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1. 基于局部特征和稀疏表示的图像目标检测算法
田元荣 田松 许悦雷 查宇飞
计算机应用    2013, 33 (06): 1670-1673.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01670
摘要690)      PDF (649KB)(739)    收藏
传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。
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2. 弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法
周理 毕笃彦 查宇飞 罗宏凯 何林远
计算机应用    2012, 32 (04): 1133-1136.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01133
摘要940)      PDF (633KB)(418)    收藏
为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件(CCD)羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。
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