基于局部区域建模的复杂场景运动目标检测

为了解决传统背景建模方法难以有效检测复杂场景中运动物体的难题,提出了一种在马尔科夫随机场框架下,基于区域建模的运动目标检测方法。该方法在学习像素前景和背景的概率模型时,融合了相邻局部区域的信息;因而比传统的单像素建模方法更加精确。在马尔科夫随机场框架下,运动目标检测问题转化为能量优化问题,可以得到比基于阈值分割前景更精确的结果。在复杂场景视频进行测试;并与传统的背景建模方法进行比较,实验结果表明本文算法更优。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

一种新的图象分割方法

大多数图象处理系统都需将目标从背景中分离出来。本文介绍一种新的自适应门限图象分割方法。门限曲面通过梯度值较大的象素点即可能的边缘点灰度值内插得到。     

基于马尔科夫随机场的合成孔径雷达图像分割方法

提出了一种基于MRF模型和最大后验概率准则的SAR目标切片图像分割方法.该方法通过对SAR目标切片图像中不同的区域所占比例进行统计分析,得到了一种有效分割的迭代初值选择方法.本文给出了模拟退火算法,ICM算法,吉布斯抽样算法对模拟图像和实测SAR图像目标区域进行了分割,结果表明,采用本文提出的方法可以加速迭代的收敛过程,降低迭代次数,提高分割速度.     

基于计算机视觉的动目标图象分割与跟踪

研制了一种能够实现动目标图象分割、识别与跟踪的简易计算机视觉系统。实验结果与分析表明：该系统在图象分割实时性、动目标跟踪精确性、抗干扰性及快速灵活性等方面颇具特色。     

一种分级渐开的快速运动估计算法

提出了一种利用图象固有特征的快速运动估计算法，在大多数情况下，图象中运动的变化在图象内和图象间往往是连续的，以相邻宏块（空间或时间上相邻）相应的矢量作为当前矢量的搜索起始矢量，作分级的按渐开顺序的搜索，从而使计算量几乎与运动矢量的实际范围地无关，大大减少了计算量，而得到的图象质量没变。     

基于灰度直方图的快速K—MEAN图象分割算法

K-MEAN图象分割算法本质上是一种迭代运算,分割结果虽不受初始类中心的影响,但分割处理速度明显依赖于初始类中心的选择.对此,本文根据K-MEAN图象分割算法的原理,提出了基于灰度直方图的快速K-MEAN图象分割算法,该算法直接在灰度直方图上进行迭代运算,不仅减少了数据处理量,且无需人工确定初始类中心,图象分割只需简单的门限判别.理论分析和实验结果证实了该算法能明显加快迭代过程和提高处理速度.     

基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割算法

研究了基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割方法.该算法先对帧差图像进行简单的前背景划分,再采用均值场理论(MFT),建立马尔可夫随机场(MRF)模型,构造系统相应的能量函数.然后通过求取最大后验估计(MRF-MAP),即求最小能量函数,得出标记场,提取运动目标.实验结果证明:该算法能够很好地消除噪声,对运动目标分割具有较好的分割效果.     

基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割

提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果.     

改进的混合高斯模型的运动对象分割算法

针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新速率,从而有效地改善了长时间静止物体转为运动后留下的"鬼影"及光线突变导致的大面积误检情况.采用阴影抑制和形态学滤波使得前景目标分割的性能得到有效的提高.实验表明,本算法能够迅速响应实际场景的变化,准确分割出运动对象.     

基于自适应形状先验的快速图像分割算法

 针对传统GrabCut算法在GMM迭代参数估计阶段时间复杂度较高,当图像中含有噪声或遮挡物时容易发生分割错误的问题,提出一种结合多阶抽样GMM与自适应形状先验的图像分割算法.该算法首先根据采样数定理对像素点进行均匀多阶抽样,依据样本点估计GMM参数;然后加入形状先验项约束图像分割过程,同时对形状先验约束比例采用自适应方法进行控制,获得最终分割结果.针对形状仿射变换,运用SURF与RANSAC进行处理,使本文算法更加灵活.实验表明,本文算法分割结果更加准确,效率更高.     

