基于颜色直方图和小波变换的视频烟雾检测

从视频中自动识别烟雾在火灾早期预报警、尾气识别等实际应用中具有重要意义。烟雾检测的难点之一在于如何排除与烟雾颜色相近的运动对象的干扰。为了保证检测效果和实时性,提出使用静态的小波统计特征来排除汽车、行人等干扰区域。该算法首先使用背景剪除法获取运动区域,然后利用颜色直方图映射来提取符合烟雾色彩特征的疑似区,最后分别对背景和相应的视频帧做小波变换并对二者求差,根据差值图像的统计特征来去除疑似区域中的非烟雾物体。实验结果表明,该方法正确率较高,检错率较低,且基本达到实时效果。     

基于遗传算法的最佳直方图熵图像分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要领域.阈值法是一种最简单、最基本的图像分割方法.确定最佳阈值是阈值分割法的关键,利用遗传算法的特点来快速准确地确定灰度图像直方图熵的最佳分割阅值,实现图像分割.通过仿真试验验证,分割效果明显,该算法具有很好的应用前景.     

一种基于多特征融合的人脸检测技术实现

基于模板匹配的人脸检测方法,提出了两种方法来提高人脸目标的检测的精度。一种方法是利用人脸重要特征肤色,建立肤色的HSV颜色直方图模型,通过与目标区域的特征匹配,在视频序列图像中检测和定位人脸;另一种方法是利用了人脸的轮廓信息特征,建立人脸的矩特征,来解决人脸在比例、姿态和形状变化情况下的检测效率低的问题。改进的算法分别通过了人脸尺寸、形状和相似肤色实验验证,实验表明新的人脸检测方法可以有效实现对运动人脸目标的检测。     

Robust speech recognition using spatial-temporal feature distribution characteristics

Histogram equalization (HEQ) is one of the most efficient and effective techniques that have been used to reduce the mismatch between training and test acoustic conditions. However, most of the current HEQ methods are merely performed in a dimension-wise manner and without allowing for the contextual relationships between consecutive speech frames. In this paper, we present several novel HEQ approaches that exploit spatial-temporal feature distribution characteristics for speech feature normalization. The automatic speech recognition (ASR) experiments were carried out on the Aurora-2 standard noise-robust ASR task. The performance of the presented approaches was thoroughly tested and verified by comparisons with the other popular HEQ methods. The experimental results show that for clean-condition training, our approaches yield a significant word error rate reduction over the baseline system, and also give competitive performance relative to the other HEQ methods compared in this paper.     

Color image segmentation using histogram thresholding - Fuzzy C-means hybrid approach

This paper presents a novel histogram thresholding - fuzzy C-means hybrid (HTFCM) approach that could find different application in pattern recognition as well as in computer vision, particularly in color image segmentation. The proposed approach applies the histogram thresholding technique to obtain all possible uniform regions in the color image. Then, the Fuzzy C-means (FCM) algorithm is utilized to improve the compactness of the clusters forming these uniform regions. Experimental results have demonstrated that the low complexity of the proposed HTFCM approach could obtain better cluster quality and segmentation results than other segmentation approaches that employing ant colony algorithm.     

基于WLAHE的尘肺胸片图像增强方法

为提高X线胸片中尘肺病灶的易识别性,提出一种基于加权局部直方图均衡化(WLAHE)的尘肺胸片图像增强方法。采用WLAHE算法、局部直方图均衡化算法,以及直方图均衡化算法对0+期尘肺X线图像进行对比度增强处理,并对采用不同参数的处理效果进行比较。结果表明,WLAHE可在不引入过大噪声及不引起细节失真的条件下,采用更小的窗口,使0+期尘肺X线胸片上的病灶小阴影更突出。     

短波信道下跳频信号检测

跳频信号检测是当前通信对抗领域紧迫而困难的任务之一,提出了一种在复杂短波环境下有效检测跳频信号的新方法。首先,对已有动态门限算法进行改进,提出一种新的估计噪声基底的方法;用该方法对信号时频图每个时间单元的功率谱图进行滤波,将信号的时频图降噪处理;然后根据短波信道特点设计了参数统计规则,得到信号描述表,最后采用直方图方法对各信号持续时间统计分类判断出是否存在跳频信号。仿真实验证明,该方法运算简单,能够较好地解决噪声和干扰较大的复杂短波信道环境下跳频信号的检测问题。     

一种改进的敏感图像过滤方法

针对现有敏感图像过滤方法误检率较高的问题,提出一种结合肤色检测和方向梯度直方图(HOG)人体检测的敏感图像过滤方法。采用HOG特征提取人体目标的特征集,运用支持向量机训练人体检测模型,检验图像中是否存在人体,并结合肤色检测算法判别该图像是否为敏感图像。实验结果表明,该方法能有效检测复杂背景条件下的敏感图像,其精确度为90.2%、查全率为86.3%、误检率为3.5%。     

一种实时自适应图像二值化方法

本文介绍一种用单片机和高速静态RAM统计直方图数据,并利用直方图数据和图像变换的原理来计算图像二值化的切割阈值的方法。这种方法实现了实时自适应图像二值化,并具有二值化速度快、效果好、电路简单、成本低廉的特点,适用于实时图像处理。     

理化检验数据直方图绘制及工序能力指数计算

简述了计算机绘制理化检测数据直方图、计算工序能力指数的步骤，通过对直方图的观察分析，可发现质量异常情况，而工序能力指数可定量分析质量保证能力。