岩石表面图像的特征提取和处理方法

在对比多种岩石表面图像特征提取的基础上,提出了岩石表面图像中节理特征的提取方法,包括图像的增强、二值化、边缘提取、Hough变换等,提出了3个限制条件,以剔除提取的节理特征冗余线段,并给出了处理依据和流程.同时,编写相应的软件以对所提方法的可行性进行验证.结果表明,经所提线段分类与合并方法处理后,冗余线段的重复率大幅降低,其结果能够准确反映岩石表面裂隙特征的分布情况.     

多车道复杂环境下前方车辆检测算法

为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。     

基于假设检验的SAR图像机场跑道自动识别

针对复杂条件下合成孔径雷达图像中机场目标自动检测识别问题,提出了一种基于假设检验的机场跑道自动识别算法,利用雷达图像中跑道灰度特性和结构知识,通过迭代分割和形态学滤波提取感兴趣区域,抑制具有类似灰度特性的水域对跑道线检测的影响,并结合Hough变换和线段跟踪连接提取候选跑道,最后采用假设检验方法对机场跑道进行识别.试验结果表明该方法可快速有效地检测识别复杂背景下低分辨率、低信噪比合成孔径雷达(SAR)图像中的机场跑道.     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪

提出了一种基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪算法.在利用改进的非参数颜色聚类进行自适应划分目标颜色空间的基础上,定义了目标模型和候选目标模型,该模型利用高斯函数建模颜色直方图中的每一个颜色特征位的空域分布; 根据Bhattacharyya系数的定义得到了目标模型和候选目标模型之间的相似性函数.跟踪算法利用高斯金字塔得到的多尺度图像进行从粗到细的目标空间定位;同时通过利用推导的核函数自动带宽选择公式,实现了目标尺度定位.实验结果表明该方法优于典型的均值漂移跟踪方法,从而验证了该方法的有效性.     

复杂背景下的彩色图像人脸检测

提出了一种复杂背景下使用肤色模型检测人脸的方法.该方法首先对图像进行光照补偿,然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并,并结合先验知识提取出人脸候选区域,最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸.对1 010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的彩色人脸图像进行验证,其检测率达到89.7%.     

基于Hough变换的印鉴差值匹配识别

提出了一种根据差值图像的线段参数进行印章识别的方法．首先完成目标图像与模板图像的精配准,然后对图像进行差值计算,用霍夫变换得到差值图像的直线段数．并用此直线段数作出判决．实验结果表明,利用该算法进行识别时正确性高,且所用时间短,效果好．所提供的方法在对6类目标60幅图像进行识别时总识别正确率高于85％．     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

角点检测的一种新方法

提出了一种边缘图像的角点检测方法.根据角点的边缘特征(角点的一个小邻域内包含两条或两条以上的线段,而一般的边缘点的邻域内则只包含一条线段),计算出每个点的小邻域内包含的线段数,便可以确定该点是否为角点.由于计算过程只依赖于角点的空间坐标,因此计算量小而且能够有效的排除噪声.     

自然图像中建筑目标提取算法

提出了一种从复杂场景图像中提取建筑目标的算法.首先采用对手惩罚竞争学习方法改进基于图论超像素算法的分割粒度,得到分割效果较好的图像块;然后选择基于空间包络模式的支持向量机对图像块进行分类,区分出图像中的建筑图像块与非建筑图像块;最后通过建筑目标的结构特征验证图像中的候选建筑,提取出图像中建筑目标.在标准图像库进行的实验表明:本算法提取建筑目标的能力优于同类算法,并且满足一般应用的实时性要求.     

Segmentation algorithm of complex ore images based on templates transformation and reconstruction

Lots of noises and heterogeneous objects with various sizes coexist in a complex image, such as an ore image; the classical image thresholding method cannot effectively distinguish between ores. To segment ore objects with various sizes simultaneously, two adaptive windows in the image were chosen for each pixel; the gray value of windows was calculated by Otsu’s threshold method. To extract the object skeleton, the definition principle of distance transformation templates was proposed. The ores linked together in a binary image were separated by distance transformation and gray reconstruction. The seed region of each object was picked up from the local maximum gray region of the reconstruction image. Starting from these seed regions, the watershed method was used to segment ore object effectively. The proposed algorithm marks and segments most objects from complex images precisely.     

