目標(biāo)候選區(qū)域算法的研究及其應(yīng)用.pdf

1、人類視覺系統(tǒng)處理一個場景時，會優(yōu)先將視覺注意力集中在該場景的近似對象上，使得獲取該場景中主要信息的時間最短，這些可能的對象構(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)域的檢測時間和相應(yīng)計算量，從而提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率和實時性。因此關(guān)注目標(biāo)候選區(qū)域的提取技術(shù)對圖像處理和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展具有重要的意義?；诖讼敕?，本文從以下幾個方面開展了研究

2、工作。
　　首先針對目標(biāo)候選區(qū)域法產(chǎn)生背景窗口數(shù)量較多的問題，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)目量來表示候選區(qū)域有效的可能性。該算法在PASCAL2007數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了實驗驗證，得到每幅圖像平均產(chǎn)生780個目標(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簡單時，目標(biāo)候選框的數(shù)目低于70。其實驗結(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)志檢測算法。該算法首先對不同的光照場景使用不同的視覺效果進(jìn)行處理，消除光照影響的這一不利因素，然后通過改進(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，之后對被提取的目標(biāo)