基于马氏距离和模糊C均值聚类的抠图算法与应用

基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理;然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集,计算各像素与样本集之间的马氏距离;再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类;最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验,结果显示本算法可以自动抠图,且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果.     

一种实时的自动抠图方法研究

图像的抠图是图像处理的一个基本问题,其本质是一个欠定的问题.目前流行的大部分抠图方法都需要用户进行交互操作,例如用户需提供三分图或者前背景的草图等.文中提出一种实时的自动抠图的方法,首先输入左右两幅图像,利用实时立体视觉方法生成深度图.接着根据深度图,通过阈值分割,得到比较粗糙的三分图.再利用粗糙的三分图来指导闭合形式...     

基于高斯混合模型的Kinect深度图像增强算法

深度图像获取是当前三维视频领域重要的研究课题.微软Kinect传感器可以获取到实时的稠密深度图,但往往在深度图中存在大量的空洞并且获取的深度图不稳定.针对这些问题,提出一种应用高斯混合模型实时修复的算法,首先要把彩色图像和深度图像对齐裁剪,然后通过高斯混合模型(GMM)把深度图像的前景和背景分离,针对不同的区域做不同的处理,对背景空洞做基于背景的填充,前景空洞采用颜色匹配算法进行处理,最后对处理后的深度图像做中值滤波处理去除噪声.实验证明,该算法在复杂前景物体和大面积深度缺失的情况下都可以有效填充深度图像中的大、小空洞,保留了物体边缘,尤其在遮挡物体的深度重建上,可以取得较好的重建效果.     

利用视觉显著性的前景目标分割

针对图像中的前景目标分割问题,提出一种视觉显著性引导的前景目标分割算法.对原始图像进行预处理后分解为互不重叠的超像素区域.将这些区域构成一个无向图,相邻两个区域间存在边,通过计算相邻区域间的特征差异得到边的权值.提取图像边缘的超像素区域作为背景区域,利用无向图计算各超像素区域相对于背景区域的视觉显著性,得到初始显著图.对初始显著图进行改进和优化,根据视觉显著性计算结果采用自适应阈值进行前景目标分割.在公开的图像数据集MASR-1000、ECSSD、Pascal-S和SOD上进行实验验证,并和目前流行的算法进行对比.结果表明,本研究算法在查准率、召回率、平均绝对误差及F-Measure等方面优于目前流行的几种算法,用于图像和视频的前景目标检测与分割是正确有效的.     

采用精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法

针对小光圈镜头下的单幅自然图像背景虚化问题,提出一种基于精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法.首先,利用GrabCut算法对单幅自然图像的前景对象进行初始抠图;其次,采用基于局部二值模式算子的颜色恒常性算法提取图像纹理,并对初始抠图实现精确割图;然后,通过双边滤波虚化背景部分;最后,将精确分割后的前景部分与虚化后的背景部分合成.仿真结果表明：文中算法可以获得高质量的分割和视觉自然的背景虚化效果.     

边缘特征与局部纹理特性融合的阴影消除算法

针对视频分割中的阴影消除问题,提出了一种以置信度为桥梁,前景边缘投影特征与局部纹理特性相融合的阴影提取算法.采用自适应高斯法获得动态背景,提取包含阴影的前景,计算出当前帧和背景帧在前景最小外接矩形坐标范围内的边缘差异,得到低干扰的车辆和阴影边缘信息.利用大津阈值算法进行投影分割,在阴影连续性前提下,高置信度区域确认为阴影,低置信度区域确认为车辆,而一般置信度区域,进一步结合局部纹理在当前帧和背景帧间的跳变程度,搜索出与车辆相连的阴影.结果表明:该方法能够去除导致前景严重变形的大面积阴影,去除有效率在90%以上,保障了车辆的有效提取;算法实时性好,可应用于智能视频监控的目标检测及跟踪中.     

多线索非参数化融合的单目视频深度估计

为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性,借助非参数学习实现单目视频深度估计;最后,利用全局背景深度分段约束和去抖动来增强深度视频序列.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法能得到更为准确的单目视频深度图序列,无论在主观质量还是均方根误差(RMS)和结构相似性度量(SSIM)上,均能取得较好的效果.     

基于视觉显著性信息的自然图像抠图算法

为了解决目前抠图算法的采样不充分问题,提出了一种在视觉显著信息指导下的采样,并通过可信度计算确定样本可用性的自然图像抠图算法SIGM.该算法将视觉显著模型引入采样过程,以显著图为指导重点采集区域内的颜色显著样本点.综合分析候选样本对的可信度,将是否符合线性假设、颜色空间内的距离、局部显著性等作为评判依据,选择具有高可信度的样本对来估计透明度值.使用抠图拉普拉斯矩阵作为代价函数的平滑项,优化估计透明度值,得到最终的图像掩膜.实验结果验证了该算法的有效性和准确性.     

基于反馈的立体匹配算法

针对因传统的置信度传播( BP:Belief Propagation)算法生成的深度图并非十分精确而导致深度图的绘制及立体重现存在的失真问题,提出一种基于反馈的立体匹配算法,使生成的深度图进一步优化.该算法首先通过BP算法生成深度图,然后由左视点图像与深度数据绘制右视点图像,将绘制出的右视点图像与真实右视点图像进行比较...     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法:根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法.利用该方法对384像素×288像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度.     

