融合混合高斯模型的改进的Vibe算法

针对经典Vibe算法在运动目标检测时存在鬼影、阴影和噪声干扰的问题,提出了一种融合混合高斯模型的改进的Vibe算法。在背景初始化阶段,采用五帧差分算法与八邻域的像素值填充获得的真实背景并且消除鬼影现象;通过混合高斯模型权值与Vibe随机取样概率相结合进行背景更新,将得到的运动目标进行形态学处理,使运动目标更加清晰;最后,在YCb Cr颜色空间进行阴影消除。实验结果表明,改进后的Vibe算法不仅能够有效地去除鬼影,并且在消除阴影与噪声方面取得了良好的效果。     

基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法

传统的码本模型能够快速完整的检测出运动目标,但检测出的运动目标边缘不准确,同时易受到阴影的干扰。针对这一问题,本文提出了基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法。该算法在码本模型提取运动目标的基础上,利用基于YCrCb色彩空间的阴影去除算法消除阴影;然后根据Canny边缘检测算子和形态学闭运算获取运动目标的边缘轮廓。将阴影去除得到的运动目标与边缘检测得到的边缘轮廓进行“与运算”,得到最终的运动目标。经过实验仿真,本算法能够提取边缘轮廓准确和完整的运动目标, 同时能有效的抑制噪声。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

几何活动轮廓模型用于高分辨率遥感影像海岸线自动提取

潮湿的潮滩以及近陆浑浊的海水往往使得遥感影像中的海岸线表现为模糊边界,此外潮滩表面复杂的微地形以及大量潮沟存在,使得传统基于边缘检测或分类的海岸线提取方法都难以获得连续、完整的岸线.针对上述问题,提出了一种结合区域信息改进的几何活动轮廓模型从遥感影像中快速、自动提取海岸线的方法.该方法首先利用二维最大方差阈值化分割并辅以形态学滤波对海岸线进行粗定位,以此作为初始演化轮廓,再利用改进的几何活动轮廓模型对海岸线进行精确提取.通过SPOT5全色影像的仿真试验证明该方法能够快速、准确地提取海岸线,得到的矢量岸线可直接用于地理信息系统（GIS）分析.     

一种基于snake模型的边缘轮廓提取的改进算法

snake模型的引入是近代数字图象处理领域的一次革新,该模型对计算机视觉产生了重大影响并受到了广泛的关注,但由于snake模型本身存在许多不足,尤其是全局最小能量的欠稳定性和收敛速度缓慢等问题,使得snake模型的应用受到一定制约.本文提出了一种基于snake模型的边缘轮廓提取的改进算法,该算法主要采用对目标轮廓的中心坐标进行跟踪,同时保持原封闭图象的相关特性,并利用轮廓中心坐标和目标轮廓的相互关系,更快更准确地实现对目标轮廓的迭代,从而加快用sanke模型实现轮廓提取的速度.     

面向智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法

针对传统的混合高斯模型方法易受干扰、运算量大的缺点,提出了一种应用于智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法.首先介绍了常用的运动目标检测方法;接着描述了传统的混合高斯模型方法,分析了该方法在目标检测方面存在的缺点,提出了一种新的轮廓提取方法.以过程为像素块混合高斯模型方法提取前景目标,采用数学形态学方法进行前景连通,Freeman链码寻找轮廓,Douglas-Peucker算法拟合轮廓,图像矩提取目标轮廓质心;最后对所提出的方法进行实验验证,并与传统混合高斯模型方法进行比较,实验结果证明,所提出的方法能更有效地滤除噪声,更准确地提取出目标轮廓.     

一种改进的基于活动轮廓和光流的运动目标分割方法

将光流技术和几何活动轮廓模型结合起来对运动目标进行分割,一方面可以通过算法分割出运动目标轮廓,另一方面,使得算法面对背景变化的情况仍具有一定的适应性.为了更好地将二者结合起来,进行2个方面的改进;建立基于运动边缘的几何活动轮廓模型,从而克服光流计算中由弱纹理区域产生的运动空洞对分割的影响;引入边缘增强的非线性扩散作为光流计算模型中的平滑项约束,可以在平滑流场的同时减小运动边缘处平滑效果而保护边缘,进而提高运动目标分割的完整性.研究结果表明:与现有算法相比较,该算法能够更准确地分割出运动目标的轮廓,同时在一定程度上克服背景运动的情况.     

基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.     

