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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：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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公开(公告)号：CN102236901A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110181318.0
申请日：2011-06-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于图论聚类和色彩不变空间的目标跟踪方法，包括以下步骤：1)对视频流的图像进行色彩不变空间转换，用色彩不变特征CSIFT特征提取特征点；2)特征的图论运动聚类，具有相同运动趋势的特征点属于相同运动状态的目标，由特征点跟踪到视频帧中的目标。本发明采用局部不变特征，摒弃全局特征的盲目性；实现色彩不变特征CSIFT提取，在保持SIFT特征几何不变性优势的同时增加了色彩不变性，从灰度特征空间提升为彩色空间；针对静止背景下的运动物体，将图论思想融入匹配，将特征运动分类作为匹配的预处理，使匹配操作更加准确、快速。
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公开(公告)号：CN102236901B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110181318.0
申请日：2011-06-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于图论聚类和色彩不变空间的目标跟踪方法，包括以下步骤：1)对视频流的图像进行色彩不变空间转换，用色彩不变特征CSIFT特征提取特征点；2)特征的图论运动聚类，具有相同运动趋势的特征点属于相同运动状态的目标，由特征点跟踪到视频帧中的目标。本发明采用局部不变特征，摒弃全局特征的盲目性；实现色彩不变特征CSIFT提取，在保持SIFT特征几何不变性优势的同时增加了色彩不变性，从灰度特征空间提升为彩色空间；针对静止背景下的运动物体，将图论思想融入匹配，将特征运动分类作为匹配的预处理，使匹配操作更加准确、快速。
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