基于多颜色分量的尿常规自动检测

针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.     

基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割

根据彩色印刷字符图像的特点,在Lab颜色空间下提取a分量,将彩色图像转换为灰度图像。根据模糊逻辑和阈值分割方法将图像分为目标区域、背景区域以及模糊区域。用K-L变换组合邻域的区域隶属信息和灰度信息,将灰度域换成模糊域,在该模糊域上进行分割。经实践,该算法在工业环境中对复杂背景的彩色印刷图像可以得到较好的分割效果,其时间复杂度不高于传统的阈值分割算法,并且在分割的精确度上要优于传统的阈值分割算法。     

结合粗糙集与分层思想的彩色图像分割算法

针对彩色图像分割算法中小目标区域容易错分割以及计算复杂度高的问题,提出一种基于HSI空间的结合粗糙集理论与分层思想的彩色图像分割方法。首先,由于彩色图像HSI空间的奇异点对应于RGB空间的灰色像素点,为了消除奇异点,在RGB空间寻找"灰色区域"进行分割与标记;然后,将图像转换到HSI颜色空间,在强度I分量上,考虑到空间邻域信息以及区域分布差异,设计了变阈值渐变性同质函数对原始直方图进行加权,将加权直方图和原始直方图分别作为粗糙集的上、下近似集,构造了新的粗糙度函数进行分割;其次,针对初分割得到的每个区域,在色调H分量上采用直方图阈值化完成细分割;最后,为了避免过分割,在RGB空间上进行区域合并。相比Mushrif等提出的粗糙集分割算法(MUSHRIF M M, RAY A K. Color image segmentation: rough-set theoretic approach. Pattern Recognition Letters, 2008, 29(4): 483-493),该算法更容易分割出图像中的小目标区域,避免了因RGB三个分量的相关性造成的错误分割,算法运行速度提高了5~8倍。实验结果表明:该算法分割效果较好,具有一定的抗噪性与鲁棒性。     

一种有效的舌体自动化分割算法*

舌体轮廓正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提.目前主流方法是用阈值方法或先验知识得到舌体的初始轮廓线,然后再用Snake模型使得曲线收敛到舌体边缘.但它们都存在两个问题:对比度较小的舌像,如舌面和脸部有相似的对比度的舌象,基本上没法处理;得到的初始化轮廓线无法克服嘴唇的影响,因此用Snake方法曲线常收敛于嘴唇边缘.通过对舌象的低层信息的研究,发现使用简单而有效的直方图均衡化能扩大图像的颜色分辨力,使得现有的阈值处理方法能在原有基础上很好地处理那些原来无法处理的舌体图像;然后根据舌体形状、位置等先验信息,用几何方法修正受嘴角和嘴唇影响得到的边缘.实验结果表明,该方法取得了很好的分割效果.     

基于动态阈值和修正模型的舌体提取算法

针对在舌象中较难准确分离舌体的问题,提出从舌体的颜色、形状、位置等先验知识出发,采用HIS色彩模型去除舌象中的嘴唇、脸部等信息,用动态阈值分割算法提取舌体初始轮廓,用舌体修正模型得到最终舌体。通过舌体提取实验和数据分析表明,该方法不仅在抗噪能力、提取精度方面好于其它算子,而且克服了嘴唇、脸部的影响,对舌体凹陷区域也取得了较好的分割效果。舌体的准确提取为下一步舌质舌苔的准确分离打下了良好基础。     

裂纹舌图像的核假彩色变换及其纹线提取

针对在中医舌诊研究中使用计算机提取舌裂纹比较困难的问题,提出一种新颖的舌裂纹提取算法.首先对彩色裂纹舌图像使用核假彩色变换使舌裂纹区域与其周围区域的颜色对比度明显增强;然后利用假彩色图像在RGB颜色空间的第二分量信息得到梯度图像;最后对梯度图像使用滞后阈值等方法得到舌裂纹二值图像.实验结果表明,该算法能有效地分离舌裂纹与环绕在其周围的舌质、舌苔背景,为计算机化舌裂纹研究提供了较为可靠的技术支持.     

一种基于细菌觅食优化算法的舌体分割算法

针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA) 和 Snake 活动轮廓模型相组合的舌体分割算法。首先,以信息熵与 Kapur 算法相结合作为自适 应函数来改进 BFOA 算法,通过改进的 BFOA 算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将 舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于 B-样条插值算 法由关键点集合插值得到闭合的 B-样条曲线,作为 Snake 模型的初始轮廓;最后,通过 Snake 模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线。实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出 舌体图像,并能消除基本 Snake 模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体 图像的自动分割。     

基于自适应阈值的舌像分割方法

中医舌诊是目前医学领域的重要前沿课题之一,而舌体轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提,目前主流的阈值分割方法对对比度较小的舌像仍不能实现很好的分割。为此提出了一种舌像的自适应阈值分割算法,该算法是以VC＋＋为开发平台,首先把图像分成多个子块,然后运用迭代的方法计算每个子块的最佳阈值,根据每个局部最佳阈值构成的阈值矩阵进行分割。实验结果表明,该算法对背景和目标分界不明显的舌像有很好的分割效果,对中医舌诊的继续发展有很强的现实意义。     

基于细菌觅食优化算法的多色彩空间嘴唇分割

结合多色彩空间处理、细菌觅食优化算法(BFOA)与关键点定位算法,提出一种新的嘴唇轮廓提取算法。对嘴唇图像进行色彩空间的转换,在不同的色彩空间对嘴唇图像进行色彩增强及色彩分割处理,利用BFOA结合Kapur最大熵阈值法对嘴唇区域图像求取最佳阈值,实现唇部精确分割。提取嘴唇的边缘关键点,并以提取到的关键点为输入,运用最小二乘曲线拟合的方法拟合嘴唇边缘轮廓,准确提取嘴唇的外部轮廓。实验结果表明,该方法能够完成对嘴唇的精确分割,并获得较高的分割准确率。     

粗糙集与区域生长的烟雾图像分割算法研究

针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。