基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法

为以更快的计算速度提取到更加精确的轮廓,提出一种基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法.即利用水下目标检测结果确定目标演化子区域,缩小目标区域范围,同时在目标检测结果中,根据目标高亮区和阴影区的位置,确定各个目标演化子区域初始闭合曲线的中心坐标,通过Vese-Chan分段常量四相水平集方法的演化函数进行目标高亮区和阴影区的轮廓提取.对不同原始声纳图像的实验比较分析表明,提出的水下目标轮廓提取方法具有较高的适应性和较快的计算速度,能精确地提取到目标高亮区和阴影区的轮廓.     

一种基于信息融合的图像分割方法

轮廓提取是计算机视觉的基础步骤之一,是图像分析的基础,国内外在此方面都有一定研究,但轮廓的提取由于受到诸如光源、目标形状、成像原理等原因的影响,特别是光源的影响,算法的通用性一般很差。针对以往算法的局限性,本文从色度、纹理入手并结合数学形态学,提出了一种基于信息融合的图像分割方法。经实验证明,在光源变化不大的情况下,该法对不同材质的轮廓提取有较好的通用性。     

基于轮廓特征的人体行为识别

提出了一种以运动人体轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法。首先,利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓;定义一种边界点-半径的轮廓描述方法,将时变的二维轮廓形状转换为对应的一维距离向量;以成本函数为特征向量,利用谱系聚类方法提取行为序列的关键姿态;最后,将关键姿态编码为行为字符串,利用编辑距离度量测试序列与标准序列间的相似性。实验结果表明,利用本文方法对人的6种日常行为进行识别,正确识别率达到84.3%以上,具有简单实用的特点。     

非经典感受野的朝向和对比度特性在轮廓提取中的应用

对于普通的复杂背景图像的边缘检测方法,在检测出主体轮廓的同时也保留了背景的纹理,不利于检测出主体的轮廓.根据生物视觉感知的特性,模拟出复杂细胞感受野的响应函数,然后提出了一种基于朝向和对比度特性的非经典感受野抑制模型,从而得到了清晰的轮廓.仿真实验证明,该方法在提取物体轮廓的同时有效地抑制了背景的纹理,提高了轮廓提取的正确率.     

基于图像几何特征的行星表面参考区域提取与匹配方法

针对探测器在行星表面精确着陆的问题,提出了一种通过提取参考区域光照阴影及其轮廓几何特征进行自主识别、匹配的方法.首先,对图像预处理,包括基于区域斜分的二维最大熵双阈值分割、提取连通区域等操作;然后,提取特征区域阴影的轮廓,针对区域阴影及其轮廓信息进而提取其线状及面状几何特征;最后,利用基于加权欧氏距离的聚类方法进行模板匹配.该方法克服了在以往研究中选取参考区域单一化的缺陷,通过对取样图像大量反复的实验,匹配的正确率在93%以上,从而验证了该方法的可行性和鲁棒性.     

融合区域纹理梯度的船舶阴影视频去除算法

借助于监控视频实时提取内河船舶运行流量等参数的船舶检测系统得以广泛应用,而传统的视频检测方法往往难以有效区分船体边界,造成颜色、纹理相似的前景和阴影区域检测相混淆.为此,解析了HSV颜色特征和LBP纹理不变性检测阴影原理,改进SE-CT阴影去除算法,提出基于颜色和纹理梯度特征GA-HT梯度填充的船舶阴影去除算法.测试表明,GA-HT算法能很好地去除船舶阴影,提高船舶的目标识别的精度和实时性,阴影检测综合指标F达到92％.     

采用纹理分析的运动人体阴影分割方法

研究采用纹理分析的方法来消除由光照产生的人体阴影,进行人体阴影分割,首先采用混合高斯模型对运动人体前景及背景进行提取,主要研究采用多尺度小波分解来提取运动人体背景及前景纹理及颜色特征,建立基于像素的纹理及颜色特征向量,并采用支持向量机对特征向量进行分类,如前景像素点特征向量与对应的背景像素点特征向量一致时,可判定为阴影区域。结果表明:采用此纹理分析方法可很好地分割出阴影区域,并且光照变化及采集图像时的颜色偏差对阴影提取几乎没有影响。     

基于颜色拮抗和纹理抑制的轮廓检测模型

作为目标识别的关键步骤,轮廓检测已成为计算机视觉研究领域的热点之一.仿生学研究发现,在初级视皮层(V1)细胞中,驱动彩色亮度单元的双拮抗细胞感受野对亮度和颜色信息敏感且具有方向选择性,对于轮廓检测起到重要作用.本文提出一种基于颜色拮抗和纹理抑制的轮廓检测模型,通过二维高斯差分DOG函数来模拟纹理抑制模板,对不同的双拮抗细胞通道进行纹理抑制,在基于颜色拮抗特性检测模型中考虑了抑制纹理的作用.实验结果表明:在BSDS300图像库下本文模型在纹理抑制方面较现有模型有一定的优势,能够较好的提取目标轮廓,是颜色拮抗目标轮廓检测模型中的一种新思路.     

