一种最小化边界圆周补偿机制的形状图像检索算法

基于最小化边界圆周补偿机制的形状图像检索方法,提取了目标区域的特征,补偿了目标最小化边界圆周下的背景区域特征,较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的查准率和查全率。     

序列图像运动目标的检测与提取

本文对视频图像中运动目标的检测与提取的算法进行了研究,并在计算机上做了仿真.本文采用背景差分法,针对序列图像首先建立了基于高斯统计模型的背景模型,然后用差分法提取运动目标,用形态学滤波去除噪声.仿真结果表明,算法是有效的,能够得到较好的结果.     

复杂背景下的树木图像提取

树木图像提取是将树木地面摄影图像中的单株树木与其周围景物分离的技术,为计算机技术在林业中的应用提供基础数据和技术支撑。在自然场景中拍摄的背景具有不确定性的树木图像,其提取是一项探索性很强的工作,具有重要的实用价值和现实意义。本文分析了复杂背景下树木图像的特点和提取的难点等问题;把近年来出现的树木图像提取方法按照图像分割和自然图像抠图分成两大类,并分别对每种方法中的典型算法进行了详细阐述。在此基础上,对图像分割与自然图像抠图技术在树木图像提取应用中的优势和局限性进行了分析和比较,提出把图像分割和自然图像抠图技术合理结合,针对树木图像特征,设计出准确、快速、实时的树木图像提取技术是未来研究的重点和难点。     

基于颜色分量与直方图的玉米苗期背景分割方法研究

对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。     

基于分水岭算法的绿色作物与背景分割研究

分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。     

基于提升方案的运动补偿时域滤波技术

运动补偿时域滤波(Motion-compensated temporal filtering,MCTF)将若干连续的视频帧组成一个图像组(Group of pictures,GOP)进行时域小波分解,与图像组大小固定的结构相比,自适应图像组结构(Adaptive GOPstructure,AGS)提高了编码效率,但实现复杂度也大大增加.作者提出了一种改进的自适应图像组结构(Im-proved adaptive GOP structure,IAGS),利用帧间预测效果来判断视频序列的时域变化特性,时域变化快的序列采用小尺寸图像组,反之采用大尺寸图像组.结果表明,IAGS的编码性能与AGS基本一致,实现复杂度与固定图像组结构相当.     

基于小波神经网络的视频图像恢复

对于视频图像序列中的部分退化帧的恢复,提出利用清晰的相邻帧数据恢复得到背景信息,然后采用小波神经网络来逼近,求出退化图像背景恢复到原始图像背景的非线性影射关系,从而由退化帧恢复得到原始图像比较清晰的前景对象和背景边缘信息。该小波神经网络模型既考虑了相邻帧的信息,也利用了退化帧本身的数据。对比试验证明了本方案具有较好的恢复效果。     

基于EXG因子的水稻秧苗图像分割

针对水稻稻田图像中秧苗和背景分割问题,采用基于最大类间方差法(OTSU法)的分割方法,成功地把水稻秧苗像素和背景像素分割开.首先用CCD相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,选择超绿特征因子(EXG因子)将水稻秧苗RGB彩色图像转化为灰度图像,使用OTSU法计算阈值,成功地将灰度图像转变为二值图像.又采用该方法分割了20幅水稻秧苗图像,结果表明,EXG因子可以对水稻秧苗图像有效分割.     

视频图像中目标轮廓的提取算法研究

本文研究了视频图像中目标边缘提取算法。首先在图像中确定出目标物体,并分析目标物体灰度与背景灰度的对比,对图像灰度的分布及对目标物体在图像的位置都要有充分了解,然后对灰度图像设定合适的阈值进行二值化图像的处理,使其满足图像测量的要求,再应用图像测量算法把目标物体的轮廓边缘提取出来,同时使用一些补偿算法,使图像的边缘更加平滑和清晰,使处理后的图像具有良好视觉的效果。实验表明,算法是有效的。     

序列图像的小波域运动估计和补偿技术研究

针对小波分解域的可变块多分辨率运动估计/补偿(MRME)算法存在运动矢量编码占用码率较高,使用全搜索进行运动估值耗费时间多等缺点,提出对序列图像中运动区域进行运动估计和补偿,在有效地降低了运动估值的复杂度的同时,进一步提高了运动矢量的编码效率,同时在相同码率下,使恢复图像的质量得到提高.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中，复杂环境引起摄像机抖动，造成运动目标检测不准确的问题，提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区，利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析，进行抖动判断，并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理，以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明，本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰，实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取，大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于Matlab7.0的大豆苗期土壤背景与杂草分割算法