Spatio-temporal Compensation Based Object Detection for Video Surveillance Systems

Moving object detection in video surveillance is an important step. This paper addresses an automatic object detection algorithm based on spatio-temporal compensation for video surveillance. Temporal difference of the pairs of two frames with a k-frame distance is utilized to obtain coarse object masks. Usually, object regions in these coarse masks have discontinuous boundaries and some holes. Region growing with the distance constraint is proposed to compensate these coarse object regions in spatial domain, followed by filling holes. The added distance constraint can prevent object regions from growing infinitely. The proposed filling holes method is simple and effective. To solve the temporarily stopping problem of moving objects, temporal compensation is proposed to compensate the object mask by utilizing temporal coherence of moving objects in temporal domain. The proposed detection algorithm can extract moving objects as completely as possible. Experimental results have successfully demonstrated the validity of the proposed algorithm.     

IMM算法在飞行目标无源跟踪中的研究

高速空中目标的运动状态多变,用单一跟踪模型很难描述目标的特性.通过分析飞行目标的空中运动关系,利用IMM(interacting multiple model)算法,结合CV(constant velocity),CT(constant turn)和PVT(planar variable turn)模型对空中高速飞行目...     

基于万有引力的个性化推荐算法

本文把物理学中的万有引力定律引入推荐系统,提出一种个性化推荐算法,即基于万有引力的个性化推荐算法。算法把用户使用的标签看作用户喜欢物体的组成颗粒,标注项目的标签被看作项目物体的组成颗粒,社会标签的类型就是颗粒的类型,由此构建了用户喜好物体模型和项目物体模型。喜好物体和项目物体间存在着万有引力,并且引力大小遵循万有引力定律。计算喜好物体和项目物体间的万有引力,并把该引力大小作为二者的相似度度量,引力越大,二者的相似度就越高,对应的项目物体就越有可能被用户喜欢。实验结果证明本文提出的算法可以获得好的推荐性能。     

船体曲面的NURBS表达与设计

在AutoCAD的ObjectARX开发环境中，以VC^ 为编程语言，建立了AutoCAD图形数据库与外部数据库的数据链接，采用非均匀有理B样条技术，对综合定型值点的船体曲面插值及边界条件处理进行了研究， 构造出以NURBS为统一数学表达式的船体曲面。根据投影原理，对船体曲面与任意平面的求交问题给出数值算法。首先用直线段逼近曲面的单参数曲线，在投影坐标系内求出直线段与平面的交点，再将交点映射到实际坐标系中得到真实的交点，这些点的集合即为平面与曲面的交线。     

基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .     

检测区域自适应调整的TLD多目标跟踪算法

传统的TLD目标跟踪算法由于检测区域过大导致检测时间过长,并对相似目标跟踪效果不理想且只能对单个目标快速跟踪.针对这些问题,利用双Kalman滤波加速预测的DKF检测区域优化算法构造了一种检测区域可自适应调整的多目标跟踪算法——TLD-DOMO算法.TLD-DOMO算法的多目标检测器可对各目标的潜在运动范围进行预测,使其检测区域的大小及位置自适应地调整至最佳状态,以此提升对多目标跟踪的精度及效率.此外,该方法可有效地降低多目标间的相互干扰,支持对多相似目标的同时跟踪.实验结果表明:TLD-DOMO算法在对各测试视频的多目标跟踪中,跟踪速度均有提升,加速比为1.55~2.94倍;在多相似目标跟踪中,对各目标的检测与识别效果优于原TLD算法.     

基于目标检测和图割的多目标跟踪算法

多目标跟踪是智能视频监控中的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于运动目标检测和图割理论的多目标跟踪算法.首先,利用码本模型对背景建模,检测运动目标.然后,令一个标签对应一个目标,建立能量方程,把多目标跟踪问题转化为能量最小化的组合优化问题.最后,构造网络图,利用最大流-最小割算法寻找最优解.实验结果表明,所提算法能够处理新目标的进入和原有目标的离开,对多目标之间的遮挡具有较强的鲁棒性.     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。