵和频域滤波自适应阈值分割3种方法为单特征量,基于各个特征量对特定应用场景下的大量目标检测的先验结果,利用概率论的知识,构造了有利于提升计算速度和检测概率的两种多特征融合方法。实验表明,该方法能够有效地提高单帧弱小目标的检测性能。     

基于稀疏表示的SAR地面目标分割技术

提出了一种引入先验约束的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分割技术,以解决强杂波背景干扰下的目标分割困难问题。不同于基于统计理论的目标检测,文中利用目标图像切片在图像域的稀疏性,通过稀疏分解的方法构建目标特征窗函数实现目标的检测,并引入目标的形状先验对目标区域进行修正;然后,利用目标阴影的空间约束对基于统计检测的阴影区域进行修正,实现目标的分割;最后,基于实测数据验证了算法的有效性。     

基于机动检测的参数自适应跟踪算法

在机动目标跟踪中,传统当前统计模型卡尔曼滤波算法对弱/无机动目标跟踪精度不高,对突发机动跟踪精度显著下降,且跟踪性能受限于先验参数.针对上述问题,本文提出一种基于机动检测的参数自适应机动目标跟踪算法,算法利用新息的概率分布特性构建双阈值检测门限,依据检测结果进行参数自适应调整.首先,利用加速度预测误差方差信息,自适应调...     

一种基于多特征模型的Mean Shift跟踪算法

计算机视觉领域中,目标跟踪技术有着广泛的实用价值。在复杂背景下要准确和稳定地实现目标跟踪,势必需要多信息融合技术。文章针对传统的基于颜色概率模型的Mean Shift算法忽略了目标空间信息这一不足,提出了联合特征的Mean Shift算法。文中将跟踪窗内子图像进行多级小波分解,用多级小波子带系数的统计特性构成纹理特征向量,再加权融合颜色概率直方图特征向量作为最终匹配特征向量。实验结果表明,在复杂背景下,该方法比传统基于颜色概率直方图模型的Mean Shift算法在准确性和鲁棒性上均有所提高。     

基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究

基于底层视觉特征和先验知识的显著性区域检测算法难以检测一些复杂的显著性目标,人的视觉系统能分辨这些目标是由于其中包含丰富的语义知识.本文构建了一个基于全卷积结构的语义显著性区域检测网络,用数据驱动的方式构建从图像底层特征到人类语义认知的映射,提取语义显著性区域.针对网络提取的语义显著性区域的缺点,本文进一步引入颜色信息、目标边界信息、空间一致性信息获得准确的超像素级前景和背景概率.最后提出一个优化模型融合前景和背景概率信息、语义信息、空间一致性信息得到最终的显著性区域图.在6个数据集上与15种最新算法的比较实验证明了本文算法的有效性和鲁棒性.     

基于广义高斯分布的视频运动目标快速检测算法

提出一种基于熵能和广义高斯分布的运动目标检测算法.通过自适应的局部阈值选取算法获得与图像中不同区域噪声相匹配的分割阈值.使用均值法构造背景图像并使用减背景法得到差分图,根据熵能原理利用背景图像序列的差分图获取分割阈值的训练样本,采用广义高斯分布模型描述得到的样本,通过分析广义高斯分布的尺度参数对检测结果的影响来获取合适的尺度参数,并通过计算样本落于分割阈值内的概率得到合适的分割阈值.实验结果表明,该算法在运动目标检测效果和运行时间方面都有好的性能.     

基于先验形状的CV模型肝脏CT图像分割

针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别的问题,提出一种新的分割算法。首先,利用数学形态学对原肝脏图像进行滤波,并结合其他算法建立肝脏先验形状;然后,采用边缘查找和区域标定等算法,对肝脏先验性状的边缘以及边缘内外区域进行赋值,构建执行效率高的符号函数距离函数,将其通过形状比较函数嵌入到CV模型的能量泛函中,形成新的基于先验形状的CV模型,并将此模型用于分割存在干扰或者被部分遮挡的肝脏CT图像。与CV模型分割结果相比,本文算法能在目标周围存在干扰信息或者被部分遮挡的情形下,成功地正确识别出目标区域。     

复杂背景下多信息融合的粒子滤波跟踪算法

将颜色和运动这两种信息融合进粒子滤波跟踪器,并提出分层抽样的方法,克服了利用单一信源所带来的跟踪不稳定问题;与典型的基于边缘特征或仅基于颜色信息的粒子滤波器相比,计算简单,并能够有效解决由于目标形状或颜色模糊而产生的跟踪困难问题.实验结果表明,该粒子滤波融合算法在复杂背景下能够稳健可靠的跟踪目标.     

