一种基于WMF-ACA的深度图像修复算法

针对RGBD相机由于硬件条件的限制,所获取的深度图像往往存在空洞与噪声的问题,提出一种彩色图像引导的深度图像空洞填补方法.对深度图像边缘区域采用基于局部直方图的加权模式滤波器(WMF)进行处理,在有效保留深度图边缘与细节的前提下,消除图像噪声.对深度图像非边缘区域采用一种异步元胞自动机(ACA)模型算法,根据邻域和迭代规则对深度图空洞进行填补,快速、准确地完成任务.在立体匹配数据集Middlebury上测试所提算法实现性能,实验结果表明:该算法的结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)更高,能够准确地填补深度图空洞,同时保持深度图边缘清晰.     

基于单目深度估计方法的图像分层虚化技术

实现了一种基于单目深度估计方法的图像分层虚化技术,可使前景清晰背景模糊,离镜头越远虚化效果越明显:首先对图像等比例缩小并且对图像中的物体做边缘检测,并利用线性追踪生成线条扫描信息图,利用双边滤波器对初始深度图做平滑处理得到深度图,依据深度信息选择阈值将图像分层,在分层的基础上对图像背景做高斯模糊处理,最终得到图像分层虚化效果,增强图像的表现力和艺术效果. 本技术的实现效果较为理想,能达到良好的图像分层虚化效果。     

Kinect深度图像快速修复算法

深度提取是基于“纹理+深度”自由立体视频系统的关键技术,而立体视频实际应用系统需要高效快速的深度图提取.提出一种针对Kinect提取深度图的快速修复算法.首先,对Kinect提取的彩色纹理图和深度图进行对齐裁剪,并采用背景填充算法对裁剪后的深度图进行初步修复;然后,对初步修复后的深度图进行基于颜色匹配的快速修复,得到质量较好的可用深度图.实验结果表明,本算法能有效修复原始深度图中由于遮挡而引起的空洞,获取的深度图整体平滑度好、边缘清晰;在普通PC机上达到25~30 帧/s的处理帧率,实现了深度图的实时提取.     

基于RGB-D图像的深度图空洞修复

提出一种基于RGB-D的深度图像空洞修复算法。通过改进的双边滤波对深度图进行滤波处理,填充了空洞而且保持了图像的边缘;再利用复合型中值滤波对深度图进行处理消除孤立点的影响,平滑了深度图像。实验结果表明,这一方法能够有效地对深度图进行空洞修复且图像边缘清晰。     

车辆视频检测中自适应背景更新算法的研究与仿真实现

本文主要对车辆视频检测中基于高斯混合模型的自适应背景更新算法进行了研究和仿真实现,并针对图像初始化的几种方法进行了研究和仿真.混合高斯模型算法可以较好地提取多模态图像中的背景与前景,统计直方图法则能较好地提取初始背景,实现背景更新.     

基于边缘梯度的散焦图像深度恢复

在散焦图像中,点的模糊程度随物体的深度而变化,因此可以利用散焦图像中点的散焦程度来估计物体的深度信息。本文提出了一种基于散焦图像中物体的边缘梯度关系来恢复图像深度图的新算法,用一个已知参数的高斯函数对图像进行再模糊,然后求出模糊后的物体边缘梯度,再与原图像中物体边缘梯度相比,再将该比值与图像的深度关联,求出图像中物体边缘处的深度,再利用后续深度插值方法和深度图优化恢复出整幅图的深度信息。这种算法仅需要一幅图像即可进行深度信息恢复,有较好的有效性。     

基于风险决策的混合高斯背景建模

对于固定摄像机的人体运动目标的检测,在现有混合高斯模型中,往往希望混合高斯模型中高斯函数的个数数目越大越好,同时现有算法对场景内每个像素点都采用统一的背景模型参数更新规则,每获得新的视频帧图像,都要对图像内所有像素点的所有高斯函数参数进行更新,这会带来庞大计算量,影响算法实时性。本文针对高斯背景建模算法的这种特点,对有新物体移入或物体移出当前场景时的情况,提出了改进的高斯建模算法,引入风险决策应用于前景目标的突变判断中,并通过实验验证了改进的算法在目标检测率和系统实时性方面的改进。     

ORBTSDF-SCNet：一种动态场景在线三维重建方法

传统的三维重建技术在面对移动物体干扰时难以有效完成场景重建任务。针对该问题，本文提出一种基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping）、TSDF(Truncated Signed Distance Function）和SCNet(Sample Consistency Networks）实例分割网络的三维重建方法ORBTSDF-SCNet。该方法采用深度相机或双目相机获取重建物体及场景的深度图与RGB图，且基于ORB＿SLAM2实时获取位姿信息；采用基于结构化点云数据的表面重建算法TSDF与深度图相结合，实现在线三维模型重建；为了消除场景中移动物体对场景三维重建的干扰，提出采用SCNet实例分割网络检测和分割移动物体，并结合优化策略减小检测和实例分割误差以及深度图和RGB图对准误差。通过抠除移动物体，保证了重建场景的完整性。在ICL-NUIM、TUM数据集上的实验表明了本文所提方法的有效性。     

基于非局部稀疏表示的立体图像的超分辨率重建

针对在立体图像的超分辨率重建过程中,需要分别对低分辨率的彩图和同场景的深度图进行超分辨率重建的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的立体图像的超分辨率重建方法.该方法在非局部中心稀疏表示重建方法的基础上,利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过构造联合特征图像块来学习彩色和深度图像的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的联合编码增量作为正则项,利用迭代优化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估,并与不同算法进行了比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,本文提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.     

