一种类似视频场景分割的家庭数字照片分类方法研究

在基于内容的图像分类研究中借鉴了视频场景分割的思想，提出了一种针对家庭数字照片的基于内容的全新的分类方法。该方法能自动提取种子照片并局部调整，然后进行照片聚类，实现了照片自动分类。本算法已经用Visual C++在Windows 2000环境下实现，实验结果表明，实际效果良好,且具有较强的鲁棒性。

采用统计推断的自动视频对象分割

在新一代MPEG 4视频编码标准中 ,为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用 ,视频对象 (VO)的自动分割成为关键技术之一 减背景法是视频对象自动分割的基本方法 ,但是不同的环境光照条件常常给视频对象的分割带来困难 提出一种基于统计推断的减背景法 ,该方法首先建立背景统计模型 ,然后对后续帧进行假设检验 ,从而分割出视频对象 文中算法采用HSV颜色空间 ,通过对背景统计模型中各颜色分量的有效分析和区别使用 ,能够很好地适应不同的环境光照条件 实验表明 。

一种基于动态规划的视频分割方法

提出一种基于动态规划的自动视频分割方法 ,该方法由运动区域识别、运动边界提取以及轮廓连接三步组成 ;同时提出一种基于动态规划的轮廓连接新算法 ,该算法能在运动区域中跟踪物体的运动边界 ,并同时检测出场景中位于非运动区域的静态物体边界 .文中的方法在 5 0 0 MHz的 Pentium III PC机上实现 ,当系统运行在由 USB摄像头采集的、图像帧大小为 3 2 0× 2 40象素的视频流上时 ,进行帧捕捉、视频分割和显示结果达到了 15 Hz的处理速度 。

一种可参数化的快速直线提取算法

综合运用全局分析和参数控制两种思想,提出了在灰度图像上的边缘直线提取算法,解决了图像理解过程中高效地提取边缘直线这一困难的问题.算法首先把梯度方向接近的象素组成直线支持区域,从每个区域上计算直线方程和两个端点坐标,最后计算直线的精度.该算法有以下特点:1)梯度方向,而不是梯度强度,作为决定因素参与到预处理过程中;2)在提取直线的过程中,全局分析优于局部分析;3)给出了判断提取直线精度的标准;4)使用多种阈值参数控制计算过程、减少计算时间.实验结果表明,算法速度快、精度高,可以作为多种应用系统的预处理部分.

一种新颖的基于边缘检测的图像分割方法

针对家庭数字照片的特点以及应用范围，提出了带有衰减因子的Robert微分算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法，并利用了边缘检测后边缘点的方向信息，作为Hough变换的方向角，可以较快提取出边缘线段，从而通过边缘跟踪获得无噪声点的相似区域，这为进一步提取图像的颜色特征或形状特征提供了良好的基础。

基于层次光流的半自动时空视频分割技术

在新一代 MPEG- 4视频编码标准中 ,为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用 ,视频的半自动分割成为关键技术之一 ,为此提出了一种基于层次光流的半自动时空视频分割算法 .该算法由空域分割和时域分割组成 .在空域分割中 ,提出的基于点的图形用户界面 (PBGU I) ,在用户的协助下 ,能够精确地定义需要分割的视频对象 (VO) .时域分割根据空域分割的结果采用层次光流算法对视频对象进行边界和整体跟踪 .实验结果表明 ,利用该算法 ,能够较精确地分割出视频对象 .

红眼照片自动检测和修复方法

针对家庭数字照片出现的红眼问题给出了解决方案?过程如下:(1)找出红眼的H SI色彩模型;(2)自动检测出所有可能红眼区域;(3)自动过滤无效区域,找出真正红眼区域 ;(4)利用红眼周围的颜色特征和红眼的颜色特征进行减色修复;(5)在修复的结果上进行后 续处理,使之看起来更真实?本方法已经用Visual C++在Windows 2000环境下实现,程序运 行速度快,对家庭照片的红眼修改效果好?