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1种基于全局对比度的害虫收集方法

浙江农林大学学报 2021年第2期38卷 369-376页

作者：柳懿祥汪杭军徐铁平浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学暨阳学院浙江诸暨311800 诸暨农业农村局浙江诸暨311800

【目的】目前利用测报灯,通过灯光诱捕昆虫,并由计算机完成昆虫图像的采集、计数和识别已逐步成为害虫测报的重要方法。为了减少昆虫在采样盘上重叠造成的计数和识别误差,基于害虫图像,根据昆虫密度研究采样盘中昆虫的收集方法,从而提... 详细信息

【目的】目前利用测报灯,通过灯光诱捕昆虫,并由计算机完成昆虫图像的采集、计数和识别已逐步成为害虫测报的重要方法。为了减少昆虫在采样盘上重叠造成的计数和识别误差,基于害虫图像,根据昆虫密度研究采样盘中昆虫的收集方法,从而提高采集效率和精度。【方法】根据昆虫在采样盘上姿态特点,提出基于全局对比度的图像分割方法,结合阈值迭代分割获得昆虫区域,计算昆虫比例,并控制采样盘翻转完成对昆虫的收集。【结果】通过对5种害虫的实际图像进行的试验表明:与水平集、大津法(OTSU)、阈值迭代法和基于直方图对比度的显著性检测(HC)4种算法相比,本研究方法在准确率和召回率上均提高10%以上,取得了较好的结果;同时,在分割速度上比水平集快3倍,与阈值和HC算法基本持平。【结论】基于全局对比度的分割方法简单、高效,在害虫自动测报中具有较高的实际应用价值。

关键词：森林保护学害虫测报害虫收集图像分割采样盘全局对比度

基于全局对比度的随机游走显著性视觉注意模型

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数学的实践与认识 2015年第13期45卷 104-111页

作者：庞静超胡正平武警石家庄士官学校通信二系视讯通信教研室河北石家庄050061 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

模拟人类视觉的显著性视觉注意机制还没有形成统一的模型,依据对人类视觉的分析可知显眼、紧凑和对比度高的目标更加吸引人眼的注意,提出一种基于全局对比度结合随机游走的显著目标视觉注意算法,并将视觉显著性检测问题化为马尔科夫随... 详细信息

模拟人类视觉的显著性视觉注意机制还没有形成统一的模型,依据对人类视觉的分析可知显眼、紧凑和对比度高的目标更加吸引人眼的注意,提出一种基于全局对比度结合随机游走的显著目标视觉注意算法,并将视觉显著性检测问题化为马尔科夫随机游走问题.首先计算输入图像的颜色和方向的全局对比度形成特征向量,利用向量间的距离确定图表示的边权重,从而构造随机游走模型的转移矩阵.同时通过全连通图随机游走和k_regular图随机游走提取图像的全局特性和局部特性,并将二者相结合得到显著图,从而确定显著目标.在国际上现有公开测试集上进行仿真实验,并与其它显著性视觉注意检测方法进行对比,结果表明,方法检测结果更加准确、合理,证明算法切实可行.

关键词：视觉注意显著度全局对比度

基于单参数同态滤波与全局对比度增强的指针仪表读数识别方法

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仪表技术与传感器 2021年第5期 42-46,51页

作者：胡秀军于凤芹江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

为解决光照变化、指针阴影对指针式仪表读数识别的影响,提出具有单参数的指数型同态滤波与全局对比度处理的仪表读数识别方法。设计了单参数指数型同态滤波器来增强图像对光照变化的适应性;利用全局对比度图像增强算法来突出表盘信息区... 详细信息

为解决光照变化、指针阴影对指针式仪表读数识别的影响,提出具有单参数的指数型同态滤波与全局对比度处理的仪表读数识别方法。设计了单参数指数型同态滤波器来增强图像对光照变化的适应性;利用全局对比度图像增强算法来突出表盘信息区域;通过二值化、连通域处理、形态学处理提取指针区域;通过细化处理和累计概率霍夫变换定位指针中心线;获取指针的偏转角度来计算仪表读数。仿真实验表明,所提算法能够在不同光照变化和存在指针阴影的条件下较好地提取指针区域,且读数识别的正确率达到95%以上。

关键词：指针式仪表光照变化指针阴影单参数指数型同态滤波全局对比度指针区域提取

基于SLIC超像素的全局对比度显著性区域检测

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仪表技术与传感器 2017年第1期 184-188页

作者：高美凤冯海永江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

提出了一种基于SLIC超像素的全局对比度的显著性区域检测算法。首先在图像的预处理阶段,为了降低计算的复杂度,采用SLIC超像素分割算法来提取给定图像的超像素。然后在CIELAB颜色空间上,同时考虑图像的全局对比度特征和LBP纹理特征,并利... 详细信息

提出了一种基于SLIC超像素的全局对比度的显著性区域检测算法。首先在图像的预处理阶段,为了降低计算的复杂度,采用SLIC超像素分割算法来提取给定图像的超像素。然后在CIELAB颜色空间上,同时考虑图像的全局对比度特征和LBP纹理特征,并利用MKB方法将这两个特征结合起来计算得到显著图。最后,通过滤波器进一步提高检测效果以便于优化最终的显著性图。在MSRA10K基准数据库上与常用的几种方法进行定性和定量比较。实验结果表明,文中所提算法的性能均高于其他方法。

