基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.     

一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法

针对计算机视觉处理系统中,阴影会严重影响到对目标的跟踪、识别和图像场景的理解的问题,提出了一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法并给出了与不同色彩空间的实验对比结果.该算法将分割出的运动目标与背景在亮度和色度进行对比,从而区分出运动目标和运动阴影.实验证明,与其他的阴影检测的算法相比,该方法具有更高的准确性和更快的检测速度.     

自适应Kirsch边缘检测算法

针对Kirsch算法容易丢失弱边缘.且需要人为指定阈值等问题.提出了一种自适应Kirsch边缘检测算法.利用Kirsch基本原理,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特性自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Klrsch算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还可以检测到弱边缘.同时,针对Kirsch算法所得边缘相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法.可以得到单像素边缘.通过实验比较.所提算法实验效果比较珲想.     

一种基于Robinson理论的自适应边缘检测算法

针对Robinson算法运算速度慢,且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Robinson自适应边缘检测算法。利用Robinson基本原理,删除了一些算法模板,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Robinson算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还提高了运算速度。同时,针对Robinson算法边缘检测相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,改进算法先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤了伪边缘,再对图像边缘进行细化,从而得到单像素边缘。实验结果说明了所提算法的性能。     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

一种Roberts自适应边缘检测方法

针对Roberts算法对噪声比较敏感且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Roberts自适应边缘检测方法.利用Roberts算子的基本原理,扩充了检测方向,再根据待检像素周围的3×3像素邻域的平均像素灰度值,结合人眼视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Roberts算子的可并行处理、快速运算、边缘较细等优点,还对噪声有一定的抑制作用.同时,针对Roberts算法边缘检测相对粗糙、边缘细化效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,即先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤其伪边缘,再对图像边缘进行细化处理,从而得到单像素边缘.实验比较表明,所提算法能够自适应地生成动态阈值,提高图像边缘细节信息的提取性能.     

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.     

基于二次迭代Cr分量的改进Otsu自适应阴影检测算法

城市航空遥感影像中的阴影会造成影像信息丢失和信息干扰,现有阴影检测方法存在误检率高、精度低等问题。提出一种二次迭代Cr分量与改进的Otsu自适应阈值相结合的高分辨率城市航空影像阴影检测算法。将影像两次转换到YCb Cr空间,对其Cr通道直方图进行改进的Otsu自适应阈值选择,确定阴影区域。与二次迭代HSV空间检测方法进行对比实验,所提方法解决了前者的H分量损失和原始Otsu阈值算法选取不准确的问题,在准确率和精度方面具有明显优势。     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

基于半邻域法的自适应图像边缘提取方法

图像边缘对图像识别和计算机分析十分重要,至今已经提出了大量的各种类型边缘提取算法.该文在半邻域法的基础上提出了一种基于自适应阈值选择的图像边缘提取算法,在判断某一像素点是否在边缘上时,以该像素点为中心,选取3×3的区域为研究对象,求出该区域的最大、最小、均值像素值及标准差,在选用标准差为其阈值的同时,还考虑人的视觉对于灰度分辨能力的限制.最后,对多幅灰色图像进行了边缘提取,结果证实了该文方法的有效性.     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

基于图像增强的边缘检测方法

在对传统边缘检测算法分析的基础上,文章提出了基于图像的自适应增强的边缘检测算法,首先分别对图像的目标和背景物体进行灰度增强,然后对增强后的图像进行边缘提取,并对提取后的边缘图像进行融合。试验结果表明,该方法能有效的提取图像边缘细节,取得良好的边缘检测效果。     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

一种改进的图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理中重要的处理技术,在经典Prewitt算子基础上,介绍一种改进算法.该算法检测八个方向的图像边缘,利用图像梯度模、边缘点的相关性及约束性确定图像边缘,具有图像边缘定位准确、抗干扰能力强等特点.     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

一种改进的Canny边缘检测算法

图像中部分低强度边缘在梯度幅值特性上与噪声点十分相似,因此,传统Canny边缘检测算法在采用基于梯度幅值的双阈值法检测和连接边缘时,尽管抑制了噪声,但同时也损坏了部分低强度边缘.针对这一问题,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用新的基于梯度方向的检测和连接方法取代了传统的双阈值法,充分利用了边缘点和噪声点在梯度方向特性上的差异,在抑制噪声的同时,有效保护了低强度边缘细节,具有优于传统Canny算法的性能.仿真研究也证明了该算法的有效性.     

自适应Retinex与Canny的炉膛火焰边缘检测算法

对炉膛火焰图像的增强与检测是获得炉膛内部燃烧情况的重要手段.首先,提出了一种自适应多尺度Retinex算法,提高了火焰清晰度和炉膛火焰与炉膛的对比度.其次,提出了识别火焰边缘改进的Canny算法,提高了火焰边缘清晰度.仿真结果表明,炉膛火焰与环境对比度得到提高,改善了图像的视觉效果,火焰边界连续且轮廓清晰.     

语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法

基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP).该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近.同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计.最后用小波去噪法对合成语音进行处理.实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性.