目标提取

摘要： 传统目标提取方法受到光照因素影响,导致目标提取结果不精准,为此,提出基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术。通过图像轮廓边缘叠加、融合及补偿后,获取完整分割图像。选定非均匀光纤的影像为固定参考影像,并对图像预处理。构建对象层次结构,提取目标特征,并对含噪图像进行平滑处理。实验结果表明,该技术建筑物特征双层高度下的最大提取误差为1.0m,具有精准提取结果。

摘要： 在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性。针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏系数向量;将对应字典和稀疏系数向量相乘,恢复出目标和杂波分量,同时实现了杂波抑制和目标信息提取。最后,通过实测数据验证了该算法的有效性。

摘要： 同源复制篡改是视频篡改手段当中效果较好、不易被肉眼察觉的一类,视频篡改者往往通过篡改视频中人、车、物等重点语义目标来实现改变视频原始表意的目的。基于这一特性,提出了一种利用SegNet卷积神经网络提取篡改感兴趣目标,然后通过计算各视频帧感兴趣目标区域的SIFT特征匹配程度,检测是否存在同源复制篡改的算法思路。实验表明,该方法能够自动筛查视频序列是否存在能够影响侦查活动的同源复制篡改,有助于提高视频侦查过程中此类问题的处置效率。

摘要： 针对不同种类机场跑道环境下的小目标检测问题,提出一种基于多尺度融合超复数傅里叶变换的视觉显著性检测算法。利用二维Log⁃Gabor滤波器模仿人类视觉感受野提取经快速导向滤波算法后的预处理图中的颜色、亮度、纹理方向特征;根据所得特征构造各尺度下的超复数图像,并求其快速傅里叶变换相位谱再进行滤波,通过反变换后进行多尺度归一化获取视觉显著图;最终利用自适应阈值分割提取前景任务目标,实现机场跑道异物目标检测任务。实验结果表明,该算法相较于传统频域显著性算法检测准确率更高,虚警率更低,在多类机场跑道路面场景检测中能取得较好的检测效果。

摘要： 基于点云采集技术的非接触式测量能够缓解肉牛在采集体尺体重等参数时的应激问题,但采集肉牛的三维数据耗时长且易受环境干扰而产生大量无关噪点,难以适应实际养殖环境需求。为解决该问题,本研究开发了一种非接触式肉牛三维点云重建与目标提取系统与方法,采集的肉牛三维点云可为肉牛育种育肥提供大量标准化和三维量化表型数据。三维点云采集系统由Kinect DK深度相机、红外对射光栅触发器和射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)触发器组成,可在肉牛自由通过步行道的瞬间实现肉牛点云的多角度瞬时采集。肉牛点云目标提取方法基于C++语言与点云处理库(Point Cloud Library,PCL)开发,通过空间直通滤波、统计学离群点滤波、随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)形态拟合与点云抽稀、基于降维密度聚类的感知盒滤波等算法有效滤除与肉牛紧贴的栏杆等干扰,不破坏点云的完整性,实现肉牛点云的三维重建与分析。在养殖场中对20头肉牛进行了124次点云采集与目标提取试验。结果表明,重建的肉牛三维模型与肉牛真实形态1:1对应,系统的采集成功率为91.89%,采集的点云与真实值相比,体尺重建误差为0.6%。该系统与方法可以在无人干预的情况下,实现多角度肉牛点云数据的自动采集与三维重建,并从复杂环境中自动提取目标肉牛的点云,为非接触式肉牛体高、体宽、体斜长、胸围、腹围和体重等核心表型参数的测量提供重要的方法支撑,促进肉牛育种和育肥的标准化管理。

摘要： 尾矿库排洪隧洞裂缝会对隧洞的正常运行造成安全隐患,对其进行自动检测具有重要意义。针对排洪隧洞场景特点,研制了隧洞衬砌表面图像采集系统,设计了预处理算法与两级滤波算法完成目标提取,其中利用背景滤波减少了处理时间。通过支持向量机分类判断目标区域是否为真实的裂缝,提高了裂缝检测的精度。在真实的隧洞环境中对整套系统进行测试和验证,对裂缝图像的识别率达到90%,证实了硬件系统与算法的有效性。

