基于Brushlet复特征的纹理分类

Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,其能量特征已被应用于纹理分割、分类以及去噪等领域.该文利用Brushlet变换为复函数这一特性,提取其能量及相位信息作为纹理分类特征.通过对Brodatz纹理图像库中均匀、非均匀以及全部图像进行分类实验,较之单一能量特征的分类方法,Brushlet复特征取得了更好的分类性能.     

基于聚类预分割和高低精度距离重构的彩色浮选泡沫图像分割

该文针对矿物浮选过程泡沫图像质量不理想、气泡大小形状灰度不均的问题,提出一种基于聚类预分割和高低精度距离重构的泡沫图像分割方法.首先,利用κ-均值聚类进行前景泡沫与背景矿浆彩色图像分割,依据灰度分布和形状分布特征对提取到的泡沫图像进行滤波;然后,基于形态重构提出结合高低精度距离变换对距离图像进行重构,同时利用面积重构顶改进变换为分水岭变换提取准确的特征标识;最后利用分水岭算法得到分水线,从而完成浮选泡沫的分割.由分割后的泡沫图像可统计分析出气泡个数与尺寸等物理特征参数从而为浮选控制提供依据.仿真结果表明了方法的有效性.     

双窗口特征的SAR图像丛林区域MRF分割算法

针对固定窗口灰度共生矩阵纹理特征对合成孔径雷达(SAR)图像丛林区域分割存在的局限性,讨论了丛林区域纹理特征值的聚类特性,分析计算窗口大小对分割的影响。基于马尔科夫随机场(MRF)分割方法对SAR图像噪声抑制能力,提出一种基于小窗口纹理特征分割作为初始标记计算初始吉布斯分布,大窗口纹理特征作为样本估计高斯分布的MRF分割方法。该方法经实验验证,能够改善分割噪声和边缘模糊的问题,很好地对SAR丛林区域进行分割。     

一种基于小波纹理特征的目标检测方法

给出了一种利用小波分块分解和灰度共生矩阵特征来提取目标的方法。首先对图像进行分块小波变换，然后求分块灰度共生矩阵并且计算小波共生矩阵特征向量，选取纹理特征最大的作为种子区域；最后利用均值聚类的方法进行目标标记。实验结果证明，能够检测红外和可见光图像中各种类型的目标。     

SAR图像的自动分割方法研究

由于存在相干斑噪声的影响，给SAR图像分割造成很大的困难，该文提出了一种SAR图像的自动分割方法。首先在特征提取阶段，通过计算小波能量提取纹理信息，用邻域统计量提取灰度信息，用保边缘平均灰度提取边缘信息，以确保边缘准确。然后提出一种改进的完会无监督的聚类算法进行图像分割，该算法可以自动确定分割的类型数目。由于该方法充分考虑了SAR图像的纹理、灰度和边缘信息，因而极大地提高了其最终分割性能。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割

针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Co ntourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型, 提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对 待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度低频图像聚类得到可靠的初始分 割结果;然后 利用互信息构造Contourlet域的多尺度Markov模型,结合多尺度、多方向的图像信息将低频 图像的初始分 割结果逐尺度传递到最细尺度,得到原始图像的分割。对合成图像和多光谱遥感图像的实验 结果表明,提 出方法在边缘信息保持和噪声敏感性上具有明显改进,错分率和运算时间进一步降低。     

基于Harris算法的直线提取方法

根据Harris算法的原理,结合直线边缘的特征,提出一种新的直线提取方法。图像灰度窗口在直线边缘上移动时,只有沿直线方向移动,窗口灰度才不会发生变化,沿其他方向移动,窗口灰度会产生较大变化。结合Harris算法原理,推导了直线边缘的提取原理和方法,并通过仿真实验,证明该方法能有效的提取直线特征,相比于Hough变换法具有更快的运行速度。     

一种模糊小目标的自适应阈值分割方法

文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法。模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难,必须对图像进行增强处理。文中涉及到的目标具有不同的灰度值,固定阈值法不能保证检测出所有的目标。在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法,首先对图像进行顶帽变换增强图像,再利用Sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘,利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标。实验结果表明:利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标,能有效地提取出模糊小目标。     

边缘惩罚层次区域合并SAR图像分割算法

该文利用方向边缘强度信息,建立一种新的边缘惩罚SAR图像分割模型,提出一种最小化该模型的层次区域合并算法。利用多方向比例边缘检测算子(MDRED)提取边缘强度信息,并结合分水岭变换获得高质量的初始过分割结果。利用多边形近似区域边缘,提取边缘的方向,将方向边缘强度映射(OESM)融入边缘惩罚中,获得惩罚强度与边缘强度呈反比的惩罚项。逐渐增大边缘惩罚项的强度,获得由图像特征驱动的层次区域合并算法。利用区域邻接图(RAG)表示图像分割,提高区域合并的速度。实验表明：该文方法与其它方法相比在性能和效率上都有优势,获得更好的分割结果。     

基于GLCM和EM算法的纹理图像分割

基于纹理图像的特征,提出了基于灰度共生矩阵（GLCM）和快速极大似然估计（EM）算法相结合的纹理图像分割新算法,为了获得较好的纹理图像分割结果该算法采用灰度共生矩阵的三个常用特征并在四个方向上求平均,从而克服了方向的影响。采用欧式距离度量函数求得两特征向量的距离。通过用改进EM算法对距离矩阵进行聚类,得到纹理图像的初始分割结果,最后用形态学的方法实现对纹理图像边界的精确定位。     

Design-based texture feature fusion using Gabor filters and co-occurrence probabilities.

