一种MPEG压缩视频的快速视频分割方法

针对越来越多的视频数据以压缩形式存在的现状,提出一种MPEG（移动图像专家组）压缩视频的快速镜头边界检测算法,利用DC（直流分量）序列计算HSV（色调、饱和度和亮度）颜色空间的直方图差,通过二次处理去除由闪光灯和渐变过程不连续引起的错误分割,使误检率大大下降,该算法对双阈值比较方法进行了改进,能更好地检测出包含停顿的镜头渐变。     

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.     

一种带权色差的彩色图像边缘检测方法

提出一种新的带权色差的彩色图像边缘检测方法.通过在HSV(色度、饱和度、亮度)空间和Sobel算子的基础上,再增加45 °角和135 °角两个方向上的梯度算子,对颜色分量差采用加权的方式,把彩色图像映射为一个亮度矩阵.在此基础上,利用阈值调整,检测出整个图像的边缘.实验表明,该方法对合成及自然彩色图像均能较快较好地得到边缘.     

基于无人机遥感图像的森林火灾检测

为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾...     

结合饱和度调节的单曝光HDR图像生成方法

针对目前利用单幅低动态范围图像生成高动态范围图像过程中亮度的动态范围扩展与饱和度不匹配,从而导致扩展后图像泛白的问题,提出一种结合饱和度调节的由单幅图像生成高动态范围图像的方法.该方法将图像转换到H SV颜色空间,首先对亮度分量进行反色调映射及高光区域校正得到新的亮度分量,并对饱和度分量进行线性拉伸;然后计算原始亮度与...     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.     

基于计算机视觉的火灾识别方法研究

本文对基于计算机视觉的火灾检测识别方法进行研究。首先采用运动检测与火焰颜色模型想结合的方法对视频疑似火灾区域进行分割,然后提取出火焰矩形度、火焰面积增长特征、火焰波动频率三个特征,将此三个特征作为火灾识别的特征向量,最后训练BP神经网络分类器,对火灾进行识别。     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

基于亮度自适应色度空间模型肤色算法及应用

针对已有肤色算法对亮度信息考虑不足的缺点,在色度空间模型基础上提出了一种在彩色图像中检测肤色像素的新方法———基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法。该方法综合了肤色像素在YUV、Y IQ色彩空间上的分布特征,根据图像亮度信息以及I值和UV的夹角值区分肌肤颜色,针对不同肤色选用不同阈值进行检测。实验证明,该方法对偏黄、黑色肌肤(亚洲、非洲人)和偏白色肌肤(欧美人)均有很好的检测效果,肤色像素检测的正确率达93.479 5%,误检率和检测时间相对变化不大,检测效果有明显提高。将此算法用于网络敏感图像过滤中,并设计了图像分类算法,结合网址过滤和关键词封锁技术构建敏感网页过滤器,克服了现有过滤软件算法的滞后性和对图片信息的局限性,基本实现了不影响网络运行条件下的网页的在线检测和分析功能。     

基于Sigmoid曲线拟合的亮度可控土壤图像增强

图像在相同条件下表征土壤特征会提高土壤图像识别土种的精度。对自然环境下机器视觉采集的土壤图像亮度可控增强,将不同光照条件采集的土壤图像转换为近似于该土壤在某些特定光照条件下采集的具有一定亮度的真实土壤图像,能消除或减弱光照对后续土壤图像土种识别的影响。因此,应用Sigmoid曲线对土壤图像亮度(Y)分量的累积概率密度(cumulative distribution function, cdf)曲线拟合;然后,构建目标亮度逼近优化模型,迁移拟合的Sigmoid曲线逼近目标亮度;再依据像素的邻域信息对相同亮度的像素排序、迁移,实现土壤图像的亮度可控增强;最后,利用高斯卷积核提取色调(U)、饱和度(V)分量的低频分量,并基于色比不变性原理与原始土壤图像的邻域信息对增强土壤图像的U、V分量高低频分别增强,完成颜色校正,并融合增强亮度分量,获得增强的彩色土壤图像。实验结果表明,提出算法对完全重合的亮度不同成对真实土壤图像做有目标增强实验,增强后的土壤图像与真实目标土壤图像对应像素Y、U、V分量差的标准差均值分别为14.313 7、1.323 2、2.110 5,峰值信噪比均值为29.820 9;...     