摘要： 工厂化生产环境下双孢菇图像存在成簇粘连、菌柄倾斜、白色菌丝繁盛等复杂状态,采用常规阈值分割方法无法准确提取目标,采用改进的随机霍夫变换圆形检测算法与滑动平均聚类算法结合的方法开展目标提取研究。通过图像预处理降低部分背景干扰,改进边缘点取样方式提升圆形检测效率,依据菌盖半径范围剔除无效参数;以双孢菇图像检测出的所有圆形为目标,采用均值漂移聚类算法合并圆形,消除圆形检测算法中识别出的错误目标。采用算法提取目标结果:针对双孢菇规则生长、菌盖附土、菌盖重叠率不高或变形较小的图像,目标提取正确率大于92%;针对大面积菌丝包围菌菇、菌菇成簇倾斜、大小菌菇密集掺杂、菌盖堆积变形严重的图像,存在圆形检测不准、聚类误判或漏判等问题,目标提取正确率大于82%。本文采用的算法数据处理量小、计算速度快、适应性强,能够满足菌菇生产过程中长势自动监测、出菇统计等需求。

摘要： 为全面增强遥感影像上地物波谱的反射特性能力,实现对无人机目标的无误提取,提出基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术;在类哈尔滤波器结构的支持下,按照区域环境中地物目标的颜色特征,完成低层影像特征的量化处理,实现基于图像分割技术的无人机遥感深度图获取;定义与无人机遥感影像相关的基本名词,通过原始特征选择的方式,判定地物波谱的平均反射特性水平,得到准确的特征元素相关性测度数值,完成无人机遥感影像的目标融合处理;在此基础上,分割多分辨率条件下的影像目标,在定义图像纹理与尺度条件的同时,得到最终的地物提取结果,实现基于图像分割无人机遥感影像目标提取技术的应用;对比实验结果表明,在初始采集相位条件及亚像素条件下,目标地物的波谱宽度均超过7.0μm,遥感影像的反射特性能力大幅提升,满足对无人机目标无误提取的实用需求。

摘要： 为全面增强遥感影像上地物波谱的反射特性能力,实现对无人机目标的无误提取,提出基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术;在类哈尔滤波器结构的支持下,按照区域环境中地物目标的颜色特征,完成低层影像特征的量化处理,实现基于图像分割技术的无人机遥感深度图获取;定义与无人机遥感影像相关的基本名词,通过原始特征选择的方式,判定地物波谱的平均反射特性水平,得到准确的特征元素相关性测度数值,完成无人机遥感影像的目标融合处理;在此基础上,分割多分辨率条件下的影像目标,在定义图像纹理与尺度条件的同时,得到最终的地物提取结果,实现基于图像分割无人机遥感影像目标提取技术的应用;对比实验结果表明,在初始采集相位条件及亚像素条件下,目标地物的波谱宽度均超过7.0 μm,遥感影像的反射特性能力大幅提升,满足对无人机目标无误提取的实用需求.

摘要： 火灾是威胁舰船安全航行的重要因素之一,及时准确的视频火灾探测依赖于快速准确的疑似火焰区域提取.针对舰船大空间内光照多变、干扰众多的复杂环境,论文根据四种典型的火焰和干扰视频图像对不同的目标提取方法进行了实验分析.实验证明:常用的运动检测方法不适用于舰船大空间中的火焰目标提取,而Chen等提出的RGB-HIS火焰颜色模型则有不错的提取效果,可用于舰船大空间中疑似火焰目标区域的提取.

摘要： 本文的主要目的是提供一种可行的方法去完整的提取饮水区和吃食区的猪个体.为此,提出了一种自适应分块的多阈值的目标提取方法.首先,利用直方图均衡化对单帧图像进行图像增强,其后做最大熵全局阈值分割,并通过设定“有效区域”及数学形态学处理等获取初始分割目标.接着,在初始分割目标中寻找各目标质心,将原图像自适应分为以质心为原点,以质心到边缘最大距离为半径的多个圆形子块.最后,在子块中做多阈值局部最大熵阈值分割获取精确二次分割结果.测试数据包括30段随机采集的AVI格式视频,共从5天*6段*120秒*15帧/秒中选择了9,000帧.实验表明平均前景检测率为92.5％.论文还分析了所提出的方法在猪个体身份识别、行为分析、体重评估中的可能应用.

