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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 629 毫秒

1.  自适应最小误差阈值分割算法  被引次数:10
   龙建武  申铉京  陈海鹏《自动化学报》,2012年第38卷第7期
   对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.    

2.  基于高斯尺度空间和SVM的桥梁裂缝检测研究  
   刘立峰  武奇生  姚博彬《工业仪表与自动化装置》,2019年第1期
   针对现有的桥梁裂缝检测及分类算法在光照不均匀条件下,存在检测精度不高、分类效果不理想的问题,提出了一种基于高斯尺度空间与支持向量机(sopport vector machine,SVM)多分类器相结合的桥梁裂缝检测及分类算法。该文对待处理裂缝图像进行预处理,消除噪声干扰;通过裂缝图像与二维高斯函数进行卷积运算来创建高斯尺度空间,在高斯尺度空间下估计背景,利用背景差法消除光照干扰,进而提取出具有区分度的裂缝图像特征向量;利用SVM多分类器进行桥梁裂缝分类。实验结果表明所提出的算法具有较高的分类精度。    

3.  基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法  被引次数:1
   龙建武  申铉京  陈海鹏《计算机研究与发展》,2012年第49卷第7期
   针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.    

4.  基于相位一致性检测的目标分割和跟踪方法  
   惠颖  罗海波《红外与激光工程》,2007年第36卷第6期
   在复杂背景下,目标和背景的亮度或对比度变化以及光照不均匀等因素都会影响目标分割的结果,导致跟踪不稳定或失败。针对这些问题,介绍了基于相位一致性检测的目标跟踪算法。该算法利用log Gabor滤波器获取多方向相位一致图像,并根据最小尺度下6个方向log Gabor小波滤波图像的中值平方确定目标响应最大的3个方向,进行目标分割;利用分割结果确定目标大小、质心位置,进而实现波门自适应跟踪。实验表明,该算法不受亮度和对比度变化影响,采用一个固定的分割阈值,就能得到很好的分割结果,实现了对目标的稳定跟踪,具有较高的跟踪精度。    

5.  基于AGA与GCV准则的小波阈值图像去噪研究  被引次数:1
   李万臣  邵斓《仪器仪表用户》,2009年第16卷第1期
   本文提出了一种基于AGA(自适应遗传算法)的小波阈值图像去噪研究方法。分别针对高斯噪声和非高斯噪声,在不需要估计噪声能量的情况下。采用GCV准则构造目标函数,用改进的自适应遗传算法求解多尺度小波分解每层系数的最优阈值,通过软阈值法对小波系数处理后进行小波重构。实验结果表明,利用这种方法进行图像去噪是可行的,并且能够达到较高的信噪比,算法的运行速度快,可较好的保留图像的细节信息。    

6.  野外大空间火焰目标红外图像的分割算法研究  
   刘媛珺  赵敏《青岛大学学报(工程技术版)》,2009年第24卷第1期
   提出了一种基于图像坐标的火焰图像的自适应动态阈值方法。对发生火灾时产生的火焰图像信息进行了深入的研究和分析,根据所拍摄图片R—G-B颜色空间信息,得到火焰信息更明确的灰度图,再对图像按照坐标分块,对图像分块后的每个子块进行分析,阈值根据图像像素的实际性质而设定,最后应用以对火焰图像进行分割。采用工业监控摄像机和红外滤光片实现双波段图像的采集。实验中分别应用经验值单阈值分割法、迭代法、OSTU法、区域双阈值法和本文所提出的方法进行图像火焰的分割。结果表明:提出的算法在不同光照条件、背景复杂情况下,基本可以摒除干扰物,突出火焰目标,且处理速度较快。    

