面向边缘端设备的轻量化视频异常事件检测方法

现有基于CNN模型的视频异常事件检测方法在精度不断提升的同时,面临架构复杂、参数庞大、训练冗长等问题,致使硬件算力需求高,难以适配无人机等计算资源有限的边缘端设备。为此,提出一种面向边缘端设备的轻量化异常事件检测方法,旨在平衡检测性能与推理延迟。首先,由原始视频序列提取梯度立方体与光流立方体作为事件表观与运动特征表示;其次,设计改进的小规模PCANet获取梯度立方体对应的高层次分块直方图特征;再次,根据每个局部分块的直方图特征分布情况计算表观异常得分,同时基于内部像素光流幅值累加计算运动异常得分;最后,依据表观与运动异常得分的加权融合值判别异常分块,实现表观与运动异常事件联合检测与定位。在公开数据集UCSD的Ped1与Ped2子集上进行实验验证,该方法的帧层面AUC分别达到86.7%与94.9%,领先大多数对比方法,且参数量明显降低。实验结果表明,该方法在低算力需求下,可以实现较高的异常检测稳定性和准确率,能够有效兼顾检测精度与计算资源,因此适用于低功耗边缘端设备。

基于梯度分块的直方图平移可逆信息隐藏

针对大多数基于直方图平移的可逆信息隐藏中载体图像分块方法过于粗糙的问题,根据相邻像素之间具有相似特性,提出对载体图像按像素梯度进行分割,将图像分为平滑区域和粗糙区域。同时为减少像素的无效平移,只对平滑区域分块,并采用直方图的次峰值点进行双向移位实现信息可逆隐藏,同时将零值点嵌入图像;不需要单独传送峰值点和零值点信息,降低了通信负担。实验结果表明:所提方法在图像质量和峰值信噪比上具有明显的提升,可应用于保密传输等领域。

Block-Based Adaptive Image Steganography Using LSB Matching Revisited

Recently, an edge adaptive image stegano- graphic method based on least significant bit （LSB） matching revisited （EA-LSBMR） has been proposed, which holds good visual quality and proper security under appropriate embedding rates. However, from the extensive experiments to EA-LSBMR, we find that the discrete Fourier transform （DFT） spectrum of pixelpairs differences histogram still reveals the presence of a secret message even in a low embedding rate. To enhance the security, a modified scheme is proposed in this paper, which can defeat the above-mentioned analysis and keep the visual quality better than EA-LSBMR in higher embedding rates. Experimental results using a latest universal steganalysis method have demonstrated the proposed method＇s good performance.

基于偏微分方程的模糊图像多阈值分块增强方法

在现实生活和工业生产中,受环境与设备等因素影响,图像易出现模糊和对比度较低的问题。为此,文章提出基于偏微分方程的模糊图像多阈值分块增强方法:利用偏微分方程中的热传导方程建立模糊图像降噪模型;结合P-M模型构建改进的模糊图像降噪模型;采用空间时间有限差分法求解改进的模糊图像降噪模型;运用直方图均衡化设计多阈值分块增强方法达成模糊图像多阈值分块增强。实验结果表明,本文增强方法具有较好的模糊图像多阈值分块增强效果和质量,能够有效地缩短模糊图像多阈值分块增强时间。

基于改进YOLOv4的输电线路耐张线夹缺陷检测

为了减少耐张线夹压接缺陷判别过程中人为因素对结果的干扰,提升评判效率,提出一种基于改进YOLOv4的输电线路耐张线夹缺陷检测方法。首先,通过“三跨”线路耐张线夹X光探伤工程,建立包含6类常见压接缺陷的图像样本集;其次,依次采用对比度拉伸、拉普拉斯算子增强、限制对比度自适应直方图均衡化及高斯滤波等图像处理方法对数据集进行预处理;然后,引入卷积块注意力模块和残差结构对原始YOLOv4模型的路径聚合网络层和空间金字塔池化层进行改进,增强模型对空间和通道维度的关注度,优化模型多感受野特征表达能力,提升算法对深层语义特征的提取效果;接着,利用预处理数据对YOLOv4及其改进模型进行训练与测试;最后,根据YOLOv4及其改进模型对各类压接缺陷的检测性能不尽相同这一特点,采用2次非极大值抑制搭建多网络融合缺陷检测模型,并完成模型的测试。先后的测试结果表明,改进YOLOv4、多网络融合模型对6类压接缺陷检测的平均精度均值分别为92.22%、93.08%,可实现对耐张线夹压接缺陷的有效检测。

基于Gabor多方向特征融合与分块直方图的人脸表情识别方法

针对传统的Gabor特征表征全局特征能力弱以及特征数据存在冗余性的缺点,提出一种新颖的采用Gabor多方向特征融合与分块直方图统计相结合的方法来提取表情特征.为了提取局部方向信息并降低特征维数,首先采用Gabor滤波器提取人脸表情图像的多尺度和多方向特征,然后按照两个融合规则将相同尺度不同方向的特征融合到一起.为了能够有效地表征图像全局特征,将融合图像进一步划分为若干矩形不重叠且大小相等的子块,分别计算每个子块区域内融合特征的直方图分布,将其联合起来实现图像表征.实验结果表明,这种方法无论在计算量上还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势.该方法的创新处在于提出了两个Gabor多方向特征融合规则,应用在JAFFE表情库上最高平均识别率达到98.24%,表明其适用于人脸表情图像的分析.

