基于灰度-梯度不变矩的水下目标识别系统

针对水下图像增强问题,提出了一种基于最小交叉熵的模糊增强方法,该方法定义了一种新的S形隶属度函数,可以减少图像在增强之后灰度信息的丢失;结合最小交叉熵准则自适应确定增强阈值,达到了快速有效的增强效果.针对水下图像光照不均匀问题,提出了基于结合色调的灰度动态线性变换不变矩图像分割算法,结合色调的灰度动态线性变换,抑制受光照不均影响的背景,降低了光照不均对图像分割结果的影响.在图像增强和分割基础上,提取目标的灰度一梯度共轭不变矩特征,以像素梯度特征弥补灰度特征空间信息不足,目标识别率达到94.4%,比灰度不变矩识别提高了6.4%.     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

基于ViBe的端到端铝带表面缺陷检测识别方法

针对铝带表面缺陷高精度检测要求以及传统算法识别率不佳的问题,提出端到端的表面缺陷检测与识别方法.从铝带表面初始图像序列中快速计算出平均图像,视为无缺陷背景图像,用于初始化ViBe算法的背景模型.采用ViBe算法从当前图像中分割出缺陷区域,对缺陷区域二值图像进行中值滤波和形态学运算,以去除噪声点和修补边缘,实现缺陷区域的准确提取.利用当前图像实时更新ViBe背景模型,以增加对光照变化的适应能力.提取缺陷外接矩形区域图像,归一化后输入到训练好的卷积神经网络中进行识别分类,得到分类结果.实验结果表明,提出方法的缺陷检出率为93.02%,缺陷识别率为99.86%,具有较好的应用价值.     

一种改进分水岭乳腺肿块图像分割方法

针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割现象的问题,在图像的滤波和区域合并方法上做了改进.该算法首先对肿块图像做初步预处理,设计高斯差分滤波器,实现平滑滤波,增强图像的信噪比,并计算图像的梯度幅值;然后,依据传统分水岭变换算法进行粗分割,计算各个子区域的灰度均值并排序,依次合并灰度均值相似的区域,直到将整个肿块区域完整分割出来;最后,保留合并后灰度均值最大的肿块区域,去除灰度值较小的区域,得到最后的分割结果.实验结果表明:该算法相较于三层地形分割方法、自适应区域生长算法和二次分水岭算法,能够得到更准确的肿块边缘轮廓,误分率减少到23.07%,运行速度高.     

修复缺陷嫌疑区域的无监督磁瓦表面缺陷检测

磁瓦表面缺陷样本数量少,异常视觉特征分布发散,现有依赖目标特征的有监督检测方法不能有效检测未定义缺陷;磁瓦表面正常纹理呈非均匀且非周期性分布,使得经典重构网络难以准确地重构磁瓦表面正常特征,导致相关无监督检测方法性能低下.为此,采用多头注意力增强的掩码图像修复网络(MIINet),长距离提取图像特征,捕捉全局信息,增强图像修复的能力;引入视觉显著性算法抑制磁瓦表面纹理信息和突显缺陷区域,以便二值化算法精准分割缺陷嫌疑区域;利用MIINet修复待检测图像缺陷嫌疑区域,选用修复前后图像的残差图像和结构相似性实现缺陷检测与缺陷判定.与经典无监督方法相比,修复缺陷嫌疑区域的表面缺陷检测方法的准确率提升了2.36%,F1值提升了1.62%.     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

Otsu阈值分割法特点及其应用分析

Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。     

气液两相流图像中黏连气泡分割技术研究

针对气液两相流图像中的气泡黏连现象，提出了一种同时依据灰度和形状分布特性进行黏连气泡分割的图像处理算法.利用差影算法滤除背景干扰，依据形态梯度和自适应阈值分离前背景，得到预分割图像.基于面积重构顶改进变换滤除噪音能力强的特点，分别提取预分割图和距离灰度图中的峰值区域，融合后作为分水岭改进变换的标识，由此得到分水线，从而完成对黏连气泡的分割.实验结果表明，与现有的算法相比，该算法能够有效地分割开前背景和黏连气泡，具有分割效果好、分水线定位准确等优点.     

无人水面艇目标图像自适应分割算法

针对水面目标与海天背景对比度变化大、景深差异明显的特点,提出一种改进的自适应Mean-Shift图像分割算法．首先通过估计参考点领域灰度值分布,自适应地得到空间域带宽,然后结合叶斯准则,自适应计算空间窗内灰度域带宽,实现目标与背景的自适应分割．分别抽取水面艇视频图像中,目标远、近距离以及清晰对比度不同的视频帧进行仿真测试,与传统分割算法对比研究,结果表明该算法可以有效实现水面目标图像分割．     

一种轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法

针对轮胎X射线图像对比度不高、图像噪声多和存在较大背景起伏的特点,提出一种基于平滑滤波和灰度校正的轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法。首先采用平滑滤波的方法,消除带束层帘线影像和图像中的高频噪声;然后依据整幅图像的灰度均值和图像中每个像素的邻域内部灰度均值的比例关系,对像素的灰度进行校正;最后对校正后的图像进行二值化处理,完成对轮胎X图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现轮胎X射线图像缺陷的提取和分割。     

