基于贝叶斯决策的运动目标检测方法

传统混合高斯背景建模存在难以解决背景复杂以及阴影等因素影响视频运动目标检测效果的问题,为此提出了一种基于贝叶斯决策的运动目标检测方法。该方法利用帧间差分进行像素变化检测,将像素粗分为变化像素和非变化像素;对于变化像素中的运动点和静止点,通过统计确立有效的数据结构,其中显著颜色分布统计量用来描述静止点,而显著颜色同现统计量描述运动点;从数据结构中提取颜色特征矢量,将特征矢量中的静止点和运动点按照贝叶斯决策规则进一步分类为背景点、前景点和颜色相似点。对颜色相似点进行局部加权处理以达到正确检测的目的;通过融合静止点集、运动点集和加权后的颜色相似点集结果提取出前景运动目标。仿真实验表明,该方法能够在不同复杂背景下较准确地检测出视频中的运动目标,相比传统算法具有较强的鲁棒性。     

一种基于高斯概率模型的多人跟踪算法

针对视频监控中的多人跟踪问题,提出了一种基于高斯概率模型的算法.基于目标颜色的统计特征,采用改进的K均值方法,将目标区域按颜色信息聚类,并根据聚类结果对目标区域分块,然后用高斯模型对各分块分别进行建模.同时,对目标的位置信息也进行高斯建模.通过计算待检测目标与模型之间颜色和位置的最大联合概率值来实现跟踪.利用前后帧中目标的位置信息及颜色信息,能克服目标遮挡后因信息的丢失而跟踪失败的情况.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现多人的跟踪.     

一种多特征自适应融合的球员跟踪算法

基于模型的跟踪方法难以处理足球视频中球员形态发生较大变化的情况。为此,提出一种改进的多特征自适应融合的球员跟踪算法。利用自适应高斯混合模型检测球场和球员区域,使用球员HUE颜色特征的Bhattacharyya距离度量法代替传统的模板匹配方法,辨别球队归属,自适应地融合目标模型的颜色、形状和时空特征信息,实现对球员的跟踪,采用三点估算预测方法解决球员完全遮挡现象。实验结果表明,该算法能较好地解决球员之间的遮挡问题,在球员形态变化较大时能实现稳定的跟踪。     

卫星视频中的单目标分割和跟踪

对于卫星视频图像中存在的目标与背景对比性低、缺乏目标特征信息等问题,提出一种结合目标运动信息、时空背景和外观模型的目标分割和跟踪方法.根据首帧定位得到目标区域,首先对目标使用方向梯度直方图方法提取特征利用核相关滤波器得到目标跟踪区域1;接着利用颜色空间特征建立目标与其周围区域上下文信息的空间模型得到目标跟踪区域2;然后利用视觉背景提取算法以像素为单位在目标区域上检测运动目标得到单目标的分割区域3;最后分别对3个区域进行相关计算得到最优区域作为最终目标跟踪位置和模板更新样本.实验结果表明,本文算法与KCF算法相比,跟踪的成功率和准确率有很大的提高,同时实现了单目标分割.     

足球视频球员感知跟踪算法

目的 足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战：球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法 本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜色模型和目标感知的深度模型,提出并设计了一种球员感知的跟踪算法。干扰项感知的颜色模型分别提取目标、背景和干扰项的颜色直方图,利用贝叶斯公式得到搜索区域中每个像素点属于目标的似然概率。目标感知的深度模型利用孪生网络计算搜索区域与目标的相似度。针对跟踪漂移问题,使用全局跟踪器和局部跟踪器分别跟踪目标整体和目标上半身,并且在两个跟踪器的跟踪结果出现较大差异的时候分析跟踪器有效性并进行定位修正。结果 在公共的足球数据集上将本文算法与10个其他跟踪算法进行对比实验,同时对于文本算法进行了局部跟踪器的消融实验。实验结果表明,球员感知跟踪算法的平均有效重叠率达到了0.560 3,在存在同队球员和异队球员干扰的情况下,本文算法比排名第2的算法的有效重叠率分别高出3.7%和6.6%,明显优于其他算法,但是由于引入了干扰项感知的颜色模型、目标感知的深度模型以及局部跟踪器等模块增加了算法的时间复杂度,导致本文算法跟踪速度较慢。结论 本文总结了跟踪算法的整体流程并分析了实验结果,认为干扰项感知、目标感知和局部跟踪这3个策略在足球场景中的球员跟踪问题中起到了重要的作用,为未来在足球球员跟踪领域研究的继续深入提供了参考依据。     

采用显著性分割与目标检测的形变目标跟踪方法

在跟踪形变目标时,为了克服采用颜色特征分割和学习目标模型而产生跟踪漂移的问题,提出一种基于显著性分割与目标检测的跟踪方法.该方法采用图流形排序方法对超像素进行显著性分割来获得显著、高质量的目标像素,并使用这些像素的颜色和梯度量化值及其与目标中心的相对位置关系来表示目标模型,通过目标模型检测目标中心位置实现跟踪;以全局颜色特征作为漂移约束条件,对由目标持续形变而产生的中心位置漂移进行修正;在跟踪过程中,将跟踪结果作为正样本对显著分割和全局颜色特征进行约束,依据显著分割结果更新目标模型.实验结果表明,文中方法有效地提高了形变目标跟踪的精度和稳定性.     