A design-based method to fuse Gabor filter and grey level co-occurrence probability (GLCP) features for improved texture recognition is presented. The fused feature set utilizes both the Gabor filter's capability of accurately capturing lower and mid-frequency texture information and the GLCP's capability in texture information relevant to higher frequency components. Evaluation methods include comparing feature space separability and comparing image segmentation classification rates. The fused feature sets are demonstrated to produce higher feature space separations, as well as higher segmentation accuracies relative to the individual feature sets. Fused feature sets also outperform individual feature sets for noisy images, across different noise magnitudes. The curse of dimensionality is demonstrated not to affect segmentation using the proposed the 48-dimensional fused feature set. Gabor magnitude responses produce higher segmentation accuracies than linearly normalized Gabor magnitude responses. Feature reduction using principal component analysis is acceptable for maintaining the segmentation performance, but feature reduction using the feature contrast method dramatically reduced the segmentation accuracy. Overall, the designed fused feature set is advocated as a means for improving texture segmentation performance.     

基于小波域和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波分解纹理图像,然后使用局部二值模式提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择,活动轮廓模型用于最后的分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集,达到了较高的分割精度.     

基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割

基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树（HMT）模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果.     

基于新词发现的跨领域中文分词方法

深度神经网络(DNN)是目前中文分词的主流方法,但将针对某一领域训练的网络模型用于其他领域时,会因存在跨领域的未登录词(OOV)和表达鸿沟而造成性能显著下降,而在实际中对所有未知领域的训练语料进行人工标注和训练模型并不可行。为了解决这个问题,该文构建了一个基于新词发现的跨领域中文分词系统,可以自动完成从目标领域语料中提取新词、标注语料和训练网络模型的工作。此外,针对现有新词发现算法提取出的词表垃圾词串多以及自动标注语料中存在噪声样本的问题,提出了一种基于向量增强互信息和加权邻接熵的无监督新词发现算法以及一种基于对抗式训练的中文分词模型。实验中将使用北大开源新闻语料训练的网络模型提取出的特征迁移到医疗、发明专利和小说领域,结果表明该文所提方法在未登录词率、准确率、召回率和分词F值方面均优于现有方法。     

The image segmentation based on optimized spatial feature of superpixel

This paper proposes a method of image segmentation based on superpixels. The method is applied to achieve the segmentation of synthetic aperture radar (SAR) image. Firstly, the superpixels are extracted based on multi-scale features. Then, the fuzzy c-means (FCM) clustering based on superpixels is implemented, in which the influence of neighboring and similar superpixels is incorporated into FCM and the influential degree is optimized to improve segmentation performance. Experimental results show that the proposed method can achieve an impressive accuracy of SAR segmentation. For application extension, when we extract corresponding feature from several types of specific images, the proposed method is able to achieve better segmentation performance.     

基于相关系数的雷达高分辨距离像分帧方法

高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性造成HRRP数据是很长的统计特性连续变化的序列.从HRRP序列的统计特性出发,提出一种基于相关系数的HRRP分帧方法.外场实测数据的分帧结果表明,该方法可准确划分HRRP统计特性的变化,分帧结果与实际飞行轨迹符合;且采用时域模板匹配法(TMM)、谱域最短距离分类器和支撑向量机(SVM)分类器的识别结果均表明,相比目前基于散射点模型的均匀分帧方法,本文方法可有效提高识别率.     

Synthesis of Combined Radiating and Filtering Structures Based on a Symmetric Slot Transmission Line

A model of a travelling wave printed slot antenna based on a symmetrical slot transmission line is considered. It is shown that a longitudinal segmentation allows to develop an analytical method of synthesis in the frequency domain, based on the approaches of smooth irregular transmission lines theory. A general method of synthesis is presented, and its specific features related to the slot line characteristics and an unknown distribution of the propagation constant are addressed. Method approbation was successfully demonstrated by synthesis of ultra-wideband structures with predetermined rejection bands.     

基于统一特征模型的体育视频镜头转换检测

提出了一种统一特征模型,集成了2种新型的基于主颜色分割与运动矢量可信度分析的中层特征.这一模型根据主颜色分割结果自适应地采用不同特征和相应的分类界面,通过时域统计特征的使用在支持向量机中自适应地确定分类阈值.通过在较大的足球视频数据集上实验表明,本文算法对切变和渐变的检测都超过了已有算法,基本达到体育视频检索的应用要求.     

基于LSSVM和多数投票原则的遥感影像道路提取

由于高分辨率遥感影像中道路信息的复杂性及其与其他地物光谱信息的相似性,导致基于像素道路提取方法中的道路特征利用不够充分.针对这个问题,对原始影像进行HIS变换提取光谱饱和度(Saturation,S)分量,运用基于区域邻接图(Region Adjacency Graph,RAG)的优化分割算法,实现道路区域的分割,然后利用基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和多数投票原则对道路信息进行提取.实验表明,上述方法能有效地提取遥感影像中的道路信息.     

基于Gabor小波和主元分析的纹理图像分割

提出了基于Gabor小波和主元分析相结合的纹理图像分割算法.首先对纹理图像进行多通道滤波,获得了一系列滤波后的纹理图像.其次,借助于“能量测度”的概念,求解出各象素有效的纹理特征.为了进一步减少特征之间的信息冗余,降低聚类分析的计算负荷,采用主元分析（PCA）对所得的纹理特征进行降维.然后利用K-Mean算法实现纹理图像的分类.最后针对所提算法,进行了仿真试验.