Exploiting Local and Global Characteristics for Contrast Based Visual Saliency Detection

Visual saliency is an important cue in human visual system to identify salient region in the image;it can be useful in many applications including image retrieval,object recognition,image segmentation,etc.Image contrast has been used as an effective feature to detect visual salient region.However,the conventional contrast measures either in spectral domain or in spatial domain fail to give sufficient consideration towards the local and global characteristics of the image.This paper presents a visual saliency detection algorithm based on a novel contrast measurement.This measurement extracts the spectral information of image block using the 2D discrete Fourier transform(DFT),and combines with the total variation(TV)of image block in spatial domain.The proposed algorithm is used to perform salient region detection in the image,and compared with state-of-the-art algorithms.The experimental results from the MSRA dataset validate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于视觉显著性的视频差错掩盖算法

为了避免在差错掩盖过程中由于不当的替代块选择而引入新的可察觉失真,将视觉显著性与差错掩盖算法相结合,提出了一种基于视觉显著性的视频差错掩盖算法. 首先使用显著图检测算法将原始视频的每帧图像分为感兴趣区域和非感兴趣区域,接下来在解码端利用视频序列的显著性分布信息进行差错掩盖,保证候选替代块的选择范围被限制在与原始单元具有相似视觉显著性分布水平的区域内;其次在非感兴趣区域受损单元的掩盖算法中引入显著性降低操作算子,通过算子循环迭代来降低其替代块的强度和颜色对比度,使得掩盖后的图像区域既能保持较好的匹配性又具有低显著性;最后利用快速非局部均值去噪算法,对完成差错掩盖操作的视频序列进行去噪处理,以提高视频序列的整体视觉质量. 实验结果表明:在3%、5%、10%丢包率下,相对于传统的边界匹配算法,该算法掩盖后的序列的客观质量具有0.79～1.66 dB的提升;相对于解码端运动估计算法,该算法掩盖后的序列的客观质量具有0.39～1.55 dB的提升;在掩盖完成后使用非局部均值去噪算法,视频序列的客观质量有0.05～0.51 dB的提升.      

Magnetic Tile Surface Defect Detection Based on Texture Feature Clustering

In the field of magnetic tile surface detection, artificial detection efficiency is low, and the traditional image segmentation algorithm cannot show good performance when the gray scale of the magnetic tile itself is small, or the image is affected by uneven illumination. In view of these questions, this paper puts forward a new clustering segmentation algorithm based on texture feature. This algorithm uses Gabor function spectra to represent magnetic tile surface texture and then uses a user-defined local product coefficient to modify Gabor energy spectra to get the center number of fuzzy C-means(FCM) clustering. Moreover, the user-defined Gabor energy spectra image is segmented by clustering algorithm. Finally, it extracts the magnetic tile surface defects according to the changes of regional gray characteristics. Experiments show that the algorithm effectively overcomes the noise interference and makes a good performance on accuracy and robustness, which can effectively detect crack,damage, pit and other defects on the magnetic tile surface.     

基于球面图像的三角网格模型分割

为了从局部形状的角度实现对三角网格模型的管理和重用,提出了一种基于球面图像的三角网格模型分割方法.通过球面参数化及球面划分,将三角网格模型的表面属性信息映射到球面图像中;利用成熟的区域生长、区域合并图像分割算法对球面图像进行分割;将球面图像的分割结果转换为三角网格模型的分割结果.实验结果表明:该分割方法可以对不均匀的低分辨率三角网格模型进行有效分割,降低了几何属性估算对分割结果的影响,不会发生过分割现象,不需要进行分割的后续处理.     

夜间复杂交通场景中的车辆检测和跟踪

为提高夜间车辆视频检测和跟踪的准确率,提出一种夜间车辆检测和跟踪算 法.本算法通过亮斑分割和连通组件匹配来检测和定位车辆前灯,并利用区域跟踪算法对 前灯进行跟踪以提高检测准确率.考虑到夜间行车时车辆前灯的显著特征,通过改进Otsu 方法以自适应地分割明亮区域,并根据前灯的几何形状、尺寸及位置信息滤除非车灯部 分的车辆信息.然后利用前灯的对称性进行前灯的配对和归类;最后采用区域跟踪算法对 前灯进行定位和跟踪.实验结果表明,本算法车辆检测平均准确率大于97%,处理速度比 已有方法提高15.8%以上.     

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车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。车辆阴影分割是智能交通领域中车辆识别的一项重要内容,阴影分割的好坏直接影响到车辆识别的准确性以及整个智能交通监控系统的性能。针对当前基于RGB和HSV颜色空间的车辆阴影分割算法缺陷与不足,本文提出了一种新的基于YCbCr空间的车辆阴影分割算法。首先选取图像中的运动区域,运动区域包括车辆以及阴影;然后根据阴影区域出现的特点,选择初始阴影数据;最后,通过本文提出的阴影分割算法最终确定阴影区域的形状与位置。经过实际道路运行测试,该算法能提取出的车辆阴影完整性好,具有较好的鲁棒性,在智能交通领域具有一定的应用价值与前景。     

Unsupervised color-texture image segmentation

The measure J in J value segmentation （JSEG） fails to represent the discontinuity of color, which degrades the robustness and discrimination of JSEG. An improved approach for JSEG algorithm was proposed for unsupervised color-texture image segmentation. The texture and photometric invariant edge information were combined, which results in a discriminative measure for color-texture homogeneity. Based on the image whose pixel values are values of the new measure, region growing-merging algorithm used in JSEG was then employed to segment the image. Finally, experiments on a variety of real color images demonstrate performance improvement due to the proposed method.     

