天津市自然科学基金(12JCQNJC00600)
- 作品数：12 被引量：62H指数：5
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- 结合小波变换和数学形态学的图像分割算法被引量：2
- 2015年
- 飞机蒙皮孔图像的形成、传输或变换过程中会受到多种因素的干扰,为了精确地提取蒙皮边缘,采用了一种结合小波变换和数学形态学的边缘检测算法。在小波域中,对低频子图像采用改进的数学形态学算法进行边缘检测,使用不同类型的结构元素对现有的检测算子进行改进,然后对高频子图像采用小波模极大值法进行边缘检测,最后采用一定的融合规则对高低频边缘子图像进行融合。实验结果表明,与传统边缘算法相比,该方法用于图像边缘提取不但能有效去除噪声干扰,还能突出边缘细节,边缘定位连续准确。
- 刘鑫王坤
- 关键词：小波变换边缘检测
- 快速收敛的置信度传播立体匹配算法被引量：3
- 2013年
- 针对传统基于置信度传播的立体匹配算法运算次数较多、效率低下的问题,提出一种快速收敛的置信度传播算法。该算法在计算每一个像素点的置信度时,只考虑当前像素点自适应大小邻域内像素点对它的信息传递,而忽略距离较远的像素点的影响。实验结果表明提出的算法在保持相近匹配精度的前提下,运算时间减少40%～50%,满足立体匹配的实时性要求。
- 张红颖刘奕萱杨宇
- 关键词：置信度传播自适应窗口信息传递
- 基于双目标模型的时空上下文跟踪算法被引量：5
- 2016年
- 传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正。因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题。该算法引入一个辅助目标判别模型来评估时空上下文算法跟踪结果的有效性,并根据评估结果对目标模型进行更新。辅助模型使用目标的局部纹理信息而不是相关性信息作为特征,在目标被长时间遮挡后也能准确评估更新内容的有效性,并能在遮挡结束后修正错误更新的目标模型。在多组数据集上的实验表明,改进算法在测试数据集上的跟踪成功率为82%,中心偏差为8pixels;在长时间遮挡等干扰情况下的跟踪精度比原时空上下文算法有明显提升,实现了目标的可靠跟踪。
- 张红颖郑轩
- 关键词：目标跟踪级联分类器
- 基于粒子滤波与样本加权的压缩跟踪算法
- 2018年
- 该文针对压缩跟踪算法无法适应目标尺度的变化以及没有考虑样本权重的问题,提出一种基于粒子滤波与样本加权的压缩跟踪算法。首先,对压缩特征进行改进,提取归一化矩形特征用于构建目标表观模型。然后,引入样本加权的思想,根据正样本与目标之间距离的不同赋予正样本不同的权重,提高分类器的分类精度。最后,在粒子滤波的框架下融合尺度不变压缩特征进行动态状态估计,在粒子预测阶段利用2阶自回归模型对粒子状态进行估计与预测,借助观测模型对粒子状态进行更新,并且对粒子进行重采样以防止粒子退化。实验结果表明,相比于原始压缩跟踪算法,改进算法能够更好地跟踪目标尺度的变化,提高跟踪的稳定性和准确性。
- 张红颖王赛男胡文博
- 关键词：粒子滤波样本加权分类器
- 基于万有引力定律的PCB红外图像增强研究被引量：2
- 2015年
- 针对PCB红外图像噪声大、边缘模糊、对比度低的缺点,采用三种算法融合来实现图像的综合增强。首先采用压缩感知理论去除噪声,即求出信号的稀疏表示,并用重构算法恢复重建出原始信号来降低了运算的复杂程度,加快了整体的运算速度。其次用基于万有引力定律的边缘检测算子实现边缘锐化。由于压缩感知理论只对对去除高斯白噪声有很好的效果,对去除椒盐噪声的效果不理想,而万有引力对椒盐噪声很好的抑制作用和较高的边缘定位能力,实现边缘锐化的同时也弥补了压缩感知的不足。最后通过直方图均衡化来提高对比度。实验通过对不同PCB板红外图像进行分析,结果表明该方法实现了PCB红外图像的综合增强,效果较好。
- 王坤兰景王力诸葛晶昌
- 关键词：PCB红外图像压缩感知理论万有引力定律直方图均衡化图像增强
- 基于混合高斯模型的阴影去除算法被引量：23
- 2013年
