基于噪声与阴影抑制多模态背景模型的运动物体检测

针对场景照明变化、模型初始化以及阴影等问题, 提出了一种用于视频监视系统运动物体检测的统计多模态背景模型. 通过相隔固定的帧差值阈值化得到背景样本值, 并采用高斯核密度估计方法计算背景灰度的概率密度函数. 利用像素的邻域信息来去除由于摄像机抖动和场景小运动产生的噪声. HMMD色彩信息用来检测和抑制运动投射阴影. 实验结果验证了算法在交通监控前景物体分割中的有效性.     

基于直方图和加权FCM算法的图像分割方法

模糊c均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感。提出了一种基于直方图的加权模糊c均值(WFCM)聚类的图像分割方法,在传统的FCM聚类的基础上,该方法考虑了灰度直方图的灰度、邻域像素灰度的相关性对图像进行加权聚类分割。实验结果表明,该方法可显著提高图像分割的速度和精度。     

基于拟合的亚像素边缘检测的算法比较

针对传统的边缘检测算法精度不高,提出了基于不同核函数的最小二乘拟合的亚像素边缘检测算法。采用Canny算子对图像边缘进行粗定位,再以基于梯度幅值拟合的高斯函数与基于灰度值拟合的反正切函数和双曲正切函数作为拟合核函数,对一幅拍有标准量块图像的边缘进行检测,结果表明该算法能够有效的进行亚像素边缘检测。     

基于视频的运动目标检测跟踪模型的应用研究

本文采用了一种运动目标存在情况下的背景重建算法,能较好地抑制外界环境变化带来的影响。该运动目标检测算法通过一定数量帧的学习、统计,找到各坐标点像素灰度等级的分割阈值。在对当前帧图像进行背景差分后,分割出运动目标区域。若存在运动目标,则根据串行边界跟踪算法获得运动目标轮廓。获得边界后,模型将绘制方框显示运动物体,并发出警报。该运动目标检测模型用VisualC＋＋给予实现。     

一种自适应的基于混合高斯模型的运动目标检测算法

为提高运动目标检测的可靠性,提出了一种自适应的基于混合高斯模型的运动目标检测算法．该算法利用混合高斯分布对每个背景像素建模,高斯分布的个数不是固定不变的,而是随着像素值的混乱程度自适应变化．差分图像的像素按大小被分为2部分,然后对这2部分分别进行自适应阈值化分割,得到前景图像．利用基于形态学重构的阴影消除方法来改善前景图像分割的性能．不同实际场景的实验结果表明该算法能够快速准确地建立背景模型,且具有更强的鲁棒性．     

一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术

针对红外图像的特点,文章提出一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术.通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于幂函数的拉伸变换后进行直方图均衡,最后将均衡后的图像灰度级等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时进行直方图的无损均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像质量.     

复杂腔体零件机器视觉图像亚像素边缘检测

基于复杂腔体类铸造零件机器视觉系统中的边缘检测问题,提出了一种改进的灰度矩亚像素边缘检测方法。提出了以模糊模型代替阶跃模型,将误差函数运用到矩方法的边缘检测算法。通过实验对检测精度和运行速度进行了对比,结果表明,改进的灰度矩边缘检测算法比传统算子具有更高检测定位精度和更快的速度,可满足图像目标高精度实时在线测量要求。     

一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法

提出了一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法。首先对图像按需求裁剪,然后根据像素间灰度差异关系实现灰度图的二值化,再利用一套组合的形态学操作实现抽出背景、去除目标区域噪声、平滑边缘,最后通过去除所有内部的点获得线粒体的边缘。实验结果表明,对于电镜图像的线粒体边缘检测,该算法比现有的算法更有效,更接近人工检测的结果。     

一种基于直方图的实时自适应阈值分割方法

在视频序列图像中,视频图像分割的主要目的是要在视频序列中分割出运动实体,背景差法能够在实时性要求很高的情况下从一段视频中将当前帧图像跟背景图像作差,然后提取出运动目标,而对差图像进行二值化是关键,自适应阈值方法通过对差图像的直方图进行分析寻找直方图上的一个点,该点到直方图最高点与最低点之间的线段的距离最大,为求该点,本文提出了一种快速算法,以该点对应的灰度值作为阈值,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于帧间差分与背景消减的视频摘要算法研究

为克服帧间差分法只适合于帧像素变化较大的视频检测及背景消减法只适合于固定背景模型的视频检测的缺点,提出一种新的基于帧间差分与背景消减的视频摘要算法,这种算法首先对前后两帧的帧图像像素进行检测,若无显著运动对象,则继续进行背景模型对比检测.实验结果表明,该算法能够快速、精准地对运动显著及不显著的视频进行摘要提取,浓缩事件精华,较高地还原视频关键信息内容.