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基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

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南京林业大学学报（自然科学版） 2018年第6期42卷 91-98页

作者：杨婷婷管昉立徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实... 详细信息

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割;然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的;在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓;最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5. 62%,假阳性率为4. 49%,假阴性率为4. 33%,均优于常用的OTSU分割算法(41. 40%、26. 73%、10. 99%)、K-means聚类算法(49. 97%、35. 02%、11. 92%)和基于C-V模型水平集法(28. 43%、20. 53%、13. 38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。

关键词： graphcut算法轮廓提取改进Canny算子图像分割

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基于时空一致性优化的视频去雾算法

计算机应用研究 2011年第10期28卷 3983-3985,3988页

作者：张怡张加万杨国强李亮天津大学软件学院天津300072 天津大学计算机科学与技术学院天津300072

为了提高有雾视频的可用性,针对视频增强的需求,基于图像去雾的物理模型,利用视频相邻帧间的信息冗余性,提出了基于光流法的视频去雾方法;对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题,通过引入时间域和空间域能量函... 详细信息

为了提高有雾视频的可用性,针对视频增强的需求,基于图像去雾的物理模型,利用视频相邻帧间的信息冗余性,提出了基于光流法的视频去雾方法;对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题,通过引入时间域和空间域能量函数,对待处理视频进行时空一致性约束。实验证明:对于定点拍摄的视频数据,使用时空一致性优化的视频去雾算法能够增加帧间稳定性,获得较为理想的去雾结果。

关键词：视频去雾运动估计时空一致性 graphcut算法

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基于三维体的多分辨率视频分割算法

计算机工程 2011年第20期37卷 282-284页

作者：眭博聪陈敏刚高岩马利庄上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

传统视频分割算法无法处理视频中庞大的数据量,且分割结果需要保持时空连续性。针对该问题,提出一种基于三维体的多分辨率视频分割算法。在三维空间中对整个视频体进行分割,以保证时空连续性,采用多分辨率的思想,减少计算开销。实验结... 详细信息

传统视频分割算法无法处理视频中庞大的数据量,且分割结果需要保持时空连续性。针对该问题,提出一种基于三维体的多分辨率视频分割算法。在三维空间中对整个视频体进行分割,以保证时空连续性,采用多分辨率的思想,减少计算开销。实验结果表明,该算法能减少传统分割算法的时空耗费,修正连续帧的局部分割结果。

关键词：视频分割三维多分辨率分割算法 graphcut算法三维环带局部修正

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基于小型无人机航拍图像的道路检测方法

计算机工程 2015年第12期41卷 36-39页

作者：董培石繁槐同济大学电子与信息工程学院上海201804

为提高无人机道路检测的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进graphcut算法的道路检测方法。利用Orchard-Boumand聚类算法聚类道路和非道路像素点,通过高斯混合模型对这2类像素点建模,构造Gibbs能量惩罚函数中的区域项函数。针对航拍图像各... 详细信息

为提高无人机道路检测的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进graphcut算法的道路检测方法。利用Orchard-Boumand聚类算法聚类道路和非道路像素点,通过高斯混合模型对这2类像素点建模,构造Gibbs能量惩罚函数中的区域项函数。针对航拍图像各个区域具有不同对比度的特点,设计Gibbs能量惩罚函数中的光滑项函数,将单一的图像全局对比度矩阵替换为局部对比度矩阵。通过Gibbs能量惩罚函数构造有权重的图,运用maxflow算法进行分割,检测出道路区域。实验结果表明,该方法在不同类型道路下都能保持较好检测性能,与现有的道路检测方法相比,实时性好,错误率低。

关键词：小型无人机航拍图像道路检测 graphcut算法 Orchard-Boumand聚类算法高斯混合模型局部对比度矩阵

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图像和视频中的人物上半身自动分割

图像和视频中的人物上半身自动分割

作者：应逸亭浙江大学

学位级别：硕士

对数字图像进行前景和背景的分割是计算机视觉、计算机图形学中的一个研究热点和难点,绝大部分算法都需要用户的交互。本文对图像分割技术进行了研究,分析了在先验知识指导下进行全自动前景分割的可能性,并且针对最为常见的人物上半身... 详细信息

对数字图像进行前景和背景的分割是计算机视觉、计算机图形学中的一个研究热点和难点,绝大部分算法都需要用户的交互。本文对图像分割技术进行了研究,分析了在先验知识指导下进行全自动前景分割的可能性,并且针对最为常见的人物上半身图像进行研究,提出了一个在不需要用户手工交互的情况下,获取人物前景的算法。该算法首先采用人脸检测技术来获取人脸特征点的位置,并利用人体上半身的先验知识建立人体形状模型;然后在形状模型指导下用一种改进了的高斯混合模型建立前景背景的颜色模型;最后在形状模型和颜色模型的基础上,利用迭代的graphcut算法获取精确的前景人物轮廓。在上述基础上,我们还提出了一个在视频序列中实时的人物上半身前景分割算法。在该算法中,我们利用视频中帧与帧之间的连续性改进分割效果,并且达到每秒15帧左右的速度。本文的主要贡献有: ·提出了一种新的全自动图像前景分割算法,通过人物上半身图像,示例了如何充分利用先验知识指导自动分割。 ·提出了新的实时的人物上半身视频前景分割方法,与目前少有的其他算法相比更为简单高效。 ·改进了颜色模型,并提出了人物上半身的形状模型指导自动分割。这些也为其他特定物体自动化分割提供了一个有价值的参考。人体是人们日常生活中最为熟悉的物体,也是图像和视频中出现最多的物体。本文对图像和视频中的人体进行全自动分割的工作,在多个方面均有进一步的应用价值,例如更换背景、合成多个人物、制作非真实感人物等等,另外在视频压缩、虚拟现实、影视制作中也有广阔的应用前景。在各种数字娱乐设备不断涌现的今天,全自动的前景分割算法特别适合缺少交互工具的嵌入式设备,如手机、数码相机、摄像机、摄像头等。

关键词：图像自动分割视频自动分割多高斯混合模型人体上半身形状模型 graphcut算法