基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征, 提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法。利用连续3帧图像, 对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割, 以获取目标运动区域, 通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓, 通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率。试验结果表明: 该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓, 检测正确率在95%以上。     

基于组合前景提取的混合交通两轮车辆视频检测

针对混合交通流中两轮车辆视频检测问题,提出一种基于混合高斯模型（GMM）与背景累加模型（BAM）的组合前景提取方法,该方法将GMM与BAM组合得到的2 种前景图像分别经过滤波和形态学的膨胀操作处理,然后进行“与”操作,过滤掉高斯前景中的大量噪声,提取出感兴趣前景区域.针对两轮车辆的轮廓边缘特征,采用Canny 边缘检测提取边缘信息,去除前景区域中的非目标区域,采用两轮车辆的自建模板,通过欧氏距离进行模板匹配,定位并标记感兴趣区域中的目标区域.在OpenCV 和Matlab7.1 实验测试平台上,对典型城市混合交通路段的交通流视频进行测试.结果表明,该方法对混合交通流中两轮车辆的识别检测具有较高的准确率.     

基于方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测方法

针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题, 提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定, 确定图像中车道平面消失线的位置, 将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角, 再采用方向可变Haar特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型, 利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法, 提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10 000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明: 检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测, 在晴好天气检测率为99.9%, 不良天气检测率为99.7%。     

基于EZW与ROI混合编码的身份照片压缩算法研究

研究了一种针对感兴趣区域的身份证照片的混合压缩算法，该算法采用小波零树编码(EZW)和感兴趣区域(ROI)编码相结合的方法对身份照片进行压缩．仿真结果表明文中的压缩方法对身份照片进行压缩所获得的压缩质量和视觉效果要优于用普通的EZW编码对身份照片进行压缩效果，特别是面部区域的视觉质量得到了较大的提高．     

无链表图像感兴趣区域编码算法

针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要件信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要件信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题，提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest，ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先，通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域；其次，利用多层感知器对样本数据进行训练，将感兴趣区域按相应特征实现分类处理，并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理，筛选出有效的行驶区域；最后，通过自监督在线修正算法替换错误处理结果，进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明，改进算法能准确地识别出环境中的道路区域，具有良好的实时性与可靠性.     

复杂背景下钢材编号提取与字符分割技术

提出了一种复杂背景下多钢块图像编号的提取和分割方法．采用HSV颜色空间，并以饱和度为主区分前景和背景，再综合运用数学形态学运算及边界跟踪技术提取出钢块的有效区域．运用多投影直方图分割法对钢材区的编号进行行、列分割，并解决了干扰、字符粘连等问题，实现了编号的精确定位分割．实践表明泼方法的分割效果是良好的．     

多形态几何约束的道路障碍物检测新方法

针对道路监控固定图像传感器采集的交通视频图像,开展动态场景下障碍物的检测研究。通过道路感兴趣区域的建立,提取停止车辆和遗撒物的共同特征,提出多态几何约束的障碍物检测算法,实现障碍物的检测;通过对仿真视频和实际道路采集的视频进行实验,结果证明该方法对障碍物检测的鲁棒性高,实际的检测效果较基于混合高斯模型的背景差分法的结果更好。     

基于对照CT影像的股骨头坏死预后预测

目的 利用影像组学方法开发一种基于CT影像的股骨头坏死患者预后预测模型,探究对侧正常股骨头区域的影像特征对预后预测的附加价值。方法 本回顾性研究共纳入患者51例,所有患者均在术前行CT扫描。对每位患者勾画坏死股骨头和对侧正常股骨头两部分作为感兴趣区域。对患者的感兴趣区域共提取968个影像组学特征。综合利用单变量和多变量分析,根据股骨头坏死区域、对侧正常股骨头区域和综合两个区域的特征开发了3个预测模型。使用10次随机实验的方式进行模型构建及验证,计算10次实验的平均结果作为最终结果。结果 对于坏死股骨头的影像特征,37个特征显示出对预后的预测价值,平均AUC值为0.708 2±0.029 9。预测模型在训练集和验证集的AUC分别为0.911 0±0.029 4和0.688 6±0.089 3。对于对侧正常股骨头的影像特征,14个特征显示出对预后的预测价值,这些特征的平均AUC为0.703 6±0.006 9,基于正常股骨头的影像特征构建的预测模型在训练集和验证集的AUC分别为0.867 2±0.039 5和0.669 0±0.072 6。综合预测模型在训练集和验证集的AUC值均高于基于坏...     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题，提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法，分别用于检测和跟踪. 首先，对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理，去除无关点云；然后，基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类，完成障碍物点云检测；最后，利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪，且聚类时间缩短32%.      

