运动图像目标提取方法

简述自底向上的运动图像目标提取方法，分析其中基于有向图的区域合并算法及在实际问题中的应用。     

会议电视图像序列中的运动目标分割

提出了基于递归高阶阶段的运动目标分割方案,主要用于会议电视图像序列,与传统的高阶统计方法相比,基于递归高阶统计的分割方法从高斯噪声背景中提取信息,由于利用了前ｎ帧图像的信息冗余度,递归高阶统计方法可以更有效地减少噪声,检测小目标,并且提高了目标的分割准确度,模拟试验结果显示,分割结果较好。     

基于图像分割的云层测速方法

为了解决塔式太阳能电站镜场上空的云层遮挡问题,提出一种对镜场上空移动云层进行预测的测速方法。首先利用固定摄像机对云层图像进行采集,然后提取不同帧数的图像,并进行伽马变换、遗传算法图像分割、云层目标检测、运动云层匹配等处理,最后根据匹配得到的像素坐标计算云层的移动速度和方向。实验测试结果表明:与光流法的数据进行比较,显示图像分割方法计算量少,位置预测误差小。可见运用图像分割方法进行云测速是可行的,为塔式太阳能电站的云监测中云遮挡预判提供理论依据。     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法,该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好的检测出复杂背景中的低信噪比,运动小目标,单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率,实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易。     

基于维特征的目标分割与检测

提出了一种改进的盒维数算法。基于这种盒维数定义,对高通滤波后的图像逐点计算,所得的盒维数为该点的分形特征。根据这种算法,背景中多种不同纹理的特征值非常接近,而所在位置的特征值高于背景所在位置的值。并提出一种迭代的分割－聚类法检测各目标。     

基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法

针对抖动相机和静止相机下的运动目标检测问题,本文提出基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法。首先使用动态模式分解法根据视频序列提取彩色背景图像为粗定位提供基础,提出在小范围内利用相关法对SIFT算子检测到的当前帧图像和彩色背景图像的特征点进行匹配,通过匹配点对的偏移量估计当前帧图像的偏移程度,以达到消除图像抖动的目的;然后利用结构相似性对目标区域粗定位,减少复杂背景的干扰;再对各通道下粗定位彩色背景图像及校正后的当前帧图像背景差分并对其结果进行与操作;最后通过形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明：本文方法不仅有效改善了相机的抖动问题,而且在抖动相机和静止相机两种情况下的检测率有所提高,与GMM等三种算法相比查全率和准确率分别提高1.6%、3.5%和3%以上。     

红外图像运动目标检测与识别

提出了一种利用相邻帧红我图像实时相减提取运动目标序列的方法，把复杂背景下运动目标识别问题转化为较简单背景下目标识别问题，介绍了一种基于差分图像序列的实时处理算法，可对多个运动目标进行识别与定位。     

基于多尺度特征图像分割的车道线提取方法

识别与检测车道线作为自动驾驶感知周围环境的一环，为自主车辆在众多复杂场景中提供交通数据信息参考.为了提取车道线本身含有的交通语义信息，按照实际含义分为不同类别，提出一种多尺度分辨率特征的图像分割方法提取车道线，生成低分辨特征，同时保持高分辨尺度子网.针对卷积神经网络无法充分探索空间信息的局限，引入全自注意力网络结构改进下采样解码部分，将特征图通过嵌入向量映射完成线性采样，再经由全自注意力网络结构提取空间上下文语义信息，最后对图像进行降采样完成最终的下采样过程.利用滑窗多头注意力机制，解决嵌入向量映射层因划分造成边界上下文语义信息的不连续问题.针对改进的模型采用交并比损失函数进行优化，能够在保持精度的情况下正确识别相应类别，交并比和F1系数分别达到49.36%和63.02%.经实际测试，在遮挡、阴影等复杂场景下的车道线识别也能更加准确，具有更好的鲁棒性.     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于分维特征的目标分割与检测

提出了一种改进的盒维数算法 .基于这种盒维数定义 ,对高通滤波后的图像逐点计算 ,所得的盒维数为该点的分形特征 .根据这种算法 ,背景中多种不同纹理的特征值非常接近 ,而目标所在位置的特征值高于背景所在位置的值 .并提出一种迭代的分割 聚类法检测各目标 .     

关于活动图象中自动进行图象分割的研究

在活动图象中进行图象分割，不使用人机交互方式，而是自动检测移动目标，确定包含目标轮廓的区域，然后分割目标与背景并提取移动目标的轮廓．     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。     

一种基于图像特征块匹配的电子稳像算法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定算法。该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作。在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波。试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求。     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法,通过对红外序列图像中的运动目标进行检测,将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明,文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息,有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法.该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离.仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值.     

含噪图像中动目标轮廓的实时提取

提出用模式和模式分布理论分析活动图像边界的特征以及硬件检测、提取动目标轮廓的方案．在５点处理窗口中，分别检测出当前帧内的水平轮廓和垂直轮廓，再和前一帧的图像轮廓进行异或操作，检测出活动图像轮廓．给出了软件模拟结果，详细论述了硬件设计原理和方法．该检测方法具有一定的抗噪能力、运算量小、速度快、可实时工作、成本低等优点．     

一种新的运动点目标检测方法

常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离。通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强。