解决大豆苗期图像中的土壤背景分割是大豆田间杂草识别的前提和基础.为了解决大豆苗期田间杂草识别中受光照影响及环境适应性差等问题,通过对400幅不同环境下苗期大豆图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析,得出用3基色红(R)绿(G)蓝(B)合成的同一像素点,绿色植被图像的颜色分量G值都大于R和B值,而背景则恰恰相反.研究表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割进行土壤背景分离取得了很好的效果,此方法较2G-R-B颜色特征分割法对绿色植物和土壤背景的分离更为有效,可广泛应用于处于各种农作物田间杂草识别及其它绿色植被分割中受光照变化影响较大的领域.     

基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法

智能监控的实现是避免和防范变电站内各种潜在危险的一种有效途径.为了更准确判定变电站工作人员的运动状态,提出一种基于高斯混合模型结合马尔可夫随机场的运动物体检测方法.在图像的HSV颜色空间通过混合高斯背景建模实现对运动物体的初步检测,采用区域性马尔可夫随机场与运动物体模板匹配实现运动物体的精确检测,并根据模板去除存在的阴影.结果表明,该方法可在变电站不同背景条件下有效检测出运动物体,为运动物体的行为分析及运动场景拼接奠定了良好的基础.     

基于双线性映射的植物叶片校正算法的研究

针对在应用数码相机采集大田作物叶片图像时出现的植物叶片图像倾斜和几何失真等问题,提出了基于双线性映射的植物叶片校正算法.测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响.实验验证该方法校正叶片图像,精度可达99%以上,是进一步提取植物叶面特征的基础.     

改进C-V模型在YCbCr空间下的羊体图像分割

针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。     

基于HSI颜色模型的杂草与 土壤背景分割方法研究

针对杂草识别中如何将杂草与土壤背景分离问题,提出了利用HSI颜色模型中的H分量分割杂草和土壤背景的方法:该方法首先把RGB彩色空间转换到HSI彩色空间,然后根据色度分量(H)确定阈值将灰度图像转化为二值图像,并在此基础上进行适当腐蚀、膨胀,实现了杂草和土壤背景的准确分割.实验结果表明,该方法的准确率达到90%,验证了该...     

基于视频的植物动画合成方法

植物动画合成是当今的一项研究热点,运动信息的提取与重构是在计算机上实现高效、逼真植物动画合成的基础和关键。以玉米为研究对象,采集真实的植物运动视频,将视频转换为图像序列并选取若干关键帧。研究数字图像处理算法,提取图像前景目标,并对目标细化和毛刺去除得到清晰、完整的二值植物骨架图像。基于植物骨架图像提出了植物动画特征点数据提取方法,并将特征点数据映射到三维植物模型,实现了数据驱动的植物动画。     

基于马氏距离的荔枝图像分割设计方法

在基于颜色特征和聚类的马氏距离算法基础上，利用MATLAB软件设计了人机交互式可视化计算机图像分割程序。运用该程序，对荔枝照片进行了图像分割，分离出复杂背景下的荔枝果实图像。结果表明：该程序能较好地解决复杂彩图中目标图像的分割问题，可以消除因不慎而修改源代码的风险；通过数据分析器和滤波器能准确的对采样数据进行判断以及对含噪声的目标图像作进一步处理。     

猪肉背最长肌切面图像背景去除研究

 去除猪肉图像背景常采用图像分割技术来实现。基于阈值分割理论,对特定条件下的猪肉图像,进行了不同的阈值分割方法的比较研究。通过实验比较,去除猪肉图像背景的有效方法是利用RGB图像的R分量和G分量差进行灰度化处理,再利用阈值分割法,能较好的把背景和肌肉区域分离。     

牧草图像快速分割方法及比较分析

针对北方典型牧草植物-苜蓿图像,采用多种常用的灰度化方法,并对其中的超绿法和Cr色彩法进行了改进,结合灰度图的特点,选用了单阀值分割和基于欧式距离的聚类分割方法将图像二值化,实现了苜蓿与背景的分离提取.利用大量的图像样本,对图像的分割准确率进行了统计分析和比较研究,得到了常用算法的定量评价和分割效果,得到了针对苜蓿图像的有效分割方法,为进一步实现牧草自动识别提供了依据.