基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究

本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场(MRF)模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中MRF特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。实验证明,本文所提出的改进方法可以完善地提取图像的纹理细节和边缘轮廓信息,有效提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。     

基于HSI三分量独立性木材缺陷图像分割

HSI模型的彩色图像分割方法具有传统的RGB彩色图像分割所不具有的出色的分量独立性和色彩的真实性,具备良好的易分割的特点。提出首先将图像转化为HSI图像,然后根据各分量的特点单独进行分割,最后融合处理后的分量,得到准确的缺陷图样。该方法克服了单纯使用灰度图像分割不能准确定位缺陷边缘的弊端,同时对于木材图像纹理等细节信息具有较好的鲁棒性。试验的结果表明该方法即时准确有效。     

基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法

针对X射线探伤图像中的缺陷被提取时易产生形变,提出一种基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法.首先对图像求补运算,以分水岭算法决定结构元素尺寸,采用改进的自适应数学形态学滤波算法处理图像,图像经阈值分割得到包含缺陷的二值图像;在此基础上对缺陷目标进行形态学收缩得到区域生长的若干种子点,以种子点的原始像素值为初始值,选择目标区域中的像素值大于或等于初始值的像素点进行合并生长得到新目标图像,以初始值减去2得到新的初始值,然后循环生长并计算新目标Canny边缘图像与原目标Canny边缘图像的Hausdorff距离,采用最小hausdorff距离为区域生长停止规则,所有目标生长完全后经过组合从而实现缺陷边缘重建.试验结果表明,该方法能够有效恢复缺陷的原貌,缺陷边缘重建效果明显.     

采棉机器人中棉花图像轮廓提取

采棉机器人正确识别自然环境中处于采摘期的成熟棉花。首先分析了HSV彩色模型下,棉桃、棉枝及棉叶的H、S、V颜色分量均值,然后统计了各色差受光照影响情况,提出一种基于S分量的棉花分割方法。并对分割后的图像采用数学形态学方法进行去躁,然后基于一种快速多尺度边缘检测方法获得轮廓图像。仿真结果表明:该方法在克服一般边缘提取算法所带来的噪声敏感问题的同时,降低了算法复杂度,能够满足采棉机器人的实时性要求。     

基于支持向量机的X射线焊缝缺陷检测

为提高对焊缝缺陷的检测精度,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的方法对X射线焊缝图像进行分割.选择训练样本图像的灰度、形态学梯度作为训练向量的特征分量对SVM进行训练,得到SVM分割模型后,将测试样本输入分割模型进行分割处理.以气孔缺陷为例,证明了该方法能实现焊缝气孔缺陷的准确分割,与其他分割方法相比,可提高缺陷检测的精度.     

一种改进的基于小波去噪和区域生长的彩色图像分割算法

彩色图像分割是彩色图像处理中的重要问题。传统的彩色图像分割都是基于灰度分割算法,而忽略了彩色的空间域视觉效果及噪声污染问题。文章提出一种新的基于小波去噪和种子区域生长的一种改进方法：首先,应用小波去噪技术,强化图像边缘特征,抑制噪声,提高原始图像的信噪比;其次,将RGB彩色图像转化到HIS空间进行边缘检测,对图像进行抖动处理以减少彩色图像中的颜色数目,然后对不同分量进行序列阀值分割;最后对分割结果再进行一种新的基于区域生长的颜色相似性的聚合。仿真结果表明该算法更加符合人眼的视觉特性。     

基于形态学的木材缺陷检测

介绍了数学形态学灰度形态滤波方法,形态学多结构元素梯度边缘检测算法,给出对木材缺陷图像进行数学形态学运算处理后的图像实例.根据木材内部缺陷的特点,分析了结构元素的选取,提出了一种将数学形态学的灰度形态滤波和形态学双结构元素边缘检测有机结合的方法,对木材缺陷进行边缘检测.实验表明,该方法不仅提高木材内部缺陷检测的可靠性,...     

基于纹理脊线特征融合的木材表面裂缝检测

裂缝是木材表面一种严重缺陷,对木材的加工和使用影响极大,然而,由于裂缝与木材表面的矿物线具有诸多相似之处,因此如何准确地将裂缝纹理识别出来是一个亟待解决的问题。提出了一种基于纹理脊线特征融合的检测方法,首先建立纹理脊线灰度和形态特征提取基本模型;然后分割出木材表面全部纹理区域,并根据模糊规则提取出条状纹理,包括裂缝和矿物线;最后根据建立的模型提取条状纹理的两种脊线特征,并进行特征信息融合得到复合判别因子,最终通过融合结果与预设阈值的数值关系识别裂缝纹理。在自建图库上进行了测试,结果显示所用方法对裂缝缺陷识别的等误率仅为4.64%,相对于其他经典特征提取和纹理识别方法其等误率最少降低了10.06%,表明了本方法的高效性,具有实际应用价值。