适应复杂背景的C-V模型

当图像中只有目标和背景两类分片光滑区域时,C-V模型可以取得很好的分割效果,然而需要从复杂背景中提取目标边缘时,该模型往往无法得到正确的结果.针对这一问题,在C-V模型和均值平移技术的基础上提出了适应复杂背景的C-V模型.该模型能够根据图像特征空间分段地确定轮廓曲线的内部区域和外部区域.实验结果表明,所提出的适应复杂背景的C-V模型对复杂背景有更强的适应能力,能够从复杂背景中成功地提取到连续光滑的目标边缘.     

一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据C-V方法所提取的车辆形状信息对跟踪窗口的中心和大小做进一步修正,在跟踪过程中综合利用了目标颜色、形状等信息,同时对传统C-V方法进行改进,采用一种新的初始化水平集函数表达方法.实验结果表明,文中算法在满足实时性要求的同时,大大提高了车辆跟踪精度.     

基于视觉显著性和活动轮廓的图像分割

提出一种视觉显著性和传统的C-V模型相结合的图像分割方法,该方法首先提取图像的显著图,然后使用改进的自适应阈值法将显著图进行二值分割并提取边缘,并以此边缘作为C-V模型演化的初始轮廓.这样对于具有复杂背景的图像C-V模型可以从靠近目标物体的位置开始演化,从而得到较为准确的边缘,同时,也可以减少C-V模型的迭代次数.     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

一种改进的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标.改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度.利用帧间差分法消除了"鬼影"问题,同时采用动态阈值分割算法,提高了准确性.实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于改进的VIBE算法在铁路智能视频监控入侵检测的研究

视觉背景提取(visual background extractor,Vi BE)算法应用在铁路沿线复杂背景环境下的入侵检测存在比较明显的问题,即Vi BE算法里的参数固定不能自适应背景的变化;当火车经过时"鬼影"现象长时间存在;检测的运动目标有空洞。提出了一种改进的Vi BE算法可以根据背景变化自适应参数;在火车经过时切换到特殊模式;对检测的运动目标进行形态学处理。试运行结果表明,改进的Vi BE算法能很好地适应于铁路沿线复杂的背景环境,且实时性和鲁棒性较高。     

基于相位的C-V模型乳腺超声图像分割方法

为了提高乳腺超声图像分割的准确率,提出了一种基于相位特征的C-V模型超声图像分割方法.首先,采用LOG-Gabor滤波器对超声图像进行6个不同方向的滤波,提取最大能量所对应的相位信息,得到超声图像的相位特征.然后,采用SRAD方法对超声图像降噪,并将降噪后的图像与相位特征点乘,增强图像目标与背景的对比度.最后,运用C-V模型的分割算法识别图像中的目标区域,并采用腐蚀方法使目标区域边缘完整、平滑.实验结果表明,与基于灰度的C-V模型、GAC模型以及基于相位特征的人工神经网络方法相比,利用该方法分割乳腺超声图像,分割的精确度明显提高,达到92.40%.     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

基于优化水平集的细胞图像阈值分割算法

为实现对粘连细胞图像的分割,将Bayes分类器和KNN分类器引入到水平集外部速度函数的设计中,两种分类器轮流作用,无需设定阈值便能产生水平集驱动力.算法将Shi模型的双链表和C-V模型的全局分割相结合,以加快曲线演化.将目标与背景的类内平均距离引入到OTSU阈值法的阈值选择函数中,对OTSU法进行了改进.试验结果表明,相较于水平集法和阈值法,该算法对复杂粘连细胞的分割效果更好,在细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性.     

改进的快速C-V模型指静脉图像分割算法

为快速准确地进行指静脉图像的分割, 在经典C-V模型的基础上, 增加了距离惩罚项和边缘检测函数, 并使图像演化不基于内部区面积。改进后的算法保留了C-V模型全局优化的特性, 同时有效避免了重新初始化过程, 并对图像边缘更加敏感, 使改进后的算法适合对指静脉图像的分割。仿真实验结果表明, 改进后的C-V模型能较好地处理指静脉图像边界模糊和灰度分割不均的问题, 同时还可提升分割效率。     

一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

基于双向分析的KGMM运动目标检测算法

针对传统的目标检测算法往往是顺着时间轴方向从过去到现在分析视频序列,而忽略当前帧之后的逆向视频帧信息,对于复杂场景下的背景突变或光照变化的运动目标检测等方面存在不足.提出了基于双向分析的(KGMM)运动目标检测方法.在KGMM模型基础上,加入向后分析建立混合高斯模型,有效解决了较强的背景扰动和环境的复杂变化带来检测效果不好的问题,提高了算法的适应性.向前分析模型与向后分析模型共享一个高斯分布集,减少了高斯分布个数,保证了算法的运行速度.实验结果表明,改进的算法检测效果更理想.     

基于非齐次FRAME模型的感兴趣目标定位算法

传统的基于形状信息目标定位算法，对目标发生形变及其阻挡的情况下的检测存在较大的困难。为此，本文提出一种基于非齐次FRAME（Inhomogeneous Filters,Random filed, And Maximum Entropy,缩写IFRAME）模型的感兴趣目标检测算法，该模型由能在位置和方向进行局部扰动的基函数组成，是一种可变形模板，因此一定程度上提高定位算法在物体发生形变情况下的鲁棒性。经过多组实验结果表明，本文所提出的算法能较好地解决目标在发生形变、存在遮挡以及复杂背景下的定位问题。     

基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法研究

根据红外序列图像中运动目标具有连续性和一致性,本文提出了帧差法和边缘检测相结合的检测方法。首先采用连续帧间差分法处理图像得到运动区域,然后对当前帧进行canny边缘检测得到边缘信息,两者检测结果相与得到运动目标边缘;最后进行形态学运算得到精确的目标边缘。仿真结果表明,该方法克服了帧差法和边缘检测的不足,对复杂背景下的运动目标能够进行准确检测。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

红外小目标检测中的背景预处理技术研究

研究了红外小目标检测的预处理方法。建立了红外小目标图像的场景模型。对现今几种常用的背景预处理技术进行了分析和对比。实验结果表明,在实际应用中,要根据处理要求进行合理的选择。并且可以将这些方法组合起来,形成多级处理,取得理想的预处理效果。