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公开(公告)号：CN103530882B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103530893A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310510830.4
申请日：2013-10-25
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种相机抖动场景下基于背景差和运动信息的前景检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明通过分析相机抖动场景下像素点的运动信息，采用概率阈值判断去除相机抖动造成的误检前景点，提高运动检测的准确性，解决现有运动检测方法对场景中相机抖动适应性不高的问题。在背景差法运动检测中，相机抖动造成边缘处像素点在前一帧被检测为前景点，当前帧却被检测为背景点，下一帧又可能被检测为前景点。运动目标运动是由前一帧的运动像素点移动过来，在序列图像中形成连续的运动，且连续运动持续的时间与运动物体的尺寸有关。获取相机抖动造成的运动信息的概率分布，实现相机抖动场景下误检前景的剔除。
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公开(公告)号：CN103530893B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310510830.4
申请日：2013-10-25
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种相机抖动场景下基于背景差和运动信息的前景检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明通过分析相机抖动场景下像素点的运动信息，采用概率阈值判断去除相机抖动造成的误检前景点，提高运动检测的准确性，解决现有运动检测方法对场景中相机抖动适应性不高的问题。在背景差法运动检测中，相机抖动造成边缘处像素点在前一帧被检测为前景点，当前帧却被检测为背景点，下一帧又可能被检测为前景点。运动目标运动是由前一帧的运动像素点移动过来，在序列图像中形成连续的运动，且连续运动持续的时间与运动物体的尺寸有关。获取相机抖动造成的运动信息的概率分布，实现相机抖动场景下误检前景的剔除。
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公开(公告)号：CN103530882A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN103839269B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410105856.5
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于四元数和模糊C均值聚类的图像分割方法，将待分割图片转换到四元数空间中，指定聚类数目，初始化隶属度矩阵U，利用定义的四元数距离衡量当前聚类中心和像素之间的差异度，计算目标函数、新的隶属度矩阵和聚类中心，若目标函数小于或等于迭代停止阈值，则分割完成，输出分割效果图；若目标函数大于迭代停止阈值，则利用新的隶属度矩阵和聚类中心重复计算四元数距离和目标函数这一过程，直至目标函数满足迭代停止条件，完成分割。本发明在统模糊C均值聚类算法基础上提出一种基于四元数空间的图像分割方法，有效地将R、G、B三通道作为统一的整体考虑，可以有效地保持颜色信息的完整性，分割结果更符合人眼视觉。
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公开(公告)号：CN103839269A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410105856.5
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于四元数和模糊C均值聚类的图像分割方法，将待分割图片转换到四元数空间中，指定聚类数目，初始化隶属度矩阵U，利用定义的四元数距离衡量当前聚类中心和像素之间的差异度，计算目标函数、新的隶属度矩阵和聚类中心，若目标函数小于或等于迭代停止阈值，则分割完成，输出分割效果图；若目标函数大于迭代停止阈值，则利用新的隶属度矩阵和聚类中心重复计算四元数距离和目标函数这一过程，直至目标函数满足迭代停止条件，完成分割。本发明在统模糊C均值聚类算法基础上提出一种基于四元数空间的图像分割方法，有效地将R、G、B三通道作为统一的整体考虑，可以有效地保持颜色信息的完整性，分割结果更符合人眼视觉。
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