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1.
人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。 相似文献
2.
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5.
为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,应用差分演化算法搜寻使图像类方差最小的阈值向量,并用该阈值向量对图像实施分割.在合成及真实图像上的实验结果表明,采用文中方法可获得良好的分割性能,有效地克服了Otsu法及一维最小类方差法的不足;采用递推及差分演化算法使计算时间大幅降低,可满足工程应用需求. 相似文献
6.
针对夜视融合图像通常存在细节不够丰富、目标对比度低的问题,为了获得更为理想的图像增强效果,提出一种新颖的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的夜视图像彩色融合方法.构建了基于S函数与子图局部方差信息的可变加权融合策略,在NSCT域内实现可见光及红外源图像的自适应融合;将得到的融合图像与源图像进行组合并映射至YUV颜色空间,生成伪彩色融合图像;再运用颜色传递技术获得重染色的彩色融合图像.实验结果表明,该方法既能丰富彩色融合图像的细节,又能提高其亮度对比度和目标的可探测性,增强了观察者对场景的理解. 相似文献
7.
8.
互相关 DPIV 技术及其在氧化沟模型中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
重点研究二维DPIV技术的速度信息提取方法并进行算法实现。该技术基于灰度图像互相关法,在相邻时刻的序列图像中,灰度分布最相似的子窗口即是最佳匹配,粒子在像平面上的运动位移由两个子窗口中心距离确定。通过对互相关测度的优选既能兼顾粒子匹配成功率也能降低匹配算法的时间开销,通过优化算法的搜索空间极大地减少了互相关运算量。给出了标准图像仿真结果及其在氧化沟模型流速测试中的成功应用。实验结果表明,该算法适合于氧化沟模型流场及类似场合的测速。 相似文献
9.
10.
基于特征融合的人体行为识别 总被引:5,自引:5,他引:0
为克服单个行为表达方法有效性上的不足,提出了一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的人体行为识别(HAR)方法。首先,利用背景差分提取运动显著区域;然后提取运动显著区域的剪影直方图和光流直方图,并采取一定的融合策略,构建融合特征结合SVM识别人体行为。实验以广泛使用的公开数据集Weizmann为研究对象,正确识别率达到99.8%以上。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对人体行为进行识别;而且,由于规避了比较耗时的序列匹配操作,减少了计算量。 相似文献