关键词： SLIC 超像素全局对比度空间位置显著性检测

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一种鲁棒全局对比度的显著性检测方法

宝鸡文理学院学报（自然科学版） 2020年第1期40卷 18-22页

作者：黄艺坤张杰张洁吴晓静福建师范大学协和学院福建福州350117 福建师范大学教育学部福建福州350117 福建工程学院信息科学与工程学院福建福州350118

目的为改善显著对象检测效果不佳的现象,提出一种鲁棒显著性检测方法。方法通过重复计算全局颜色对比度来计算显著值,使用非归一化的盒式滤波器与直方图优化技术构建显著区域。结果提取原始图像的超像素显著区域与前2个阶段的显著图进... 详细信息

目的为改善显著对象检测效果不佳的现象,提出一种鲁棒显著性检测方法。方法通过重复计算全局颜色对比度来计算显著值,使用非归一化的盒式滤波器与直方图优化技术构建显著区域。结果提取原始图像的超像素显著区域与前2个阶段的显著图进行融合产生效果良好的显著图。结论在公开数据集MSRA1000上测试,结果表明所提出的方法具有更好的检测效果。

关键词：全局对比度滤波器超像素显著性检测

基于视觉显著性的印刷辊筒缺陷检测关键技术研究

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基于视觉显著性的印刷辊筒缺陷检测关键技术研究

作者：黄爽北京印刷学院

学位级别：硕士

印刷品质量一直是印刷业界所关心的焦点,其品质检测一直贯穿于各印刷过程,由于印刷辊筒是整个印品生产过程中的关键设备,并且印刷辊筒表面反射率较高以及印刷辊筒表面受加工环境的干扰,会导致印品在生产过程中难免出现某些问题,从而影... 详细信息

印刷品质量一直是印刷业界所关心的焦点,其品质检测一直贯穿于各印刷过程,由于印刷辊筒是整个印品生产过程中的关键设备,并且印刷辊筒表面反射率较高以及印刷辊筒表面受加工环境的干扰,会导致印品在生产过程中难免出现某些问题,从而影响印品的质量水准,给生产公司带来了很大的经济损失和信誉损失。随着目标检测领域的逐渐发展,如何准确快速提取目标、解决假边缘弱边缘的问题逐渐成为视觉显著性目标检测的研究课题。针对此问题,本文的研究内容如下:（1）针对印刷辊筒表面缺陷各不相同和辊筒缺陷检测高精度、高效率的需求,提出一种改进频率调谐显著性和阈值分割相结合的印刷辊筒表面缺陷检测算法。首先通过非局部均值滤波器,对图像进行预处理,解决噪声对图像的影响;然后转换频率调谐显著算法的Lab颜色空间至HSV颜色空间,并将每个特征值分别归一化和加权处理,提取初级显著图;最后利用迭代阈值分割算法对显著图进行二值化操作,得到最终的缺陷图像。（2）针对印刷辊筒的复杂表面状态以及辊筒背景纹理干扰大的问题,本研究介绍了一种基于全局对比显著性的显著性检测算法。首先,通过匀光的方法,去除印辊的光照不均匀现象;其次,用全局对比度显著性检测算法对辊筒表面纹理进行弱化,得到初级显著图;最后,结合Canny算子和多尺度细节强化算法进行图像中的缺陷边界提取。（3）根据实际工业环境条件和前期研究的显著性缺陷检测算法,搭建了包括硬件模块与软件模块和一体的印刷辊筒表面缺陷检测系统。实现了辊筒缺陷采集,辊筒运动控制和辊筒缺陷检测的功能,满足了实际工程应用条件。

关键词：印刷辊筒显著性检测缺陷检测频率调谐全局对比度

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融合对比度与背景先验的显著目标检测算法

计算机辅助设计与图形学学报 2016年第1期28卷 82-89页

作者：蒋娇陆平朱恒亮董振江贾霞马利庄上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 东南大学信息科学与工程学院南京210000 中兴通讯股份有限公司云计算及IT研究院南京210000

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得... 详细信息

针对已有的显著检测算法对背景复杂的图像检测效果较差的问题,提出融合对比度与背景先验的显著目标检测算法.首先将图像划分为感知均匀的像素块,再根据对比度先验定义图像的显著边缘、像素块的全局对比度及颜色相似像素块的空间分布,得到任一像素块与前景的相关性;然后根据背景先验将图像边界像素块定义为伪背景区域,通过计算像素块与伪背景区域的相似度得到像素块与背景的相关性;最后通过能量优化函数结合像素块与前景、背景的相关性,得到该像素块的显著值.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能更好地使显著目标整体高亮,抑制背景噪声,得到较符合视觉感知的显著图.