基于颜色和形状信息的快速人数统计方法

人数统计一直以来都是计算机视觉和智能视频监控领域的重要研究内容;但是由于遮挡、阴影和光照变化使得构建一个实时、准确的人数统计算法变得异常困难;提出的结合颜色信息和形状信息的人数统计算法对人头进行检测和跟踪,有效地减小了行人遮挡对算法精度的影响;提取颜色信息在HSV空间中的V通道进行,大大降低了阴影和光照变化对统计精度的影响;算法首先使用颜色信息和形状信息实现快速人头检测,然后使用一种融合颜色、距离和形状信息的跟踪方法对人头进行跟踪,最后通过对跟踪轨迹分析,推断出人数.另外,快速模板匹配技术的使用,极大地减小了算法的运算复杂度;实验结果表明该算法可以快速、有效地实现对指定区域的人数统计.     

基于SUSAN角点和HSV颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板中心像素灰度值作为模板"核"来检测区域目标角点,其改进SUSAN角点算法在继承原有SUSAN算法计算简单、定位准确、具有旋转不变性等特点的同时,具有更好抗噪声性能;其次,利用HSV颜色模型光照不敏锐特性,对检测到的角点建立HSV颜色模型,并将其嵌入到粒子滤波框架中,实现对目标的跟踪。实验结果表明,当背景与目标颜色相近时,该算法能够有效避免背景对目标的干扰,取得了较好的目标跟踪性能。     

基于视频的交通目标跟踪方法研究

交通目标的检测是智能交通系统(ITS)中的一项关键技术,基于视频跟踪方法的检测技术是目前研究的热点.介绍了近年来提出的一些主要的基于视频的运动目标跟踪方法,对各种方法进行了归类,并分析比较了这些方法的优缺点.在此基础上,着重介绍了一种快速运动目标跟踪方法--MeanShift算法.该算法主要利用图像的颜色统计直方图作为特征,利用Bhattacharyya距离作为目标匹配相似性测度,采用梯度优化方法完成对运动目标的快速跟踪.该方法非常适合对交通目标的跟踪.     

基于空间关联特征分布的目标跟踪

通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性.     

Shadow removal for pedestrian detection and tracking in indoor environments

This paper presents a method of shadow removal to improve the accuracy of pedestrian detection and tracking in indoor environments. The proposed method can be divided into four steps: building a background model which can be automatically updated, extract moving objects region, eliminating moving objects shadows, classifying and track pedestrians. The background model is built with pixel value and the updating of Gussian. The approach for real time background-foreground extraction is used to extract pedestrian region that may contains multiple shadows. In the gray histogram space, based on the depth value of the gray images, a reasonable threshold is set to remove shadows from various pedestrians. In this work, we propose a methodology using the foreground frames without shadows to detect and track the pedestrians across training datasets. Comparative experimental results show that our method is capable of dealing with shadows and detecting moving pedestrians in cluttered environments.     

基于小波变换的数字图像水印

不可见性和鲁棒性是数字水印的两个基本特征。提出了一种在小波变换中频部分嵌入水印的方法。该方法从小波变换的中频部分选择待嵌入系数,并根据人类视觉系统的频率掩蔽特性对嵌入强度进行自适应调整。实验结果表明,该方法能够使水印的鲁棒性和不可见性达到较好折中,适用于灰度图像和彩色图像。     

篮球视频中球员的分割与跟踪算法

分割与跟踪一直是视频图像处理的一个热门问题。针对篮球视频中激烈运动的球员队属和跟踪问题,实现了一个实时的球员分割与跟踪算法。首先,不同于一般的分割方法,采用基于两个级别（像素级和帧级）实时分割和背景更新的背景减除方法,实现了对球员的分割;接着,通过将球员与模板进行马式距离比较来辨识球员队属;然后,使用基于核的目标跟踪方法,实现了在激烈比赛中对球员的准确跟踪。实验结果表明,提出的算法能够很好地辨别各个球员的队属问题并在不完全遮挡的情况下跟踪多个球员,而且在球员形态变化较大时也能稳定地跟踪。     

归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法

当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法.该方法先采用多尺度梯度乘变换规范化输入图像,获得具有单峰长拖尾灰度分布的规范图像;然后对不同阈值对应的二值图像进行轮廓提取,获得不同的轮廓图像;最后计算规范图像和不同轮廓图像之间的归一化互信息量,并以最大值对应的阈值作为最终阈值.在具有不同灰度分布模式的9幅合成图像和59幅真实世界图像上,将提出的方法和1种人工阈值方法及4种自动阈值方法进行了比较.实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不优于4个自动方法,但在分割的适应性和精确度方面优势明显:对前述不同灰度分布情形,其所选阈值与最优阈值之差都在9个灰度级内.     

