基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成:首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.

结合边缘信息优化LSC和改进A^(*)算法的正射影像图镶嵌线提取

为避免正射影像图在镶嵌时镶嵌线穿过视觉显著地物,损害影像中地物的完整性,本文提出一种结合边缘信息优化LSC(线性谱聚类)和改进A^(*)算法的正射影像图镶嵌线提取方法.首先,将经典LSC的超像素分割理论引入正射影像图镶嵌线提取算法中,并提出边缘强度因子用以优化经典线性谱聚类,有效利用正射影像图中的光谱信息和边缘信息;然后,将优化后的LSC分别应用于两幅正射影像的重叠数据集,得到各类地物的边界特征图,并通过数学形态学法去除边界特征图中的边缘不整齐现象和孤立噪点;最后,改进传统A^(*)算法,由曼哈顿距离函数替代原有基于欧式距离测度的启发函数,提升A^(*)算法进行最短路径搜索的效率,在边界特征图中快速搜索出最短路径得到最优镶嵌线.利用真实无人机航拍正射影像图将本文方法与相关方法进行对比分析,实验结果表明本文所提方法可高效、高质量地提取到影像镶嵌线,有效绕过视觉显著地物,减少镶嵌线穿过地物的像元点数,满足实际正射影像图制作的应用需求.