基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面缺陷检测

针对磁瓦表面缺陷对比度低、图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子带图像和多个频率和方向变化的高频子带图像。然后,根据缺陷在高低频域表现出的不同特征进行针对性的处理,在低频子带中分别计算行均值线图像和列均值线图像,将列均值线图像沿行均值线图像扩展,构造基于均值的自适应阈值面对低频子带进行滤波,以去除不均匀背景;同时,利用同一分解尺度下各高频子带系数中微弱缺陷信号的方差较大,显著缺陷信号的能量较大,而噪声和背景干扰信号的方差和能量均较小的差异,构造基于Shearlet高频分解系数方差和能量的综合高频缺陷识别算子,滤除高频子带中的噪声和背景干扰。最后,对修正后的分解系数进行逆NSST重构,得到背景均匀,磨削纹理和噪声干扰得到充分抑制的高对比度图像,采用自适应阈值分割方法,提取出缺陷区域。实验结果表明,该方法的假阳性率、假阴性率和检测准确率分别达到8.8%,5.0%和93.1%,算法在MATLAB仿真平台中平均运行时间为0.629 s;相较于现有的磁瓦表面缺陷检测算法,该方法能够有效地去除不均匀背景、磨削纹理和噪声干扰,检测结果更加准确,鲁棒性更强。     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

基于图像处理的多视觉特征融合方法及其应用

针对目前轨面状态仍以人工经验判断、识别效率低等问题,提出一种基于图像处理的多视觉特 征融合的轨面辨识方法。首先,对采集的不同状况轨面图像分割出铁轨接触面区域图像,并对接触面区域进 行预处理去除噪声干扰;然后,计算接触面区域的灰度均值和方差来描述轨面图像颜色特征,采用灰度共生 矩阵提取接触面区域纹理特征;再融合两种特征作为轨面状态判别依据,利用 SVM 对轨面状态进行识别。 最后,通过实验仿真对所提方法进行验证与分析,结果证明了所提方法的有效性。     

基于面积和结构特征的水表图像二步分割方法

针对在水表图像中对指针进行分割提取这一问题,提出了一种基于面积和结构特征的水表图像二步分割方法;介绍了该分割方法的思路和分割过程;详细阐述了构成该分割方法的基于结构和灰度特征的哈夫变换分割算法和基于面积特征的阈值分割算法。通过实例,给出了采用该分割方法对水表图像进行分割的效果。     

基于特征与形貌重构的轴件表面缺陷检测方法

针对轴件表面缺陷机器视觉检测方法中的水渍残留误检率高和人工复检效率低问题,提出一种基于特征与形貌重构的轴件表面缺陷检测方法. 对轴件工业高速线扫描图像进行预处理,基于改进的阀值迭代算法完成图像分割,通过去除背景、噪点和干扰提取缺陷图像. 建立基于曲线簇包络轮廓的轴件表面缺陷特征模型,结合分割图像各连通域的面积、面积占比、粗短度训练逻辑回归分类器,对凹坑、裂纹和麻点等轴件表面典型缺陷进行识别,并结合图像深度信息进行缺陷形貌重构,消除水渍等伪缺陷,提高轴件表面缺陷检测鲁棒性. 实验结果表明,所提出的轴件表面缺陷检测方法有效,具有较高的缺陷识别率和鲁棒性能,平均识别时间为3.69 s,缺陷轴加权识别率为98.86%,可以对3类典型缺陷和水渍进行准确识别.     

汽车牌照的产时分割方法

提出了一种汽车牌照的实时分割方法,利用牌照区域灰度变化剧烈,而背景相对平缓的特点,以适当阈值二值化牌照图像以消除背景干扰,结合牌照知识,搜索牌照区域,如找不到,则自适应调整值,重复以上步骤。实验证明该算法定位准确并且是实时的。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上提出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。最后通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭等算法处理后的效果图做了比较。     

基于微分视场的图像目标捕获算法

在数字图像处理领域,形心跟踪的目标捕获有着广泛的应用,尤其在对于天空等相对简单均匀的背景。形心跟踪算法通过目标与背景在灰度上的差别确定是否是目标,其具有较高的跟踪准确性和稳定性,容易实现目标自动捕获,但当图像背景不均匀而且目标与背景灰度相近时,会严重影响对目标的捕获,而不均匀背景在日常是不可避免的。本文分析了有关形心跟踪算法的特点和不均匀背景图像的特点,提出了基于微分视场的不均匀背景图像目标捕获算法,并应用在实际的工程应用系统中,该算法把整个视场图像分为多个更小的图像块分别进行处理,然后对处理结果进行综合分析,获得真正的目标;通过实验和在工程中应用证明,该算法能较好地克服不均匀背景对弱小目标的捕获跟踪影响,改善弱小目标的捕获效果。