基于离散平稳小波变换和FCM的纹理图像分割

采用离散平稳小波变换对纹理图像进行分解,以各层小波系数中能量为特征相向量,采用模糊c-均值聚类（FCM）对图像分割,并对分割方法进行了改进,提出采用网格法,将图像分解成若干子图像,对图像进行粗分割,再对边缘部分的网格进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法显著提高了分割速度和精度。     

Segment confidence-based binary segmentation (SCBS) for cursive handwritten words

A novel segment confidence-based binary segmentation (SCBS) for cursive handwritten words is presented in this paper. SCBS is a character segmentation strategy for off-line cursive handwriting recognition. Unlike the approaches in the literature, SCBS is an unordered segmentation approach. SCBS is repetition of binary segmentation and fusion of segment confidence. Each repetition generates only one final segmentation point. The binary segmentation module is a contour tracing algorithm to find a segmentation path to divide a segment into two segments. A set of segments before binary segmentation is called pre-segments, and a set of segments after binary segmentation is called post-segments. SCBS uses over-segmentation technique to generate suspicious segmentation points on pre-segments. On each suspicious segmentation point, binary segmentation is performed and the highest fusion value is recorded. If the highest fusion value is greater than the one of pre-segments, the suspicious segmentation point becomes the final segmentation point for the iteration. If not, no more segmentation is required. Segment confidence is obtained by fusing mean character, lexical and shape confidences. The proposed approach has been evaluated on local and benchmark (CEDAR) databases.     

基于区域的烟尘图像分割方法

烟尘图像分割是图像分割方法的一个较新的应用方向。高效、准确的烟尘图像分割技术对于大气污染监控、森林火灾预警以及军事情报获取等方面都有重要的意义。将阈值分割、区域生长、区域分裂与合并等基于区域的方法用于烟尘图像分割,并对三种分割方法在烟尘图像分割中的性能表现进行了分析。研究结果对烟尘图像分割中算法的选型具有一定的参考价值。     

基于复杂性指数的图像分割必要性判别技术

考虑到图像分割的复杂性实质上与图像中可分割的区域个数相关,而图像分割的必要性是与图像中可分割的区域大小有关,针对图像分割实际应用中部分图像的内容较少、无明显语义,不必进行图像分割的情况,提出一种基于图像内容语义、图像分割复杂性的图像分割必要性判别测度。进一步基于其测度定义,进行了大量相关实验,实验结果表明,基于复杂性指数的图像分割测度很好地完成了预期的功能,能够成为图像分割必要性有效合理的衡量依据。     

改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法

为了提升CT图像肝脏及肝脏肿瘤的分割精度,提出一种改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法。第一阶段：采用分步式分割方法对肝脏进行分割,（1）采用阈值处理、形态学方法、自适应区域生长方法进行肝脏的粗分割;（2）采用数学形态对分割结果进行优化,进行肝脏的细分割。第二阶段：构造参数梯度形态学和各向异性扩散滤波的距离正则化水平集演化（改进的DRLSE）模型进行肝脏肿瘤分割。实验利用3Dircadb数据集验证方法的有效性,计算了DICE、VOE、ASD和MSD指标评估分割的性能。实验结果表明该方法无需进行训练过程和统计模型的建立,对于复杂的形状和强度变化的CT图像分割效果尤为明显。由定量分析的数值结果显示,分割性能均优于比较算法,提高了分割准确率,具有较强的鲁棒性,为医生诊断和治疗肝癌提供帮助。     

SOFM模型在杂草图像识别中的应用

针对在杂草图像分割方面存在使用阈值分割需要选择分割阈值、图像分割精度不高等不足,本文结合超绿特征分割算法和SOFM网络,构造出一种杂草图像识别模型——G-SOFM空间聚类模型。该方法是一种无监督学习方式,不需要指定阈值,利用网络自组织、自竞争的特性,实现对杂草图像的分割。在对图像进行超绿特征处理之后,使用超绿特征的灰度和归一化两个特征向量,实现SOFM空间聚类。实验结果表明,改进的G-SOFM方法相比其他三种杂草图像分割算法的分割结果都有一定的提高,分别比HIS阈值分割、超绿特征分割、双阈值分割提高28%、20%、21%。本算法结合后期形态学去噪后,识别正确率可达94%。     