基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法

为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率,本文以人眼视觉感知特性为基础,结合局部图像相关性,提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索新方法.该方法首先对图像进行分块处理,并计算出图像子块的颜色直方图;然后结合反映局部区域变化的像素点颜色复杂度,计算出图像子块的视觉权值;最后利用视觉权值对子块颜色直方图进行加权处理,并根据加权颜色直方图进行图像检索.仿真实验结果表明,本文算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.

基于梯度Gabor直方图特征的表情识别方法

针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块并计算每个子块的直方图分布,从而构成人脸的GGH特征;最后采用支持向量机对GGH特征进行人脸表情分类.在JAFFE库与Pain Expressions库上进行交叉验证的结果表明,在保证较高识别率时,GGH特征比传统的Gabor特征实时性更高.

基于视频区域特征及HMM的体育视频分类研究

提出了一种基于视频区域特征的体育视频分类方法.首先将帧分块,对块亮度均值大小进行比较得到块亮度比较编码信息BICC,以及对视频帧各块的颜色分量进行统计得到块颜色直方图;再利用这些特征通过SVM对体育视频进行分类;最后利用一阶HMM对SVM的输出结果进行后处理,得到视频的最终分类结果.实验结果表明,方法对于体育视频分类的效果较好.

一种基于粒子滤波的任意姿态头部椭圆轮廓跟踪方法

结合粒子滤波思想,给出了一种适用于复杂背景和较远距离下跟踪任意姿态人体头部椭圆轮廓的方法。该方法采用双重随机采样策略,即在预测值附近通过均匀采样产生初始粒子以保证其多样性,在权值更新后对具有较高权值的粒子进行高斯采样以保证重采样过程的快速收敛性。在权值更新过程中,利用分块颜色直方图实现模板椭圆同粒子椭圆之间的颜色匹配,利用最大梯度距离测度(DMG)对粒子椭圆的边缘拟合程度进行度量,最后利用D-S证据思想对上述两种测度进行融合。实验结果不仅验证了此方法对于复杂背景和人体头部的任意姿态具有较强的鲁棒性和有效性,而且证实,此方法也适用于相对较远的距离范围。

VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法

针对掌纹图像在进行非接触式采集时易产生离焦模糊图像,从而导致系统识别性能降低的问题,提出了基于VO图像分解模型的模糊掌纹识别方法.首先建立高斯离焦退化模型模拟图像的模糊过程,通过对模糊原理的研究与分析得出在图像模糊过程中存在稳定的特征,这种特征从图像层次结构划分可表现为图像的结构层;然后使用VO图像分解模型得到模糊掌纹的结构层图像;为了提高特征的可区分性,采用分块的梯度方向直方图提取结构层中的稳定特征;最后采用归一化相关性分类器度量特征间的相似度.在清晰PolyU掌纹库和模糊PolyU掌纹库上进行测试的实验结果表明,该方法在不同掌纹库上获得较优的识别精度,且识别结果较为稳定;在模糊PolyU掌纹库中的等错误率最小可达0.309 1%,优于传统高性能掌纹识别方法;且进行一次身份辨识的时间小于1.3s,满足实时性要求,表明了该方法的有效性和优越性.

一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法

针对雾天下拍摄图像的退化现象 ,提出了一种景物影像清晰化的方法。该方法不需要依据大气模型 ,即可直接对景物的细节信息进行增强处理 ,并可用移动模板对不同深度的场景进行分割 ,以对模板中的区域进行块重叠直方图均衡化处理。为了能在对景物细节信息进行增强的同时 ,避免天空噪声的影响 ,可根据图像的灰度分布特性 ,求出天空区域灰度的最佳近似正态分布 ,再由这个近似正态分布估计来得到分割天空区域的灰度值分布范围 ,以增强景物细节信息。实验结果表明 。

基于分块ST与主成分分析的三维掌纹识别

针对现有三维掌纹身份认证技术样本容量小和识别速度慢的问题,提出一种基于曲面类型(surface type,ST)和主成分分析的三维掌纹识别新方法.该方法利用分块ST图像的直方图获得更加精细的掌纹特征信息;通过预先降维和主成分分析法相结合,大幅减少后续运算量以及三维信息量;最后依据特征主成分分析的最近邻距离对比,完成身份认证.实验结果表明,该方法能在35,ms内完成三维掌纹的4,000次匹配,从而实现大样本条件下特定样本的快速甄别.与已有的三维掌纹识别方法相比,本文提出的方法不仅能够克服传统方法的小样本局限性,而且可降低运算量和数据冗余;在实现大样本身份识别的同时,兼具更高的识别精度、速度和鲁棒性.