Motion feature descriptor based moving objects segmentation

A novel moving objects segmentation method is proposed in this paper.A modified three dimensional recursive search (3DRS) algorithm is used in order to obtain motion information accurately.A motion fea...     

一种面向复杂场景的彩色图像人脸检测方法

针对复杂场景的需要,提出了一种适用于复杂场景的彩色图像人脸检测方法．首先通过综合考虑肤色的亮度和色度信息提高了现有的肤色模型准确率,然后基于颜色和形状特征给出了一种有效的人脸候选区域定位方法,最后针对现有特征验证方法的不足,提出了一种基于人脸像素梯度阈值的验证方法对人脸进行确认．试验表明这种方法是有效的,鲁棒的．     

图像分割算法的探究

将图像中具有不同含义的区域分割开来,就是所谓的图像分割。它在计算机视觉和图像处理中是一个非常重要且具有权威意义的实际应用问题,在图像分析和图像处理中也起至关重要作用。因此,图像分割技术具有极高的研究价值。随着数学、生物学、计算机科学等学科的发展,图像分割技术也在不断更新与完善。但到目前为止,图像分割还没有一套完整切实可行的理论。力求就图像分割算法做一些积极的探索和研究,尤其是对区域分割法、边缘检测分割法及其它领域相关理论工具的分割法做一些比较详细的阐述,最后给出未来可能的研究方向。     

A shortest path algorithm for moving objects in spatial network databases

One of the most important kinds of queries in Spatial Network Databases （SNDB） to support location-based services （LBS） is the shortest path query. Given an object in a network, e.g. a location of a car on a road network, and a set of objects of interests, e.g. hotels, gas station, and car, the shortest path query returns the shortest path from the query object to interested objects. The studies of shortest path query have two kinds of ways, online processing and preprocessing. The studies of preprocessing suppose that the interest objects are static. This paper proposes a shortest path algorithm with a set of index structures to support the situation of moving objects. This algorithm can transform a dynamic problem to a static problem. In this paper we focus on road networks. However, our algorithms do not use any domain specific information, and therefore can be applied to any network, This algorithm＇s complexity is O（klog2i）, and traditional Diikstra＇s comolexitv is O（（i ＋ k）^2）.     

运动目标的快速检测、跟踪和判别

为完成自然环境中大范围的环境监控 ,实现了一个运动目标检测、跟踪和判别系统。该系统利用一个固定平台上的、有 3 60°旋转和一定俯仰的两自由度摄像机监视自然环境 ,利用 2 -D仿射模型和鲁棒参数估计的主运动分析得到背景运动参数 ,能够在短时间内完成 3 60°全景图的拼接 ,并能利用出格点检测和聚类自动检测、通过限制搜索范围的检测和维护运动目标缓冲池主动跟踪运动目标 ,还能按目标区域的周期性变化判别目标种类 (人或车辆 )。实验表明 ,系统能够实时可靠地检测、跟踪运动目标并完成判别 ,满足特定的监控要求。另外 ,该运动目标判别方法简单可靠 ,其结果可作为视频序列识别和检索的一项重要特征     

一种时序数据局部相关对象聚类算法

针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题,建立了一种基于相关子模式的spCluster模型,讨论了该模型与平均平方残值的关系.并以此模型为基础,提出了适用于时序数据的确定性双聚类算法sp-TSC,该算法首先利用spCluster模型将局部相关的数据对象符号化,然后将字符序列插入到泛化后缀树中,利用后缀树的性质避免了穷举局部相关子模式的各种组合,有效减小了搜索空间,从而可以在数据矩阵尺寸的线性时间内发现全部最大δ-spCluster.理论分析和实验表明,该算法是高效可行的.     

二值图像中目标物体轮廓的边界跟踪算法

分析了二值图像识别中常见的边界跟踪算法,在此基础上提出一种通用性强的边界跟踪算法,能够根据上一边界点的位置判断轮廓走向.在搜索下一个边界点时,只需要对候选的5个点进行判断,便可以找到下一个边界点的位置,从而减少了搜索的次数,使得边界跟踪的时间大为减少.算法对于轮廓不封闭的线段也可以一次扫描得到其轮廓信息.实验表明,算法不仅速度快,而且轮廓识别准确.对于目标物较复杂的图像,算法更能体现出其优越性.