公路收费站车辆跟踪及抓拍算法研究与系统实现

为保障公路收费站对车辆抓拍和车流统计的抗干扰能力,以静止单孔摄像机获取的检票口车道视频作为研究对象,提出了一种高效的易于扩展的抓拍判断系统框架.在分析常见运动检测方法优劣的基础上,从实时性和鲁棒性考虑,采用基于运动历史图像的改进的帧差法,以提高运动检测的灵敏度;为缓解服务器的计算压力,提出了一种高效的车辆矩形区域快速定位算法,并在此基础上定义了基于时间和空间变化的规则,以排除摄影机前人和杆臂运动对镜头的遮挡,最终构成了抓拍判断系统框架.此外,就多路车道在不同光照下并行地进行了实时抓拍实验,结果显示,在总时长5.5 h的测试样例中,车辆计数平均准确度达87.8%,证明该框架可显著减弱抬杆、落杆的遮挡以及光照变化的影响,提高抓拍的精度.      

噪声符合高斯分布的曲面图像分割

针对噪声符合高斯分布的曲面图像分割问题,提出了一种基于变分水平集方法的隐式曲面上噪声符合高斯分布的图像分割模型。为定义隐式曲面上图像区域划分的动态轮廓线,引入另一个动态水平集函数,其零水平集与隐式曲面的交线即为曲面上区域划分的轮廓线。该模型采用N个水平集函数划分2^N个区域的区域竞争策略。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型对曲面上噪声符合高斯分布的图像具有良好的分割效果,并且在图像分割的同时能够完全保持曲面固有的几何特征。     

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化（brainstorming optimization,BSO）和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）,提出了一种路面裂缝图像分割算法（BSO-PCNN）. 该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决定参与次轮迭代的个体;BSO具有强收敛性,可快速确定最优个体解;结合图像特征,获得PCNN模型的最优参数,将其代入PCNN模型实现对裂缝图像的分割. 试验结果表明:算法可在20次迭代内取得不同类型路面裂缝图像的最大适应值,从而确定最佳分割参数;与Sobel边缘检测算法、PCNN图像分割算法、基于最大熵的遗传算法（genetic algorithm based on the maximun entropy of the histogram,GA-KSW）、基于遗传算法参数优化的PCNN分割算法（genetic algorithm based on the pulse coupled neural network,GA-PCNN）相比,BSO-PCNN算法取得了0.9924的区域一致性与0.0900的区域对比度.      

A multiscale superpixel-level salient object detection model using local-global contrast cue

The goal of salient object detection is to estimate the regions which are most likely to attract human’s visual attention. As an important image preprocessing procedure to reduce the computational complexity, salient object detection is still a challenging problem in computer vision. In this paper, we proposed a salient object detection model by integrating local and global superpixel contrast at multiple scales. Three features are computed to estimate the saliency of superpixel. Two optimization measures are utilized to refine the resulting saliency map. Extensive experiments with the state-of-the-art saliency models on four public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed model.     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

Modified gray level difference-based thresholding segmentation and its application in X-Ray welding image

Thresholding is a popular image segmentation method that often requires as a preliminary and indispensable stage in the computer aided image process, particularly in the analysis of X-ray welding images. In this paper, a modified gray level difference-based transition region extraction and thresholding algorithm is presented for segmentation of the images that have been corrupted by intensity inhomogeneities or noise. Classical gray level difference algorithm is improved by selective output of the result of the maximum or the minimum of the gray level with the pixels in the surrounding, and multi-structuring of neighborhood window is used to represent the essence of transition region. The proposed algorithm could robustly measure the gray level changes, and accurately extract transition region of an image. Comparisons with other approaches demonstrate the superior performance of the proposed algorithm.     

一种多阶段处理的红外小目标检测方法

提出了一种二阶段红外图像序列小目标检测方法.该方法由2个相序的处理阶段组成,即目标的预侦测阶段和目标的确认阶段.在处理的第一阶段,通过快速扫描输入图像,根据视觉特征的显著性抽取潜在的目标集合.这些潜在的目标在第二个处理阶段通过双均值滤波方法被进一步地识别,判断出真目标,剔除假目标.统计分析在理论上证实了这种算法结构的高效和合理性.实验结果表明该方法在运算速度上有显著的优势.     

