一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

基于ARM的X波段雷达图像提取海面风向研究

为解决传统局部梯度法(LGM)从X-band雷达图像中提取海面风向时存在局限性和较大误差的问题,针对X-band雷达图像风场成像特征,提出基于自适应缩减法(ARM)的海面风向反演算法.首先,设计了一种自适应缩减算子,算子能够连续缩减图像,扩大了缩减后图像分辨率适应风条纹尺度的范围;然后,构建了自适应判断算法,根据由像元梯度直方图统计计算出的稳定系数来判断缩减后图像分辨率与风条纹尺度是否达到最佳,从而获得最优缩减率;最后,利用最优缩减率得到的像元梯度方向获得主梯度方向,根据风条纹特征提取出海面风向.通过岸基实验数据验证表明:ARM算法具有很好的性能,比传统LGM算法的海面风向反演精度提高了58.3%,在风速变化剧烈情况下也能得到稳定反演结果.     

基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

基于自适应消失点及时间上下文的光照鲁棒车道线检测（英文）

提出了一种光照不变的车道线检测算法,充分利用时空上下文信息实现了鲁棒的车道线检测.通过霍夫变换自适应检测出消失点和感兴趣区域,减少计算量;利用图像序列的时空上下文信息,以及一种时间切片图像的产生方法来获得车道线关键点,此外,利用顶帽变换增强图像对比度以获得噪声和低光照度情况下更好的分割效果;给出了车道线预测的方法.通过若干试验验证,结果表明,该算法可以有效地检测出车道线,并且对于低光照、变光照、破损和模糊车道线具有较好的鲁棒性.     

基于CT图像3D特征的肺结节检测

为了提高肺结节检测的性能,提出一种基于中心点连续性的肺结节检测算法.该算法使用基于简单线性迭代聚类超像素方法分割CT图像,并根据相似度合并超像素,进而得到肺部区域及疑似肺结节区域,降低了疑似肺结节的漏检率.根据各帧CT图像中疑似肺结节区域的中心点偏移程度评价其中心点连续性,最终判断出阳性肺结节.文中的实验数据来自于上海市胸科医院和LIDC数据库.实验结果表明,改进后算法的敏感度达到86.36%,假阳性率为1.76.     

基于背景差分的运动车辆检测的栅格算法研究

对运动车辆的检测进行了研究。在图像差分算法的基础上,研究提出了运动车辆自动检测的栅格算法,该方法通过计算当前帧与参考帧对应栅格的不相似度来检测是否有运动车辆进入视场,定义了不相似度下降率DSDR。基于此,可以比较准确地确定出运动车辆在栅格中的位置,并可方便地将车辆图像作为模板保存下来。实验结果表明,利用DSDR法比较准确地确定了运动车辆在栅格中的位置。     

基于结构张量与随机游走的图像分割算法

将结构张量与随机游走算法相结合,提出一种新的图像分割策略.算法通过分析结构张量特性,提出尺度向量的概念来计算像素间的连接权值,然后应用随机游走算法实现分割.利用尺度向量得到的权值刻画了图像局部的结构信息,更有效地实现了图像分割.此外,还提出了一种自适应各向异性的滤波函数,用以代替高斯函数对结构张量进行平滑,使所得到的结构张量可以更好地保留图像的复杂结构信息.实验表明,所提算法具有更好的分割准确性和稳定性.     

基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测

针对传统可分离小波图像边缘检测方法的各向异性和计算复杂性,应用基于“五株排列”的提升不可分离小波的构造方法,把基于矩形栅格的数字图像分成红块和黑块,然后根据图像边缘特点,利用二维提升格式构造了“最大-提升”小波,进而提出了一种基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测新方法,通过与传统的B样条小波边缘检测方法进行试验比较,证明了新方法在图像边缘检测方面具有更好的效果．     

一种从明暗恢复形状的快速黏性解算法

针对传统的从明暗恢复形状(SFS)算法存在误差大、耗时长的问题,提出了一种SFS的快速黏性解算法(PSFS-FVS).首先假定物体表面反射模型为朗伯模型,建立透视投影下的图像辐照度方程,然后将该方程转化为包含物体表面深度信息的静态Hamilton-Jacobi偏微分方程,使用非线性规划原理逼近该微分方程的黏性解,进而得到物体表面的三维形状.合成花瓶图像的实验结果表明:与Prados-Faugeras算法相比,PSFS-FVS算法在相同迭代次数时,恢复三维形状高度的平均相对误差降低了8.7%;在相同的误差条件下,所需的CPU运行时间减少了23.5%.实际人脸图像的三维形状恢复结果表明,PSFS-FVS算法在恢复局部细节信息时更加准确有效.     