基于高斯混合模型的光照自适应背景减法

采用带有光照自适应的基于高斯混合模型的背景减法提取移动物体的图像.通过只更新感兴趣的高斯分布减少运算量;对基于改进的高斯混合模型算法提取的图像,当光照快速变化时进行光照补偿.实验结果表明,改进的高斯混合模型算法,对光照快速变化的场景有较好的适应性,提取的图像效果较好.     

基于HOG的物体分类方法

研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法,并且将该特征结合深度图像分割和支持向量机(SVM)分类器,实现了一个物体分类系统.该系统基于新型传感器Kinect,可以提供实时的彩色图和高精度的深度图.利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息,提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法,解...     

一种新的矿井监控视频增强目标检测算法

由于矿井下光线不足,照度低且粉尘大,造成监控视频图像存在昏暗和模糊问题,利用小波变换获取视频画面中的不同频率分量信息,首先对低频分量采用暗原色先验进行去雾处理,然后用阈值滤波对高频分量进行消噪,将处理以后的低频分量和高频分量进行融合,重构小波函数,实现图像的增强。仿真实验结果表明所提算法能提高图像对比度,增强图像细节信息,淡化浓雾、抑制噪声等方面有较好的效果。在矿井运动目标检测中,为了改善传统混合高斯模型像素点不能精确匹配及参数迭代速度慢的问题,采用三帧差分法融合混合高斯背景模型,融合后的算法有效消除了背景更新不及时而导致的画面鬼影现象,而且运算速度得到明显提升,实现了运动目标实时追踪的需求。仿真实验结果表明所提算法相对传统混合高斯模型算法不仅能够快速的检测出运动目标,而且检测图像边缘细节信息更加清晰,并且能够解决物体遮挡等问题,为矿井视频信息处理和人员安全监测奠定了良好的基础。     

改进的混合动静态背景的分割方法

针对动静态背景场景下背景分割虚警率高的问题,提出了一种基于块直方图特征的Zivkovic混合高斯模型改进算法—BHZ-MoG。该算法设计了图像的块观测向量,并根据块观测向量的统计规律将图像块分类为动态、半动态、静态块,由此给出了结合块观测向量与块分类的块直方图特征提取算法,同时结合块直方图特征与Zivkovic混合高斯模型对不同类型的块分别进行背景分割与模型更新。实验结果表明,相较于Zivkovic混合高斯模型,BHZ-MoG算法能够在保证查全率不变的情况下,有效提高背景分割结果的查准率;Zivkovic混合高斯模型及BHZ-MoG的最大F1分数分别为0.758和0.790,说明了BHZ-MoG算法可以获得较佳的前、背景分割效果。另外,BHZMoG算法还可有效降低Zivkovic混合高斯模型在动态背景下的虚警率。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

针对传统高斯模型学习速度慢问题,提出了一种基于新的背景模型更新模式的目标检测方法.首先,对彩色图像建立混合高斯模型,并且采用新方法更新背景模型,即不同的阶段使用不同的更新方程,然后由背景差分得到基本准确的前景图像,其次利用基于颜色差、亮度差和梯度差的阴影检测算法削除前景图像的运动阴影,最后利用形态学滤波、连通组件分析和种子区域增长进行后处理.实验结果表明,该方法不管在室内还是在室外都能很好地消除阴影,准确地提取运动目标.     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.     

一种基于混合高斯模型运动目标检测新算法

针对传统的混合高斯模型算法检测时存在较多噪声的不足,提出了一种基于混合高斯模型与三帧差法相结合的运动目标检测算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算法和三帧差法各获得一幅前景图像,然后将两幅图像进行逻辑或运算;再对获得的图像进行自适应中值滤波处理,并利用连通域阈值面积去噪法除去剩余的噪声,最终提取出运动目标。实验仿真结果表明,利用该方法可以有效地提高运动目标的检测率。     

基于MRF分层高斯混合模型的脑MR图分割

脑部磁共振(MR)图像由于偏移场和噪声存在灰度不均的特点.针对传统高斯混合模型应用于MR图像分割中存在噪声和异常值敏感等问题,提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的分层高斯混合模型分割算法.将传统的高斯混合模型进行分层处理,使用高斯混合模型替代其中的高斯分布;针对图像像素点构建MRF,更新分层高斯混合模型的先验概率;根...     

基于多层级跨模态特征融合的深度图重建算法

针对稀疏深度图像的重建问题,提出了一种基于深度学习的多层级跨模态特征融合的深度图重建算法.利用卷积神经网络对彩色信息和稀疏深度信息分别编码并在多个尺度下进行自适应融合,在解码阶段通过残差学习进一步细化重建结果.模型通过复用深度编码支路的短路连接引导特征上采样,输出初始深度图,同时复用彩色编码支路提取的丰富语义特征,将多个尺度下输出的上采样特征图进行金字塔迭代上采样,进而学习与最终重建结果的残差,提高了重建结果的质量.在NYU-Depth-v2和KITTI数据集上的实验结果表明：本文方法与现有的主流方法相比,具有较好的深度图重建性能,同时在视觉比较上生成了更为锐利的深度边界.     

基于超像素的Grab cut前景提取算法

针对海量的像素以及迭代更新高斯混合模型参数导致的Grab cut很难兼顾精确分割和实时交互的现象,提出基于超像素的交互式快速分割框架,精简了问题规模,保证了分割的准确度和实时性.首先,采用融合边缘自信度的均值漂移算法将图像分割为一系列保持颜色、空间信息以及边界特性的同质区域;其次,以每个同质区域的RGB均值为结点,构建加权网络图,建立前景和背景两个高斯混合模型;然后,采用EM算法结合一种新的max flow/min cut算法来逼近高斯混合模型参数;最后,本文引入区域项的自适应调整参数来提高分割的准确度.实验结果表明,文中算法对用户交互可以及时做出分割响应,并且分割的结果更加合理.