近年来,鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中,但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验,容易将动态背景误判为运动目标,且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归...近年来,鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中,但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验,容易将动态背景误判为运动目标,且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法.该方法以RPCA为基础,利用3维全变分模型增强前景的时空连续性,去除动态背景干扰,得到清晰完整的前景.同时,利用基于扩散张量的核回归对背景的时空相关性建模,去除噪声干扰,从而精确恢复背景.在多组公开数据集上的实验结果表明,该方法在动态背景、光照变化等复杂场景中能够较为精确地检测出运动目标和恢复背景.展开更多
针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的...针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器(SMF)、自适应中值滤波器(AMF)、改进型的方向加权中值滤波器(MDWMF)、快速开关中均值滤波器(FSMMF)、图像修补(II)等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比(PSNR)分别平均提高了6.02 d B、6.33 d B和5.58 d B,且平均绝对误差(MAE)分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。展开更多
文摘近年来,鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中,但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验,容易将动态背景误判为运动目标,且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法.该方法以RPCA为基础,利用3维全变分模型增强前景的时空连续性,去除动态背景干扰,得到清晰完整的前景.同时,利用基于扩散张量的核回归对背景的时空相关性建模,去除噪声干扰,从而精确恢复背景.在多组公开数据集上的实验结果表明,该方法在动态背景、光照变化等复杂场景中能够较为精确地检测出运动目标和恢复背景.
文摘针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器(SMF)、自适应中值滤波器(AMF)、改进型的方向加权中值滤波器(MDWMF)、快速开关中均值滤波器(FSMMF)、图像修补(II)等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比(PSNR)分别平均提高了6.02 d B、6.33 d B和5.58 d B,且平均绝对误差(MAE)分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。
