基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法

该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。     

基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法

该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。     

改进多尺度融合结合小波域HMT模型的遥感图像分割

提出了一种结合权值背景融合的小波域多尺度图像分割方法。首先通过小波域隐马尔可夫树模型获得图像各个尺度上的初始分割,然后为各个尺度上每一分割像素点分别赋予权值,并建立一种融合父子尺度信息的新背景模型,最后利用权值背景融合各个尺度图像初始分割结果,得到像素级分割。仿真结果表明,该方法可得到优于已有文献的分割效果。     

一种边界引导的多尺度高分辨率遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像分割过程中区域合并复杂性问题,提出了一种基于边界引导的多尺度遥感图像分割算法.一方面应用SUSAN算子提取高分辨率遥感图像中地物的边界用于限制区域增长过程;另一方面进行两阶段增长,首先应用基于图的分割算法进行基于像素的区域生长,然后进行考虑对象特征信息的区域合并.对宜昌城区某处融合后的QuickBird彩色图像进行了实验,并分别与无边界引导分割以及eCognition平台下图像分割效果进行了对比.结果表明,该方法可以有效抑制传统图像分割算法在低对比度区的区域融合问题,突破了分割尺度参数不能在全图取得合理分割的局限性.     

基于自适应窗口固定及传播的 多尺度纹理图像分割

 本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型(WHMT)的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特点,利用上下尺度像素之间以及本层邻域像素的马尔科夫性,标记出图像的一致性区域和边缘区域,将一致性区域固定,类标直接下传到下一尺度,边缘区域则利用邻域信息确定出上文权值背景传播到下一尺度,与下尺度一起共同指导图像分割,从而很好的保持了区域均匀性和边缘准确性.同时根据纹理图像区域聚集性的特性,利用基于多项式展开和置信区间交叉(LPA_-ICI)方法找出各类区域聚集的物理位置中心,融入上下文权值背景中,使得指导分割策略能够更好的进行.实验表明,对于合成纹理图像来说,本文提出的多尺度融合算法在均匀区域内部及区域边界都大为改善,而且无须进行参数的训练,使算法快速的完成.     

基于小波域隐马尔科夫模型的文本图像子带分割方法

本文在已有文献的基础上,通过分析不同子带小波系数之间的相关性,提出了一类基于小波域HMT(Hidden Markov Tree)模型文本图像分割方法.其基本思想是先在子带分类的基础上,综合考虑不同尺度上的分类,进行多尺度文本图像分割,最后根据后验像素信息对上述方法所得分割结果进行修正,得到优于已有文献的分割效果,而且在一定程度上减少了分割算法的计算量.     

基于超像素多特征融合的快速图像分割算法

为了提高高分辨率图像分割效率,解决复杂图案中待分割目标边缘附近前景与背景区分度小而造成的分割目标不完整问题,本文通过引入超像素HOG特征,提出了一种基于超像素多特征融合（superpixel multi-feature fusion,SMFF）的快速图像分割算法.首先采用目前最有效的超像素算法对待分割图像进行超像素预分割,然后提取基于超像素的HOG特征、Lab颜色特征和空间位置特征,设计基于超像素的多特征度量算法,最终采用图割理论实现了基于超像素多特征融合的快速图像分割.实验结果验证了本文算法的有效性,其算法性能接近于目前最经典图像分割算法,且本文算法的时间性能要明显优于其它对比算法.     

基于超像素融合的遥感影像变化检测方法

以基于像素变化检测方法为基础,提出一种基于超像素融合的遥感影像变化检测方法.该方法主要包括以下步骤:首先对原始遥感影像进行两次超像素分割,生成像素级、超像素级和超像素级三个不同尺度的分割图,然后分别对每个分割图进行变化矢量分析,得到三个尺度的差分影像.分别对多个差分影像进行模糊C均值聚类,得到三个尺度变化与不变的隶属度...     

多传感器多尺度图像信息融合算法

在已获得对同一目标场景的多个传感器观测图像的情况下,本文建立了一种基于概率模型的多尺度图像信息融合算法.其基本思想是:首先对每个传感器图像分别进行小波包多尺度分解变换,建立基于该传感器图像的塔式结构子图像集,并且在每个尺度上得到基于每个子图像像素的概率模型;然后在每个尺度上的对应像素处,基于来自不同传感器图像的多个对应像素值,利用最小二乘规则对多尺度概率模型中的参数进行估计;再后是根据贝叶斯规则对该像素处的像素值进行融合估计;最后通过利用小波包多尺度逆变换,获得目标场景基于多个传感器图像的融合估计结果.应用该算法我们对获得的可见光和红外两种传感器图像进行计算机仿真实验,结果表明,与相关的方法相比新算法更有效.     