7.  非均匀背景下的红外图像曲面拟合分割  
   高阳  李言俊  张科《光电工程》,2006年第33卷第7期
   红外图像往往存在着背景不一致的特点,因此在分割时无法有效地提取出目标。本文针对这一问题提出了一种基于曲面拟合的图像分割方法,以分割非均匀背景下的红外目标。这种方法首先对背景进行光顺限制的曲面拟合,再通过设置一个偏移量来形成阈值曲面。通过研究发现,曲面拟合时的偏离项和光顺项的权重系数比是由图像背景的双拉普拉斯变换以及噪声均方差共同决定的,从而在估计噪声均方差的基础上实现了对权重系数的自适应选取。从仿真结果可以看出,本文提出的曲面拟合分割法在背景去除和目标提取上要优于传统的Ostu法和局部阈值法。    

8.  一种改进的基于Otsu算法的Canny红外边缘检测方法  
   郭方方  严高师  李旭东  靳小三《红外》,2010年第31卷第7期
   在红外图像的分割处理中,阈值的选取一直是研究的热点.针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况,从图像灰度的相似性和不连续性原理出发,提出了一种自适应图像边缘检测方法.该方法首先用中值滤噪代替Canny算法中的高斯滤噪,以去除图像中的背景噪声.在此基础上,采用改进的最大类间方差法来优化Canny算法双阈值中高阈值的设定原则,以保证双阈值的自适应性,再利用Canny多尺度空间边缘检测技术完成图像的分割处理.实验表明,与传统的单一算法相比,该算法提高了信噪比,简化了运算过程,可达到比较理想的边缘检测和分割效果.    

9.  基于广义高斯分布的视频运动目标快速检测算法  
   刘少华  张茂军  周韬《信号处理》,2009年第25卷第8期
   提出一种基于熵能和广义高斯分布的运动目标检测算法.通过自适应的局部阈值选取算法获得与图像中不同区域噪声相匹配的分割阈值.使用均值法构造背景图像并使用减背景法得到差分图,根据熵能原理利用背景图像序列的差分图获取分割阈值的训练样本,采用广义高斯分布模型描述得到的样本,通过分析广义高斯分布的尺度参数对检测结果的影响来获取合适的尺度参数,并通过计算样本落于分割阈值内的概率得到合适的分割阈值.实验结果表明,该算法在运动目标检测效果和运行时间方面都有好的性能.    

10.  无人水面艇目标图像自适应分割算法  
   马忠丽  梁秀梅  文杰《哈尔滨工业大学学报》,2014年第46卷第7期
   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.    

11.  一种新的基于颜色恒常性的肤色分割算法  
   蒙丰博  张新荣  李雪威《计算机工程与应用》,2007年第43卷第17期
   为了解决不同光照条件下的肤色分割问题,提出了一种新颖并且行之有效的解决方法。该方法先应用颜色恒常性算法对图像光照进行估计,根据光照估计的结果,在YCbCr颜色空间采用不同分布的高斯肤色模型,并利用动态阈值对图像进行分割。试验结果证明了算法的可行性和优越性。    

12.  基于肤色分割的人脸检测算法研究  被引次数:2
   秦立峰  何东健《计算机工程与设计》,2009年第30卷第19期
   提出一种自适应光照补偿算法对图像进行补偿,根据肤色点在YCbCr色彩空间中的聚类性分别建立了肤色的区域模型和简单高斯模型,利用区域模型分割结果消除高斯似然图中类人脸的影响,采用自适应阈值对图像进行肤色分割,得到肤色候选区域.对分割出来的二值图像进行形态学处理后用基于先验知识的检测算法对肤色候选区域进行筛选,确定出人脸的位置.实验结果表明,提出的方法综合检测效果好.    

