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基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
传统模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,并且使用对噪声较敏感的欧氏距离作为像素与聚类中心距离度量的标准,因此抗噪性能较差.为了克服传统FCM算法的局限性,本文提出了一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割方法(2DFCM).该方法利用二维直方图描述的像素邻域关系属性,一方面为聚类提供较准确的初始聚类中心,从而避免聚类中的死点问题;另一方面通过提出聚类中心同时在像素值、像素邻域值二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现了图像的分割.实验结果表明,这种方法抗噪能力强、收敛速度快,是一种有效的模糊聚类图像分割方法. 相似文献
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用于彩色图像分割的改进遗传FCM算法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种适用于彩色图像分割的遗传模糊C均值聚类(GAFCM)算法.该算法使用Ohta等人提出的彩色特征集中的第一个分量作为图像像素的一维特征向量,并利用由像素空间到特征空间的映射来改进目标函数,从而大大降低了运算量;使用对特征空间结构没有特殊要求的特征距离代替欧氏距离,从而克服了特征空间结构对聚类结果的影响;使用引入FCM优化的遗传算法来搜索最优解,从而提高了搜索速度.实验表明,该算法不但能很好地分割彩色图像,而且具有运算量小、收敛速度快的优点. 相似文献
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为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。 相似文献
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针对红外图像的特点,提出了一种基于遗传算法的自动模糊分割红外车辆目标图像的方法.首先选取图像的感兴趣区域以加快运算速度;然后对感兴趣区域图像进行模糊增强,借助于二维OTSU方法对增强后的感兴趣区域进行阈值分割,为了加快分割算法的速度,先限定一个最佳阈值范围,再利用遗传算法在此阈值范围内自动搜索最佳分割阈值;为了弥补单独利用二维OTSU方法分割的不足,采用缩短模糊边缘宽度的方法来提取感兴趣区域红外车辆目标图像的边缘.最后把二维OTSU方法分割的图像与模糊边缘提取得到的边缘图像进行或运算后进行填充以得到最终的车辆目标分割图像.实验结果表明,对于红外车辆目标图像,一维OTSU和二维OTSU算法只是基本分割出了红外车辆目标的主体,而本文提出的自动模糊分割技术不仅准确分割出了红外车辆目标的主体,而且对于坦克的模糊炮塔亦得到了完整的分割. 相似文献
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Automatic target tracking in FLIR image sequences using intensity variation function and template modeling 总被引:3,自引:0,他引:3
A novel automatic target tracking (ATT) algorithm for tracking targets in forward-looking infrared (FLIR) image sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm efficiently utilizes the target intensity feature, surrounding background, and shape information for tracking purposes. This algorithm involves the selection of a suitable subframe and a target window based on the intensity and shape of the known reference target. The subframe size is determined from the region of interest and is constrained by target size, target motion, and camera movement. Then, an intensity variation function (IVF) is developed to model the target intensity profile. The IVF model generates the maximum peak value where the reference target intensity variation is similar to the candidate target intensity variation. In the proposed algorithm, a control module has been incorporated to evaluate IVF results and to detect a false alarm (missed target). Upon detecting a false alarm, the controller triggers another algorithm, called template model (TM), which is based on the shape knowledge of the reference target. By evaluating the outputs from the IVF and TM techniques, the tracker determines the real coordinates of one or more targets. The proposed technique also alleviates the detrimental effects of camera motion, by appropriately adjusting the subframe size. Experimental results using real-life long-wave and medium-wave infrared image sequences are shown to validate the robustness of the proposed technique. 相似文献
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一种结合Grabcut的Vibe目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统背景建模方法不能非常有效地提取出完整运动目标这一问题,提出了一种新颖的结合Grabcut和Vibe算法的运动目标检测方法.首先利用改进的Vibe目标检测算法初步寻找出当前帧中的所有可能目标前景区域;然后对这些前景区域进行进一步的选择从而滤去无效前景,合并有效区域;最后对每个前景区域再利用Grabcut算法来分割出更加完整的目标前景.实验结果表明,与传统的背景建模方法相比,本算法在有效时间内可以更加完整地分割出运动目标前景,对与背景颜色类似的目标前景也有很好的检测效果. 相似文献
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为了能对多运动平台条件下的红外信息处理算法进行验证与评估,进行了多运动平台红外场景仿真的研究与实现。首先,回顾了现有的红外场景仿真方法,指出其主要针对单平台条件设计。接着,分析了目标模型,提出了目标辐射模型和目标群运动模型。然后,在分析多运动平台红外信息处理算法特点基础上,提出了基于虚拟观测平台的成像观测模型,并据此得到了多运动平台红外场景仿真的基本流程。最后,对提出的场景产生方法进行了仿真验证。仿真结果表明:提出的多运动平台红外场景仿真方法,能够满足多运动平台协同条件下的红外信息处理算法的验证与评估的需求。 相似文献
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本文将跟踪看作是二分类问题,提出了一种基于Adaboost集成学习和快速水平集的轮廓跟踪算法.该方法首先在线地训练一个弱分类器的集合用以区分目标和背景,而通过Adaboost将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,并用于标定下一帧中的各像素的类别属性,从而确定快速水平集算法的速度函数,然后采用基于动态邻近区域快速水平集来演化目标边界曲线以实现目标的轮廓跟踪.为适应目标和背景的变化,在跟踪过程中在线训练新的弱分类器,而时间相关性则通过更新包含新弱分类器的集合来实现.实验结果表明,在摄像机运动、光照变化,部分遮挡或目标尺度变化等情况下,能实现刚体或非刚体目标的轮廓跟踪. 相似文献
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动背景下帧差分法与边缘信息融合的目标检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对动背景下运动目标的检测问题,文中提出了改进的三步搜索算法有效地提高灰度投影法检测序列帧间运动矢量搜索速度,同时保持了运动矢量的搜索精度.首先通过帧间运动矢量补偿将连续三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,其次对连续的三帧图像进行边缘信息提取,并对三帧连续的边缘图像进行差分法运算,最后结合数学形态学的闭运算... 相似文献
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为克服运动目标检测中易出现的光照变化、遮挡、虚假目标等现象,提出了一种随机图像选取与自适应背景更新的运动物体检测方法.该方法从视频序列中随机选取一帧图像作为初始背景,根据变化标记矩阵对背景进行自适应迭代更新,以提取可靠的背景图像,实现运动物体的检测.实验结果表明,采用该算法提取的背景不存在混合现象,且在光照变化较大以及运动物体之间存在遮挡的情况下,能够构造出可靠的背景,检测出的目标物体清晰可见. 相似文献
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针对浅海随机噪声与混响背景下蛙人等弱回波强度、慢速小目标的检测问题,提出一种基于声呐历程累积图像的目标检测方法。首先根据声呐图像时域、空域相关性,采用背景空时归一化处理技术,抑制声呐背景中的静态混响、突发性噪声等强回波干扰。声呐历程累积图像集成了多帧声呐图像的信息,目标回波亮点由于运动连续性形成亮线特征,利用该特征,采用Radon恒虚警率(Radon Constant False Alarm Rate,Radon-CFAR)检测声呐历程累积图像中的目标短时运动轨迹,能够检测到低信噪比的目标。分析了空时归一化处理和检测算法的性能,并通过海试数据验证了该算法的有效性,可以检测到低信噪比的蛙人目标回波。 相似文献