局部二值平均熵模式与深度残差网络的人群密度估计

针对人群密度估计算法中场景的人群遮挡、尺度光照变化、噪声和低分辨率等问题,提出了一种结合局部二值熵值纹理特征(ELBP)与深度残差网络的人群密度估计算法。该算法首先在原始RGB人群图像上提取LBP特征;然后通过计算邻域像素点的平均信息熵模式构建ELBP纹理特征;随后基于ELBP纹理特征构建了一个深度为18层的深度残差网络;最后形成了对人群密度估计的end-to-end模式。为验证算法的可行性和有效性,在开源的人群密度估计数据集上进行实验。首先邀请10位专家对开源的数据集进行有效的人群聚集标注作为真实输出标签;随后采用研究提出的算法对人群密度完成估计,并与真实结果进行比较。另外,在三种不同的特征和三种不同的机器学习模型上进行了横向比较。实验结果表明,提出的ELBP纹理特征能够很好地应对噪声和低分辨率问题;深度残差网络则能够解决人群遮挡、尺度光照变化的问题。与传统算法相比,提出的算法能够提升人群密度估计的性能。     

基于多特征集成学习的景区人群密度估计

对景区等公共区域进行人群密度估计对于保障人群安全和社会稳定具有重要意义。在景区中由于光照变化、相机高度角度变化以及行人遮挡的问题,现有的方法难以做出准确的估计。为此提出了一种结合支持向量机回归(SVR)进行集成学习的方法来进行人群密度估计。方法首先以人的头部宽度作为参照,对场景进行多层次的分块;然后采用第一层SVR模型,对从子图像块提取出的三种特征进行粗预测,将预测结果作为新的特征,并对其使用第二层SVR模型进行细预测,将所有子图像的预测结果相加;最后根据不同景区场景设定的人数分级进行密度估计。实验结果表明,方法在景区多个场景分类准确率达到85%以上,是一种有效且在类似场景有较强扩展性的人群密度估计算法。     

基于可变矩形框的人群密度数值估计算法研究

公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节。为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取,并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的边缘像素数和前景像素数;通过最小二乘法拟合估计人数和实际人数的线性关系,使用平均相对误差和平均绝对误差进行定量对比分析。实验结果表明:与基于边缘像素统计和阈值分割像素统计的算法相比,该算法能够直接统计出有效人数,较为准确的估计出视频图像中的人群数目,且误差最低。     

基于矩形框的人群密度数值估计算法研究

摘 要：公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节,为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的边缘像素数和前景像素数,通过最小二乘法拟合估计人数和实际人数的线性关系,使用平均相对误差和平均绝对误差进行定量对比分析。实验结果表明：与基于边缘像素统计和阈值分割像素统计的算法相比,该算法能够直接统计出有效人数,较为准确的估计出视频图像中的人群数目,且误差最低。     

融合像素与纹理特征的人群人数统计方法研究

公共场景监控下的人群人数统计是公共安全管理中的一个重要内容。针对复杂场景监控的情况,本文提出一种融合像素与纹理特征的人群人数统计方法。首先,通过改进的视觉背景提取方法得到高精度的前景目标;然后,提取ROI区域前景像素统计特征与纹理特征并引入阈值判别机制;最后,对阈值上下的图像分别采用基于纹理特征的回归算法和基于像素统计特征的线性拟合算法来得到人群人数。实验结果表明,本文方法相较于传统算法,可以适应于不同密度场景下的人群人数统计,且计算简单,统计精度高。     

基于改进自适应阈值局部三值模式的遥感图像分类

遥感图像背景复杂,存在光照变化和噪声干扰,导致图像分类准确率不高。针对该问题,在计算邻域像素离散度的基础上,通过对其施加不同权重以细化阈值范围,提出一种改进的自适应阈值局部三值模式(ATLTP)纹理特征提取算法,以提高遥感图像分类精度。首先,对原始遥感图像进行灰度拉伸预处理以增强图像对比度;然后,采用改进自适应阈值局部三值模式提取遥感图像的纹理特征;最后,利用支持向量机对遥感图像进行分类。在标准遥感图像数据集中稀疏建筑物和密集建筑物分类的实验结果表明:采用改进后的局部三值模式纹理特征对遥感图像进行分类的性能要优于传统的局部三值模式,验证了改进算法的有效性。     

融合局部描述子的阈值图像分割算法

针对基于局部熵的过渡区阈值算法中没有同时考虑局部图像灰度变化的频率和幅度,提出一种融合局部描述子的过渡区阈值算法.提出算法首先采用图像的局部熵和局部方差等局部描述子提取图像的局部特征;其次融合局部图像特征构造特征矩阵,并选取合适的特征阈值提取图像的过渡区;最后根据图像过渡区的灰度均值分割图像.实验结果表明,根据一些图像分割的定量评价标准,提出算法提取过渡区的质量高,分割图像效果好.     