13.  非均匀光照图像的自适应阈值分割  被引次数:1
   陈建平  秦 斌  王 欣《湖南工业大学学报》,2016年第30卷第4期
   针对非均匀光照图像产生的例如高光区域、阴影区域和不规则的边缘区域等问题,提出一种基于非均匀光照图像的自适应阈值分割方法,利用图像的局部区域阈值和动态微调值来实现目标与背景的分离。实验结果验证该方法能够快速有效地将前景和背景分割出来,并提取出有效的目标信息。    

14.  一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法*  
   赵瑶池  蔡自兴《计算机应用研究》,2005年第22卷第9期
   研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明:该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。    

15.  自适应模型和固定模型结合的肤色分割算法  
   江国来  林耀荣《计算机应用》,2010年第30卷第10期
   由于受环境、光照、人种等因素影响,不同图像中的肤色分布并不一样.在复杂背景情况下,采用固定的阚值边界模型进行肤色分割将导致较大的漏检或误检.基于YCbCr颜色空间,在固定阈值边界模型分割的基础上,运用简化的期望最大化(EM)算法计算出针对特定图像的自适应肤色高斯模型;然后综合考虑固定阈值边界模型以及自适应肤色高斯模型在不同颜色区域上划分的准确性,给出最终的肤色分割结果.实验结果表明,该方法相比固定阈值边界模型的分割方法,能同时降低误检率和漏检率,从而提高肤色识别的准确率.    

16.  空中红外小目标并行分割算法  被引次数:1
   张江辉  陶声祥  陈翠华《光电工程》,2005年第32卷第11期
   为提高空中红外小目标检测速度,提出了一种基于灰值形态学序列图像膨胀累加、背景估计和自适应阈值分割的并行结构小目标分割算法。该算法对灰值膨胀运算后的相邻三帧图像进行累加以增强小目标能量;将灰值形态学开、闭运算的平均值作为背景估计图像;采用自适应阈值算法从二者相减的差图像中分割出可能目标;其中小目标能量增强和背景估计采用并行处理结构。基于VisualC 6.0编程进行了实验,结果表明,算法对连续三帧768像素×576像素红外视频采集图像的处理时间为3.73s,较常规串行分割算法快一倍以上。    

17.  运动背景中结合特征位移矢量场模糊分割与 OTSU法的运动检测  被引次数:1
   喻夏琼  陈向宁  姜明勇《光电工程》,2012年第39卷第1期
   运动背景中的运动检测难度较大,背景运动补偿后差分以及分割光流场可实现动目标和背景的分离,差分前需进行鲁棒的背景估计,且差分后易出现空洞,而光流估计在噪声以及目标运动速度较大时并不准确,尤其在光照变化时,两种方法均易失效。本文提出一种特征点位移矢量场模糊分割与图像自适应阈值化相结合的运动检测方法,实现在无任何关于运动目标或者运动背景先验信息条件下的动目标检测。通过改进的 SIFT匹配方法生成鲁棒的特征位移矢量场,采用模糊 C均值聚类算法对 SIFT位移矢量场进行无监督分类,实现动目标与背景特征的自适应分离。 OTSU法和形态学操作实现图像的自适应分割,用以修正特征点凸包,最终分割出动目标区域。与鲁棒的背景运动补偿后差分以及光流估计的对比实验表明,在目标运动速度较大、光照变化以及噪声情况下,本文方法均能够检测出运动目标,且在光照变化下的优势明显。    

18.  最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法  被引次数:2
   崔宝侠  张昆  郭宇《沈阳工业大学学报》,2008年第30卷第5期
   针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.    

19.  分块帧差和背景差相融合的运动目标检测  被引次数:2
   高美凤    《计算机应用研究》,2013年第30卷第1期
   提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。    

20.  一种基于最大类间方差和区域生长的图像分割法  被引次数:10
   张玲  郭磊民  何伟  陈丽敏《信息与电子工程》,2005年第3卷第2期
   提出一种基于一维最大类间方差和区域生长的图像分割法。首先用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值,再用改进的区域生长法分割得到目标。实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的图像分割问题,而且对于背景复杂、光照不均匀的图像也能取得较好的分割效果。该算法计算量小,实时性和分割精度均有一定优势,在提取目标的同时,不留下任何背景像素,使下一步的目标识别更为简单。    

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