摘要： 本文的主要目的是提供一种可行的方法去完整的提取饮水区和吃食区的猪个体.为此,提出了一种自适应分块的多阈值的目标提取方法.首先,利用直方图均衡化对单帧图像进行图像增强,其后做最大熵全局阈值分割,并通过设定“有效区域”及数学形态学处理等获取初始分割目标.接着,在初始分割目标中寻找各目标质心,将原图像自适应分为以质心为原点,以质心到边缘最大距离为半径的多个圆形子块.最后,在子块中做多阈值局部最大熵阈值分割获取精确二次分割结果.测试数据包括30段随机采集的AVI格式视频,共从5天*6段*120秒*15帧/秒中选择了9,000帧.实验表明平均前景检测率为92.5％.论文还分析了所提出的方法在猪个体身份识别、行为分析、体重评估中的可能应用.

摘要： 针对传统基于颜色特征的目标提取方法仅考虑颜色的相似性,提取的目标不完整.提出了一种结合颜色和像素空间位置信息的目标提取算法.首先对原彩色图像进行并行处理,一方面在HSV空间中通过颜色特征进行初始目标提取,得到目标的大致区域;另一方面利用灰度信息提取连续边缘.然后,利用目标区域质心位置进行目标轮廓匹配,得到第二次提取的目标区域.最后,寻找这两次提取的每个目标区域的相异的区域集,通过计算区域距离,对初始提取的各个目标区域进行区域合并,得到最终的目标区域.实验结果与已有的一些基于颜色特征的目标提取方法进行了比较,验证了该算法的正确性和时间性能,减少了过分割和欠分割现象.

摘要： 笔者研究了自然环境下的成熟苹果彩色图像,成熟苹果颜色与背景色大都存在明显差异。从颜色空间角度来说,目标和背景分布于不同的区域。根据这一特点,笔者提出了基于样本颜色空间的目标提取算法。先由苹果样本图像在L*a*b*空间中构建样本颜色空间,并用数学形态学对样本颜色空间进行优化。然后依据样本颜色空问对苹果彩色图像进行目标识别。对于远景深小目标物和严重遮挡的目标物,在样本空问识别的基础上进行二值化,运用形态学结构元素法进行处理。最后达到的得到了理想的分割效果,识别率高。

摘要： 为解决海面多噪声环境下油膜目标快速提取问题,兼顾分割效果和效率,提出基于区域特性的快速分割应用.采用超像素构建区域级语义图像,以像素区块特征形成新的相似度量单元,对超像素进行聚类分割,完成海面油膜的快速分割处理.结果显示,此方法可以有效地完成海面油膜目标的分割提取.基于超像素的分割技术能够兼顾图像区域特性和处理效率,具备抗噪能力优势,提高海面油膜分割算法精度.

摘要： 为解决海面多噪声环境下油膜目标快速提取问题,兼顾分割效果和效率,提出基于区域特性的快速分割应用.采用超像素构建区域级语义图像,以像素区块特征形成新的相似度量单元,对超像素进行聚类分割,完成海面油膜的快速分割处理.结果显示,此方法可以有效地完成海面油膜目标的分割提取.基于超像素的分割技术能够兼顾图像区域特性和处理效率,具备抗噪能力优势,提高海面油膜分割算法精度.

摘要： 为解决海面多噪声环境下油膜目标快速提取问题,兼顾分割效果和效率,提出基于区域特性的快速分割应用.采用超像素构建区域级语义图像,以像素区块特征形成新的相似度量单元,对超像素进行聚类分割,完成海面油膜的快速分割处理.结果显示,此方法可以有效地完成海面油膜目标的分割提取.基于超像素的分割技术能够兼顾图像区域特性和处理效率,具备抗噪能力优势,提高海面油膜分割算法精度.

