一种基于DA-STMRF模型的运动目标分割方法

为克服传统的时空马尔可夫随机场模型中全局一致平滑约束引起的过平滑,根据间断自适应的思想,结合边缘信息,提出了一种基于间断自适应时空马尔可夫随机场模型的运动目标分割方法。帧差图像二值化得到初始标记场,初始标记场进行“与”操作获得共同标记场,通过构造相应的能量函数,用Metroplis采样器算法实现共同标记场的优化。通过实验验证了该算法的有效性。     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

一种具有边界保持特性的图像修补方法

将边界优先级的图像修补方法引入GMRF修补模型中,通过对待修补区域边界像素点优先级的计算,确定像素的修补顺序,并和传统GMRF修补算法的修补结果做出比较。实验结果表明,基于边界优先级的图像修补算法对待修补区域包含边缘的图像有较好的修补效果,能够保持图像缺损区域的结构信息。     

存在运动目标时的图像镶嵌方法研究*

针对在图像镶嵌过程中,存在运动目标时所导致的虚影现象及明显拼接缝的问题,提出了一种图像无缝镶嵌方法。该方法在结合支持向量机处理运动目标的基础上,通过尺度不变特征点的提取以及变换模型参数的更新,得到更加精确的变换矩阵。另外,在图像融合过程中,最优拼接缝的寻找综合了颜色、纹理及结构等多方面的信息。实验表明,该方法能够很好地消除虚影现象和拼接缝隙,得到高质量图像,从而获得无缝镶嵌的效果。     

基于运动目标轨迹优化的监控视频浓缩方法

视频浓缩是包含原视频有效信息的简短表示,以便于视频的存储、浏览和检索。然而,大部分视频浓缩方法得到的浓缩视频中会丢失少量目标,不能完整表达原始视频的全部内容。本文介绍了一种基于目标轨迹优化的视频浓缩方法。首先使用改进的目标轨迹提取算法提取原视频中目标的 轨迹,然后利用马尔可夫随机场模型和松弛线性规划算法得到每条轨迹的最优时间标签,将其与背景序列和目标轨迹结合生成浓缩视频。实验结果表明,与传统的视频浓缩方法相比,本文方法生成的浓缩视频具有较高的浓缩比,保证了信息的完整性又具有良好的视觉效果。     

新的声纳图像自动分割方法

对水下声纳图像进行目标分割是非常复杂的,它不仅取决于被分割的不同目标,还与海底混响噪声、背景区域有着紧密的联系。通过分析声纳图像的特点,提出了一种新的声纳图像自动分割方法,即利用一种快速的模糊C均值聚类方法来完成初始分割,然后利用初始分割结果对马尔可夫模型的初始参数进行估计,最后,根据马尔可夫理论进行迭代条件估计,得到精确的图像分割结果。最后利用实测数据,验证了此种算法的可行性和有效性。     

一种印刷重影检测方法

将数码相机自动聚焦方法中的FSWM(频率可选加权中值滤波)算子应用到烟标印刷重影检测中。与现有的几种方法进行了性能比较。     

一种鲁棒的MRF-MAP图象分割框架研究

提出了一种新颖的基于马尔可夫随机场(MRF)空间上下文信息的图象分割方法。该方法利用马尔可夫随机场表示图象标记场,并在传统的邻域势函数基础上,引入观测场中邻域像素间强度关系,由此描述像素被分入同一类的可能性。通过贝叶斯(Bayes)定理将分割问题转化为最大后验(MAP)估计的问题。运用迭代条件模型(ICM)求取最大后验估计的解。用人工合成图象及真实图象进行实验,同时与传统的期望最大化(EM)方法以及传统的马尔可夫随机场方法相比较,由实验结果及信噪比(SNR)-误分率(MCR)曲线可以看出,该文的方法对噪声图象分割更为有效。     

一种基于多尺度马尔可夫随机场的SAR图像分割算法

利用小波变换模大值边缘检测算法得到SAR图像不同尺度下的边缘信息,再利用MRF分割算法对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法改善了SAR图像分割的质量,有效地改善了MRF图像分割算法的方向灵敏性。     

Slicing Method for Reverse Engineering Based on Image Mosaic

Reverse engineering dealing with images is traditionally based on image processing and contour recognition. A new method is presented based on the combination of sectional slicing with image mosaic. Sectional contours of the target object are generated by colorful liquid or laser scanning, these images from different views are fused into a set of complete cross-sectional images, thereby the whole practical model is reconstructed in 3D space.     

