基于图像分割的森林火灾早期烟检测算法研究

针对森林这样的大空间、复杂场景下的火灾检测,提出一种在单帧视频序列图像中的烟检测方法,并研究一种新的超像素合并算法,改进现有的天地线检测算法。该方法对图像进行SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）超像素分割,并用一种新的超像素合并算法解决过分割问题;通过改进的天地线分割算法,排除天空中云对于烟检测的干扰;根据光谱特征,运用支持向量机（SVM）对超像素块进行分类。实验结果表明,超像素合并算法高效简洁,易于编程实现,基于图像分割的烟检测技术能排除云雾等噪声对烟雾检测的干扰,在森林场景下的烟雾检测正确率为77%,可以作为人工森林火灾监测的辅助手段。     

基于超像素和深度神经网络的高压输电线路环境检测

高压输电线路通道环境对高压线路的安全性影响重大,以往都是采用人工对高压输电线路通道环境进行巡检,人工检测作业危险,效率低,难度大.因此,本文提出基于超像素和深度神经网络的航拍高压输电线路环境检测的方法.首先,采用无人机对高压输电线路通道环境航拍,将视频图像进行拼接,得到通道环境的整体图像,然后使用超像素分割算法实现图像的预分割, SURF描述子具有速度快、特性鲁棒性好,因此本文采用SURF描述子提取超像素特征向量,最后采用DNN模型对提取的超像素特征进行训练,对待检测的超像素块进行分类,从而达到检测的目的.通过本算法的应用,电力部门提高了无人机巡视特高压输电通道环境的巡检效率且验证了本算法的有效性.     

基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法

针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率.     

基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法

由于简单线性迭代聚类算法（Simple Linear Iterative Cluster,SLIC）只考虑了颜色和空间信息导致分割不准确且边界附着度不高,且人工预设的超像素块数也会影响后续分割效果,提出了一种基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法。先使用图像复杂度衡量图像分割的难易程度,根据自适应计算合适的图像分割块数,再基于SLIC算法把局部二值模式（Local Binary Patterns,LBP）纹理特征纳入相似性度量,提高SLIC算法分割精度。实验结果表明,本文方法与SLIC算法相比有更高的评价指标。     

基于Hadoop的超像素分割算法

针对高分辨率图像像素分割时间复杂度高的问题,提出了超像素分割算法。采用超像素代替原始的像素作为分割的处理基元,将Hadoop分布式的特点与超像素的分块相结合。在分片过程中提出了基于多任务的静态与动态结合的适应性算法,使得Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分块与任务分发的基元解耦;在每一个Map节点任务中,基于超像素分块的边界性对超像素的形成在距离和梯度上进行约束,提出了基于分水岭的并行化分割算法。在Shuffle过程的超像素块间合并中提出了两种合并策略,并进行了比较。在Reduce节点任务中优化了超像素块内合并,完成最终的分割。实验结果表明.所提算法在边缘查全率（BR）和欠分割错误率（UR）等分割质量指标上优于简单线性迭代聚类（SLIC）算法和标准分割（Ncut）算法,在高分辨率图像的分割时间上有显著降低。     

具有纹理感知能力的超像素分割方法

目的 超像素分割是计算机视觉领域常用的一项预处理技术,目标是将相邻像素聚集成为具有一定语义的子区域,能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,但是对包含强梯度纹理的图像分割效果不佳,为此提出一种具有纹理感知能力的超像素分割方法。方法 提出一种能够区分强梯度噪声和纹理像素的颜色距离,其中利用带方向的1/4圆形窗口均值滤波后的颜色信息,提升包含强梯度噪声和纹理图像的超像素分割性能。利用区间梯度幅值与Sobel梯度幅值相乘得到混合梯度幅值,具有纹理抑制、结构保持以及边缘线条细的优点,能够提升超像素的贴合边缘性能,增强超像素形状规则程度。最后,利用混合梯度的幅值计算具有结构回避能力的综合聚类距离,进一步防止超像素跨越物体的边界,增强超像素的贴边性能。结果 在BSDS500（Berkeley segmentation dataset 500）图像数据集和强纹理马赛克图像等不同类型图像上的测试结果显示,与目前主流的超像素分割方法相比,本文算法在UE （undersegmentation error）、ASA （achievable segmentation accuracy）和CM （compactness measure）等性能指标上分别提高了1.5%、0.2%和4.3%。从视觉效果上看,能够在排除纹理干扰的情况下生成结构边缘贴合程度更好的形状规则超像素。结论 本文算法在包含强梯度纹理图像上的超像素分割性能优于对比方法,在目标识别、目标追踪和显著性检测等易受强梯度干扰的技术领域具有较大应用潜力。     

