基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

融合均值漂移与最小生成树算法的迷彩伪装设计

为了解决伪装技术的设计难题,并实现伪装图像与环境背景高度融合的设计目的,提出了均值漂移与最小生成树相结合的图像分割方法.利用该方法不仅能够准确提取基于背景的迷彩斑点图案,而且相比其他方法其运算速度也有很大提高;这样既保证了整个迷彩设计的准确性,也增强了伪装效果的实时性.通过量化颜色直方图提取背景的主色,将其作为迷彩图案的显示颜色.最后将斑块与颜色相结合生成最终的迷彩图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于均值漂移的海岛(礁)岸线快速提取

为了解决海岛(礁)岸线提取的自动化问题,提高海岛(礁)岸线提取的速度与精度,提出了基于均值漂移的海岛(礁)岸线快速提取方法。首先在保证影像整体轮廓的同时构建低分辨率影像,从而缩短算法的运行时间;然后利用均值漂移技术进行高斯低通滤波处理,提高算法的抗噪性;最后通过区域增长法自动选择种子点,结合区域合并差异性度量准则实现对遥感影像的形状和颜色的识别,从而完成对海岸线的自动提取。使用该方法对海岛(礁)影像进行了海岛(礁)岸线提取实验,实验结果表明,该算法能够实现所有岛礁岸线的自动提取,相比于通过人工方式,提取时间从729s缩短为3s,极大地缩短岸线提取的时间,同时能较好地满足成图效果。     

基于均值漂移的SAR图像分割方法研究

本文主要讨论了均值漂移算法在图像分割中的应用,指出均值漂移算法是一个稳定的图像分割算法,该算法具有很强的适应性.对于遭受噪声污染的图像,它的分割效果会受到很大的影响.因此针对噪声特性,提出了用滤波器来改善基于均值漂移的SAR图像分割的方法.该方法的关键是设计合适的滤波器.基于该方法进行了图像分割实验表明,该方法可以改进图像分割效果.     

改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析

对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能.     

基于均值漂移的自适应跟踪算法

提出一种基于均值漂移的自适应跟踪窗口算法.在初始时应用边缘加权概率密度的方法判断目标的变化,目标变大时采用形心定位和特征点仿射模型对跟踪窗口进行更新,目标减小或不变时通过Bhattacharyya系数来决定目标缩小的比例.实验表明该算法能够有效地跟踪尺度变化的目标,同时具有很好的实时性、稳定性.     

基于均值漂移的高分辨率影像多尺度分割

高空间分辨率遥感影像在许多领域均有应用。由于遥感影像数据量大且内容复杂,目前少有针对这种影像的有效分割方法。引入一种快速、稳健的多尺度分割方法——均值漂移,该方法是一种通过简单迭代快速自适应上升的模式搜索法。基于均值漂移算法的分割方法,并充分利用光谱特征与空间特征,通过具有一定物理意义的参数控制分割精度,与目前商用软件eCognition提出的分割算法相比,同样达到与视觉分割一致的效果,并且速度更快。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.     

自适应的over-relaxed快速动态均值漂移算法

为了解决高斯核均值漂移算法收敛速度慢、计算效率不高的问题,提出自适应over-relaxed快速动态更新方法改进高斯核均值漂移算法。首先,在静态均值漂移算法中引入数据集的动态更新机制,每次迭代后将数据集更新到新的数据点,然后,将迭代过程中聚集在一起的数据点用1个收敛点表示,逐步减少参与计算的数据,保证准确性的同时降低计算量。由于非正态分布的数据集动态更新时,主方向上的数据点的收敛速度较慢,采用over-relaxed的策略来提高主方向数据点的迭代步长,并根据数据集直径的变化,自适应地计算步长参数。实验结果表明,改进后的高斯核均值漂移算法以超线性的速度收敛,收敛点的应用降低了收敛过程中的计算量。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法。与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置。实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪。     

基于Mean Shift的大车车型分类特征提取

针对车流量大的多车道路面,从可实现的角度出发根据统计分析提出了以车体结构区间和颜色为基础的3个能有效区分大客车和大货车的特征,并提出了一种以Mean Shift与抗干扰边缘检测相结合的特征提取方法.该方法首先在色度域和空域的5维联合空间中用Mean Shift进行图像分割,然后以分割所得区域的边缘提取结构区间的分界线,进而获得特征的表示.实验结果表明,该方法能有效克服由反光和运动而导致的车体颜色失真和边缘模糊的现象,特征提取率超过90%,因此该方法鲁棒性强、准确率高.     

一种多线索融合的均值偏移跟踪算法

针对传统基于的均值偏移(Mean Shift,MS)跟踪算法不能对运动目标准确跟踪的缺点,提出了一种融合多视觉线索的MS跟踪算法.首先根据目标在前一帧的估计位置,将目标搜索区域划分为目标区域和背景区域,其次在区域划分的基础上定义了一种新的颜色、运动线索直方图模型,能有效地抑制目标相邻背景的混乱干扰,最后基于MS理论框架提出了一种融合目标颜色、运动线索的跟踪算法,其颜色、运动线索可在跟踪过程中互补.实验表明,在目标快速运动、姿态发生较大变化或被遮挡的情况下,算法能够获得更为准确、鲁棒的跟踪结果.     

一种改进的Mean Shift指纹图像分割算法

基于传统指纹图像分割算法, 提出一种改进的Mean Shift指纹图像分割算法. 该算法利用指纹图像固有的方向性特性, 把经过分割后的每个指纹图像区域抽象为一个样本点, 将区域内像素点的灰度均值作为均值向量, 从而有效地实现了指纹图像分割. 实验结果表明, 该算法能准确地将指纹图像中的模糊区域和背景区域分离, 提高了指纹图像分割的精确度, 并且对于多数指纹图像准确性较好.     

基于Mean Shift算法跟踪视频中运动目标

针对Mean Shift算法在视频中跟踪目标与背景的像素差值不明显时跟踪效果不佳,提出了Mean Shift改进算法.实验表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.     

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Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

一种改进的均值偏移算法及其应用

针对道路分割中遇到的问题,对均值偏移算法进行了改进,给出了它在道路分割中的应用.改进的均值偏移算法对原始图像进行了特征空间变换.整个道路分割算法融合了改进的均值偏移算法、相邻帧之间的场景变化信息和车体运动信息.该方法克服了在道路有分叉及道路边界方向特殊时由于建立简化的道路模型而带来的问题.与用未改进的均值偏移算法及其它分割方法得到的分割结果相比,该方法得到的道路边界准确,可靠性高,划分出了车辆能安全通行的路面部分.     

Mean Shift自适应步长的改进

Mean shift算法是一种广泛应用于计算机视觉、模式识别等领域的统计迭代算法,它使每一个点"漂移"到密度函数的局部极大值点,均值漂移的方向就是梯度方向,因此,漂移序列总是向着函数值增加最快的方向移动,并且每次移动的步长大小具有自适应性.本文研究了Mean Shift算法移动步长的自适应性,对其进行改进,使其能够通过参数的适当调整得到优于原Mean Shift算法的收敛速度,并从理论上证明了改进的Mean Shift算法能够收敛.本文的实验也进一步验证了改进的Mean Shift算法的收敛性,并对比了改进前后的Mean Shift算法的收敛速度.     

基于改进Mean Shift的实时闯红灯车辆跟踪算法

针对传统的Mean Shift目标跟踪算法存在无法自动设置目标窗口的问题,设计了一种可以自动初始化窗口的Mean Shift算法,同时结合Kalman滤波,将其应用到违章车辆的跟踪上。仿真实验表明,该算法可以很好地实现跟踪效果。