基于运动矢量的鲁棒视频水印算法

针对AVS-M标准提出了一种水印嵌入方法,直接利用AVS-M编码器中解码的数据进行边缘检测确定边缘块与非边缘块,把边缘块作为水印添加候选块,有效控制了编码器的开销.选择P帧中具有最大运动矢量幅值的宏块嵌入水印,水印嵌入通过修改运动估计搜索得到的运动矢量值实现,因水印嵌入修改运动矢量会对后续编码块产生影响,给出了AVS-M编解码器严格的补偿方案,补偿后的水印信息均能正确提取,证明了这种方法的有效性.针对运动矢量水印检测要求严格同步的缺点,提出了利用最大相似序列向量检测水印的方法,对虚警、漏警或攻击造成的水印信息丢失具有良好的检测效果.     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

一种改进的基于小波变换的图像边缘提取算法

在对现有的基于小波变换的图像边缘提取方法进行简要分析的基础上,提出了图像边缘提取改进算法.该算法主要是对边缘点的判断准则进行了改进,通过将任一点的梯度方向与水平、垂直、45°、135°方向进行比较,将这4个方向中与该点梯度方向最接近的一个方向重新赋给该点的梯度方向,并检验二进小波变换的模在该点是否为新的梯度方向上的局部极大值,若是,该点就是边缘点,否则不是.最后通过模拟实验给出了该方法的实验结果,实验结果有力地证明了该方法的有效性.     

基于邻域总变分和边缘检测的遥感影像道路提取

针对道路提取的同物异谱和同谱异物难题,提出了一种基于邻域总变分和边缘检测的遥感影像道路提取方法,先对原始影像进行邻域总变分分割,提取出影像中具有均匀材质的地物,并采用Canny边缘检测方法获得原始影像的边缘数据;然后将边缘数据和分割结果融合,使均匀材质区域中的非道路地物和道路分离;最后采用多方向结构进一步提取狭长并具有一定宽度的道路.实验证明本文提出的道路提取方案能同时提取影像中光谱略有差异的道路,能有效剔除和道路黏连在一起的同谱异物地物,并能提取具有一定弯度的道路.     

基于光波迭加原理的相对深度和边缘检测算法

基于光波迭加原理导出了一种新的图像相对深度和边缘检测算法.新算法根据光波的迭加和衰减特性,通过对像素的迭加计算和对参数β的调整使得该算法实现两种功能:相对深度检测和边缘提取.实验表明,该方法能够较好的区分出不同距离的景物,并且能较好地提取图像的边缘.     

机载SAR图像中机场跑道的检测

提出了一种基于A／G系数边缘捡测的机场跑道检测方法，利用A/G系数作为参数来抑制SAR图像中speckle噪声的影响，采用非线性边缘检测技术和数学形态学来检测边缘，使用Hough变换检测平行直线确定跑道，结合灰度特征和边缘特征，通过区域生长成机场跑道的结构，实验结果表明在机载SAR图像中采用A/G参数检测边缘能够有效地抑制噪声的干扰，获得较好的图像边缘，同时通过Hough变换和区域生长能够较准确的检测出机场跑道的结构。     

基于分级的MRF视频运动检测算法及其实现

在阐述马尔可夫随机场（MRF）视频运动检测算法理论的基础上，采用分级的方法，形成图像序列的时空多分辨率结构，大大优化了单一分辨率MRF算法 的初始化过程，并通过软件进行了实现，有效改进了单一分辨率算法检测的结果。该算法应用于数字视频监控系统，可明显提高检测精度，具有较好的应用前景。     

基于色差分析的图像边缘跟踪改进算法

在以色差分析边缘跟踪方法的基础上,针对内窥镜采集的临床图像的特点,将边缘检测和边缘点连接结合为一体,提出一种基于形状知识指导下的色差分析自适应边缘跟踪方法,实现了图像边缘特征点的全自动定位.实验表明,该方法快速而有效.     

