基于图论的肝肿瘤CT图像自动分割方法

提出了一种肝肿瘤CT图像自动分割的方法, 运用图中最小生成树寻找图像的同质区域, 使用按级合并和路径压缩2种试探法, 使得分割时程近似线性时间O (nlogn) .对52幅肝肿瘤CT图像进行分割, 结果表明, 该方法分割实际图像的平均最小距离为8.7540, 面积交迭度为95.15%, 分割精确度优于同类自动分割算法.应用该方法能快速、准确地自动分割出肝肿瘤.     

基于运动连通性二维网格运动分析的视频对象分割算法

提出了一种基于运动连通性二维网格运动分析的视频对象时空分割算法。该算法首先利用特征检测算法获得视频帧图像的自适应二维网格表示,然后利用基于运动连通性的高阶统计方法对二维网格表示进行运动分析快速获得粗糙的运动轮廓区域并进行边缘精细化,接着对根据连通性标注出的最大连通区域进行后处理就能获得最终的分割模板从而有效提取出视频对象。实验结果表明,该算法综合了网格基分割算法和像素基分割算法的优点,具有理想的主客观性能,提高了分割速度。     

基于Mean Shift和随机游走的图像分割算法

提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响;其次,利用马氏距离定义区域之间的权值;对种子点进行了改进,增加了辅助种子点,利用辅助种子点和用户标记的种子点进行随机游走,实现同质区域的合并,实现图像的最终分割。实验结果表明,该算法提高了图像分割的精度。     

一种基于变化区域检测的 运动对象分割算法

文章针对在变化区域内运动对象的分割，提出了一种基于块的帧差处理方法，对差分图象进行噪声分析和能量分析，利用块矩和能量的双重约束来检测变化区域。后续的空间分割时，在变化区域外接矩形内用区域生长法修正检测结果，取得具有精确边界的运动对象。实验结果表明这种算法兼顾了实时性和精确性，能有效地分割出视频序列中的运动对象。     

基于图论分割的肺部CT图像的三维重建

为了得到精准的人体肺部CT图像的分割结果,采用改进的最小生成树法对人体肺部CT图像进行分割,再采用面绘制中的Marching Cubes(MC)算法进行三维重建,实现肺部的三维立体显示.通过实验仿真,验证了改进最小生成树算法的快速有效性,并将该算法与基于阈值分割的三维重建仿真效果进行对比.结果表明,改进后的算法能有效提高肺部CT图像三维重建的效率和完整度,在保证了快速三维重建的同时,三维重建的效果更佳,将为医生的医疗诊断提供有力的判断依据.     

多视频运动对象实时分割及跟踪技术

利用帧间差异积累信息进行自适应背景建模, 采用背景差的方法检测视频运动对象区域. 设计了一种变系数的空域滤波器, 有效地对背景差图像进行了增强, 使获得的视频运动对象区域更具有空域连通特性. 给出了一种改进的基于Otsu法的自适应阈值化方法, 能更准确地对背景差图像进行阈值化. 采用形态学边界提取技术对视频运动对象轮廓进行提取. 在获得视频运动对象轮廓的基础上, 用区域生长法对视频运动对象进行定位, 将矩形中心坐标视为视频运动对象的质心坐标. 用基于空间欧氏距离最短的方法对每个视频运动对象质心进行关联跟踪并绘制轨迹. 试验结果表明, 该方法实时有效.     

基于图游走和图注意力的点云分类与分割

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明：相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。     

基于多尺度分析及图论归一化割的矿岩颗粒图像分割及应用

为了克服矿岩颗粒图像分割中的欠分割和过分割现象,基于矿岩颗粒图像的特性, 提出了一种结合多尺度分析与图论的矿岩颗粒图象分割算法。该算法首先利用图像多尺度变换缩小图像,以去噪和减少数据量,再利用改进的图论归一化割(Normalized Cut)算法来分割矿岩颗粒图像。对多种类型的矿岩颗粒图像进行了分割实验,并与阈值、分水岭,聚类分析及FCM等常用的分割方法进行了比较。实验结果证明:研究的算法对岩石颗粒图像具有优于其它分割算法的效果;新算法应用到了大型露天矿的爆堆中的岩石块度测量与分析, 效果令人满意。     

结合闭合解抠图及最小生成树的图论分割算法

针对图像目标物体与背景边界交错在一起或两者之间边界不明晰以及背景与目标纹理相似的情况,进行图像分割非常困难．为此,提出了一种基于图论(graph theory)及闭合解抠图思想的图像分割算法．首先,利用闭合解抠图算法对图像进行预分割,粗糙地将图像分为前景和背景两部分;其次,提取目标及背景的细节,再分别用改进的图论分割算法细分割目标物体及背景,从而得到最终图像分割结果．实验结果表明,抠图算法避免了前景和背景的混叠,改进的图论算法可有效提高6％～12％的分割精度．与传统的区域合并、通常的图论及阈值算法相比,该算法精度高、效果好,具有显著优越性．     

基于水平集的多运动目标检测和分割

针对视频图像的运动分割问题，提出了一种基于水平集方法的多运动目标检测和分割新方法.通过一种基于帧间差分的算法,自动提取初始背景图像，并使用相减法，检测出当前图像中的运动像素.定义了一种新的基于差分图像的局部梯度、目标的方差和背景的方差的速度函数，得到了改进的分割曲线的演化方程，分割出不同的运动目标.在水平集的求解过程，设定了控制演化曲线最终停止在目标边界上的条件，得到了运动目标的边界.实验结果表明，与其他传统方法相比，该运动目标检测和分割方法更有效和具有更好的鲁棒性，能够正确地提取运动目标边界.     