利用多尺度融合的SAR图像变化检测方法

为充分利用图像的细节信息,提高变化检测算法的鲁棒性和稳健性,本文融合了多个尺度间的特征,提出了一种自适应SAR图像变化检测方法。首先采用小波函数对对数比差异图进行多尺度分解,而后采用独立重构的方式,得到不同尺度下的重构图像。接着采用均值循环迭代分割算法,以甄别变化区域与未变化区域。最后将不同尺度下的判别结果,采用马尔科夫随机场融合的方式,来获取最终的变化二值图。通过对不同尺度下的图像进行融合,该方法不仅有效地利用了尺度信息,而且对边缘的检测更加细致。实验结果表明该算法能够有效地提高SAR图像变化检测的精度和鲁棒性。      

多尺度Markov模型的可适应图像分割方法

本文在图像分割的TSMAP(trainable sequential maximum a posterior)方法基础上,提出基于多尺度Markov模型的可适应ATSMAP(adaptive TSMAP)图像分割方法.在给定训练图像及其基本真实分割(ground truth segmentation,GTS)的基础上,通过直接对原始图像的GTS进行小波变换产生粗尺度上的GTS,进而估计出图像数据的分布参数和Markov四叉树模型参数;上下文模型参数根据上下文的低维特征(类别数量特征)而非上下文本身来估计.该方法具有上下文模型参数估计计算量小,Markov四叉树模型参数可针对特定的待分割图像重新优化等优点(模型适应过程),解决了TSMAP方法易导致过学习的问题,在待分割图像与训练图像的统计特性不匹配的情况下,仍能给出较好的分割结果.对合成图像与SAR图像的实验结果表明,这种方法的分割精度高于TSMAP和其它几种基于多尺度Markov模型的图像分割方法.     

线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病。为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建7维特征向量,采用SVM进行分类。与其他基于Gabor小波的方法相比,本方法只需计算最优匹配角所对应方向的Gabor小波特征,大大降低了多尺度Gabor小波特征提取的计算量,此外线算子特征与Gabor小波特征的良好互补性,有利于提高血管与背景的辨别度。在DRIVE眼底数据库上进行实验,其平均准确率、灵敏度及特异性分别为0.9361、0.8238及0.9554,获得了不错的分割性能。     

一种基于Haar小波变换的低速率拒绝服务攻击检测方法

依据LDoS攻击周期性脉冲突发的特点,提出一种基于Haar小波特征提取的低速率拒绝服务攻击检测方法．该方法采用信号处理技术来分析网络流量提取特征指标,通过小波多尺度分析对网络流量综合诊断,较好地缓解了合法用户背景流量对攻击特征提取的干扰．NS-2仿真实验结果表明,该方法检测率高,消耗计算资源少,具有良好的理论研究和实用价值．     

基于小波域的模糊化区域竞争模型的图像分割方法

本文中提出了一种基于小波变换的模糊化区域竞 争图像分割算法。该算法利用小波变 换在纹理分类 的优越性,在模糊化区域竞争算法的框架下对图像实施非抽样小波变换,建立起基于小波域 的统计特征参 数,并根据此特征参数构造能量函数。在算法求解过程中,通过采用快速迭代算法加快算法 求解的速度。 本文提出的图像分割算法可以有效地降低信噪比的敏感性,有效地解决模糊图像分割问题。 实验结果表明, 本文提出的分割方法在分割质量和速度上比经典的主动轮廓模型和模糊化区域竟争分割算法 更具有优越性。     

基于跨模态空间匹配的多模态肺部肿块分割网络

现有多模态分割方法通常先对图像进行配准,再对配准后的图像进行分割.对于成像特点差异较大的不同模态,两阶段的结构匹配与分割算法下的分割精度较低.针对该问题,该文提出一种基于跨模态空间匹配的多模态肺部肿块分割网络(MMSASegNet),其具有模型复杂度低和分割精度高的特点.该模型采用双路残差U型分割网络作为骨干分割网络,...     

Adaptive river segmentation in SAR images

There is difficulty for distinguishing of river and shadow in Synthetic Aperture Radar (SAR) images. A method of river segmentation in SAR images based on wavelet energy and gradient is proposed in this paper. It mainly includes two algorithms: coarse segmentation and refined segmentation. Firstly, The river regions are coarsely segmented by the wavelet energy feature,and then refined segmented accurately by the gradient threshold which is got adaptively. The experimental results show the validity of the method, which provides a good foundation for targets detection above the river.     

小波变换在纹理图像分割中的运用

在纹理图像分割的研究领域中j基于人类视觉感知特性的图像分割方法是一个重要的新研究方向,在许多领域都有广泛的应用.基于小波分析理论,实现了图像的纹理分割.该算法首先对原始图像实施二维多分辨率小波分解,得到特征图像;然后对其直方图进行一维小波变换和多阈值选择,生成区域图像.实验表明,通过调整参数:一维小波分解级数S和模糊阈值,能得到图像的最佳纹理分割.     

基于小波变换的图像分割技术研究

图像分割是一种重要的图像分析技术.近年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能.     

人工智能深度学习的激光图像分割研究

激光成像受到环境、设备自身等干扰,使得激光图像含有噪声,当前图像分割方法对噪声干扰鲁棒性差,误分割现象出现概率高,重要信息丢失严重,为了克服当前激光图像分割的弊端,提出了基于人工智能深度学习的激光图像分割方法。首先采用小波变换对激光图像进行特征提取,并对噪声干扰进行抑制处理,然后引入人工智能学习算法对激光图像特征向量进行训练,并根据训练结果对激光图像像素点进行分类,从而实现激光图像分割,最后采用含噪和不含噪的激光图像进行仿真测试。结果表明,对含噪和不含噪的激光图像,人工智能深度学习的分割精度分别达到了91%和95%以上,精度明显高于经典激光图像分割方法,分割效率可以满足激光图像向大规模方向发展的要求。