基于自适应方向局部三值模式的人脸识别

为了解决局部三值模式特征向量维数过高和不能自适应选取阈值的问题,引入方向局部二值模式的思想,提出了一种具有自适应性的方向局部三值模式(SD-LTP)。SD-LTP通过具有降低特征向量维数的方向局部三值模式来描述图像,将图像全局灰度特征引入编码中以增强算法对全局特征的描述;引入具有自适应性的阈值增强算法的抗噪能力。在ORL和FERET标准人脸库上的实验结果表明,SD-LTP有效地降低特征维数;并显著提高了人脸的识别率。     

阈值分割在糖尿病性视网膜病变早期诊断中的应用

微动脉瘤和硬性渗出物是糖尿病性视网膜病变重要的早期症状,为了能够准确定位糖尿病性视网膜病变眼底图像中的这两类病损信息,本文提出了一种基于阈值分割的全局和局部相结合的连通分量提取定位方法,利用全局阈值分割去除图像中的无关信息,先从全局角度获取图像中连通分量集合,再使用局部阈值提取和局部连通分量识别方法较精确的定位图像中的病损信息。实验结果表明,本文提出的算法可以较准确的定位糖尿病性视网膜病变眼底图像中的微动脉瘤和硬性渗出物,具有一定推广价值。     

基于局部分层模型和MAP估计的盲复原

提出了一种基于局部分层先验模型和最大后验估计的盲图像复原算法,其区别于一般的盲复原算法.用不同的先验模型刻画图像与点扩展函数的统计特性.在图像复原阶段,用局部分层模型解决图像及超参数估计问题:第一层局部高斯分布模型用于刻画图像先验统计特征;第二层模型用于对超参数的估计.在估计点扩展函数阶段.用全局平稳高斯模型约束点扩展函数.最后,基于最大后验估计思想.采用交替循环最小化的方式.同时进行原始图像、超参数和点扩展函数的估计.实验结果表明:盲图像复原算法对不同类型模糊和不同量级噪声退化的图像,均能取得很好的复原效果.     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

染色体条纹提取算法研究及应用

提出一种基于灰度阈值的染色体条纹提取方法.利用染色体内部的灰度差异,采用改进的Bernsen算法求取局部阈值;通过迭代二分算法进行染色体区域标定,划分图像的灰度等级,锐化图像;利用锐化图像的灰度直方图提取有效灰度段,获得准确的染色体条纹.最后,应用本文的算法对200张染色体样本图进行测试,试验证明本文算法所提取的条纹清晰准确、噪声干扰小,对染色体的分离算法研究有一定的指导意义.     

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

融合局部特征和全局特征的视频拷贝检测

近年来,出于保护版权以及避免资源浪费等需要,基于内容的视频拷贝检测技术成为了一大研究热点。为了克服局部特征和全局特征的缺陷,该文提出了融合局部特征和全局特征的视频拷贝检测算法。该算法结合了分块Harris角点和分块亮度顺序,避免了采用单一特征鲁棒性差的问题,能够适应视频图像的重编码、亮度、局部遮挡和水平翻转等变化。此外,该文提出了基于信息熵的关键帧提取算法,优化了关键帧的选取;同时结合倒排索引的技术,极大地提高了检索效率。实验表明:该算法能有效地提高视频拷贝检测的准确性,同时在速度上也满足应用需要。     

结合图像信息和几何关系的配准算法

对图像配准中的特征点检测方法和描述方法进行了研究,提出了一种快速准确的图像配准算法.使用尺度空间理论进行特征点的检测,通过两种不同的特征点描述子对特征点进行描述:一种是基于图像信息的描述子,该描述子使用尺度空间理论上的尺度不变Harris算子的自相关矩阵来描述特征点;第二种是基于空间上的几何关系的描述子,提出了一种融合局部结构特征和全局信息的描述子.在图像配准的目标函数里,将特征点匹配矩阵和图像变换矩阵分解,分别使用两种不同的描述子对二者进行迭代求解.该算法结合了两种特征点描述方法的优点,实验结果表明该方法快速、准确,具有配准精度高和计算时间短的优点.     

动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法

为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF(Best Bin First)方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实现准确的运动参数估计和背景补偿。对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验表明,提出的方法能够快速地完成动态场景中的全局运动估计与补偿,具有较高的精度和适应性。     

一种基于形态学的颗粒图像二值化算法

图像处理中阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。针对颗粒图像,提出了一种基于形态学的最大类间方差Otsu二值化算法,实验证明,该算法这一算法能较好地保留原图像中的特征,二值化后的图像效果不错。     

一种基于局部颜色特征的图像检索算法

提出一种基于局部颜色特征的图像检索算法.该算法首先对图像进行分块,提取各分块的主色作为颜色特征,然后根据图像中心的重要性,对图像各个分块的颜色特征采用不同的加权系数,使局部图像的特征矢量被增强,从而提高了图像的检索精度.与基于全局颜色直方图方法相比,基于局部颜色特征的图像检索算法具有更好的检索结果.     

一种基于距离变换的标记分水岭棒材断面图像计数法

本文采用粒度测定法实现棒材断面图像中等效半径的估计,首先通过距离变换结合形态学分水岭算法将各断面隔离到子图像内,再由局部最佳阈值自适应分割法对各分块子图像细分割;其次采用基于距离变换的标记分水岭算法实现棒材特别是粘连棒材的分离,并对误标记区域剔除校正;最后对棒材断面内过分割区域进行融合。实验表明:对不同半径的棒材断面图像,该法具有良好的自适应性,实现较准确的计数。