基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81%,微机平台平均每帧处理时间为10.93ms,嵌入式平台为26.79ms.     

基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法

针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

一种基于强边缘块的时域多分辨率图像分割算法

针对序列图像的变化检测,提出了一种基于强边缘块的时域多分辨率图像分割算法.首先在具有明显边缘特征的图像序列中,提取图像强边缘块的直方图,然后,利用时域多分辨算法,比较不同帧之间的图像差异.这种方法不但能够检测出图像的变化,而且能够确定图像变化的类型.在阈值的选取过程中,采用了自适应阈值方法,实验证明这种方法取得了较好的效果.     

基于区域增长的图像跟踪算法的研究

为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。     

运动背景下弱小目标的提取算法

 对低信噪比运动背景下序列图像中弱小目标的提取算法进行了研究，提出一种新的目标提取算法。根据运动背景的相关性和目标运动的连续性，采用背景模板匹配技术，计算各帧背景运动量，去除复杂背景，用自适应预估和阈值分割技术捕获跟踪目标。实验中，结合所研究的算法，对100帧包含低对比度弱小目标的运动图像序列进行了处理。实验结果表明，此方法能有效地实现目标的自动捕获与跟踪，跟踪效率高，跟踪稳定。     

显微图像阈值分割算法的研究

针对细胞图像分割问题,考虑传统阈值分割方法的局限性,提出一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是通过自适应阈值选取对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口,计算窗口内像素的最大和最小值,再取它们的均值为阈值,以此分割图像。分别用自适应阈值分割法和迭代阈值的图像分割方法实现图像分割,实验结果表明:自适应阈值分割法效果良好,具有鲁棒性。     

基于轮廓跟踪的车载红外视频彩色化方法

提出一种车载红外视频快速彩色化方法,利用轮廓特征点跟踪获取每帧物体类别的轮廓区域,采用类别特征色彩对各区域传递色彩。构建各景物样本特征色彩集,以各类景物在自然彩色图像中表现出来的特征色彩作为红外图像中对应景物的色彩;利用改进的高效K Means方法对红外关键帧进行聚类,得到分割区域,提取轮廓特征点;通过KLT算法跟踪特征点,得到其在下一帧中的位置并同时修正,采用B样条插值进行轮廓复原,得到该帧的各类别轮廓区域;最后将特征色彩按类别赋予各区域,从而给各帧图像着上合适的颜色,实现红外视频序列的快速彩色化。实验结果表明, 该方法与基于运动估计的算法相比可提高近5倍的处理速度,并且能够得到与自然景物色彩较接近的彩色化视觉效果。     

基于直方图的感兴趣区图像边缘检测

当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域(ROI)的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明:新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。     

星空背景下的运动点目标轨迹提取

针对星空图像中运动点目标轨迹难于提取的问题,提出了有限帧最小二乘轨迹关联算法。采用相邻帧差分、自适应阈值分割、连通域处理和质心计算等步骤实现了疑似目标的定位。根据星点目标运动轨迹近似为直线、运动的连续性和相关性等特点,利用有限帧最小二乘线性拟合预测目标位置,以预测位置为中心开搜索窗,关联匹配真实目标,并通过置信度检验确认并提取目标运动轨迹。整套算法简单,易于实现,通过实拍星图实验,验证了该算法效果好,实时性强。     

Study of improved Otsu algorithm and its ration evaluation analysis for PCB photoelectric image segmentation

The algorithm of maximum variance between clusters (traditional Otsu algorithm) is discussed, and its advantage is given also. In order to segment the PCB photoelectric image better, on the basis of the traditional Otsu algorithm, considering the different influence of image segmentation about the factors of the distance between target and background as well as each kind of cohesion, an improved Otsu algorithm is proposed, and its basic principle and segmentation advantages are analyzed in detail. In order to evaluate these segmentation results impersonally by using different algorithms, the quantitative criteria of gray-level contrast and district interior uniformity are adopted to evaluate these segmentation results impersonally. Finally, the different segmentation experiment contrasts of PCB photoelectric image between our algorithm and other algorithms is executed, the results of experiment indicate that our algorithm has relatively better segmentation quality.     

基于主成分分析的汉语连续语音切分算法

连续语音切分是汉语连续语音识别中的一项重要技术。本文将通常用于图像处理的主成分分析(PCA)方法引入汉语连续语音切分领域,目的是通过PCA,降低语音帧之间的频谱相关性。再利用相邻语音帧特征构成的三维子空间的大小,实现连续语音切分,取得了不错的切分效果。     

水下运动目标实时检测算法研究

针对水下复杂环境情况,提出了一种快速实时检测水下运动目标的算法.在分析水下图像特性的基础上,对图像序列进行帧间差值运算得到差分图像,选择合适的阈值,对差分图像进行二值化和图像分割算法.结合差分图像中目标是由于待检测目标运动形成的特点,提出了衡量二值目标形状的线度指标的定义,可以描述目标的形状,从而实现快速实时检测水下运动目标.     

