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相似文献
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1.
红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析(principal component analysis,PCA)和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成:第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。  相似文献   

2.
提出了一种基于概率模板的红外行人检测方法。首先采用自适应双阈值对红外视频图像进行分割,并提取感兴趣区域;然后利用行人区域的一些特征对感兴趣区域进行滤波,保留最符合行人特征的区域;考虑到行人重叠对于检测效率的影响,提出了一种基于直方图投影的多行人区域再分割算法;最后采用概率模板匹配算法对行人进行识别,针对行人可能的三个方位分别设计了三个对应的概率模板。实验表明该方法具有较高的行人识别率,对于环境变化有很好的自适应能力,并且具有较强的鲁棒性和实时性。  相似文献   

3.
为准确估算行人数量以便于制定公共场所安防、行人交通管控等措施,提出了一种考虑特征空间分布的行人数量估计方法。首先将整幅图像划分为若干个图像子区域,构建基于灰度共生矩阵(GLCM)的子区域局部纹理特征表达方法,继而联合构成人群图像的特征表达向量。该联合特征考虑了局部特征的空间分布,在一定程度上克服了摄像机透视对行人数量估计导致的误差;其次利用支持向量回归机(SVR)构建图像特征与感兴趣区域人数的拟合模型,以此实现行人数量的有效估计;并进行了2个场景多种图像划分模式的试验测试。结果表明:所提出的行人数量估计方法精度高,适用性好,2个场景的行人数量估计平均绝对百分比误差仅为7.84%和3.97%。  相似文献   

4.
基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要.另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在.基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量.之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类.  相似文献   

5.
提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.  相似文献   

6.
由于红外图像背景复杂、分辨率低等因素,在利用涡流红外热成像技术检测金属材料裂纹缺陷时,会导致红外图像裂纹缺陷区域模糊。为解决这一问题,提出一种基于大津法(OTSU)和Canny算子相结合的红外图像特征提取方法,用于解决红外图像分割、特征增强和裂纹缺陷区域边缘特征提取等问题。首先对获取的红外图像进行降噪处理,增强图像中的特征信息;然后用OTSU算法将裂纹区域从背景区域分离出来,并用Canny算子提取裂纹区域的边缘,最终获得裂纹边缘的周长和面积等特征信息。实验结果表明,该方法能准确定位红外图像裂纹区域,提取红外图像裂纹边缘特征信息。  相似文献   

7.
宋淑婕  赵晓丽 《科技资讯》2012,(31):197-198
感兴趣视频区域的智能缩放在医学,工业,金融等多方面得到了广泛的运用。为了提取视频中的感兴趣区域,本文选取运算简单,效益较高的帧间差分法来提取视频图像中的运动区域,并使用最邻近插值算法将提取出的运动区域进行缩放,实现感兴趣视频区域的智能缩放功能。  相似文献   

8.
提出一种新的基于ROI(regions of interesting)的多分辨率网格框架的图像检索方法。先利用网格对图像进行分块,并利用小波变换对分块进行多分辨率分析,以提取图像各分块的颜色和纹理特征信息,然后根据用户指定的感兴趣的区域得到查询子图,最后使用一种融合子图(integrated sub-images matching,ISM)的匹配方法进行图像检索。通过对比实验,证明该方法能够有效地得到降低图像检索的语义鸿沟,并取得很好的检索效果。  相似文献   

9.
基于ROI的多分辨率网格框架的图像检索   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种新的基于ROI(regions of interesting)的多分辨率网格框架的图像检索方法.先利用网格对图像进行分块,并利用小波变换对分块进行多分辨率分析,以提取图像各分块的颜色和纹理特征信息,然后根据用户指定的感兴趣的区域得到查询子图,最后使用一种融合子图(integrated sub-images matching, ISM)的匹配方法进行图像检索.通过对比实验,证明该方法能够有效地得到降低图像检索的语义鸿沟,并取得很好的检索效果.  相似文献   

10.
现有的感兴趣区域(RoI)提取方法很难兼顾较高召回率和较少的RoI数量.为了降低计算开销和RoI数量,提高召回率,文中提出了适合车载热成像行人检测的RoI提取方法:首先,根据行人边缘特征存在的方向差异性判断图像中可能的行人竖直边缘,增强其幅值;接着,级联行人尺寸约束和自适应局部双阈值分割方法过滤滑窗产生的边界框,滤除大量的非行人边界框;然后,根据行人的轮廓特征,采用T型模板对过滤后的边界框进行得分评估,在保留可能的行人腿部信息的同时去除边界框内部的无关边缘;最后,利用行人的强尺寸约束重新排序RoI,以便在提取固定数量的RoI时能提高召回率.在热成像行人检测数据集SCUT DataSet上进行对比实验,结果表明:当每幅图像提取400个RoI时,文中方法的召回率达92%,比EdgeBox方法的召回率提高21%,计算时间减少了10%.  相似文献   

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