几种典型红外弱小目标检测算法的性能评估

对基于中值相减滤波、最大中值相减滤波、最大均值相减滤波和推广的结构张量的红外弱小目标检测算法的性能进行了评估.针对传统评估方法的不足,提出了一种基于支持向量回归的红外弱小目标检测算法性能评估方法.利用该方法分别从图像背景特性和目标特性2方面对4种检测算法性能的影响进行定量分析和比较.实验结果表明,图像背景特性和目标特性对4种算法的检测性能都有较大的影响,而目标特性与4种算法的检测性能的依赖关系更明显;在4种评估算法中,基于推广的结构张量算法比其他3种传统红外弱小目标检测算法具有更好的鲁棒性.     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

一种改进的中文字符矢量化算法

针对人工进行字体的矢量化耗时费力的问题,提出一种改进的Potrace字体图像矢量化方法.基于Potrace位图矢量化算法,首先得到位图路径的初始点集,然后通过夹角判别法和计算删除代价(DC)值来删除冗余点得到最终关键点集,再根据弧弦距判别法判断矢量段的拟合类型,最后使用Bezier曲线插值拟合关键点并优化轮廓路径.为了衡量矢量化后的曲线轮廓的质量,建立了字体曲线轮廓的度量指标体系,其中包括轮廓尖锐度、关键点冗余率、锚点准确度和形状吻合度等指标.实验表明:Potrace算法的冗余率大约在56％左右,而改进后的Potrace算法则将冗余率降到10％左右,并且本方法在锚点选择的准确度方面较Potrace算法有提高,形状吻合度与Potrace算法持平,可以提升字体图像矢量化的效率和质量,同时也能尽可能减小曲线字库的空间存储量.     

具有双重检测机制的图像篡改检测算法

针对单一基于相关性的图像篡改检测算法难以同时解决虚警和漏检的缺陷,提出一种具有双重检测机制的图像篡改检测算法——第一重检测利用待测图像各区域的相机指纹是否与参考相机的指纹具有相关性来确定疑似篡改图像块;第二重检测从疑似篡改图像块中抽取特征,送到训练好的支持向量机(SVM),由基于图像特征的SVM对其分类,把误判块和真实篡改块区分开来.实验结果表明,该算法优于经典的单一基于相机指纹相关性的篡改检测算法.     

基于图像型的煤矿早期外因火灾预测及识别方法研究

针对传统煤矿井下火灾预测易受环境影响的不足,文中提出了一种基于图像型的煤矿外因火灾预报方法。文中基于火灾图像特征根据运动检测提取出疑似火灾区域,再根据颜色决策排除掉不具有火焰颜色的物体,最后再利用离散分形布朗增量场进行识别。实验结果表明,该算法对于小样本、非线性的分类问题效果显著,该法能较好地将煤矿井下的火源与干扰源区别开来,有较高的识别率和较强的鲁棒性,可降低误报、漏报。     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

基于Openpose和Yolo的手持物体分析算法

针对当前模式识别领域少有专门针对手持物体识别的研究,提出了可实时全局分析人体手持物体状 态及手持物体类别的分析算法。以人体姿态估计网络Openpose和物体检测网络Yolo为基础对图像进行初步处理,利用C++API将二者获取到的人体关节点坐标和目标物体坐标进行信息融合,然后针对不同尺寸的物体进行分类并分别设计了判定法则,融合交并比(IOU)算法作为手持状态的辅助判断,最终实现了人体手持物体行为分析算法。采集手持物体的视频流制成数据集,使用多种方法进行数据增强并训练,最终算法识别出手持物体状态的的同时,正确识别手持物体类别的准确率可达91.2%左右,相较于传统方法提高了大约1.3%,且运行速度可达13 fps,验证了算法的准确性。试验证明该算法对手持刀具、枪支等危险品的异常行为检测具有较高应用价值。     

快速非匀质图像分割方法

针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法.该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数.一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图像的非匀质分布.另一方面,用割测度逼近的曲线长度作为全局正则性,利于轮廓快速定位于物体边界.最后,在轮廓演化过程中,使用基于栅格图的最大流算法,避免了传统模型计算代价高昂的水平集函数.合成图像和真实图像的实验结果表明,提出的方法能有效快速地分割灰度非匀质图像中的弱边缘物体及多灰阶复杂结构物体;同时,对初始轮廓线位置和噪声具有较好的鲁棒性.     

基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别

利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.     

Hmnan Action Recognition in Complex Scenes Based on Fuzzy Integral Fusion

利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3 D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.