一种基于深度信息的人头检测方法

针对目前人头检测方法对光线变化敏感和易受阴影干扰的问题,提出了一种基于深度图像的人头检测方法.首先通过运动目标检测,得到运动人员所在区域;然后对该区域使用改进的立体匹配算法,该匹配算法对传统的WTA匹配算法进行改进,只对强纹理点进行匹配,对弱纹理点只进行视差验证,并根据三角投影原理计算出深度图.由于深度图中人员与周围场景的深度分布不同,根据深度分布将人头区域提取出来,得到候选区域,最后将候选区域经过形态学运算并根据区域轮廓的特征来判断是否为人头.实验结果表明:该方法在不同光线环境条件下的检测正确率为94%以上,误检测率仅为5.77%,检测精度高,对光线和阴影的抗干扰性良好,能够很好地适应复杂环境.     

基于轮廓-纹理分解的图像修补技术研究

研究了传统整体变分去噪算法和图像修补算法,提出了一种基于轮廓-纹理分解的图像修补算法.算法首先将待修补图像分解为轮廓结构图像和纹理细节图像.再对轮廓结构图像的空缺进行轮廓结构修补,并对纹理细节图像的空缺进行纹理合成.最后将修补后的轮廓结构图像及纹理合成后的纹理细节图像进行合成,得到需要的修补图像.这种方法能够很好地修补图像空缺部分的轮廓结构及纹理细节.实验结果表明,该算法比纯结构图像修补法或纯纹理合成法要好.     

基于内容检索的硅藻细胞自动分类

对硅藻细胞分类提出了一种基于内容的分类方法。该方法首先获取带外接圆的目标;然后,对其应用纹理主特征直方图,纹理变化度,纹理角特征3种方法提取出目标的特征向量;最后使用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该方法具有较好的分类准确率及召回率。     

基于内容检索的硅藻细胞自动分类

对硅藻细胞分类提出了一种基于内容的分类方法。该方法首先获取带外接圆的目标;然后,对其应用纹理主特征直方图,纹理变化度,纹理角特征3种方法提取出目标的特征向量;最后使用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该方法具有较好的分类准确率及召回率。     

基于图像检索技术的材料腐蚀原值监测系统

材料腐蚀原值监测是利用视频技术、计算机图像处理技术、模式识别技术对材料外观腐蚀图像进行检测、处理及管理.针对材料腐蚀图像的颜色特征、纹理特征进行分析,用颜色直方图方法实现材料腐蚀图像统计特征的提取,用区域灰度共生矩阵进行材料腐蚀图像特征纹理的提取,用纹理测度来描述材料腐蚀图像纹理的相似性,实现了材料腐蚀图像内容的匹配及检索.     

基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后提出并实现了基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取算法。通过与Canny算子和非经典感受野抑制的轮廓提取算法的评估比较,表明本文算法有效提高了轮廓提取的正确率。     

一种基于主色调纹理的图像检索方法

基于主色调和共生矩阵的概念,提出并实现一种基于主色调纹理的图像检索方法.该方法根据用户所给目标图像的多种主色调,基于三种颜色分量和灰度分量的矩阵信息,提取图像的主色调共生矩阵纹理特征,并利用适用该特征的相似性度量函数实现基于内容的图像检索.     

单幅图像阴影去除方法

为解决阴影影响区域信息判断和计算机视觉目标检测等任务的问题,研究了单幅图像阴影去除的方法.通过分析阴影特性与建模,在能量最小化框架下,根据颜色比例方法,通过纹理映射求解恢复系数;同时提出区域颜色恒常性计算和剖面光滑模型复合的半影恢复方法.实现了将阴影区域亮度、颜色和纹理等信息恢复到非阴影区域光照的效果,视觉一致性良好.     

基于先验形状信息和水平集方法的车辆检测

针对交通视频检测应用,提出一种基于先验形状信息和主动轮廓模型的运动车辆检测方法.算法首先利用颜色信息和边缘信息检测并去除车辆阴影,提取车辆的初始轮廓;为了改善车辆轮廓的提取精度,在进一步的车辆分割中引入车辆形状的先验知识,用水平集符号距离图像的隐含表示建立车辆的先验形状模型,并以先验的车辆形状模型作为约束构造出主动轮廓能量函数;将第一步获得的车辆轮廓作为车辆分割演化曲线的初始轮廓,采用变分法求解能量函数的极小值,利用形状配准和水平集方法演化车辆的分割曲线,得到准确的运动车辆轮廓.将该方法应用于实际采集的交通视频,获得了很好的测试结果.     

基于OAR模型的航空影像高层建筑自动提取

基于建筑物的OAR模型,建立一种在单视角高分辨率航空影像中自动提取高层建筑物的策略.以建筑物垂直边缘为关键属性,结合窗户纹理和屋顶轮廓直线段属性及它们之间的关系,综合推理出建筑物的位置.实验结果表明,该方法能有效实现高层建筑物的自动提取.     

植物叶形状与纹理特征提取研究

对于植物叶的分类介绍了一种基于叶片图像的形状与纹理特征提取的方法.该方法首先对叶片图像进行预处理提取出叶片轮廓,得到形状与纹理特征参数,然后对形状参数分析进行粗分类,最后对于形状相似叶片利用BP神经网络进行分类.实验对20种叶片进行分类,平均识别率达到了92％.     

舌下静脉血管提取的初步研究

为了深入地研究舌诊中舌下络脉,在HSI空间中,首先利用色度对饱和度信息的约束对舌下静脉血管进行了粗提取,然后分别用LUM滤波器和基于先验知识的像素聚类区域成长法进行去噪和最终轮廓提取.对150幅舌下图像的实验结果表明,其中113幅图像得到了较准确的提取结果,证明了本文所述方法的有效性.