基于自适应分割的多曝光图像融合算法

针对传统多曝光图像融合存在颜色和细节信息保留不完整的问题,提出了一种新的基于自适应分割的多曝光图像融合算法。首先,采用超像素分割将输入图像分割为颜色一致的图像块,再利用结构分解将图像块分解为三个独立分量。根据各分量特点设计不同融合规则,以保留源图像中的颜色和细节信息。然后,采用引导滤波平滑各分量的权重图以及信号强度分量和亮度分量,有效地克服块效应缺陷,保留源图像中的边缘信息,减少伪影。最后,重构融合后的三个分量,得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的融合算法相比,所提算法在互信息（MI）上平均提升了53.6%、标准差（SD）上平均提升了24.0%。该算法能够有效地保留输入图像的颜色和细节纹理信息。     

结合DBSCAN聚类的室内场景分割

针对RGB-D图像具有丰富的三维几何特征,复杂度高这一具有挑战性的难题,提出一种针对室内场景RGB-D图像的分割算法.首先,经过RGB-D图像过分割生成超像素,并基于超像素之间的距离度量测量超像素之间的相似性;然后,采用DBSCAN算法将具有相似的颜色信息和几何信息的超像素聚类到一个分类中.在该聚类过程中,通过限制扩散区域来降低计算复杂度.在室内场景RGB-D图像库上大量实验结果表明,文中算法分割精确度和速率均超过了其他算法,证明了其高效性和准确性.     

基于超像素的点互信息边界检测算法

点互信息（PMI）边界检测算法能准确检测图像中的边界,但算法效率受制于采样点的提取。针对采样过程中存在随机性和信息冗余的问题,提出一种利用超像素分割提供的中层结构信息来指导点对选取的方法。首先使用超像素算法对图像进行初始分割,将图像划分成大小形状近似的像素块;然后选取落在相邻超像素中的像素点对,从而使样本点的选取更有目的性,在采样点数目较少时,保证样本点仍能有效完整地获取图像信息。实验通过与原始的PMI边界检测算法在伯克利分割数据库（BSDS）上进行比对验证得出,基于超像素的PMI边界检测算法在采样点对为3500时,平均精准度（AP）达到0.7917,而原始算法则需要6000个同样环境下的采样点对。基于超像素的PMI边界检测算法在保证了检测精度的同时减少了所需的采样点数目,从而能有效提高算法的实时性。     

基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法

针对传统图像复制粘贴篡改检测方法中划分子块的数目过大导致算法时间复杂度过高且抵抗几何变换能力较弱的问题,提出一种基于超像素形状特征的图像复制粘贴篡改检测算法.首先提出基于小波对比度自适应划分超像素的方法分割图像并提取稳定的特征点;然后提出新颖的形状编码方式提取超像素形状特征,并与特征点融合,估计可疑伪造区域;最后对可疑...     

融合双特征图信息的图像显著性检测方法

目的 图像的显著性检测是将图像中最重要的、包含丰富信息的区域标记出来,并应用到图像分割、图像压缩、图像检索、目标识别等重要领域。针对现有研究方法显著性目标检测结果不完整以及单一依靠颜色差异检测方法的局限性,提出一种综合图像底层颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图的显著性检测方法,能够有效而完整地检测出图像中的显著性区域。方法 本文方法结合了SLIC超像素分割和K-means聚类算法进行图像特征的提取。首先,对图像进行SLIC（simple linear iterative clustering）分割,根据像素块之间的颜色差异求取颜色对比特征图;其次,按照颜色特征对图像进行K-means聚类,依据空间分布紧凑性和颜色分布统一性计算每个类的初步颜色空间分布特征。由于聚类结果中不包含空间信息,本文将聚类后的结果映射到超像素分割的像素块上,进一步优化颜色空间分布图;最后,通过融合颜色对比显著图和图像颜色空间分布特征图得到最终的显著图。结果 针对公开的图像测试数据库MSRA-1000,本文方法与当前几种流行的显著性检测算法进行了对比实验,实验结果表明,本文方法得到的显著性区域更准确、更完整。结论 本文提出了一种简单有效的显著性检测方法,结合颜色对比特征图和图像颜色空间分布特征图可以准确的检测出显著性区域。该结果可用于目标检测等实际问题,但该方法存在一定的不足,对于背景色彩过于丰富且与特征区域有近似颜色的图像,该方法得到的结果有待改进。今后对此算法的优化更加侧重于通用性。     

基于自适应SLIC的人体标准姿势图像分割

为了提高在复杂背景下人体图像分割的精度,提出了一种新的人体图像分割算法.该算法针对简单线性迭代算法（SLIC）在进行超像素块分割时需指定像素块个数的问题,借鉴CV能量模型,通过将图片极小化为多个区域进行水平集迭代分割,从而构造出自适应的超像素块,使得分割后的每个超像素块更贴合图像中的单个色块.然后结合人体平均模板,在图片上标记出感兴趣的人体标准姿势区域,提高了算法对复杂背景的抗干扰能力.最后利用k-means聚类算法将每个超像素块作为节点进行聚类,实现标准人体图像分割.在不同环境下采集多组图片进行实验,结果表明：该算法在保证了图像分割效率的情况下,提高了人体标准姿势的分割精度,对色度丰富的复杂背景抗干扰能力强.     

