一种自适应的区域生长算法用于道路分割

针对汽车在高速公路上行驶的道路区域分割问题,以路面颜色特征为研究对象,提出了一种将聚类分析应用于区域生长准则的算法,实现道路分割.为了提高算法的精确度,对图像进行预处理,消除车道线对道路分割的干扰.根据图像预处理之后道路信息分布的特点,将图像分为3块子区域分别用不同的算法进行检测.对于道路信息丰富,非道路信息也较多的中...     

一种基于动态规划的道路图像分割算法

非结构化环境的道路分割是移动机器人视觉导航的一个重要研究内容.本文利用图像边缘信息对道路边沿定位的精确性和彩色信息对道路区域分割的适应性,在彩色分割结果和边缘信息之间进行动态规划求解,提出了一种非结构化道路区域检测的新方法.实验结果表明:本文提出的分割方法可以有效地分割出道路区域,对各种环境具有良好的适应性.     

基于改进的Mean Shift方法的高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像的道路提取长期以来一直是数字摄影测量未能解决的难题之一。本文在探讨了均值漂移、区域分割、边缘检测、轮廓跟踪的基础上,提出一种基于均值漂移和利用统计面积去除和合并小区域的道路提取算法,并采用数学形态学方法消除错误道路,利用轮廓跟踪法获取道路的边缘,实现道路的提取;通过与基于区域分割、边缘检测算法提取结果对比,结果表明,本文的算法进行道路提取的效果更好。     

颅内异常声压干扰下脑瘫病变区域分割仿真

研究脑瘫病变医学图像边缘准确分割问题.脑瘫病变医学图像受到颅内声压的干扰,在采集过程中对病变区域特征属性形成干扰,造成病变区域特征边缘模糊化.传统算法在随机声压干扰下的脑瘫病变医学图像特征边缘模糊,无法形成有效的约束,造成病变区域分割精度下降.为提高精度,提出利用GCA演化模型的脑瘫病变区域分割方法.采集脑瘫病变区域图像,计算图像中不同像素的关联性,为克服干扰,对图像像素进行碰撞运算,实现脑瘫图像边缘增强.计算SUSAN检测算子,获取GAC演化模型,对获取的结果进行抗干扰处理,实现脑瘫病变区域分割.实验结果表明,利用改进算法进行脑瘫病变区域分割,能够避免颅内异常声压的干扰,为临床诊断提供依据.     

基于图像融合的飞行器轮廓提取方法

区域分割算法可将图像中含有有效信息的区域挑选出来,由此提出一种基于图像融合的边缘提取方法,在区域分割的基础上,利用分水岭算法对分割出来的含有有效信息的区域进行边缘提取。并将所得结果与其他边缘提取算法融合,得到单像素宽的、封闭的轮廓。该方法可以降低背景区域对结果的影响,综合多种算法的优点。实验结果表明该方法稳定可靠,具有较强的实用性。     

道路区域分割的车道线检测方法

为了满足无人驾驶车在高速公路行驶的实时性和鲁棒性要求,提出了一种基于道路区域分割的车道线检测方法.该方法分道路区域分割和车道线检测2个阶段.在道路区域分割阶段,首先提取的道路颜色值,然后在二值边缘图像中搜索连通域,通过将连通域的颜色特征值与道路颜色特征值比较来快速定位道路区域,并将这一区域划定为车道线检测的感兴趣区域.车道线检测阶段则使用改进的概率Hough变换方法提取车道线点,并使用最小二乘法对车道线点集进行拟合,获得车道线模型的参数.实验证明该方法相比传统的利用标准Hough变换算法准确率提升23%,有效地排除了道路区域外的直线像素干扰,具备较好的鲁棒性和实时性.     

基于区域分割的雾天图像增强算法

由于受雾天光亮条件的限制,雾天拍摄的图像一般都有比较严重的图像降质;针对雾天图像的退化现象,提出了一种基于区域分割的雾天图像增强方法;该方法无需依据大气模型,而是采取基于边缘检测的区域分割方法首先将图像平坦区域提取出来,然后对非平坦区域进行局部直方图均衡化处理;同时,为防止区域边界效应的产生,通过距离变换进行渐变处理,最后对获取的图像进行信息融合,进一步提高图像质量;通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度.     

图像纹理区检测及分割算法研究

图像纹理区是指在进行边缘检测时边缘分布相对密集,并存在一些伪边缘的区域。研究表明,现有的很多图像处理算法的误差集中在纹理区。图像纹理区分割的目的就是将这一区域分割出来以便对其采用不同的处理方法。本文提出了一种基于模糊增强的图像纹理区检测及分割算法。本文算法根据图像纹理区特点,首先增强纹理区像素对比度,并利用Canny边缘检测算法提高纹理区检测效果,最终实现了图像纹理区的准确检测和分割。     

基于边缘检测的半脆弱水印算法研究

针对Laplace算子在进行边缘检测时不具有方向性的缺陷,在人眼视觉模型下,提出一种基于边缘检测的半脆弱水印算法.在嵌入水印信息时先考虑边缘点,再考虑亮度较暗和较亮区域.在入眼亮度和纹理视觉特征的基础上,给出图像区域分割方法及变换域系数量化公式,通过动态量化提高载体图像的透明性和水印的抗攻击能力.实验结果表明,在噪声嵌...     

基于FMT的快速Copy-Move篡改检测

为了对图像篡改中常用的复制-移动伪造进行检测,基于傅里叶-梅林变换的平移、旋转和缩放的不变性提出一种快速图像区域分割和匹配的高效篡改检测算法.不同于以往模板匹配方式中按照单像素点移动得到重叠块划分方法,该算法采用相邻图像块的图像区域分割方式来减少整个图像块的数量.通过相似性匹配检测,得到初步的复制图像区域,然后利用边缘处理的方法处理改善篡改区域,从而达到改进篡改检测算法的效率和准确性.最后通过实验验证了该算法的有效性.