基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法

为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能，对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进，提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法．该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区（或背景区）性质的差异，更为有效地提取出图像中的过渡区．仿真实验结果表明，这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区，但在图像含有高斯噪声的情况下，采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确．     

基于图像处理齿轮表面缺陷测量技术

通过数字图像处理技术可实现齿轮在线快速、准确的测量．介绍了齿轮图像采集系统,通过图像预处理、几何特征提取等图像处理技术实现了齿轮表面缺陷几何特征参数的测量,且在此基础上基于MATLAB开发了齿轮表面缺陷几何参数检测软件,为基于图像处理技术齿轮在线快速检测提供了技术基础．     

基于图像处理齿轮表面缺陷测量技术

通过数字图像处理技术可实现齿轮在线快速、准确的测量.介绍了齿轮图像采集系统,通过图像预处理、几何特征提取等图像处理技术实现了齿轮表面缺陷几何特征参数的测量,且在此基础上基于MAT-LAB开发了齿轮表面缺陷几何参数检测软件,为基于图像处理技术齿轮在线快速检测提供了技术基础.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题,提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先,通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域;其次,利用多层感知器对样本数据进行训练,将感兴趣区域按相应特征实现分类处理,并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理,筛选出有效的行驶区域;最后,通过自监督在线修正算法替换错误处理结果,进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明,改进算法能准确地识别出环境中的道路区域,具有良好的实时性与可靠性.     

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.     

A New Fragile Watermark for Image

Fragile watermarking is a method to verify the integrity and authenticity of multimedia data. A new fragile watermark for image was proposed, which can be used in image verification applications. The paper first described the above two techniques, some of which will be used in the method. Then it described the embedding and authentication process and also analyzed the method to show how it can survive some attacks. The experimental results show that the proposed method doesn‘t need the watermark or original image on authentication side. It provides more security against attack, and can localize where the temoerinlz has occurred.     

基于图像的铁路货车车号定位与识别

针对铁路货车车号特征,提出一种基于图像处理的车号定位与识别方法.该方法首先对车号区域图像进行预处理并粗定位出车号区域,然后采用改进的Soble算子边缘检测技术与投影法和铁路货车车号先验知识相结合对车号区域进行精确定位,最后通过对字符进行分割和归一化处理,在粗网格特征提取字符特征的基础上采用模板匹配法快速实现了车号识别.实验结果表明,该方法对铁路货车各种车型车号区域定位和识别具有较高的准确率.     

A Wipe Transition Detection Approach Using Macroblock Type Information for MPEG Videos

Introduction Temporal video segmentation is normally thefirst step towards content-based video retrieval(CBVR). Its goal is to separate video sequence in-to basic units called shots. A shot is a sequence offrames taken by one camera without interruption.Shot changes can be grouped into two classes:abrupt change and gradual change. An abruptchange (also called ‘cut’) is an instantaneouschange from one shot to another. Its changeboundary is between two consecutive frames. Agradual change la…     

IMAGE SEGMENTATION BASED ON MARKOV RANDOM FIELD AND WATERSHED TECHNIQUES

IntroductionThere are many methods to perform imagesegmentation and edge detection tasks that incor-porate region- growing and edge detection tech-niques,for example,it is applying edge detectiontechniques to obtain Difference In Strength( DIS)map then employ region growing techniques towork on the map as in Refs.[1 ,2 ]. In the others,combining both special and intensity information inimage segmentation approach based on multi- reso-lution edge detection,region selection and intensi-ty thre…