基于超像素的图像语义区域引导的色彩迁移

针对图像色彩处理技术,提出基于超像素的图像色彩迁移方法,其以图像语义区域进行引导,以LAB色彩空间进行映射。首先,采用K-means和SLIC算法对输入图像进行分割;其次,对每一子区域块进行区域协方差处理,获得其二阶语义特征并生成超像素,并利用相似度测量函数构造相似矩阵,对区域块聚类可生成图像超像素;最后,再对图像内语义信息相似的像素基于LAB空间映射,完成色彩迁移。结果显示,该方法具有处理复杂图像能力较高及颜色迁移效果准确的优点。     

基于超像素的印刷品色差在线检测方法

针对彩色印刷行业中,印刷品色差在线检测准确率低、速度慢的问题,提出一种新的检测方法.基于超像素的思想,采用简单线性迭代聚类(SLIC,simple linear iterative clustering)算法,对具有相似特征的相邻像素进行聚类,形成结构紧凑、近似均匀的像素块,每个像素块即为一个超像素.用超像素代替像素块内多个相似像素,分别提取标准图像和待检测图像的颜色特征.再用CIEDE2000色差公式进行色差计算.实验结果表明,该方法在保证检测结果准确率的基础上,能够有效地减少数据计算量,提高检测效率.     

基于图像显著性检测的图像分割

图像分割在许多图像处理和机器视觉问题中是一个非常重要的过程,是将一幅图分割成几个显著的区域,然而不能将其中最显著的目标直接分割出来,需要进一步处理。为此本文采用显著性检测的算法实现了对目标的分割。显著性区域检测可以应用于目标检测、图像检索、图像分割等机器视觉问题。使用杨等人提出的基于图论的流形排序算法检测显著性算法得到显著性图,再结合mean-shift分割算法,实现了对视觉显著性目标分割提取,可获得可观的图像分割结果,并将此算法应用到了森林火灾检测中,能对图像中的火焰部分进行有效的分割提取。     

改进的规范化卷积图像修复算法

规范化卷积算法可用来处理离散、孤立丢失数据的修复,但针对大量数据连续缺失的图像修复效果不佳,为此设计了像素的邻域滤波器,提出一种改进的基于规范化卷积的图像修复算法.首先设定由待修复区域边界向区域内部逐步扩散的修复顺序;然后为每个待修复像素关联一个置信度,并根据修复的先后顺序从高到低进行赋值,即最后修复的像素置信度取值最小;最后根据像素值和置信度进行插值,修复缺失的图像信息.实验结果表明,该算法是一种实用的图像修复算法,可实现图像连续块状区域信息丢失的修复,并可得到良好的修复效果.     

基于上下文门卷积的盲图像修复

目前基于深度学习的图像修复方法已经取得较大地进展,其方法均是基于输入的掩模对图像的退化区域进行修复.基于此,提出了由掩模预测网络和图像修复网络组成的2阶段盲图像修复网络.整个修复过程无需输入掩模,掩模预测网络可以根据输入图像自动检测图像退化区域并生成掩模,图像修复网络根据预测掩模对输入图像的缺失部分进行修复.为了更好地...     

基于自适应四元数奇异值分解的图像拼接检测

图像拼接将来源不同的图像合并成一幅图,由此引起图像中光照方向、噪声等特性出现不一致的情况。目前多数方法根据拼接图像中噪声的不一致性来检测伪造区域,但是普遍对不同大小图像块的噪声估计准确性不高,导致真阳性率较低,且当噪声差异较小时会检测失败。针对该问题,提出一种基于自适应四元数奇异值分解（QSVD）的噪声估计方法。对图像进行超像素分割,利用自适应QSVD估计超像素的噪声,结合图像亮度并利用多项式拟合建立图像噪声-亮度函数,得到各超像素到该函数曲线的最小距离测度。为提高检测精确率,利用色温估计算法提取超像素的色温特征,将距离测度与色温特征相融合作为最终的特征向量,利用FCM模糊聚类定位拼接区域。在Columbia IPDED拼接图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在未经后处理图像集上的检测TPR值较对比方法至少提升8.21个百分点,且对高斯模糊、JPEG压缩和伽马校正表现出较好的鲁棒性。