目標(biāo)候選區(qū)域算法的研究及其應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、人類視覺(jué)系統(tǒng)處理一個(gè)場(chǎng)景時(shí),會(huì)優(yōu)先將視覺(jué)注意力集中在該場(chǎng)景的近似對(duì)象上,使得獲取該場(chǎng)景中主要信息的時(shí)間最短,這些可能的對(duì)象構(gòu)成的區(qū)域即為目標(biāo)候選區(qū)域。在圖像分析和處理過(guò)程中,目標(biāo)候選區(qū)域的提取技術(shù)充分模擬了人類視覺(jué)中快速抓住目標(biāo)特征的特性,有效縮減了背景區(qū)域的檢測(cè)時(shí)間和相應(yīng)計(jì)算量,從而提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。因此關(guān)注目標(biāo)候選區(qū)域的提取技術(shù)對(duì)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展具有重要的意義?;诖讼敕ǎ疚膹囊韵聨讉€(gè)方面開(kāi)展了研究

2、工作。
  首先針對(duì)目標(biāo)候選區(qū)域法產(chǎn)生背景窗口數(shù)量較多的問(wèn)題,提出了一種基于輪廓信息進(jìn)行二次篩選的改進(jìn)算法。該算法首先在Lab顏色空間上使用Prewitt算子提取圖像特征,然后使用二值化標(biāo)準(zhǔn)梯度特征方法中的目標(biāo)候選區(qū)域算法進(jìn)行候選區(qū)域的提取,最后利用輪廓信息確定候選區(qū)域當(dāng)中的完整輪廓數(shù)目和有效輪廓數(shù)目,并以具體數(shù)目量來(lái)表示候選區(qū)域有效的可能性。該算法在PASCAL2007數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得到每幅圖像平均產(chǎn)生780個(gè)目標(biāo)候選

3、區(qū)域,召回率最高為0.936。當(dāng)目標(biāo)圖像的背景單一或相對(duì)簡(jiǎn)單時(shí),目標(biāo)候選框的數(shù)目低于70。其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法能夠在保持較高召回率的基礎(chǔ)上成功降低目標(biāo)候選區(qū)域的數(shù)量。
  其次,針對(duì)背景、光照變化等不利因素的干擾,本文提出了一種基于目標(biāo)候選區(qū)域的圓形標(biāo)志檢測(cè)算法。該算法首先對(duì)不同的光照?qǐng)鼍笆褂貌煌囊曈X(jué)效果進(jìn)行處理,消除光照影響的這一不利因素,然后通過(guò)改進(jìn)的HSV顏色分割算法提取目標(biāo)物體的候選區(qū)域,去除背景干擾,之后對(duì)被提取的目標(biāo)

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