- 阴影去除是智能视频领域中运动目标识别的一项重要内容,其结果直接影响目标识别的准确性。针对当前基于纹理特征的阴影去除算法的不足,提出一种结合YCbCr颜色空间和混合高斯模型(GMM)的阴影去除算法。首先利用混合高斯模型提取出运动区域;然后通过分析运动区域的前景和背景在YCbCr颜色空间的差值统计特性,建立混合高斯阴影模型;最后根据高斯分布的概率分布规律,得到阴影分布特性,从而实现对阴影的去除。对于实验中的序列图像,所提算法有70%以上的阴影检测率。实验结果表明,所提方法能够在不同的场合快速有效地去除阴影,准确地提取运动目标。
- 张红颖李鸿孙毅刚
- 关键词：YCBCR颜色空间混合高斯模型
- CenSurE特征和时空信息相结合的运动目标检测被引量：11
- 2013年
- 提出一种结合中心环绕极值特征(CenSurE)和时空信息的运动目标检测算法,用于提高动态场景中运动目标检测的速度和目标的完整性。首先,根据CenSurE特征点提取的快速性和精确性,使用该特征和单应性变换模型快速、准确地配准运动序列帧间图像,从而补偿摄像机运动引起帧间背景的平移、旋转和缩放量。然后,在时域对背景配准帧用帧差信息生成运动前景掩模,根据前景掩模的空域信息建立动态更新的实时背景,并使用空域背景减除和一种基于概率统计的自适应阈值分割方法提取较为完整的前景运动目标。最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性。实验结果表明,该算法能够达到15 frame/s的处理速度,且在保证检测速度的同时可得到完整的运动目标,基本满足动态场景中运动目标检测的快速性、抗噪性、光照适应性以及目标完整性等指标。
- 张红颖胡正
- 关键词：运动目标检测
- 基于Retinex灰度增强和颜色信息的时空上下文跟踪算法被引量：6
- 2017年
- 针对光照变化下图像局部或整体灰度剧烈变化而容易导致目标跟踪失败的问题,提出一种结合颜色信息和Retinex灰度增强的改进时空上下文算法.首先比较单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法,确定使用多尺度Retinex算法对图像进行灰度增强以减弱光照变化对图像灰度的影响;然后比较各种视觉模型的颜色特征,确定引入基于色相信息的目标模型,并将该模型与多尺度Retinex灰度增强模型相结合作为跟踪的目标模型.实验结果表明,文中算法比原算法在跟踪成功率上有较大提升,在Shaking场景下跟踪成功率为95%,比传统的时空上下文跟踪算法的跟踪成功率提高约24%;相比其他主流算法,该算法在平均跟踪成功率和跟踪精度上的表现也更高、更可靠.
- 张红颖胡文博
- 关键词：机器视觉目标跟踪光照变化RETINEX
- 基于YUV色彩空间的Retinex夜间图像增强算法被引量：6
- 2014年
- 通常夜间拍摄图像容易出现细节分辨不清的情况。为了改善夜间拍摄图像的质量,提出一种基于YUV色彩空间的Retinex图像增强算法和色度自适应校正方法。首先将图像从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间;其次对明亮度分量Y采用多尺度Retinex算法增强,并利用增强后的Y分量对色度分量U、V进行自适应校正;最后将图像转换到RGB色彩空间输出,使图像在细节信息得到增强的同时颜色得到较好的保持。通过与其他Retinex算法比较,实验结果表明该算法在颜色保持和细节增强方面能够达到很好的效果。
- 张红颖袁晓鹏
- 关键词：图像增强RETINEX算法
- 基于Riverbed的机载电子板卡红外图像分割
- 2014年
- 在机载电子板卡故障诊断过程中,需要对故障芯片进行准确的定位。针对机载电子板卡芯片布局紧密、工作芯片的热辐射范围广的问题,提出一种新型的人机交互式红外图像分割方法。首先,利用基于图像森林变换的Riverbed算法对故障目标图像进行边界追踪,并将Live Wire的特性与之相结合,优化了对边界模糊的目标的轮廓的提取,显著减少了所需的定位点数;然后,鉴于芯片的外形特征,采用基于梯度幅度直方图和类内方差最小化的自适应方法找到芯片的边界,用得到的芯片边界对目标轮廓进行约束,提高目标区域定位的精度。实验结果表明:该方法有效提高了故障边界提取的速度,与其他经典算法相比较有效提高了芯片的核心发热区域提取的精度,避免了多分割的现象。
- 王坤陆文斌王力张红颖
- 关键词：RIVERBEDLIVEWIRE
