基于语义分割的红外和可见光图像融合

红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光图像的纹理细节,同时,也要反映出二者的语义信息.而语义分割可以将图像转换为带有语义的掩膜,提取源图像的语义信息.提出了一种基于语义分割的红外和可见光图像融合方法,能够克服现有融合方法不能针对性地提取不同区域特有信息的缺点.使用生成式对抗神经网络,并针对源图像的不同区域设计了2种不同的损失函数,以提高融合图像的质量.首先通过语义分割得到含有红外图像目标区域语义信息的掩模,并利用掩模将红外和可见光图像分割为红外图像目标区域、红外图像背景区域、可见光图像目标区域和可见光图像背景区域;然后对目标区域和背景区域分别采用不同的损失函数得到目标区域和背景区域的融合图像;最后将2幅融合图像结合起来得到最终融合图像.实验表明,融合结果目标区域对比度更高,背景区域纹理细节更丰富,提出的方法取得了较好的融合效果.     

一种基于数据融合的医学图像分割方法

针对一类纹理特征明显的医学图像,提出了一种融合纹理信息和灰度信息的图像分割方法,设计了基于金字塔结构的区域增长分割算法,该方法在区域内部结合使用纹理信息和灰度信息,在区域边缘部分则充分利用灰度信息,计算结果表明,该方法对某一类医学图像能够获得较好的分割效果。     

结合纹理信息的图像分割方法及其应用

文章提出了一种结合纹理信息的图像分割方法,设计并实现了一种基于子区域的区域增长算法,该方法较有效地利用了欲分割对象区域的灰度以及纹理信息．该方法应用于医学图像的分割问题,得到了较好的效果．实验表明,该方法针对一类图像能够获得较好的结果.     

融合多特征的均值漂移彩色图像分割方法

针对均值漂移图像分割方法中只考虑图像颜色和空间信息,对纹理丰富的图像不能进行有效分割的情况,提出一种新的融合图像颜色、纹理和空间等低层特征信息的图像分割方法.用极性、各向异性和对比度来表示图像的纹理信息,并结合颜色和空间信息形成图像分割特征;然后用均值漂移进行图像滤波;最后,进行区域合并得到分割结果.实验结果表明,该方法对纹理丰富的自然风景图像有较好的分割效果.     

一种融合纹理信息与图论的图像分割方法

针对未成熟苹果图像果实同背景色彩差距较小导致难以分割效果的问题,提出一种融合纹理信息与图论的图像分割方法。该方法先将图像划分为图像块并计算每个图像块的纹理信息,以图像块为节点利用纹理信息构造权函数得到无向带权图,用基于区域合并的图论图像方法进行分割并二次吸收合并。实验结果表明,在对象和背景色彩接近时,该方法比传统分割法效果好,且改善了分割过细的情况。     

基于多尺度结构张量的多类无监督彩色纹理图像分割方法

由于自然图像中包含丰富的颜色信息与多尺度的纹理信息,伴随多个同质目标区域的出现,依靠半监督手动交互标记的图像分割方法难以实现自动分割,因此提出一种多类无监督彩色纹理图像分割方法.首先,提取了颜色特征(向量结构)与多尺度纹理特征(矩阵集合),并对两者分别进行能量描述;对于2种具有不同特征结构的能量函数,通过多类融合策略计算两者的融合因子,并自适应地融合;再将融合后能量函数的全局最优化问题转化为其对应的多层Graph Cut图割模型,利用最大流?最小割理论计算得到全局近似最优解.为了自适应地控制分割过程,提出了自适应迭代分割收敛准则,并最终在自然图像及合成的彩色纹理图像上进行了质量评估与量化分析.实验结果表明,该方法具有较好的目标区域完整性与一致性,并具有较高的准确率.     

基于多分辨率分割的区域图像融合

图像融合是一项综合同一场景的多幅源图像信息的技术.现有的区域图像融合方法或者是只对最高层低频带分割并以此分割信息来指导所有层的融合,或者是其多分辨率分割方法过于复杂难以满足实时性.鉴于此,该文发展了一种基于多分辨率分割的区域图像融合方法.它的主要特点是多分辨率分割.其步骤为:首先对源图像进行小波变换的多分辨率分解,然后对分解后每一层的低频图像都进行区域分割,最后用每一层分割得到的区域信息来分别指导每一层的融合.仿真表明该文发展的基于多分辨率分割的区域图像融合方法的融合性能要优于传统的基于窗口的图像融合方法和只对最高层低频带分割的区域图像融合方法.     

