二维场景阴影区域的自动鲁棒分割

基于HSV彩色空间的色调值融合RGB色彩模型中的蓝色分量信息,提出了鲁棒而有效的二维彩色图像阴影区域自动分割方法.根据阴影与非阴影区域间存在色调差异,利用HSV彩色模型,提取可能阴影区域.为消除提取出的阴影区域中偏蓝物体影响,采用RGB彩色空间中的蓝色分量为模板,计算该模板与提取出的阴影区域间的直方图.采用单阈值化分割方法,确定该直方图阈值.将蓝色分量值低于该阈值的阴影区域确定为有效阴影区域.通过对不同光照下的实际自然场景图像的阴影检测,实验结果表明文中所提方法是有效可行的.     

基于多任务和反馈学习的阴影检测方法

自然场景图像中的阴影是直接或间接承接场景信息的载体,可以有效反映场景的环境信息,因此,阴影检测是图像处理领域中的一项重要研究任务。针对阴影检测任务存在的漏检、误检等问题,提出了一种应用于阴影检测任务的网络。引入多任务特征学习机制,利用阴影的边缘和数量信息分别实现特征学习的细节和全局约束,有效地定位阴影区域。此外还利用注意力机制增强特征信息,结合反馈机制通过迭代反馈的方式增强模型对阴影区域特征的学习,提高了模型性能,使模型能够准确区分阴影区域和非阴影区域。实验结果表明,该网络模型与其他经典方法相比在SBU数据集和ISTD数据集上取得了最低的平衡错误率指标,可以更加准确地检测单幅图像中存在的阴影区域且边缘划分准确,检测结果令人满意。     

基于改进的局部阈值分割的阴影路面裂缝提取方法

文章针对具有阴影路面裂缝检测不准确的问题,提出了一种有阴影的路面裂缝提取方法,首先对采集的带有阴影的路面裂缝图像进行直方图均衡化和去噪平滑预处理,进而利用改进的局部阈值分割方法对图像进行阈值分割,最后将阈值分割后的结果进行连通区域分析,根据连通域的特征进行裂缝提取,从而得到裂缝区域。     

基于最大熵和边缘信息的非结构化道路检测

针对非结构化道路因场景干扰因素多而难以准确检测的问题,文中提出了一种基于最大熵和边缘信息相结合的非结构化道路检测算法。根据熵值大的地方,图像灰度相对较均匀;熵值小的地方,图像灰度离散性较大的特性,采用二维最大熵做道路初分割。同时,结合道路边缘信息解决道路检测因光照不均、阴影和水迹等因素干扰而导致道路检测不准确的问题。实验结果表明,该算法能够准确检测出光照、阴影、水迹的路面,并且不受道路类型的影响,满足实时性要求。     

基于阴影位置及边缘信息的阴影去除算法

介绍了基于阴影位置及边缘信息的去除阴影算法。首先,估计光照方向,确定阴影方向;然后,基于边缘信息检测阴影设法消除外轮廓边缘,利用提取的前景图像减去构建的前景,得到阴影区域;最后,比较阴影方向,如果方向角在一定阈值范围内,则为实际阴影区域。实验结果表明,去除阴影的方法快速、准确。     

基于行为视觉的运动过程合理化图像分解研究

针对现行的图像分解方法对于分割精确的运动目标可以准确地进行分解,但当运动环境复杂、运动目标分割过程中受到阴影干扰而导致运动目标形状特征发生突变,进一步导致图像分解抗噪性能差,阴影区域去除不完全、分割精度低等问题,提出一种基于行为视觉的运动过程合理化图像分解方法。采用背景去除法提取运动区域,依据运动目标几何特征对是否存在运动区域阴影部分进行判断及粗分割,结合区域一致性测度方法对阴影区域中全影及半影进行有效检测和去除。依据运动目标外观表征构建了一种能量变化图,提取出描述运动目标形状信息和运动信息的行为特征,利用运动行为特征作为聚类中心,采用人工蜂群模糊聚类方法求解运动过程图像中的最优聚类中心,依据最大隶属度原则对运动过程图像进行分解。实验结果表明,该方法有效去除了运动目标图像阴影区域,具有抗噪性强、分解精度高等优点。     

基于激光雷达的道路不平度及可行驶区域检测

为了提高室外场景中车载激光雷达道路不平度信息检测的精度, 采用随机降采样和局部特征聚合的网络结构对道路环境信息进行提取分割。在分割过程中加入随机降采样的方法, 从而提高点云信息的计算效率, 为解决道路环境信息分割过程中关键特征丢失的问题, 加入局部特征聚合器来增加每个3维点云的接受域来保留几何细节。结果表明, 所提出的算法可以准确识别道路环境信息, 对于凸包、凹坑、道路可行驶区域的识别精度分别达到71.87%, 82.71%, 93.01%, 与传统卷积神经网络相比有显著提升。该研究可高效提取道路不平度及道路可行驶区域信息, 从而提高了车辆的主动安全性与平顺性。     