高斯混合噪声下微弱线谱检测的EM-静态非线性系统方法

采用3一水平量化器随机共振对非高斯水下噪声中的线谱信号进行检测,为使该随机共振类型达到最优的检测效果,利用EM算法进行了高斯混合分布的参数估计.通过仿真和实测数据对参数估计方法进行了检验,实验中算法能够正确收敛,拟合性能较好,在此基础上可以得到量化器的最优阈值.随机共振系统处理前后的功率谱对比表明,3一水平量化器随机共振是检测高斯混合分布中微弱线谱的有效手段.     

驾驶人手机通话行为中基于图像特征决策融合的手势识别方法

为鲁棒检测自然环境中驾驶人的通话行为, 提出了一种驾驶人手机通话手势的识别方法。运用Adaboost算法检测驾驶人面部区域, 在YC_gC_r色彩空间中分别对面部肤色亮度分量和色度分量进行稀疏网格间隔采样, 由此建立了肤色的高斯分布模型; 针对驾驶室光照强度的不均匀性, 提出了肤色分量的漂移补偿算法, 建立了适应光照变化的在线肤色模型, 以准确分割左右手部肤色区域; 运用HOG算法获取手部肤色区域的2 376维HOG特征向量, 运用PCA方法将HOG特征降至400维; 同时提取手部肤色区域的PZMs特征, 并采用Relief算法筛选出权重最大的8个PZMs特征向量, 建立了融合PCA-HOG特征和Relief-PZMs特征的通话手势支持向量机分类决策。试验结果表明: 基于PCA-HOG特征的手势识别率为93.1%, 对光照变化的鲁棒性较好, 但易受到手部与头部转动的干扰; 基于Relief-PZMs特征的手势识别率为91.9%, 对于头部与手部姿态的耐受度较好, 但光照鲁棒性较差; 基于PCA-HOG和Relief-PZMs多元特征融合方法的手势识别率达到94.5%, 对光照波动、手部与头部转动等干扰条件具有较好的适应性。      

Adaptive illumination normalization approach based on denoising technique for face recognition

A novel adaptive illumination normalization approach is proposed to eliminate the effects caused by illumination variations for face recognition. The proposed method divides an image into blocks and performs discrete cosine transform (DCT) in blocks independently in the logarithm domain. For each block-DCT coefficient except the direct current (DC) component, we take the illumination as main signal and take the reflectance as “noise”. A data-driven and adaptive soft-thresholding denoising technique is employed in each block-DCT coefficient except the DC component. Illumination is estimated by applying the inverse DCT in the block-DCT coefficients, and the indirectly obtained reflectance can be used in further recognition task. Experimental results show that the proposed approach outperforms other existing methods. Moreover, the proposed method does not need any prior information, and none of the parameters can be determined by experience.     

基于DenseNet结构的轨道暗光环境实时增强算法

车载视觉系统是未来城市轨道交通安全运行的重要保障，列车在封闭环境或夜间运行时所处的弱光照环境会严重影响车载视觉系统的检测效果. 为此，提出了一种针对铁路封闭环境或夜间行车环境下低照度图像的实时视觉增强算法. 该算法以密集连接网络（densely connected network，DenseNet）结构为骨干网建立特征尺寸不变网络，提取图像光照、颜色等信息输出光照增强率图，并基于非线性映射函数调整每个像素的光照强度，通过分级结构将低照度输入图像的曝光率由低层到高层不断增强. 建立的深度学习网络模型采用自监督的方式训练网络参数，利用低照度图像自身特征和先验知识构建损失函数，其由曝光损失、色彩恒定损失及光照平滑度损失3个分量组成. 多种场景下的低照度增强实验结果显示:本文算法能够对输入图像曝光值进行自适应，对低曝光以及高曝光区域动态调整曝光率从而改善低照度图像的可视化效果，处理速度能够达到160帧/s，满足实时性处理的要求；通过在低照度增强前后的轨道分割及行人检测算法性能对比实验证明:所提出的算法能够大大提高暗光环境下的视觉检测效果，在RSDS （railroad segmentation dataset）数据集中轨道分割F值提高5%以上，在轨道场景下行人检测误检率及漏检率均有效降低.      

多尺度特征增强的路面裂缝检测方法

针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题，提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理；设计了多尺度注意力特征增强模块，建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道权重系数之间的映射关系，以提升有效通道的特征输出；基于路面裂缝的坐标信息和像素语义信息在物理位置上的相关性，设计了多语义特征关联模块，实现不同语义信息之间的特征融合增强，并通过特征维度转换实现对路面裂缝图像的前景特征过滤；提出了一种针对深度特征强度进行量化评估的方法，用于提升模型提取特征能力的可解释性。在自采集数据集上的研究结果表明：MFENet对路面裂缝图像检测的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了4.3%和5.4%,相比基线模型RDSNet分别提升了14.6%和14.3%;MFENet对路面裂缝图像分割的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了6.6%和8.8%,相比RDSNet分别提升了8.1%和9.7%;与Mask R-CNN等主流方法相比，MFENet对不同类型路面裂缝图像的检测、分割精度最高。在公开数据集(CFD、C...