一种基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法

针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法.采用3维高斯混合模型来描述颜色信息,利用期望-最大算法来精炼模型参量,并通过自适应聚类和概率平滑操作来得到精确的分割图像.这样建立起多视点图像分割区域间的局部映射关系,并利用这种局部映射关系对全局图像进行校正.最后利用视频跟踪技术实现对视频图像的校正.实验结果表明,该算法能消除颜色过饱和或颜色区域混淆的影响,且具有较好的校正效果.     

面向编码和绘制的多视点图像颜色校正

针对多视点视频系统中视点间颜色不一致,给后续多视点视频编码和虚拟视点绘制带来困难的问题,提出一种面向编码和绘制的多视点视频颜色校正方法.首先采用连续多帧求帧差法提取出各个视点图像的背景区域,再利用背景区域计算校正因子,对颜色不一致的视点进行颜色校正.实验结果表明,该算法不仅能实现视点间图像的颜色一致性,提高多视点视频的编码效率,而且提高了虚拟视点绘制性能,是一种有效的多视点视频系统颜色校正方法.     

面向编码和绘制的多视点图像颜色校正

针对多视点视频系统中视点间颜色不一致,给后续多视点视频编码和虚拟视点绘制带来困难的问题,提出一种面向编码和绘制的多视点视频颜色校正方法.首先采用连续多帧求帧差法提取出各个视点图像的背景区域,再利用背景区域计算校正因子,对颜色不一致的视点进行颜色校正.实验结果表明,该算法不仅能实现视点间图像的颜色一致性,提高多视点视频的编码效率,而且提高了虚拟视点绘制性能,是一种有效的多视点视频系统颜色校正方法.     

利用图像分割的基于图割的立体匹配算法

立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和接近视差边界区域有很好的匹配效果, 同时, 又解决了传统的基于全局算法中计算量过大, 实时性不好的问题。实验表明, 本算法能满足高精度、高实时性要求。     

基于支持向量机增量学习和LPBoost的人体目标再识别算法

摄像机间目标关联是无重叠视域多摄像机目标持续跟踪的关键.提出了一种只利用人体目标外观,完全不依赖于空时关系的人体目标再识别算法,利用识别结果直接进行跨摄像机间人体目标关联,而不依赖于目标的捕获时间和路径限制.对跟踪视频前景图像序列提取互补性视觉单词树直方图和全局颜色直方图二种特征,采用支持向量机增量学习在线训练二种特征的人体外观辨别模型,再利用多类线性规划增强算法对二种特征的支持向量机模型进行在线自适应融合.实验结果表明,本文算法具有较强的在线学习能力,能增量式表达人体目标辨别性外观模型,特征融合后的模型区别性更强,有效地降低多方面条件变化的影响,获得了高识别率,且能够实现快速实时实现,相对于现有方法有了明显提升.     

基于支持向量机增量学习和LPBoost的人体目标再识别算法

摄像机间目标关联是无重叠视域多摄像机目标持续跟踪的关键.提出了一种只利用人体目标外观,完全不依赖于空时关系的人体目标再识别算法,利用识别结果直接进行跨摄像机间人体目标关联,而不依赖于目标的捕获时间和路径限制.对跟踪视频前景图像序列提取互补性视觉单词树直方图和全局颜色直方图二种特征,采用支持向量机增量学习在线训练二种特征的人体外观辨别模型,再利用多类线性规划增强算法对二种特征的支持向量机模型进行在线自适应融合.实验结果表明,本文算法具有较强的在线学习能力,能增量式表达人体目标辨别性外观模型,特征融合后的模型区别性更强,有效地降低多方面条件变化的影响,获得了高识别率,且能够实现快速实时实现,相对于现有方法有了明显提升.     