SAR图像建筑物三维信息提取方法研究

为了能够从单一SAR图像中提取出建筑物的三维信息,基于SAR成像原理提出了从图像中建筑物叠掩和阴影区域计算平面矩形屋顶尺寸以及高度的方法。针对SAR平面矩形屋顶建筑物仿真图像,利用灰度直方图信息定位建筑物二次散射区域,通过线灰度累加分割出叠掩和阴影区域,再采用恢复公式计算屋顶尺寸和高度。实验结果表明,对于具有明显几何形变的平面矩形屋顶建筑物单一SAR图像,此方法有效恢复屋顶尺寸和高度,提高了建筑物检测识别的准确度和精度。     

鲁棒的实时多车辆检测与跟踪系统设计

场景中的运动阴影导致多目标粘连,车辆间的相互遮挡使得跟踪识别困难.本文针对这两个影响实时车辆检测与跟踪系统性能的主要因素,采用基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的方法为场景背景建模,提取出运动区域,再通过边缘特征检测出场景中的运动阴影,然后利用角点信息将目标与阴影分离;提出了一种基于运动预测框的目标跟踪算法,将它与基于车辆平行四边形轮廓的遮挡分割方法结合,构建了多车辆目标的实时跟踪系统,并用实验验证了它的实用性与鲁棒性.     

先验引导的特征金字塔阴影检测网络

阴影检测向来是计算机视觉领域的一个基础性挑战。它需要网络理解图像的全局语义和局部细节信息。本文提出了一种检测阴影区域的先验特征金字塔网络结构。该网络搭建了先验加权模块来提取图像中蕴含的阴影先验信息,通过使用阴影先验信息加权卷积特征,引导网络学习到阴影区域。同时,该网络还应用了特征融合模块来融合粗略的语义信息和自上而下路径中的精细特征,并且加入了后处理,进一步优化网络的预测结果。本文在两个公开的阴影检测基准数据集上进行了实验来评估其网络性能。实验表明,本文的方法能够更准确地检测到阴影,和过去最先进的方法相比也表现出色,在SBU数据集上正确率达到了96.6%,平衡检测错误因子为6.22。      

基于序列图像的阴影检测研究

针对由于入射光的照射,目标阴影与背景有明显的区别,而被当做目标的问题进行了研究。分析了单幅图像的阴影检测方法,提出了序列图像阴影检测方法,建立了序列图像高度测量模型;采用相邻序列图像对应点匹配的约束条件,降低了匹配的复杂度;研究了序列图像的特征点匹配,获得平面目标的高度信息表示;基于阴影的二维表面属性,设计了利用空间三维信息中的高度信息检测阴影的算法,可以对任意形状的阴影进行检测。通过试验表明,该方法简单,适用面广,可以有效地检测阴影。     

基于低尺度细节恢复的单幅图像阴影去除方法

为了在光照复杂、纹理丰富的图像上获得更好的去阴影效果,基于生成对抗网络提出了一种新颖的阴影去除方法.首先,所提网络中的阴影检测子网为阴影图像生成阴影掩膜,基于该检测结果提出一种光照敏感的多尺度图像分解方法,在几乎不损失光照信息的同时提取图像纹理信息;然后,蒙版生成子网为分解后的低尺度图像生成相应的蒙版用于去除其中阴影;其次,边界复原子网修复阴影边界实现友好的过渡;最后,使用自适应衰减因子引导图像进行细节恢复以得到纹理丰富的结果.实验结果表明所提方法可以有效地提高阴影去除效果.     

基于帧差法的运动车辆阴影去除算法

在视频交通车辆目标检测中,阴影问题是影响其检测准确性的关键问题之一.为了解决这个问题,提出了一种结合单模高斯模型和帧差法的运动目标阴影去除方法.首先通过单模高斯模型背景建模获取前景包括阴影在内的目标图像,再结合帧差法去除阴影.实验结果证明,该方法得到的车辆目标比较完整,并较好地去除了运动车辆阴影.     