Multi-features Based Approach for Moving Shadow Detection

IntroductionAs the core of smart surveillance system, image analysistechnology has been used to many fields including home andcommunity surveillance, and transportation monitoring. Themain aim is to detect special moving objects, such as vehicle,walking person, etc. By computing object features as motion,shape, color, texture, centroid, and area, the events in thescene can be evaluated. The requirements of moving objectdetection is the tracking application should be robus…     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

基于亮度守恒假设的火灾图像运动特征提取

论述了火灾火焰和烟雾图像特征分析及提取方法,分析了这些方法尚存在的问题,指出了火灾图像运动特征分析相对于静态特征分析的优势.针对亮度不变假设在提取火灾火焰和烟雾图像运动特征时存在的问题,提出将目前最新的光流计算方法——亮度守恒假设应用于视频火灾探测中,结合全局平滑性假设,推导了亮度守恒方程解的迭代形式,并对基于亮度守恒假设的火灾火焰和烟雾图像运动特征识别方法进行了分析和讨论,为开发更加准确可靠的视频火灾探测识别算法提供了理论支撑.     

一种融合区域生长和边缘检测的彩色图像分割方法

介绍了一种融合边缘检测和区域生长的彩色图像分割方法。算法首先对图像进行边缘检测,然后计算像素之间在HSI彩色空间的颜色相似度,利用像素间相似度并结合边缘信息确定区域生长的种子,再基于颜色和空间信息对各个种子进行区域生长,最后进行区域合并。该算法能够实现种子的自动选取,这在传统方法中是很难实现的,此外,还能有效防止过分割。实验结果表明该算法有效。     

计算机视觉火灾探测中的特征提取

火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题．我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动等特征的提取，并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型，该模型在规格化的傅立叶描述子空间能够准确地度量这种时空闪烁特征．实验结果表明，该方法具有比较好的鲁棒性，有助于提高视觉火灾探测的准确率、降低误报漏报率．     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

面向自适应计算的局部四面体网格重划分

为有效满足h自适应的网格重划分要求, 提出通过前沿推进法和Delaunay算法对四面体网格进行局部重划分. 首先, 在重划分过程中, 采用由线到面、 由面到体的顺序保证整体网格的协调性; 其次, 通过局部尺寸函数保证网格尺寸平滑过渡; 最后, 用投影法使网格满足几何保形. 仿真实验结果表明, 该算法适用于包含多部件的复杂计算机辅助设计(CAD)模型, 在h自适应加密过程中网格更贴近真实几何形态, 且重划分后可保证网格单元的质量.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

一种改进yolox_s的火焰烟雾检测算法

针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高等问题,在YOLOX框架下提出改进YOLOX＿S目标检测算法。首先在数据集建立方面,采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集,共计9 621张图片。并且通过对数据集采用Mosaic数据增强的方式,增加数据的多样性。其次对backbone部分采用swin-T骨干网络来代替原来的CSPDarkNet骨干网络,能够更好的捕捉不同尺度下的特征,有效地提升了目标检测的精度。然后对网络模型引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN)特征融合网络,提高检测的效率和网络模型的适应性,在复杂背景下同样可以保持较高的检测精度。最后引入CA注意力机制来加强此算法的特征提取能力。经过对比实验表明,改进后的YOLOX＿S的火焰烟雾检测算法具有较高准确性,其mAP@0.5(预测框与真实框重合程度的阈值为0.5时的平均检测精度)达到81.5%,相比原网络提高了5.3%。改进后的YOLOX＿S网络模型在火焰烟雾检测方面具有更高准确性和更低的误报率。