一种改进的矩形网格等值线追踪算法

介绍了寻点与追逐同步的矩形网格等值线追踪算法,是在传统的矩形网格等值线追踪算法基础上加以改进,通过设计等值线追踪的回追功能,使等值点生成与等值线追踪同步进行,在追逐等值线的过程中计算等值点.由于回追功能,无论非闭合等值线还是闭合等值线,都能够从区域内任一等值点开始,快速追踪出该等值线.     

数控线切割加工曲线的分析

以精密平板凸轮理论轮廓曲线方程计算实际包络曲线，采用直角坐标解析式和极坐标分析，进而确定数控线切割机床钼丝中心的轨迹．     

调用绘图软件系统实现波函数等值线图的绘制

作者采用调用绘图软件包的方法,在微机上进行了等值线绘图程序(EQNUP)设计。该程序可直接与从头计算配套使用,也可单独用来绘制各类原子轨道,分子轨道和轨道电子云密度截面等值图。程序具有使用方便灵活、运行速度快等特点,用户使用后效果良好。     

运用围道积分计算∫integral from n=-∞ to +∞(e~(ax~2+bx)dx)

用复分析中围道积分计算非正常积分 ,只要在复平面内适当选取积分路径 (围线C)和被积函数 f (z) ,就能较好地解决。本文分三种情形探讨计算形如∫+∞-∞eax2 +bxdx的非正常积分     

图像边缘处理技术

概述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术,归纳了一些常用的处理算法,并根据边缘检测结果提出了几种后续处理方法,边缘连接及边界跟踪提取,以得到最终的结果:目标边缘图像。     

参数轮廓模型的目标跟踪

为了减少背景噪声和不相干边缘的影响,提出了一种基于方向能量的边缘选择方法,根据边缘检测的结果和由前一帧跟踪结果得到的预测轮廓构造能量函数,通过最小化能量函数进行轮廓跟踪,由于能量函数包含了预测轮廓和目标边缘信息,使得在跟踪目标轮廓变化的同时,又能保持目标形状的稳定性。实验表明:提出的跟踪方法可以在复杂背景下准确跟踪目标轮廓。     

一种计算冲压零件轮廓相似度的快速算法

为了适应网络应用对轮廓相似度计算在速度和数据传输量方面的要求，文中提出了一种非离散的快速算法，该算法采用直线和圆弧来表达轮廓曲线．在对图形进行范化处理后，将待匹配轮廓按照一定步距进行旋转．然后依次以待匹配轮廓或目标轮廓作为模板，计算模板的所有顶点与其在另一个轮廓中对应点的距离平方的平均值．在所有角度中，平均值之和的最小值即为两个轮廓的匹配度．该算法同时适用于凸多边形和凹多边形，并具有较好的区分度和匹配准确性．和以往的离散方式相比，该算法减少了需要传递的数据量．提高了运算速度．     

复杂地质构造的等值线填充及实现

本文实现了一种基于局部多边形的复杂地质构造等值线图的填充算法.算法基本思想是:先对矩形网格的顶点值采用两段法估计,然后把断层线作为约束条件,将矩形网格划分为若干个的三角形网格,最后在三角形网格内完成等值线的追踪和填充.研究实例表明,该算法在油藏描述可视化中有很好的显示与应用效果.     

基于Hermite样条轮廓模型的图像轮廓提取

提出了一种采用Hermite样条曲线拟合方法与主动轮廓模型相结合的方法．采用Hermite样条轮廓曲线作为描述主动轮廓线的基函数，给出了这种轮廓模型的能量表达式，利用动态规划技术实现能量最小化的优化过程．采用传统的主动轮廓模型与本文方法分别对两幅颅脑图像中的病变区域提取轮廓，对比实验结果表明，采用Hermite样条轮廓模型可以取得更加令人满意的效果．     

基于肤色及深度信息的人脸轮廓提取

提出并实现了一种新的提取人脸封闭轮廓的方法.首先通过三目立体视觉系统获得彩色图和深度图,然后利用彩色图的肤色信息和深度图的深度信息而惟一确定的面部区域,最后再通过对面部肤色区域轮廓提取并结合活动轮廓模型(Snake)提取下巴,从而完成整个人脸轮廓的提取.该算法能够较好地提取人脸的轮廓线,克服了下巴边界难以从颈部区域提出的困难,定位精度高,边缘连续性好,满足了人脸轮廓特征提取的要求.