PDF《附件：2016 年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）》

附件:2016 年度高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术) 推荐项目详细情况 项目一: 项目名称 复杂背景下图像分割技术研究与工程应用 推荐单位 西安建筑科技大学 奖种高等学校科学技术进步奖 主要完成人 王慧琴 段中兴 赵亮 徐胜军 王燕妮 胡燕 项目简介 本项目研究内容及成果属于数字图像处理及应用领域.

机器视觉在工业和工程领域中的应用越来越广泛,能够代替许多机械而单调 的人工视觉判断,提高工作效率,而且易于实现信息集成,是实现计算机集成制 造的基础技术.图像分割是根据目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景 进行标记、定位,实现将目标从背景中的分离,是进一步进行图像识别、分析和 理解的基础.在机器视觉中,图像分割和视频目标分割是普遍、重要且基础的问 题,其本身固有的不适定性是该领域最大的挑战,因而,近30 年来,图像分割 问题一直是一个持续的研究热点.目前提出的图像分割算法不下千种,然而要实 现准确的图像分割仍然是一个难点问题,尤其当背景复杂度高时,受多因素影响, 其分割的难度更大.在大多数工程应用中,目标背景的复杂度都较高,并且在光 照不均、干扰源多、检测物体运动速度快、实时性要求高的情况下,现有的分割 算法不能满足工程应用的要求,漏报率和误报率大. 本项目主要研究了复杂工程背景下的图像分割关键理论和技术.系统地梳理 了建筑空间中常见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行 了定性和定量的描述;

对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行 了系统的研究,并提出了解决对策;

建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标 识别理论研究的整体框架;

对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、 视频目标分割等问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下目标的精确分割 算法.基于以上研究成果,研发了多个工程应用系统:城市地铁光环境控制系统、 混凝土结构损伤探测和重建系统、基于视频监控的大空间图像型火灾探测系统、 基于机器视觉的液体试剂异物在线检测系统以及小区智能监视系统等.提高了目 标图像分割的精确性,降低了运算速度,满足了工程实时性的要求. 主要完成单 位及创新推 广贡献 完成单位:西安建筑科技大学 贡献:主要研究了复杂工程背景下的图像分割关键技术,在 复杂工程背景下的 图像分割关键技术 理论性研究方面做出了贡献,提出了多种分割算法.包括: 优化了区域马尔可夫随机场(MRF)模型,提出了局部优化和全局优化结合的分 割策略,降低了计算复杂度;

提出了融合边缘特征的区域 MRF 模型(IEFRMRF) 及其分割算法,解决了图像分割中的边缘模糊问题.系统地梳理了建筑空间中常 见干扰源的种类,总结分析了建筑空间中干扰源的特性,并进行了定性和定量的 描述;

对建筑空间中目标图像分割问题的多因素性、复杂性进行了系统的研究, 并提出了解决对策;

建立了建筑空间复杂背景下图像分割和目标识别理论研究的 整体框架;

对建筑空间中的图像目标分割、图像目标描述模型、视频目标分割等 问题进行了研究,提出了多种适用于复杂背景下的目标的精确分割算法.基于以 上研究成果,研发了多个工程应用系统:在城市地铁光环境控制系统研制中,有 效地解决了亮度在线检测问题;