一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

基于视频多特征融合的列车车厢烟雾检测方法

列车车厢中环境相对复杂且遮挡物较多,为了提高视频烟雾检测的准确性,剔除场景中疑似烟雾的干扰物,降低由于环境中光照变化导致的误检情况,提出了基于运动、颜色及衰减等多特征融合的烟雾检测算法.该算法能有效克服背景复杂、光照变化大,以及阴影问题带来的干扰.算法主要由3部分构成:烟雾运动检测、颜色特征分析提取和多特征融合.该算法通过背景建模方法分割出运动的区域,引入归一化RGB空间烟雾颜色基础模型及衰减模型,以剔除疑似烟雾区域的干扰,同时可以有效地降低光照影响.     

基于特征融合的均值偏移目标跟踪算法

均值偏移目标跟踪方法采用颜色直方图对所选择的目标区域进行建模,由于颜色直方图是一种对目标特征比较弱的描述,当有遮挡等干扰因素时,算法效果欠佳,为了有效解决均值偏移目标跟踪算法不足而导致目标定位不准的问题,提出了将颜色特征中融入像素点空间位置特征的算法来实现目标跟踪.实验表明该算法能较好地适应复杂背景视频序列,改进了传统均值偏移算法的不足,提高了算法的鲁棒性和准确性.     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。     

复杂背景下基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测

针对复杂背景下的人体彩色图像,提出了一种基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测算法.算法首先将目标图像转换到YCbCr颜色空间,并在Cb和Cr分量上进行统计建模,得出肤色阈值的高斯分布模型;然后采用Mini-Batch聚类算法在Cb和Cr分量上对肤色进行聚类分割,并对分割出的肤色区域进行面积过滤和区域归并,最终获得完整的肤色区域.仿真结果表明,相比传统算法,该算法对光照变化具有很好的鲁棒性,在背景复杂的人体图像中,能够得到较为完整、准确的肤色区域;同时该算法对大尺寸的图像具有较高处理效率.     

基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。     

利用多颜色空间特征融合方法检测近似目标

以棉花中羊毛、白头发、塑料膜等杂质的检测为应用背景,提出一种利用多颜色空间特征融合方法。该方法构建了颜色特征评价函数,对近似目标在不同颜色空间的特征表现进行评估,从中抽取近似目标的若干最优特征;再利用区域信息相关度权值小波分析算法进行多特征融合,获取近似目标的图像。实验结果表明,融合图像比原始图像及单色空间图像具有较高的图像信息量值,近似目标视觉特征明显增强。此方法为提取与背景特征相近的近似目标提供一条新思路。     

基于颜色信息相位谱的显著性检测

为了快速搜索场景中的重要目标,依据人类视觉系统的特点,提出了一种基于颜色信息相位谱的显著性检测模型. 通过分析图像颜色相位谱信息,建立显著性图谱,它能够表示出场景中重要目标的位置. 实验结果表明,在复杂背景下,该算法能够较好地检测出和人类视觉相一致的重要区域.     

基于分形和模糊滤波的红外烟幕背景中人造目标的识别

章分析了红外烟幕图像中背景与目标特征的差别，采用分形维数和分形拟合误差作为烟幕背景与人造目标的区分特征，用模糊滤波的方法确定分割门限，实现了分形识别算法并对目标图像进行了处理，结果表明能够较好地从烟幕背景中检测出人造目标。     

水面航行体对舰船目标的图像检测方法

针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时,易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题,提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法,采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征,将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征,应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明,提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测,具有良好的抗干扰能力.      

复杂背景下改进的红外弱小目标检测

许多研究者关注红外弱小目标检测领域并进行过种种探索，然而复杂背景下检测的难题始终未得到满意的解决。复杂背景下的杂波难以消除，目标检测无法得到显著结果。为此，本文提出了一种基于高升压滤波器的加权三层窗口目标检测算法HB-WTLLCM（High-Boost Weighted Tri-Layer Local Contrast Measure），针对复杂背景的目标检测进行目标增强，从而提高检测率。本文算法首先利用改进的高升压滤波器对红外原始图像进行预处理，再利用三层嵌套窗口，根据目标形状进行局部对比度增强。最后引入一种基于复杂度评估的加权算法，进一步进行目标增强和随机噪声抑制。实验数据显示，本文提出的算法相比于主流算法在多建筑、多树木的复杂背景下目标增强能力更强，检测率更高。上述结果提示，本文提出的HB-WTLLCM算法对于复杂场景下红外弱小目标进行检测具有一定优势。     

基于视觉注意机制的视频监控中海上舰船目标检测

当天空、海面和岸上建筑等自然背景比较复杂时,容易干扰视觉注意的对象,而影响舰船目标的检测。本文提出了一种改进的视觉注意模型来检测海上舰船目标,首先利用小波变换获得舰船目标图像的高频特征和低频特征;然后利用改进的Top-hat滤波器抑制云雾和较强的海杂波,采用改进的Gabor滤波器得到方向特征,采用离散矩变换（DMT,discrete moment transform）得到边缘纹理特征;同时将图像进行色彩空间转换,由HSI（Hue-Saturation-Intensity）空间提取图像亮度、色调和饱和度来构成运动特征和颜色特征;最后将各特征图通过加权线性融合得到兴趣图,通过自适应阈值分割出舰船目标区域。实验证明该舰船目标检测算法具有较好的检测效果。     

多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法

车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差（DOG）尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及其相融合的车牌定位算法。基于高斯差尺度空间的图像边缘信息,应用多尺度乘积分别提取具有尺度和仿射不变特性的角点和颜色特征,并在两特征融合结果基础上确定车牌位置候选区域;最后通过车牌区域特征点之间的距离及密集关系实现车牌的准确定位。对大量实拍的复杂环境下的车辆图像进行测试表明,该算法对车牌定位具有快速、高效的定位效果,且在噪声、仿射变换等方面的鲁棒性表现较好。     

基于小波变换及分形特征的目标检测与识别

提出在对图像进行小波变换的基础上提取图像的分形特征，即通过小波变换对图像进行频域上的分割，使得对图像的描述更丰富，对各频段上的细节图像分别求分形维数组成联合特征矢量，有利于迅速准确地将目标从复杂的自然背景中分离出来，实验结果表明，这种方法能够有效地区分人造物体和自然背景，但计算量较大。     

基于HSV颜色特征的多目标视频检测与跟踪算法

针对跟踪多个运动目标交错运动时容易丢失目标的问题,提出了一种基于HSV颜色空间去识别与跟踪不同颜色目标的算法,对光照具有一定的鲁棒性。通过颜色空间转换提取目标原始二值图像,经中值和高斯滤波后,通过亮度检测判断是否对滤波后二值图像进行形态学膨胀;之后对较为精确的目标二值图像进行边缘检测,得到其最小包围矩形框,逐帧检测后绘制各颜色目标对应的运动轨迹,完成多目标的视频跟踪。对比经典Cam-Shift算法,实验表明,在多个目标具有不同颜色特征时,有效解决了视频跟踪中多目标交错运动丢失目标,且对光照敏感的问题,跟踪精度较高。     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.