An adaptive image Euclidean distance

The image Euclidean distance (IMED) considers the spatial relationship between the pixels of different images and can easily be embedded in existing image recognition algorithms that are based on Euclidean distance. IMED uses the prior knowledge that pixels located near one another have little variance in gray scale values, and defines a metric matrix according to the spatial distance between pixels. In this paper, we propose an adaptive image Euclidean distance (AIMED), which considers not only the prior spatial knowledge, but also the prior gray level knowledge from images. The most important advantage of the proposed AIMED over IMED is that AIMED makes the metric matrix adaptive to the content of the concerned images. Two ways of using gray level information are proposed. One is based on gray level distances, and the other is based on cosine dissimilarity of gray levels. Experiments on two facial databases and a handwritten digital database show that AIMED achieves the highest classification accuracy when it is embedded in nearest neighbor classifiers, principal component analysis, and support vector machines.     

自然图象单像素灰度值的统计特性研究

本文针对自然图象中单像素灰度值的统计规律进行实验和分析，发现对数正态分布可以对之进行粗略、简单的建模。此外，本文还给出了判断所给定的数据序列是否为统计自相似数据的有效判断方法，并在此基础上断定自然图象具有明显的自相似特性，从而得到针对单像素灰度值且较对数正态分布更精确的建模。最后，本文还给出了对自相似参数日进行估计的两种有效策略。     

基于改进MRF的遥感影像建筑物精提取

随着遥感图像的快速发展与广泛应用,基于遥感影像的建筑物提取能够及时、准确地提取建筑物信息,在地图快速更新、城市管理等应用中具有重要的研究意义。目前经神经网络进行特征分析提取的建筑物灰度图存在图像模糊、错分建筑物等情况,并且需要经过二值化处理才能为后续工作所利用。为了提高分类精度,本文在神经网络初提取的基础上,首先采取大津法分割,形态学处理灰度图。并改进马尔可夫随机场方法,提出根据图像局部邻域特征动态估计先验参数β的新方法,且将原始图像特征引入马尔可夫随机场,对大津法分割的结果进行进一步的分割,并对建筑物边缘的锯齿边界进行修正,以提高分类精度。实验表明,所用方法能够有效减少神经网络提取出的灰度图中的错分建筑物。     

自适应滤波窗实现距离加权图像椒盐噪声滤除

目的 在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法 首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,接着对每个噪声点,在以该噪声点为中心、不断增大面积的滤波窗口序列中,寻找包含非噪声点的最小尺寸窗口。若此窗口尺寸小于预设的阈值,则使用该窗口中的非噪声点进行距离加权滤波。否则认为该噪声点位置位于图像自身灰度值为0或255的像素点区域内部,使用少数服从多数策略计算灰度恢复值。结果 将本文方法与其他7种椒盐去噪方法相比较。当图像自身包含较多灰度值为0或255的像素点时,本文方法去噪效果优于其他7种方法。当图像自身不含或较少包含灰度值为0或255的像素点时,本文方法与其他方法中的最优去噪结果效果相当。结论 本文方法不仅能够有效滤除椒盐噪声,而且适用于自身包含灰度值为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

基于位平面特征的SAR图像筛选

为了获取含有感兴趣特定目标的SAR图像,根据SAR图像目标的成像特性,提出了一种基于位平面特征的SAR图像筛选方法。在对图像适当的灰度预处理基础上,分析特定目标的先验知识,利用对位平面的复杂度度量、游程度量以及频谱度量,定义了位平面价值度量准则,同时结合图像的灰度直方图特征对图像进行筛选。实验以机场目标为对象对SAR图像进行快速筛选,并对机场目标进行提取,效果良好,能够满足预期的要求。     

基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取

现有的彩色图像纹理特征提取方法是将彩色图像转换为灰度图像或者对彩色图像进行分通道处理,这样的处理方法会丢失原图像的颜色信息和各通道间的相关性,导致特征图像的纹理特征和原图像的纹理特征差异较大。基于上述问题,提出了一种四元数Gabor彩色纹理特征提取方法。首先,根据Gabor滤波和四元数欧拉公式,推导出四元数Gabor滤波,并将彩色图像用四元数矩阵表达;其次提出四元数Gabor滤波卷积算法处理彩色图像,得到多尺度多方向的彩色纹理特征图像;最后对得到的彩色纹理特征图像进行Tamura统计特征的提取。实验结果表明,该方法可以很大程度地保留原图像的粗糙度、对比度和方向度等纹理特征,同时可以提取到原图像的颜色信息。在转化为灰度图像后,该方法在保留粗糙度、对比度和方向度等纹理特征方面优于传统Gabor方法和LBP方法。