面向智能视频监控中的运动目标检测方法研究

运动目标检测是实现智能视频监控的基础,针对当前运动目标检测方法在复杂场景中适应性差的问题,提出了一种结合时空马尔可夫随机场模型和高斯混合模型的运动目标检测方法。在训练时空马尔可夫随机场模型时,采用高斯混合模型的参数更新算法计算邻域图像分割区域的均值和方差,并通过时空邻域标记场设置势函数。通过与传统目标检测方法的仿真比较,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的目标检测方法相比,该方法在复杂场景下具有更高的检测精度,能够更清晰地分割前景中的运动目标。     

基于改进SIFT的时间序列图像拼接方法研究

针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法计算复杂度高,运行时间长的问题,提出了一种改进的SIFT算法。通过扩大极值点取值范围,减少极值点数量,提高运算速度;采用12环的圆形窗口代替传统的方形窗口,简化了特征描述符的构造方法,生成78维SIFT特征描述符,进一步提高了算法的运算速度;将BBF（Best Bin First）运用到特征点对之间初次配准的搜索中,并用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点配准对进行二次处理,以消除错误配准。将改进的SIFT算法与渐入渐出融合算法相结合,实现对时间序列图像的拼接融合处理。针对拼接融合后的图像,采用局部分块检测的方法评价其效果。实验结果表明,该算法运算速度快,具有较高的鲁棒性,且拼接融合效果好。     

一种SAS图像拼接改进算法

SWF算子提取的特征点对图像尺度和旋转具有不变性,对环境变化、噪声以及仿射变换都具有很强的鲁棒性。本文在基于SIFT算子和RANSAC算法的图像拼接算法的基础上,根据SAS图像分辨率高、相邻帧图像重合度大且只存在平移和旋转变换的特点,对提取稳定特征点和计算拼接图像之间特征点匹配对的过程进行了改进。实际的SAS湖试图像拼接处理结果说明,改进算法提高了拼接算法的速度和图像之间的配准精度,增强了算法的鲁棒性。     

一种新型的视盘分割方法

视盘的检测对于眼底图像分析和计算机辅助诊断视网膜神经疾病有重要意义。论文提出了一种新型的视盘分割方法,新方法的思想是在去除血管的背景图像应用梯度向量场 GVF 活动轮廓模型。首先,从原始图像获取部分背景图像的像素,即获得在去除图像中血管像素之后的部分像素,然后利用取得部分背景的像素重塑整个背景图像,最后在恢复的背景图像中应用 GVF 活动轮廓模型分割出视盘,GVF Snake 模型的初始曲线为 Hough circle 。选取了不同的眼底医学图像进行了大量的实验,结果表明论文算法的分割结果十分准确,具有较好的分割效果。     

图像分割中分段光滑Mumford-Shah模型的水平集算法

图像分割和轮廓提取在计算机视觉和模式识别中具有重要意义,基于主动轮廓模型的图像分割和轮廓提取是目前研究热点,分析了Mumford—Shah模型的主动轮廓新的视觉机制;并推导了简化的分段光滑水平集模型,通过构造具有柔性距离函数,对迭代步骤中水平集函数重新初始化,结合本质上无振荡格式(ENO scheme)和预测校正格式,提出了一种新的有限差分算法,该算法不但能提取多个具有不同凹凸拓扑结构和灰度差异物体的轮廓,而且能保持分割后物体的灰度特性。最后给出了若干算例,算例表明,该水平集算法具有数值稳定性,不会出现振荡现象。     

一种保边缘影像超分辨率重建方法

提出了一种基于方向性平滑测度的保边缘加权马尔可夫先验模型,并将其应用到基于最大后验估计的影像超分辨率重建中.该模型对邻域内不同方向的平滑测度使用不同的权值,以此减小对影像高频成分的惩罚约束,进而保护影像的边缘.利用不同影像对本文方法进行了验证,并用MSE影像评价方法对重建影像进行了定量评价.实验结果表明,与传统马尔可夫先验模型相比,加权马尔可夫先验模型能有效保护影像的边缘,取得更好的重建结果.     

大旋角无人机影像全自动拼接方法研究

低空无人机抗风能力弱、稳定性差,影像旋偏角大且存在突变,无法按照常规正射影像镶嵌方法获得全区域拼接影像。为此,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与多分辨率样条融合的低空无人机影像全自动拼接方法。对非量测影像进行畸变校正,利用查找表设计多幅影像快速畸变校正算法。采用SIFT特征的单应约束影像匹配算法,计算相邻影像的最优变换矩阵。给出最优变换矩阵的多分辨率样条融合影像拼接算法。实验结果表明,该方法能够获得大量稳定的匹配点对,影像间几何变换关系稳定,得到的拼接影像无缝清晰,适用于大旋角、低稳定性的低空无人机影像非摄影测量快速拼接。     

基于马尔科夫随机场的图像锐化方法

针对常规的反锐化掩膜方法对图像进行增强时会放大噪声的问题,提出一种基于马尔科夫随机场理论的图像锐化方法,将Thin Plate先验能量函数引入到反锐化掩膜方法中。实验结果表明,该方法在突出图像边缘细节的同时,可有效抑制噪声。主观视觉效果和客观评价结果表明,该方法的处理效果较好。     

基于向导矢量场的图像镶嵌算法研究

为了兼顾图像镶嵌在拼缝附近的平滑过渡和整体色调的一致性，提出了一种基于向导矢量场的图像镶嵌算法。该算法针对现有图像镶嵌算法很难适应待镶嵌图像之间存在较大灰度差异这一问题，首先构建具有待镶嵌目标像素分布特性的向导矢量场；然后在此矢量场的引导下，使镶嵌目的区域的像素值经过插值、迭代不断被更新，并使得拼缝附近处的梯度值达到最小来获得局部光滑过渡、全局和谐的理想镶嵌图像。试验结果验证了该方法的有效性和适应性。