摘要： 为解决海面多噪声环境下油膜目标快速提取问题,兼顾分割效果和效率,提出基于区域特性的快速分割应用.采用超像素构建区域级语义图像,以像素区块特征形成新的相似度量单元,对超像素进行聚类分割,完成海面油膜的快速分割处理.结果显示,此方法可以有效地完成海面油膜目标的分割提取.基于超像素的分割技术能够兼顾图像区域特性和处理效率,具备抗噪能力优势,提高海面油膜分割算法精度.

摘要： Kinect问世以来,越来越多的研究者开始研究基于深度信息和骨架信息的人体动作识别.为了提高动作识别的准确率和实时性,并且降低计算过程中的计算复杂度,提出了一个基于关键帧的骨架特征的人体动作识别方法.采用K-均值聚类算法对人体动作视频序列做聚类,通过聚类出的数据提取人体动作视频序列中的关键帧.提取关键帧中的关节点位置和人体刚体部分之间的骨架角度两种特征,利用SVM分类器对动作序列进行分类.在MSR-DailyActivity3D数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并且提高了实时性.

摘要： Kinect问世以来,越来越多的研究者开始研究基于深度信息和骨架信息的人体动作识别.为了提高动作识别的准确率和实时性,并且降低计算过程中的计算复杂度,提出了一个基于关键帧的骨架特征的人体动作识别方法.采用K-均值聚类算法对人体动作视频序列做聚类,通过聚类出的数据提取人体动作视频序列中的关键帧.提取关键帧中的关节点位置和人体刚体部分之间的骨架角度两种特征,利用SVM分类器对动作序列进行分类.在MSR-DailyActivity3D数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并且提高了实时性.

摘要： 一种目标特征提取的方法，包括：第一步，目标发现框锁定目标类；第二步，分割目标发现框，使目标发现框分成局部重合的若干子框；第三步，计算各子框内的颜色直方图。将目标发现框分割成局部重合的若干子框组成，目标轮廓区域可以被更多的子框所包含，也就是说更多的子框能够包含轮廓区域。由于目标的轮廓区域颜色的纹理特征更加丰富，因此更多的子框包含到了这种颜色纹理丰富的区域，子框的颜色直方图更能够反应目标的特征，有利于提高目标跟踪的可靠性。

摘要： 本发明公开了基于CLEAN算法散射中心提取的ISAR目标轮廓提取方法，首先步骤1:利用二维CLEAN算法提取ISAR目标的散射中心位置信息，根据提取的的N个散射强点对ISAR图像进行重构得到最终的高分辨图像,

摘要： 具有处理器和存储器的计算机取得保存有访问网页服务器的内容的用户终端的历史信息的会话数据和保存有用户的属性信息的用户属性数据来作为用户数据，取得保存有所述内容的属性的页面属性数据和保存有提供了所述内容的发布者的属性的发布者属性数据作为发布者数据，取得作为提取对象的发布者和该发布者设为获得目标的用户特征作为目标类型，根据目标类型计算提取对象的数据的项目和值的范围，根据所述用户数据和所述发布者数据计算与所述项目对应的提取对象数据，根据所述提取对象数据和所述发布者数据，基于所述项目的值的范围计算访问的特征量。

摘要： 一种目标特征提取的方法，包括：第一步，目标发现框锁定目标类；第二步，分割目标发现框，使目标发现框分成局部重合的若干子框；第三步，计算各子框内的颜色直方图。将目标发现框分割成局部重合的若干子框组成，目标轮廓区域可以被更多的子框所包含，也就是说更多的子框能够包含轮廓区域。由于目标的轮廓区域颜色的纹理特征更加丰富，因此更多的子框包含到了这种颜色纹理丰富的区域，子框的颜色直方图更能够反应目标的特征，有利于提高目标跟踪的可靠性。

