国家自然科学基金(60902066)
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
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- 基于FMM的图像建模与语义对象分割
- 2009年
- 提出一种基于有限混合模型(FMM)的图像自动建模与语义分割方法。算法采用分水岭算法进行预分割,以给FMM模型设定合适的初始参数。同时针对传统EM算法的不足,对其分类结果自动执行合并与分裂操作以获得最佳分类数并跳出局部极值点。实验结果显示新方法能获得较精确的具有良好视觉感知的语义分割结果。
- 朱仲杰王玉儿蒋刚毅梁丰
- 关键词：统计建模视觉感知
- 空时形状预测与高效编码被引量：1
- 2016年
- 目的形状是视觉对象的关键特征,形状编码是对象基图像和视频处理中的关键技术,但现有无损形状编码方法压缩效率普遍不高。为此,提出一种基于链码表示和空时预测的高效无损形状编码新算法。方法首先逐帧提取视觉对象的形状轮廓并转化为链码表示;然后基于对象轮廓的帧间活动性将形状视频序列分成帧内预测编码帧和帧间预测编码帧,并基于轮廓链码的空域相关性和时域相关性对二者分别进行空域和时域补偿与预测;最后基于链码的方向约束特性对预测后的位移矢量和预测残差进行高效编码压缩。结果为了检验所提算法的性能,基于MPEG-4标准形状测试序列进行了编码实验测试。与现有主要方法相比本文算法能提高压缩效率6%到71.6%不等。结论本文算法可广泛应用于对象基编码、基于内容的图像检索、图像分析与理解等领域。
- 朱仲杰王玉儿蒋刚毅
- 基于图割和视域相关性的立体图像分割
- 2015年
- 立体图像分割是对象基立体图像处理中的关键和难点。基于改进Grabcut图割算法和视域相关性,提出一种新的立体图像分割算法。首先基于改进Slic方法将左图像转换成超像素图像,然后基于Grabcut框架通过重新定义能量函数对其分割以提取出左图像目标。最后,基于左右图像的视域相关性通过融合颜色和纹理特征的轮廓匹配提取右图像目标。实验结果表明,与现有方法相比,所提算法能获得更高的分割效率和更准确的分割结果。
- 戴庆焰朱仲杰
- 基于超像素和改进迭代图割算法的图像分割被引量：6
- 2016年
- 基于经典的图割(Graph cut)理论,提出一种基于超像素和改进Graph cut算法的图像分割算法。采用改进简单线性迭代聚类算法,得到前景边缘信息保存较完整的超像素图像。以超像素为处理单元,通过融合颜色、梯度等信息重建能量函数,并基于Graph cut框架进行分割。仿真结果显示,与Grabcut算法相比,改进算法不仅具有更高的分割精度,提取的目标边缘较完整、光滑,而且大幅提升了分割效率。
- 戴庆焰朱仲杰段智勇李伟杰
- 关键词：图像分割能量函数