Improved Target Tracking Method Based on Fearture Fusion and Automatic Bandwidth Selection Mean Shift Algorithm

传统Mean Shift跟踪算法在目标颜色特征和背景颜色特征相近、尺度变化等情景下效果不理想.提出了一种特征融合且核函数带宽自适应的改进跟踪算法,针对颜色直方图容易受背景区域影响,融合了边缘直方图,并对核函数带宽进行自适应更新.另外,对目标模型的更新进行了相关探索并给出比较结果.结果表明,该算法可以对目标实现更稳定的跟踪,对目标颜色和背景颜色相近、尺度变化等场景具有很好的适应性.     

结合形状先验的图割目标分割方法

为了减少图像目标分割过程中噪声、阴影、背景复杂等因素的影响,将形状先验引入图割图像分割框架中,提出一种结合形状先验的图割目标分割方法。该方法给出了形状先验的定义,并将其转化为势函数的形式加入到能量函数中,通过能量最小化过程得到最终分割结果。同时,图像对齐过程能够适应形状模版与待分割目标之间的仿射不同。形状先验能够较好地约束目标边界,相比与传统图割算法,分割结果有了明显改善。实验结果表明,该算法具有有效性。     

基于缺损目标的CamShift序列图像跟踪方法

在标准CamShift算法对缺损目标进行跟踪的过程中,由于算法不能根据目标的变化实时调整跟踪窗口形状,造成跟踪窗口内包含缺损区域的背景图像信息,降低了目标的匹配能力,导致CamShift算法不能适用于缺损目标的跟踪。针对此问题,文中提出一种新的缺损目标CamShift序列测量图像跟踪方法,将目标模型和候选模型之间的相似...     

基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法

经典的连续自适应均值漂移算法Camshift通过HSV空间的色调Hue分量建立一维直方图,在有光照变化及有相似颜色目标或背景的干扰下,跟踪效果不好。提出一种融合HSV空间中色调、饱和度以及反应物体形状信息的边缘梯度的三维直方图特征,并基于背景模型自适应调整特征直方图三种分量的权重值,提高了算法的跟踪准确度。通过与传统Camshift跟踪实验比较,提出的改进算法在光照变化及相似颜色目标/背景干扰下具有更好的鲁棒性,同样也满足跟踪系统的实时性要求。     

基于可变形模板的视频对象分割

提出一种基于原型的可变形模板进行图像分割的算法，从而可以将感兴趣的视频对象从静止的复杂背景中提取出来，首先定义一个原型模板来特征化感光趣的视频对象，得到一个先验概率密度函数的一个将运动信息与边缘方向结合起来的似然函数，然后应用贝叶斯准则将两者结合起来，得到后验概率密度函数。求它的最大值，从而确定对象的位置。     

增强抗背景干扰能力的均值移动目标跟踪算法

根据目标和背景颜色直方图的特点,针对异色背景干扰和近色背景干扰,提出了一种改进直方图映射和均值移动结合的目标跟踪算法,通过目标主分量提取和干扰分量鉴别,有效地剔除了背景干扰成分,提高了抗背景干扰能力;均值移动算法在生成灰度图中能快速准确定位目标位置.仿真实验结果证明,改进的直方图映射算法能有效地抑制背景干扰,甚至能抑制与目标色调相近的背景干扰,并验证了跟踪算法的实用性和有效性.     