一种基于数字图像的多目标检测方法

为使武器系统具备同时对多个目标进行精确打击的能力,在光电系统中可采用多目标视频跟踪器辅助激光照射器、伺服稳定平台实现多个潜在目标同时捕获跟踪并打击。研究了一种运行于多目标视频跟踪器的目标检测方法,针对数字图像分辨率高、数据量大及难以在嵌入式系统中实时运行的难点,基于TMS320C6455 DSP处理器,提出基于小波金字塔的全局运动光流估计算法图像配准实现运动图像的背景补偿以获取差分图像,相比传统的块匹配、灰度投影配准及基于特征点的配准算法,具有配准精度高与可嵌入式系统实时处理等优点,在差分图像中采用区域生长结合管道滤波算法提取图像中多个运动目标。经实验验证,该方法在复杂地面场景对汽车、自行车及行人目标检出率可达95%,计算时间仅为25 ms,具有良好的实时性和检测效果。     

基于灰色关联分析的医学图像分割

医学图像分割处理为临床诊断、病理分析、治疗提供可靠的依据。为了分割出图像中感兴趣的区域,提出了一种基于灰色理论区域生长分割算法。该方法利用灰色关联理论对图像进行关联性分析,根据像素间全局和局部的关联度,指导区域生长的分割和停止。该方法的最大不同之处在利用灰色理论进行关联性分析,不需要大量数据的统计,算法简单,高效。实验证明,该方法能够有效地分割出目标区域,并且具有一定的抗噪能力,是一种较为有效的图像分割新方法。     

基于色差向量场的彩色光学显微细胞图像分割

细胞图像分割是医学图像处理领域的研究热点之一。传统的细胞图像分割算法多是基于灰度图像的分割,图像中的颜色信息利用得不充分。在深入分析细胞图像颜色特征的基础上,提出了基于色差向量场分析细胞图像颜色变化规律的方法,相比于经典的彩色空间(HSV、YIQ、CIEL*a*b*),这种方法更能够突出图像中的主体细胞与非细胞区域的差异,而且针对大量图像的普适性更好。然后基于细胞图像的色差向量场,提出了一种循环匹配的分割方法,同时采用色差强度对分割结果进行了进一步的修正。通过对实际采集的彩色细胞图像样本的分割实验验证,该算法比RGVF Snake算法的分割结果更可靠,准确率可以达到95.2%,而且能够实现不同颜色重叠细胞图像的分割。     

基于渐进核图割的SAR图像自动分割

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像是遥感目标检测与分割等研究的重要数据源。提出了一种渐进核图割分割方法,该方法通过迭代进行二类聚类分割,自动实现合成孔径雷达SAR图像中多目标的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现复杂场景SAR图像的多目标分割。     

Dominant color extraction based color correction for multi-view images

Color information is very important in setting the style of images. In this paper, a color correction method based on dominant color extraction is proposed to eliminate the color inconsistence between multi-view images. With the theory of basic color categories, dominant colors from the categories are extracted for reference image and input image, and then the corresponding color mapping relationships are built.Experimental results show that the proposed method is quite effective.     

New color correction method for multi-view video using disparity vector information

Color inconsistency is an urgent problem to be solved in free viewpoint television. In this letter, a new color correction method is proposed by using disparity vector information. At first, we separate foreground and background from the scene with a method of mean-removed disparity estimation. Then the correction parameters are estimated by adopting linear fitting for foreground and background regions, respectively. Next, with expectation-maximization algorithm, we integrate correction parameters of foreground and background to get the final corrected image. Finally, video tracking technique is performed to correct multi-view video. Experimental results show that the proposed method is quite effective.     

A color correction algorithm for noisy multi-view images

A novel color correction algorithm for noisy multi-view images is presented. The key idea is to use the improved Karhunen-Loeve (K-L) transform to obtain correction matrix that can eliminate noise effect to the fullest extent. Noise variance estimation is first performed in the algorithm. In the end, wavelet transform is applied to denoise the corrected image. Experimental results show that, compared with traditional correction method, a well-performed correction result is achieved using the proposed method,and the visual effect of the denoised corrected image is almost consistent with ideal corrected image.     