基于Graph Cuts多特征选择的双目图像分割方法

双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要.由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果.目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额外通道来使用,仅对颜色特征与深度特征做简单整合,未能充分利用图像的深度特征.文中基于多分类Graph Cuts框架,提出了一种交互式双目图像分割方法.该方法将颜色、深度和纹理等特征融合到一个图模型中,以更充分地利用不同特征信息.同时,在Graph Cuts框架中引入了特征空间邻域系统,增强了图像前景区域与背景区域内部像素点之间的关系,提高了分割目标的完整性.实验结果表明,所提方法有效提升了双目图像分割结果的精确度.     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

支持向量机的多目标图像分割算法仿真研究

研究图像的目标分割和识别优化问题,针对大量自然场景图像中分割出的各种不同日标,从各种背景分割出有意义的目标有困难.为了从图像中准确分割日标,提出了一种支持向量机( SVM)的多目标分割技术.首先将图像分割为较小的区域,并利用区域融合算法将其合并为语义日标.然后通过用户的交互,指定部分关键点和关键区域,并使用支持向量机算法,将图像中的各区域分类为关键区域,融合为最终的日标区域.试验结果显示方法能分割出图像中不同的目标,能够更好地保留图像分割细节信息,使分割结果与人眼视觉的判断标准相近,证明改进的方法能广泛适用于多日标自动识别.     

基于可变形样板的图像分割在医学影像上的应用

介绍了一种利用可变形的样板对图片进行分割的方法。方法的基本原理是通过对一个样板图像进行变形，使其能在最大程度上接近于目标图像来对目标图像分割的目的。使用样板变形进行图像分割的方法，可应用于医学影像中的器官分离等方面。     

一种使用黑板模型实现的图象分割策略及在桥梁目标识别中的应用

本文首先提出了一种用从自然背景中分割出人工物体的方法，即写生成分割策略，并把它用于一类桥梁目标的识别研究，本文接着研究了使用黑板模型实现写生成分割策略的问题，并在黑板模型试验床ＣＰＥＳ上使用写生式分割实现了桥梁目标的识别，取得了良好的识别效果。     

词典与统计方法结合的中文分词模型研究及应用

为了解决传统的基于词典的分词法和基于统计的分词方法的效率和识别能力的不足,根据电子商务中商品名称信息这一特定领域的文本数据的特点进行分析,研究了mmseg分词法和基于互信息的处理方法,结合两类分词方法的优点,将mmseg分词算法和互信息的算法应用于分词处理过程中,设计并实现了一个快速、准确度高的分词模型,通过测试结果表明,该模型能够较好地解决分词的速度与效率问题.     

基于粗糙集理论的图像分割

图像分割是数字图像处理中的重要问题,阈值分割法是图像分割的典型方法,其中阈值的选择是影响图像分割质量的一个重要方面。为了提高分割的准确度,该文将粗糙集理论应用于分割阈值的确定。将图像基本直方图确定为粗糙集的下近似,而将Histon直方图确定为上近似,由此计算出粗糙度,进而得到有效的分割阈值。实验结果表明,该算法和传统直方图阈值分割法相比,具有较高的分割准确度。     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法

高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。     

基于改进遗传算法的图像分割

将改进遗传算法用于图像分割,利用判断分析法和最佳熵自动阈值法两种阈值分割方法进行实验并加以比较,结果表明,利用最佳熵自动阈值法进行的图像分割优于判断分析法.     

一种改进的MM中文分词算法

对汉语的特点和分词概念作了简单介绍,详细说明了常用的分词算法,在此基础上,提出了一种改进的Ⅲ中文分词算法。该算法兼顾了最大正向匹配法（MM）和逆向最大匹配法（RMM）的优点,克服他们的不足,使得切分准确率和分词效率均有明显的提高,是一种比较实用的分词算法。实验也进一步证明,该算法能有效地提高切分准确率和分词效率。