联合帧间差分和边缘检测的运动目标检测算法

面对运动目标检测,采用传统的帧间差分法往往造成目标空洞与轮廓丢失的问题,提出一种联合帧间差分和边缘检测的运动目标检测算法。首先计算相邻三帧的两两差分图像,再采用自适应阈值生成二值化图像,经二值化图像与运算提取运动目标区域图像;其次采用改进型Canny算子依次对相邻三帧图像进行边缘检测,依据运动关联法则,获取运动目标边缘图像;最后联合运动目标区域图像和边缘图像,提取运动目标轮廓,再采用形态学方法提取运动目标。实验表明,本算法提高了运动目标的检测性能和保持了运动目标轮廓。     

二维图像的基本处理与边缘检测

二值图像的处理是图像边缘检测的重要组成部分,文中对边缘检测的各种算法和算子做了一定总结和分析.本文利用Matlab与Visual C 编程实现对图像的基本处理与边缘检测,从实验检测的结果及算法对大量图像边缘检测的结果来看,Canny算子这种算法虽然简单,但是效果很好,是边缘检测的一种很好的实用方法.     

基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割

提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法．该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域，而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割，进而提取出视频图像序列中运动目标．实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标．     

基于支持向量机的核磁共振左心室图像自动检测与分割

提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法。首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域，采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率，然后在足够准确的区域中利用梯度方法找出边缘点，并把他们连接起来，找出目标的边缘，达到分割的目的。实验表明，这种分割方法降低了SVM对背景图像的敏感度，提高了SVM识别率。     

基于混合高斯模型的运动目标检测

针对运动目标检测中的背景复杂度高、视频数据计算量大等问题, 且为避免计算不同复杂程度的视频背景, 并能够准确地获取所需要的运动目标, 提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测方法. 首先采用混合高斯模型获取运动目标特征; 然后利用中值滤波方法去除视频目标运动特征中的背景噪声; 最后依据形态学运算方法对通过统计直方图得到的运动显著图进行处理, 从而获取最终的运动目标. 对标准视频序列集的检测表明, 利用该算法获取的运动目标不仅能抑制背景噪声, 而且精准度和误差都优于普通的视频运动目标检测算法.     

一个获取镜头运动特征的有效算法

提出了一个直接利用MPEG视频中的压缩参数信息，获取镜头运动特征的算法．算法中利用的压缩参数主要有帧类型、宏块类型、DC系数、运动矢量．与已有的算法相比，此算法具有计算成本低，识别率高的特点，能有效地区分镜头运动和溶暗、划出等镜头渐变，具有鲁棒性．     

基于方向梯度直方图的螺纹连接件端面缺陷检测方法

针对螺纹连接件端面表面的反光性、阈值选取的不确定性, 提出了一套图像处理方法. 使用中值滤波和图像锐化增强等方法处理图片, 解决背景与前景差距较小的问题; 选取利用方向梯度直方图确定图像上的边缘方向, 实现对目标的直线轮廓提取, 与已知目标的轮廓模型结合实现对非直线目标轮廓的提取. 该处理方法可以自动提取目标的轮廓, 而不需要设定阈值, 且对亮度、对比度和噪声变化的适应性较好. 对2500个报警器底盘做的检测实验结果表明, 采用该方法能去除噪声, 与Canny轮廓提取法相比, 能更准确且稳定地提取出螺纹连接件端面的边缘特征; 对螺纹连接件端面磨损和歪斜的检测准确率分别达到了99.4%和98.6%, 满足工业的准确率和实时性的需求; 同时可减少人工成本, 提高检测速度.     

基于区域分类的智能恒虚警SAR图像目标检测

提出了一种用于SAR图像目标检测的基于区域分类的智能恒虚警算法．该算法组合常规的单元平均恒虚警、选小恒虚警和选大恒虚警的有利特性，在多窗口划分和区域类型分类的基础上，实现目标的智能检测．实验表明，该方法在同质性区域保持较好检测性能的同时，在多目标和杂波边缘的异质性区域也有较强的鲁棒性．这必将极大的降低后续辨别和识别阶段的复杂度，从而提高了整个ATR系统的性能．