基于SLIC0超像素分割的阴影检测算法

对单幅阴影检测问题,提出了一种基于SLIC0（simple linear iterative clustering zero）超像素分割的阴影检测方法。首先采用SLIC0超像素分割算法对含阴影图像进行分割,生成超像素块检测出阴影轮廓,然后提出一种融合特征的支持向量机方法,将超像素块分类合并,检测出阴影区域。通过实验对比Otsu阈值法、传统SVM分类法与本文算法的检测效果,验证了本文算法的有效性,通过结构相似度（SSIM）与峰值信噪比（PSNR）指标对比表明,本文算法较参考算法的检测性能更优。     

基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法

为解决车辆阴影检测中易将车辆阴影相似的车辆区域误检测为车辆阴影的问题,提出了一种基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法.首先,利用简单线性迭代聚类法将图像分割为若干超像素;然后,以超像素为基本检测单位,根据HSV空间中的一组判别条件对车辆阴影进行初步检测;在此基础上,利用支持向量机识别并去除被误检测为车辆阴影的车辆区域,进而得到最终的车辆阴影.实验结果表明,所提算法能够较好地区分车辆阴影及与车辆阴影相似的车辆区域,提高车辆阴影的检测率和分类率.     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.      

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

一种自适应产生超像素个数的道路图像分割算法

针对超像素分割算法需要人为设置初始超像素个数和目标边缘分割不精确等问题,提出一种自适应产生超像素个数的道路图像分割算法。该算法主要包含超像素的获得和超像素的合并两阶段。在超像素的获得阶段,首先通过计算图像区域数对应的图像颜色分量直方图峰值个数自动获得初始超像素个数,然后基于简单线性迭代(SLIC)算法在图像过分割的基础上利用颜色分量最大差值对过分割超像素块进行欠分割检测与处理,实现超像素的精确分割。在超像素的合并阶段,通过融合超像素颜色和纹理特征建立超像素间相似度信息表,最后在结合空间位置相邻性的基础上实现超像素的合并。实验在自动驾驶场景评测数据集KITTI上对本文算法进行验证和测试。结果表明,本文提出的算法与其他道路图像分割算法相比,在总体精度、平均召回率以及F1值3个指标上均有较好的效果。     

基于SLIC超像素的Grab Cut算法改进

为了提高图像分割算法的效率,结合SLIC超像素算法和Grab Cut算法,提出了基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法.改进后的SLIC超像素算法主要采用均匀随机的方式提取SLIC超像素特征,用以减少冗余的聚类中心,提高算法运行效率,并改进Grab Cut算法适应改进后的SLIC算法,完成图像分割.实验证明:基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法简化了用户侧的操作,在一定程度上解决了对象主体的模糊、透明、重叠等问题,并大幅提升了运行效率.     

一种改进超像素融合的图像分割方法

基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题. 文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法. 方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割. 算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性. 实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法.     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上,提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明,所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘,分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

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SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

室外光源光谱辐照度与K-means结合的单幅图像阴影检测

针对室外自然条件下单幅图像阴影检测困难,提出一种基于光谱辐照度的阴影检测算法。通过对户外光源的光谱特性进行分析,估算出阴影三色衰减模型(TAM)参数,由此得到阴影区域较暗的TAM图像。利用K-means方法将TAM图像分割为阴影区域和非阴影区域,结合中值滤波和形态学算子对阴影区域优化,成功提取出图像中的阴影部分。仿真表明该算法不需要复杂的特征学习过程,能够极大地提高运算速度;同时无需对图像校准以及获取任何先验知识,且可以用于相对复杂的真实场景中。     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题．在总结前人检测算法的基础上，设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法．Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法，可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器．该算法简单可靠、学习效率高，较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾．实验结果表明该方法有较好的检测效果．     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题.在总结前人检测算法的基础上,设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法.Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法,可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器.该算法简单可靠、学习效率高,较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾.实验结果表明该方法有较好的检测效果.     

基于虚拟现实技术的阴影算法理论研究

阴影的生成在体现虚拟现实环境的真实感程度方面至关重要,阴影生成算法的重点是在保证实时的帧率,或是生成高质量的阴影以及半阴影效果这两个不同的方面.本文主要概述了一些阴影生成的算法,在对各种算法全面概括的基础上,讨论了不同算法的优点、局限以及差别.通过对各种算法进行比较,可以发现不同的算法在实时性和正确性之间做出了适当的选择.     

基于Adaboost人脸检测算法

针对因图像背景复杂、 光照变化及面部旋转等因素的影响, 使复杂背景下人脸检测难度大、 速度慢和准确率低的问题, 使用Adaboost算法进行人脸检测, 并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验, 其检测准确率分别为85%和99%, 平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明, 该算法能在复杂背景下准确、 快速地实现人脸检测, 且能满足人脸识别系统实时性的要求。