基于运动跟踪匹配技术的视频对象提取

本文提出一种自动分割VOP的技术。其方法是：先对初始帧使用形态运动滤波技术提取出初始运动对象的二值轮廓模型,并在后继帧中使用豪斯道夫对象跟踪器跟踪运动以对象模型;而为了适应对象的形状变化,本文使用活动轮廓模型（snake）技术对运动心合匹配;最后根据一系列精确的二值轮廓引导提取运动对象序列。实验结果表明,我们的算法可有效地提取视频对象平面。     

Adaptive minimum symbol-error-rate decision feedback equalization for multilevel pulse-amplitude modulation

The design of decision feedback equalizers (DFEs) is typically based on the minimum mean square error (MMSE) principle as this leads to effective adaptive implementation in the form of the least mean square algorithm. It is well-known, however, that in certain situations, the MMSE solution can be distinctly inferior to the optimal minimum symbol error rate (MSER) solution. We consider the MSER design for multilevel pulse-amplitude modulation. Block-data adaptive implementation of the theoretical MSER DFE solution is developed based on the Parzen window estimate of a probability density function. Furthermore, a sample-by-sample adaptive MSER algorithm, called the least symbol error rate (LSER), is derived for adaptive equalization applications. The proposed LSER algorithm has a complexity that increases linearly with the equalizer length. Computer simulation is employed to evaluate the proposed alternative MSER design for equalization application with multilevel signaling schemes.     

改进的基于弦切变换的目标检测方法

在计算机视觉中形状是目标识别和检测的重要特征,针对目前许多基于形状特征的检测方法信息不够丰富,容易受边缘缺损变形等方面的影响,不具有局部特性,尤其是在许多复杂环境下很难实现对目标的正确检测等不足,提出了一种基于弦切变换理论在有限的目标边缘点信息基础上提取几何形状特征及相应的目标检测方法。该特征具有平移、旋转以及缩放不变性,基于此特征进行的目标检测能有效的得到目标的中心位置以及相关的二维运动参数,即使在一些复杂环境以及目标边缘部分失真或缺损的情况下也具有一定的鲁棒性。但由于边缘本身容易受到图像质量、对比度以及量化误差等影响,从而影响算法的精度。因此,文中通过融合丰富的灰度信息,使表征目标的特征更加丰富和完善,在形状和灰度的共同约束下提高检测的正确率和精确性。通过对多组图像序列进行仿真实验,结果表明了算法的有效性,及其在准确性和精确性上的提高,改进后待测目标与模板之间的匹配率可达90%以上。     

Affine-permutation invariance of 2-D shapes.

Shapes provide a rich set of clues on the identity and topological properties of an object. In many imaging environments, however, the same object appears to have different shapes due to distortions such as translation, rotation, reflection, scaling, or skewing. Further, the order by which the object's feature points are scanned changes, i.e., the order of the pixels may be permuted. Relating two-dimensional shapes of the same object distorted by different affine and permutation transformations is a challenge. We introduce a shape invariant that we refer to as the intrinsic shape of an object and describe an algorithm, BLAISER, to recover it. The intrinsic shape is invariant to affine-permutation distortions. It is a uniquely defined representative of the equivalence class of all affine-permutation distortions of the same object. BLAISER computes the intrinsic shape from any arbitrarily affine-permutation distorted image of the object, without prior knowledge regarding the distortions or the undistorted shape of the object. The critical step of BLAISER is the determination of the shape orientation and we provide a detailed discussion on this topic. The operations of BLAISER are based on low-order moments of the input shape and, thus, robust to error and noise. Examples illustrate the performance of the algorithm.     

Minimum symbol error rate multiuser detection using an effective invasive weed optimization for MIMO/SDMA–OFDM system

Space division multiple access–orthogonal frequency division multiplexing system has become a potential wireless communication system by offering high spectral efficiency, performance and capacity. This article deals with minimum symbol error rate (MSER)‐based multiuser detection (MUD) technique for the space division multiple access–orthogonal frequency division multiplexing system using an efficient invasive weed optimization (IWO) algorithm. The IWO algorithm is used for finding optimal weights such that the probability of error is directly minimized rather than minimizing the mean square error. Because of this, the MSER MUD is able to detect users even in overload scenario, where the number of users is more than the number of receiving antennas, unlike several classical detection techniques. The IWO is inspired from the nature of invasive colonization of weeds and relatively simple compared with other optimization techniques. The bit error rate performance of the proposed IWO‐aided MSER MUD is found to be better than minimum means square error and differential evolution algorithm‐aided MSER MUDs. Simulation results show that the proposed IWO MSER achieves faster convergence and lower complexity compared with the differential evolution MSER MUD. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.