摘要： 本发明提供一种不需要多步提取操作、可从被处理物中选择性地且高效率地提取目标物质的提取方法以及提取装置。本发明的目标物质提取方法包含：使亲水性流体成分与超临界状态或亚临界状态的疏水性流体成分以超过相互的溶解度的方式混合形成高压混合流体，使该高压混合流体与含有目标物质的固态被处理物接触，将该被处理物中所含的目标物质提取至亲水性流体成分或疏水性流体成分的至少一方中的工序；从高压混合流体中分馏以亲水性流体成分为主成分的馏分和以疏水性流体成分为主成分的馏分的工序；以及从至少一方的馏分中分离目标物质的工序。

摘要： 本发明涉及一种用于提取目标物质的提取装置、提取方法和流体芯片。在根据本发明的提取装置中，在其中目标物质与提取试剂盒中的多孔膜结合的状态下，当洗脱液和磁性溶液顺序通过时，由于极性差异，保留在多孔膜中的洗脱液被磁性溶液推出，并且收集在收集室中。此外，即使在收集室中，洗脱液和磁性溶液也因为不同极性而保持为堆叠状态，并且在其中收集室中的磁性溶液通过磁力施加器的磁力与洗脱液物理分离的状态下，可以回收收集室中的洗脱液。因此，在与磁性溶液一起在收集室中收集洗脱液之后，在其中收集室中的磁性溶液通过磁力与洗脱液物理分离的状态下，可以回收洗脱液。

摘要： 本申请提供了一种目标血管的提取方法、提取装置与计算机可读存储介质。该提取方法包括采用快速行进算法从包括目标血管的原始图像中提取目标血管中心线；采用GPU加速的自动水平集算法对原始图像进行分割，得到分割图像；获取分割图像对应的距离图像；根据目标血管中心线和距离图像，确定血管形状模型；根据分割图像和血管形状模型，提取仅包括目标血管主干的图像。本方案由于将快速行进算法、GPU加速和自动水平集算法相结合，大大加快了目标血管提取的速度，兼顾了从复杂图像中提取目标血管的准确性与效率，且提取的结果不易受到图像质量的影响。

摘要： 本发明提供了一种目标水体的提取方法及提取系统，所述目标水体的提取方法包括如下步骤：获取卫星遥感影像，并对所述卫星遥感影像进行预处理；根据预处理后的所述卫星遥感影像确定目标水体的当前位置，设置目标水体当前位置及外扩一定距离为缓冲区；根据缓冲区的范围内的卫星遥感影像制作目标水体样本；以所述缓冲区的边界为界线裁切出待分类的目标水体的卫星遥感影像；对比目标水体样本与待分类的目标水体的卫星遥感影像确定分割尺寸；并根据分割尺寸对待分类的目标水体样本进行分割；根据分割的结果与影像特征结合进行水体提取。本发明技术方案整合出全新的水体提取的处理技术路线，提升水体最终的提取精度，满足大规模业务推动。

摘要： 本发明公开了一种基于特征提取的复杂场景图像的目标角点提取方法，首先，将图像灰度化，在此基础上对图像二值化，以避免全局二值化影响局部性质，提高了二值化的准确性，利用Harris角点检测方法检测出所有可能的角点，针对每个角点提取对应的特征，包括领域矩阵计算结果，邻域二值化黑白像素的变化特征等，在此基础上对大量的特征进行特征分析以确定目标角点的特性，最后，利用分析所得到的相关参数过滤掉不满足要求的候选角点。本方案能够准确过滤掉不满足要求的候选角点，提取出目标角点，大大提高了目标角点提取的准确性和检测效率，能够满足复杂场景图像目标角点的提取。

摘要： 本发明属于信号处理技术领域，公开了一种线阵信号目标提取装置及提取方法，适用于狙击手主动探测系统，用于接收前端信号获取单元的数据，通过读取外部中断的方式读取前端信号获取单元中的双口RAM数据，通过读取端口GPIO信号高低判断受到的线阵信号是属于有激光帧序列还是无激光帧序列，并通过信号处理的方法处理两帧序列，进而完成对线阵目标信号的有效提取；当获取到有效目标信号时，线阵传感器对应的LED阵列以闪烁并伴随声音呈现告警信号，使用者通过目镜可以观察探测目标及其位置。本发明方法无繁琐运算迭代处理，计算量较小，实时性高，有利于提高系统目标探测的搜索效率。