基于空间金字塔的镜头检测

提出一种HSV颜色直方图与像素的位置空间金字塔结合的方法,该方法既考虑像素的信息,又考虑了像素的位置信息,来进行视频镜头分割。将图像进行一次亚采样,对得到的第一层亚采样图像进行均匀的四分割;对得到的四块小区域分别计算其颜色直方图,获得四个特征向量;将第一层亚采样的图像再进行一次亚采样,得到第二层亚采样图像,并计算其颜色特征向量;将五个特征向量级联,作为图像帧的特征,并计算相邻两个帧的相似度。该算法不仅考虑了像素信息,还考虑了像素位置信息,而且考虑的是全局位置信息和局部位置信息。实验结果显示,该方法较好地权衡了查全率和查准率。

基于彩色图像的玻璃绝缘子缺陷诊断

探讨了架空送电线路直升机巡检系统,提高玻璃绝缘子损伤诊断效率的方法。首先采用分块图像的颜色统计识别以及连通域的形状和边缘链码特性,识别出玻璃绝缘子所在区域;然后采用滑动窗口直方图统计及直方图匹配判决的方法,识别出玻璃绝缘子损伤的区域。该方法适用于野外环境中的实时检测,因此可以在一定的光线变化范围和背景复杂度内识别诊断玻璃绝缘子损伤。通过此方法可以在较低的漏检率下快速而准确地检测玻璃绝缘子损伤故障,能在机载系统中具备实时处理能力。

基于分块颜色直方图的MeanShift跟踪算法

针对基于MeanShift的跟踪算法对目标尺度变化适应能力差并且不能对目标的旋转进行跟踪的缺点,提出了一种基于分块颜色直方图的MeanShift跟踪算法。新算法引入目标旋转和缩放矩阵使得算法能够适应目标的旋转和尺度变化,分块的颜色直方图包含了目标的空间信息,提高了跟踪算法的鲁棒性和适应能力。实验结果表明新算法能够同时对目标的尺度和旋转变化进行稳定的跟踪,改善了原算法的适应能力。

基于粒子滤波的人脸跟踪算法

人物跟踪技术是目前智能监控系统的核心方法之一,针对人脸运动的非线性非高斯的特点,引入粒子滤波算法来进行运动预测估计,抵抗遮挡干扰。同时,根据人脸结构特点,提出了一种分块颜色直方图,用以描述人脸的特征。并且根据预测精度对预测过程中目标运动速度和过程噪声方差进行自适应更新。实验结果表明,在人脸的旋转,肤色和部分遮挡影响下跟踪精度较高,抵抗光照环境变化,以及人脸大小变化等的鲁棒性较强。

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量,它是由颜色直方图,同一种颜色的颜色块个数,同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息,利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。

基于Gabor小波与HOG特征的目标检测方法

针对传统的HOG目标识别方法,提出一种通过Gabor滤波融合后的进行HOG特征提取的目标检测方法。为了提高HOG特征提取信息的有效性,首先用Gabor对目标图像做了预处理,其预处理过程是针对图像Gabor特征的在尺度和方向上进行融合,形成一幅Gabor图像。为了有效提取全局的Gabor图像纹理、轮廓信息,将该图像分为大小相同且重叠的块,分别对每个块进行统计,最后用RealAdaboost级联方法对目标和非目标样本进行学习,并对测试序列进行分类。结果表明,基于梯度的Gabor预处理技术能提高目标特征提取性能。与传统的HOG目标识别的方法比较,该方法在目标图像受到干扰的情况(遮挡、重叠等)下,监测效果明显优越。

子块重叠局部直方图均衡算法的优化研究

子块重叠局部直方图均衡算法是一种有效的图像细节增强算法,它将大幅红外图像分解为多个小幅图像,并对每个小幅图像进行单独的直方图增强,然后通过"叠加"等处理,解决不同局部模块直方图增强后的"块效应",提高整体视觉效果。由于要对每一个小幅图像进行单独处理,因此需要完成的运算量大,处理时间长。通过研究子块重叠局部直方图均衡算法的优化处理,来减少算法的处理时间,提高算法的工作效率。