图论在路面裂缝分割中的应用研究

针对图谱划分理论与路面裂缝的特点,提出了一种基于图论的路面裂缝分割方法,该方法将图像作为一个带权图进行分析．建立节点之间的位置距离和灰度差异的能量函数,函数的最小值作为路面裂缝检测的最优分组．通过实验与传统方法最大类间方差法、领域差异直方图法相比,此方法能较好的检测出大于1mm的路面裂缝．     

基于图的网格分割

为了简化模型反求过程，提出了一种基于图的网格分割算法，分别以网格中的顶点和三角面片作为图中的元素，生成2种未定向加权全连通图的表达．对于由顶点生成的图把网格顶点的几何信息转化为颜色信息，对曲率计算引入的噪声采用中值滤波和均值滤波的方法滤除，并利用顶点之间颜色的差别作为图中连接相邻元素的边的权．对于由三角面片生成的图，利用相邻面片的二面角作为图中相邻元素的边的权；然后利用一个不相交集合的森林分割图，进而实现网格的分割．结果表明，这种分割方法可以快速、有效地实现网格的分割．     

基于图的网格分割

为了简化模型的反求过程，提出了一种基于图的网格分割算法，分别以网格中的顶点和三角面片作为图中的元素,生成两种未定向加权全连通图的表达.对于由顶点生成的图，把网格顶点的几何信息转化为颜色信息，对曲率计算引入的噪声采用中值滤波和均值滤波的方法滤除，并利用顶点之间颜色的差别作为图中连接相邻元素的边的权.对于由三角面片生成的图，利用相邻面片的二面角作为图中相邻元素的边的权，然后利用一个不相交集合的森林分割图来实现网格的分割.结果表明，这种分割方法可以快速、有效地实现网格的分割     

基于等距随机游走图的三维动态曲面对准

为了提高三维动态曲面在噪声和遮挡下的对准精度,提出时空等距随机游走图算法. 该算法根据相邻两帧采样点的乘积空间定义图节点,通过时空相邻性进行节点裁剪处理. 以测地距离定义图边约束,将等距映射转化为图稳定性节点选择的随机游走问题. 通过马尔可夫链理论,计算得到最终的对应结果. 通过对不同动态曲面数据库的实验分析表明,该算法针对具有明显噪声和空洞的三维动态曲面能够得到一致性对准关系,性能优于已有算法.     

基于四叉树和交叉熵的面向对象图像分割方法

为了解决光照不均的非均匀图像分割问题,提出了基于面向对象思想的图像分割算法.针对非均匀图像的特点,以四叉树作为分析结构,在Shannon熵上推导出子集熵与全集熵的关系,作为图像的面向对象描述.基于此关系,充分考虑非均匀图像子集的局部灰度分布,最小化子集与全集的交叉熵,抹去子集的局部灰度偏移特征,从而得到分割阈值与局部灰度分布相关的分割方法.实验表明,相比常用的动态阈值算法,该算法具有运算量少、分割结果自适应性好的特点.     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

基于优化最大匹配与统计结合的汉语分词方法

汉语自动分词是中文信息处理的前提,如何提高分词效率是中文信息处理技术面临的一个主要问题。基于词典和基于统计的分词方法是现有分词技术的主要方法,但是前者无法处理歧义字段,后者需要大量的词频计算耗费时间。本文提出优化最大匹配与统计结合的分词方法,首先提出优化最大匹配算法,在此基础上提出了规则判断与信息量统计两种消歧策略。然后,给出了优化最大匹配与统计结合的分词算法,提高了分词的效率。最后,基于分词算法实现中文分词系统,并通过实验对算法进行了分析和验证。     

一种基于宏块信息的快速MPEG视频分割算法

提出了一种基于宏块信息的快速MPEG压缩视频场景分割算法。该算法只需要通过直接抽取MPEG视频流中的B帧、P帧中的宏块类型信息,并对其进行计算就可以检测出视频中存在的镜头边界,从而对场景变换进行精确定位。这种方法无需对压缩视频进行解压,所以能够满足实时检测的速度要求。经过选用多个MPEG压缩视频进行实验分析证明,此方法能够精确有效地检测出视频流中存在的镜头边界。     

基于正则化方法的SAR图像分割及目标边缘检测算法

为了准确地分割图像并获取清晰、连续的边缘特征,在系统分析正则化技术的基础上,提出了一种基于正则化技术的SAR图像分割及目标边缘检测算法。该算法首先利用一种改进的正则化方法对SAR图像进行预处理,然后分析图像的统计特性,利用阈值化技术获取SAR图像的目标区域和阴影区域,最后通过加窗处理技术对分割后的目标区域进行边缘特征提取。并用MSTAR数据进行大量的仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在获取良好的分割结果的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。