快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法

 视频图像分割时的运动阴影由于与被测对象的相似性而常被误判为被测对象,传统的阴影检测方法一般难以满足实时智能交通系统对处理速度的要求。为此,提出用多阈值法分割图像,将灰度化的当前图像与背景差分,再用正、负两个阈值对其二值化,在分割出深色和浅色被测对象的同时消除阴影。实验表明,将这种方法应用于运动车辆的检测,具有速度快和阴影消除效果好等特点,可应用于实时的运动目标检测和跟踪等领域。     

基于图像分割和局部亮度调整的微光图像颜色传递算法

为提高微光夜视图像质量，提出一种基于图像分割和局部亮度调整的颜色传递算法。用简单线性迭代聚类结合K均值聚类对微光图像进行分割，在YCbCr颜色空间中利用子区域与参考图像每一个像素点上亮度的一致性，将匹配参考图像的颜色分量传递到目标图像的子区域，以目标图像纹理特征中对比度的值作为系数，调整目标图像子区域的亮度值，进行颜色空间转换并显示颜色传递结果。搭建了微光图像成像系统，进行了微光图像分割及完成了微光图像的颜色传递。结果表明，改进的分割算法将图像中不同的景物分割出来，得到的彩色微光图像的峰值信噪均值达到12.048 dB，比Welsh算法平均提高2.63 dB。     

一种基于DSP+CPLD的低功耗实时红外成像系统实现方法

非致冷红外焦平面阵列(IRFPA)固有的非均匀性严重制约了系统成像质量,其输出动态范围大和监视器显示输出动态范围小也构成了矛盾。为解决这些问题,采用了复杂可编程逻辑器件(CPLD)设计红外焦平面阵列输出驱动和视频编码芯片的显示时序,以高速低功耗数字信号处理器(DSP)为核心,实现了嵌入式红外图像实时采集与压缩校正硬件系统。提出了一种结合两点校正的灰度直方图统计阈值分段线性压缩变换算法,并进行了实验。结果表明,系统可以实时的对红外图像进行采集和压缩校正,处理后图像的非均匀性得到很好的校正,背景被抑制的同时目标和细节得到了增强。该方案简单可靠,电路功耗较低,可为小型化红外热像仪的研制提供参考。     

A Noisy SAR Image Fusion Method Based on NLM and GAN

The unavoidable noise often present in synthetic aperture radar (SAR) images, such as speckle noise, negatively impacts the subsequent processing of SAR images. Further, it is not easy to find an appropriate application for SAR images, given that the human visual system is sensitive to color and SAR images are gray. As a result, a noisy SAR image fusion method based on nonlocal matching and generative adversarial networks is presented in this paper. A nonlocal matching method is applied to processing source images into similar block groups in the pre-processing step. Then, adversarial networks are employed to generate a final noise-free fused SAR image block, where the generator aims to generate a noise-free SAR image block with color information, and the discriminator tries to increase the spatial resolution of the generated image block. This step ensures that the fused image block contains high resolution and color information at the same time. Finally, a fused image can be obtained by aggregating all the image blocks. By extensive comparative experiments on the SEN1–2 datasets and source images, it can be found that the proposed method not only has better fusion results but is also robust to image noise, indicating the superiority of the proposed noisy SAR image fusion method over the state-of-the-art methods.     

基于多模板匹配的局部自适应区域生长法在视网膜内出血自动检测中的应用

为自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,从而构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了基于多模板匹配的局部自适应区域生长法用以自动检测该病灶。首先,对眼底主要生理结构进行光谱特征分析,从而为不同分割目标选取合适的RGB通道;其次,利用HSV空间的亮度校正以及对比度受限自适应直方图均衡方法对眼底图像进行预处理;在此基础上利用设计好的多个模板对图像进行归一化互相关模板匹配获取该病灶候选区域;然后,从中去除视盘、血管以消除相关假阳,从而得到区域生长所需种子;最后,利用局部自适应区域生长法获取其精确轮廓,从而实现该病灶的准确检测。利用该算法对90幅不同颜色、不同亮度、不同质量、不同分辨率眼底图像进行该病灶的自动检测,实验结果表明：该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,且算法稳定可靠,可满足临床需求。     

一种改进的场景锁定算法

介绍了一种能对场景进行稳定锁定的算法,该算法在传统场景锁定算法的基础上进行了改进。当目标进入红外（电视）摄像机视场时,首先对视频图像进行角点检测,提取出具有特征的角点,根据角点间的距离关系,对相邻两场图像的角点进行匹配得至4角点对。然后根据角点对间的对应关系解算出相邻两场图像间的全局运动参数,把此参数输入到控制系统,让...