Object-based change detection method for high-resolution remote sensing image combining shadow compensation and multi-scale fusion

As an interpreting symbol of remote sensing images,shadow,however,brings about “pseudo changes”,which is one of the main sources leading to error detection in high-resolution remote sensing image change detection.For this issue,an object-based high-resolution remote sensing image change detection method was proposed combining with shadow compensation and multi-scale fusion.In the object orientation detection framework,the shadows in the remote sensing images were extracted.Then multi-scale change detection was conducted with shadow compensation.In the process,an objective function was constructed of mutual scale information minimization to realize the adaptive extraction of scale parameters.Based on this,combined with the shadow compensation factor,a multi-scale decision-level fusion strategy built on D-S theory of evidence was designed,and the levels of change intensity were further divided.The experiments show that the method is effective in solving the error detection problem caused by shadow,significantly improving the precision of change detection.     

城市航空影像中基于颜色恒常性的阴影消除

基于颜色恒常性理论,对真彩色和彩红外城市航空影像中高大建筑物形成的阴影进行消除。首先采用光谱比技术和最大类间方差法(Otsu)阈值分割技术进行城市航空影像中建筑物阴影的检测,进而就颜色恒常计算的Shades of Gray算法中明可夫斯基范式(Minkowski norm)的p取不同值情况下的阴影去除效果进行实验,利用亮度、对比度及平均梯度值比较阴影去除效果的好坏。实验表明:在基于航空影像阴影区域及非阴影区域划分的基础上,本文方法比一般的阴影区反差拉伸方法效果好;且与一般场景影像的阴影去除不同,对两类航空影像,p取2时阴影去除效果最佳,说明这两类影像不能简单看成是一个灰色世界影像。     

Essential secret image sharing scheme with different importance of shadows

In (k, n) secret image sharing (SIS), a scheme encrypts a secret image into n shadow images. Any k or more shadow images can be collaborated together to reveal the secret image. Most of the previous SIS schemes don’t distinguish the importance of shadows. However, in some application environments, some participants are accorded special privileges due to their status or importance. Thus, some shadows may be more important than others. In this paper, we consider the (t, s, k, n) essential SIS (ESIS) scheme. All n shadows are classified into s essential shadows and (n–s) non-essential shadows. When reconstructing the secret image, the (t, s, k, n)-ESIS scheme needs k shadows, which should include at least t essential shadows.     

基于阴影向量扩展的阴影检测方法

图像处理中阴影检测是一个重要的主题。本文提出了一种基于阴影向量扩展的阴影检测新方法。该方法依据阴影区域的光学特性,先找出前景中能够表达阴影区域主要特征的阴影向量,再根据阴影向量扩展出整个阴影区域。测试图库的实验结果表明该方法能有效的检测出前景中的阴影,并且改善了传统方法在强阴影识别方面的缺陷,以及常常把目标局部误识别为阴影的问题。     

改进型ViBe算法在运动目标检测中的应用

作为计算机视觉领域的热门方向之一,运动目标检测具有很高的理论研究价值和很广的实际应用空间。传统视觉背景提取器(Visual Background Extractor, ViBe)目标检测算法实时性高且内存消耗低,但存在受光照影响大、不能有效抑制拖影区域、无法消除阴影以及检测图像内部空洞等问题。鉴于以上不足,提出3点针对性改进策略：(1)优化算法核心参数。筛选最优值来替换以往经验值,从而提高算法性能,增强算法适应性。(2)引入光强检测算子。阈值半径随光强变化自适应,避免因光照变化而出现拖影区域。(3)增加阴影检测模型。利用感兴趣区域(Region of Interest, ROI)像素分布确定阴影位置,结合运动目标自身特性分割出目标区与阴影区。仿真实验结果证明：改进型ViBe算法不仅能够完整地检测、抓取运动目标,而且还可以有效地抑制拖影区域并消除目标阴影。     

(t,k, n) XOR-based visual cryptography scheme with essential shadows

Visual cryptography scheme (VCS) shares a binary secret image into multiple shadows, only qualified set of shadows can reveal the secret image by stacking operation. However, VCS suffers the problems of low visual quality of the revealed image and large shadow size. A (t, k, n) XOR-based visual cryptography scheme (XVCS) shares the secret image into n shadows including t essentials and n-t non-essentials. A qualified set of shadows contains any k shadows including t essentials. The revealing process is implemented by XOR operation on the involved shadows. In this paper, we propose a construction method for (t, k, n)-XVCS with essential shadows. The secret image can be revealed perfectly, and the shadow size is small compared with VCS. Theoretical analysis and experimental results show the security and effectiveness of the proposed scheme.     

一种新的实时阴影渲染算法

对现有的实时阴影渲染算法进行详细的分析和比较,并给出了一种新的阴影渲染算法。该算法将阴影图和阴影体算法相结合,先通过阴影图绘制出阴影的轮廓,再利用阴影体算法更新轮廓处象素的模板缓冲值。该方法既克服了阴影图的边缘走样问题,又不会像阴影体算法那样占有大量的象素填充率。不仅渲染速度快,而且具有很好的渲染效果。