基于快速FCM算法的多目标分割CV模型

Chan—Vese（CV）模型是基于水平集方法演化不依赖图像梯度的算法,能很好地处理拓扑变化和弱边界,但对于目标和背景对比度低的边界以及多目标区域分割效果较差。针对上述问题提出一种基于快速模糊F均值（FCM）算法和邻域模板改进的CV模型。利用快速FCM算法提取图像特征信息,采用邻域模板闲值法对不同的目标区域分别处理,准确控制了轮廓线的分裂,能够分割出更多的目标区域。     

融合颜色和深度信息的图像物体分割算法*

当图像中存在阴影、低对比度边缘和模糊区域时,传统算法仅利用外观信息难以准确提取物体轮廓,而深度不连续性为辨识物体边界提供有用信息。文中提出基于颜色和深度信息的图像物体分割算法,首先利用mean-shift算法对图像进行适度的过分割,然后融合颜色和深度信息充分描述过分割区域的特性,根据深度信息自动选取目标和背景的种子区域,最后基于最大相似度进行区域合并,得到图像物体分割结果。在Middlebury和NYU-V2数据库上的实验表明,相比当前通用算法,文中算法简单有效,能提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。     

边界与区域相结合的目标提取算法

对于目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像,单独根据边界信息或区域信息无法提取出准确的目标.从图像的边界信息与区域信息综合考虑,以图割理论为基础,提出了一种基于图割的边界信息与区域信息相结合的目标提取算法.实验结果表明,该算法对目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像,能够准确、有效地提取出目标,自动分割精度高,用户工作量少,分割效率高,达到了预期的效果.     

结合细节信息的自适应Retinex算法水下图像增强

针对Retinex算法应用于水下图像增强中,常出现颜色失真与图像细节增强相矛盾的现象,提出了结合细节信息的自适应多尺度Retinex水下图像增强算法。分析包含不同细节信息的水下图像对Retinex算法增强中卷积函数尺度大小的选择要求;采用图像梯度作为调节因子,自适应调整多尺度Retinex算子的权重,用于适应包含不同细节信息的水下图像对对比度增强的要求,有效地缓和了水下图像增强在颜色失真和细节对比度提升之间的矛盾。多组实验验证了该算法在去除水下图像的蓝绿背景、避免颜色失真、消除非均匀光照和图像细节增强等方面均优于传统多尺度和颜色保真的多尺度Retinex算法。     

有效消除光晕现象和颜色保持的彩色图像增强算法

由于对图像中明暗突变区域的背景光照估计不准确,经典Retinex彩色图像增强算法易产生光晕现象且存在增强后图像细节信息减弱和颜色失真等不足.为此,结合人眼视觉特性提出一种彩色图像增强算法.首先利用人眼对图像结构特征及颜色信息的敏感特性,通过构造彩色双边滤波器来获取图像背景光照,以避免光照突变处产生光晕现象;其次依据人眼系统局部自适应调节特性,通过引入一个对比度调节函数自适应增强图像的细节信息,克服经典Retinex算法在整体对比度提高的同时局部对比度下降的不足;最后利用一种线性的颜色恢复算法恢复增强所得亮度图像的颜色信息.与MSRCR等彩色图像增强算法比较的实验结果表明,文中算法更有效,增强后的图像不仅细节清晰,而且色彩鲜艳、自然.     

基于区域对比度和背景先验的显著目标检测

针对现有算法对复杂背景的图像检测效果较差的问题,提出融合区域对比度和背景先验的显著目标检测算法。首先利用超像素分割将图像分割成感知均匀的图像块,然后根据区域对比度计算全局对比度特征和空间聚集度特征,再根据背景先验得到背景集,计算图像块与背景集间的相似性特征,接着对三个特征显著图进行融合计算,最后根据每个像素与周围超像素的颜色和距离对比度得到每个像素的显著值。实验结果表明,所提算法能较均匀高亮整个目标且有效抑制无关背景信息。     

基于LBP纹理特征和Canny算子的视频分割方法研究

针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。     

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.     

粗糙集与区域生长的烟雾图像分割算法研究

针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。     

基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割

根据彩色印刷字符图像的特点,在Lab颜色空间下提取a分量,将彩色图像转换为灰度图像。根据模糊逻辑和阈值分割方法将图像分为目标区域、背景区域以及模糊区域。用K-L变换组合邻域的区域隶属信息和灰度信息,将灰度域换成模糊域,在该模糊域上进行分割。经实践,该算法在工业环境中对复杂背景的彩色印刷图像可以得到较好的分割效果,其时间复杂度不高于传统的阈值分割算法,并且在分割的精确度上要优于传统的阈值分割算法。