自然图像抠图方法讨论

自然图像抠图是一种把图像的前景部分从背景中分离出来的技术,它通过用户交互,指定图像中的少量部分前景和背景区域,并根据这些线索按照一定的判定逻辑自动、准确地分离出所有的前景物体.文章对若干代表性的抠图技术进行简要的介绍,同时对这几种技术的局限性以及发展方向做了简要的讨论.     

A matting method based on color distance and differential distance

A new matting algorithm based on color distance and differential distance is proposed to deal with the problem that many matting methods perform poorly with complex natural images.The proposed method combines local sampling with global sampling to select foreground and background pairs for unknown pixels and then a new cost function is constructed based on color distance and differential distance to further optimize the selected sample pairs.Finally,a quadratic objective function is used based on matte Laplacian coming from KNN matting which is added with texture feature.Through experiments on various test images,it is confirmed that the results obtained by the proposed method are more accurate than those obtained by traditional methods.The four-error-metrics comparison on benchmark dataset among several algorithms also proves the effectiveness of the proposed method.     

Skin Segmentation Based on Graph Cuts

Skin segmentation is widely used in many computer vision tasks to improve automated visualization. This paper presents a graph cuts algorithm to segment arbitrary skin regions from images. The detected face is used to determine the foreground skin seeds and the background non-skin seeds with the color probability distributions for the foreground represented by a single Gaussian model and for the background by a Gaussian mixture model. The probability distribution of the image is used for noise suppression to alleviate the influence of the background regions having skin-like colors. Finally, the skin is segmented by graph cuts, with the regional parameter γ optimally selected to adapt to different images. Tests of the algorithm on many real world photographs show that the scheme accurately segments skin regions and is robust against illumination variations, individual skin variations, and cluttered backgrounds.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

一种新的背景模型建立及更新方法

提出一种新的建立背景模型和更新背景的方法．首先采用一种新颖的类Hausdorff距离建模方法建立初始背景，然后对每一输入帧使用背景差分法获得前景，并利用高效分类器创造性地将前景分类为运动目标、静止目标、虚假目标、噪声，最后在背景更新阶段使用基于前景目标的背景更新方法．实验结果表明，本方法能建立可靠初始背景，并能有效地解决背景更新“死锁”问题，增强背景模型的鲁棒性．     

基于图像多尺度分解的前景提取

为了弥补纹理对传统GrabCut提取结果的负面影响,本文分析了图像边缘和颜色分布的尺度特性,结合图像多尺度分解和GrabCut,提出了基于图像多尺度分解的前景提取模型.首先,该模型运用全变分对图像进行多尺度分解得到一系列平滑图像,该分解保护了图像边缘并平滑了纹理,压缩了图像区域颜色的分布范围;其次,将给定平滑图像前景颜色分布表示为高斯混合模型,并运用直方图形状分析方法优化了高斯混合模型的高斯函数个数,弥补了传统固定高斯函数个数的负面影响;最后,根据不同平滑图像的分割结果设计了迭代终止条件,使得从适当的分解尺度中提取前景.与传统前景提取算法相比较,该模型降低了纹理对前景提取的负面影响,其测评分数高于传统算法.     

基于多尺度超像素融合的RGB-D单幅图像阴影检测算法

针对单幅复杂环境图像阴影检测问题, 提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法. 首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标, 同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割; 然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度; 最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合, 得到最终的判决结果. 实验结果表明, 该算法的准确度明显高于原阴影置信度算法, 运行时间约为原阴影置信度算法的10%, 对于小块阴影、 大面积阴影及边缘不清晰的软阴影检测表现较突出, 适合对光线复杂环境下的图像进行前期预处理.     

基于物体信息的图像显著性区域检测

针对目前图像显著性检测存在的显著性图边缘模糊、缺乏视觉高层信息等问题,提出了一种基于物体信息的显著性检测算法。将似物性计算与显著性计算相结合,可以将前景与背景分离,抑制高对比度干扰区域的影响。首先采用改进的L0平滑算法对图像进行滤波处理,然后通过超像素分割将图像分成若干图像块,再通过聚类算法进行合并,得到待检测图像块。采用似物性检测算法计算物体可能存在的区域,与待检测图像块进行融合,得到物体显著性图,再通过颜色对比度及空间分布特征计算显著性图,最后将二者融合,得到最终结果。实验结果表明,算法能够得到清晰的物体边缘,对图像的显著性区域能够较为全面地覆盖,有效地抑制高对比区域的干扰。     

基于视频的航站楼旅客人体特征辨识

为更好地实现航站楼智能监控,在分别分析航站楼不同功能区监控视频图像特征及特征提取效果之后,选择人头纹理特征和路径特征作为在各分区普遍适用且识别与跟踪效果良好的一组识别特征。在混合高斯背景模型前景检测算法基础上,引入基于YCbCr颜色空间阴影去除法实现阴影去除,提高前景检测精度;并基于此,分别利用基于GLCM的算法与光流法实现人头纹理特征与路径特征的提取,提高航站楼人员识别率。