关键词：对比度先验背景先验显著边缘全局对比度相似块空间分布能量优化函数

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基于超像素的全局显著性区域检测

基于超像素的全局显著性区域检测

作者：王洁山东大学

学位级别：硕士

显著性分析模型,能够仿真生物视觉系统,提取出图像中最引人注意、最能代表图像内容的显著部分。它作为很多计算机视觉问题的基础处理步骤,具有重大的研究意义和广阔的应用前景。高效高质量的显著性分析模型可以为核心区域锁定及追踪、... 详细信息

显著性分析模型,能够仿真生物视觉系统,提取出图像中最引人注意、最能代表图像内容的显著部分。它作为很多计算机视觉问题的基础处理步骤,具有重大的研究意义和广阔的应用前景。高效高质量的显著性分析模型可以为核心区域锁定及追踪、对象分析、场景描述、前景敏感的图像检索与编辑等抽象出可靠的完备数据：可以合理恰当地分配图像分析与处理所需的计算资源;也可以反过来加深我们对人类视觉系统工作原理的认知和理解。根据实现机理不同,当前图像显著性分析模型可大致分为三类：生物体视觉仿真类,纯数学计算类和两者融合类。本文选取10种极具代表性的方法进行研究,它们涵盖上述多个类别,涉猎该领域最新的研究成果,且被引用多次。本文给出了显著性分析问题的一般解决方案,共分为筛选图像特征、计算图像基本单元显著性和后处理三个环节,并概括性地总结了各个过程较为有效的处理方法,介绍了各自的处理对象和处理方式。基于以上研究可以发现,今天显著性分析依旧是待解决的热点问题,有必要作进一步探索。提升显著性分析算法的性能可以依据以下三点,一是尽可能减少比较次数来提高速度,二是综合考虑多种因素来更科学地度量显著性,三是引入恰当的后处理步骤来增强检测效果。本文设计了一种新的超像素聚类方法HAIC (Hexagonally Arranged Iterative Clustering),为图像显著性分析问题引入了恰当的预处理步骤,解决了显著性全局分析效果虽好但计算耗费过大的问题。HAIC方法在CIELAB色彩空间和平面空间聚类像素,能在线性时间复杂度内将输入自然图像的处理粒度更新为尺度均匀、邻接关系优良、颜色边缘贴合的高质量超像素。本文进一步提出了一种新的显著性分析模型SGC (Superpixel Global Contrast)。它采用HAIC方法进行预处理高效划分图像,后续显著性分析都是基于预处理中产生的超像素的,所以速度很快。本文关注的是全局对比度,采用了简单高效的评估方式欧氏距离,并将对比度衡量对象集合中的元素减少到两个,颜色差异及平面接近程度,它们不仅可以被直观地定义,而且能够计算出高精度的显著性值。再引入POO算法(Pivotal Object Outstanding),来进一步加工过程显著性图,强化其中的核心目标物体,增强检测效果。相较于前面提到的其他十种显著性分析模型,SGC生成的显著性图质量更高,所用的平均检测时间更短,性能更好。本文将生成的显著性图像应用于很多有意思的应用。再现了一些经典应用模型,如遍历阈值提取;改进了一些有代表性的应用模型,如前景优化提取;设计了一些新的应用模型,如前景敏感缩放。并通过大量实验测评,展现了SGC显著性分析模型出色的性能和极佳的通用性及实用性。

关键词：显著性分析超像素聚类全局对比度核心物体聚焦

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不规则像素簇显著性检测算法

中国图象图形学报 2020年第9期25卷 1837-1847页

作者：李明旭翟东海西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 西藏大学工学院拉萨850000

目的显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块进行检测,计算过程中不能充分利用图像不规则的结构和纹理的信息,对算法精度产生影响。针对上述问题,本文... 详细信息

目的显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块进行检测,计算过程中不能充分利用图像不规则的结构和纹理的信息,对算法精度产生影响。针对上述问题,本文提出一种基于不规则像素簇的显著性检测算法。方法根据像素点的颜色信息量化颜色空间,同时寻找图像的颜色中心,将每个像素的颜色替代为最近的颜色中心的颜色。然后根据相同颜色标签的连通域形成不规则像素簇,并以连通域的中心为该簇的位置中心,以该连通域对应颜色中心的颜色为该簇整体的颜色。通过像素簇的全局对比度得到对比度先验图,利用目标粗定位法估计显著目标的中心,计算图像的中心先验图。然后将对比度先验图与中心先验图结合得到初始显著图。为了使显著图更加均匀地突出显著目标,利用图模型及形态学变化改善初始显著图效果。结果将本文算法与5种公认表现最好的算法进行对比,并通过5组图像进行验证,采用客观评价指标精确率—召回率(precision-recall,PR)曲线以及精确率和召回率的调和平均数F-measure进行评价,结果表明本文算法在PR曲线上较其他算法表现良好,在F-measure方面相比其他5种算法均有0~0.3的提升,且有更佳的视觉效果。结论本文通过更合理地对像素簇进行划分,并对目标物体进行粗定位,更好地考虑了图像的结构和纹理特征,在显著性检测中有较好的检测效果,普适性强。

关键词：显著性检测不规则块颜色空间量化全局对比度中心先验