基于运动检测的多车辆跟踪方法研究

针对交通监控场景中多目标粘连造成跟踪上的困难和前后两帧车辆关联困难,提出了区域运动相似性分割方法和相似度关联矩阵的解决方案;在运动目标检测过程中, 首先使用背景差分法提取运动区域,经过消除缺口、空洞和分离等处理,在运动区域所在范围内进行块匹配搜索和局部光流计算区域运动矢量,然后使用模糊聚类方法对运动矢量区域融合,完整的分割出粘连运动目标;在目标跟踪部分,目标跟踪建立在目标关联的基础上,提出建立连续两帧目标间距离和局部二元模式相似度关联矩阵的方法进行运动目标标定,从而实现多目标关联;使用公共视频库的图像序列进行测试,所提算法都能实现连续的跟踪和准确的运动目标分割,且处理速度快,表明了算法具有鲁棒性和适用性。     

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法。该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割。算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

融合改进直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值SAR分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的相干斑噪声,对SAR图像进行分割易出现分割不精、边缘模糊等问题,融合改进的直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种SAR图像分割算法。根据PDE直方图均衡化方法,将图像去噪与图像增强加权融合,利用各自权值调整去噪项与图像增强项;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割, 建立基于多阈值的选取方法,并引入萤火虫算法来求解最优阈值对,实现了二维Tsallis熵多阈值对去噪增强SAR图像的有效分割。仿真结果表明:与其他3种分割算法相比,该文算法在处理噪声大、灰度差值小的图像时具有较高的分割精度,PRI至少提升2.53%、VOI降低8.48%、GCE降低11.14%。     

谱域OCT的印刷电路板三防漆厚度测量

三防漆是一种广泛应用在印刷电路板（PCB）的保护性涂层,可以有效保护PCB使其免受恶劣环境的损害。三防漆的厚度是评价三防漆涂层质量的关键指标,因此需要对三防漆涂层进行厚度检测。提出了将谱域光学相干断层扫描成像技术（spectral domain optical coherence tomography,SD-OCT）与图像分割算法相结合,实现对三防漆涂层厚度快速无损测量。为了提高测量精度,选用了宽带SLD光源（带宽：180 nm）来设计SD-OCT系统,系统轴向分辨率达到1.72 μm。同时设计了基于边缘跟踪的涂层分割算法来实现三防漆涂层的快速准确分割。为了评估所设计方法的准确性,利用传统的金相切片方法进行了三防漆的厚度测量,将测量结果与该方法测量结果进行比较,分析了两种方法检测到的涂层上下边界吻合程度以及厚度差异。此外,还将所提出的涂层分割算法与我们组之前研究的基于图像梯度的边缘检测算法进行对比,分析了两种方法在测量结果的准确性和运行效率方面的差异,以此来评估该方法的优劣势。结果表明,所设计的三防漆厚度测量方法与传统的金相切片方法的测量结果具有很好的一致性,可以准确地实现三防漆的厚度测量;基于SD-OCT系统的三维成像能力可以直观地看到三防漆厚度地形图,克服了传统的金相切片方法无法进行区域性的三防漆厚度测量的缺陷;相比之前提出的基于图像梯度的边缘检测算法,此方法测量结果更加准确,效率显著提升,具备实时测量的潜力。     

A novel multi-scale segmentation algorithm for high resolution remote sensing images based on wavelet transform and improved JSEG algorithm

Considering the difficulties in image segmentation caused by the complexity of diverse ecological environments and various artificial targets in high resolution remote sensing images, especially in city scene, and in order to overcome the limitations existing in the traditional segmentation algorithm, JSEG (J-Segmentation), for high resolution remote sensing image segmentation and to further improve the segmentation accuracy, WJSEG (Wavelet-JSEG), a novel multi-scale segmentation algorithm based on wavelet transform, is proposed, which is an improved JSEG algorithm. WJSEG is an improved form of JSEG in relation to three aspects, including color quantization, multi-scale segmentation and region merging by introducing the multi-scale analysis tool based on wavelet transform. Experiments have been conducted on high resolution SPOT 5 pan-sharpened multispectral image and IKONOS panchromatic image. These experimental results were compared with those gained by the traditional JSEG algorithm and the famous commercial software named eCognition, which validated the effectiveness and reliability of the proposed WJSEG algorithm.     

A segmentation method for noisy photoelectric image

In order to improve the ability of noisy photoelectric image segmentation and satisfy the requirement of human visual apperception, a noisy photoelectric image segmentation method is proposed in this paper. Firstly, the basic principle of FCM algorithm is analyzed in detail. Secondly, on the basis of PCM algorithm, only such pixels affected by noise lesser that centralized in the diagonal area of two-dimensional histogram is actualized image processing, and the probability of the pixel that lie in such area is obtained. Thirdly, objective function, membership matrix and cluster centers are renovated on the basis of PCM algorithm. Finally, experiment contrast between our method and other methods is executed, the results of experiment indicate that our method has relatively better segmentation quality and faster segmentation speed.