三种主题分割方法的对比研究

文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用。基于PLSA及LDA模型的文本分割试图使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的词、句对建立联系,而基于小世界模型的分割则依据小世界模型的短路径、高聚集性的特点实现片段边界的识别。从模型的特点、分割策略以及实验结果等角度对基于三种模型的分割进行对比。分析表明,基于LDA模型的分割比基于PLSA模型的分割具有更大的稳定性,且分割效果更好。基于小世界模型的分割策略更适合小世界模型特性明显的文本。     

提高汉语自动分词精度的多步处理策略

汉语自动分词在面向大规模真实文本进行分词时仍然存在很多困难。其中两个关键问题是未登录词的识别和切分歧义的消除。本文描述了一种旨在降低分词难度和提高分词精度的多步处理策略,整个处理步骤包括7个部分,即消除伪歧义、句子的全切分、部分确定性切分、数词串处理、重叠词处理、基于统计的未登录词识别以及使用词性信息消除切分歧义的一体化处理。开放测试结果表明分词精确率可达98%以上。     

一种利用灰度信息和二值信息的手写字符分割

在字符识别系统中，字符的有效分割是识别的关键。该文描述了一种两阶段的手写字符分割方法。根据字符倾斜角度将原字符串图像划分出若干个形状不规则的区域，每个区域含有一条分割线；针对现有分割方法的某些局限性，提出采用字符图像灰度信息和二值信息相结合的方式来求取分割区域中的分割路径。实验结果表明了该方法对于手写字符分割的有效性。     

小波融合技术在图像分割算法中的应用研究

针对图像分割出现一些重要信息丢失与过分割的问题,提出了将小波融合技术应用到图像分割算法中,并对其进行实验验证。首先将图像分别进行Canny分割与迭代阈值分割;然后将这两种分割后的图像进行小波融合,得到融合图像。实验验证结果表明,与传统的Canny分割、迭代阈值分割相比,该算法能结合这两种分割算法的优点,互相弥补各自的一些不足之处并具有一定的抗噪声能力。     

基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法

胰腺的准确分割对于胰腺癌的识别和分析至关重要. 研究者提出通过第一阶段粗分割掩码的位置信息缩小第二阶段细分割网络输入的由粗到细分割方法, 尽管极大地提升了分割精度, 但是在胰腺分割过程中对于上下文信息的利用却存在以下两个问题: 1) 粗分割和细分割阶段分开训练, 细分割阶段缺少粗分割阶段分割掩码信息, 抑制了阶段间上下文信息的流动, 导致部分细分割阶段结果无法比粗分割阶段更准确; 2) 粗分割和细分割阶段单批次相邻预测分割掩码之间缺少信息互监督, 丢失切片上下文信息, 增加了误分割风险. 针对上述问题, 提出了一种基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法. 通过循环使用前一阶段输出的胰腺分割掩码作为当前阶段输入的空间权重, 进行两阶段联合训练, 实现阶段间上下文信息的有效利用; 提出卷积自注意力校准模块进行胰腺预测分割掩码切片上下文信息跨顺序互监督, 显著改善了相邻切片误分割现象. 提出的方法在公开的数据集上进行了验证, 实验结果表明其改善误分割结果的同时提升了平均分割精度.     

基于三维全卷积网络的肝脏和肝癌分割算法研究

为了解决计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像中肝脏和肝癌的准确分割问题,提出了基于三维全卷积网络的肝脏分割算法和肝癌分割算法。肝脏分割算法和肝癌分割算法都采用Vnet网络进行分割。在肝脏分割算法中,采用了形态学方法进行后处理,提高了肝脏分割准确率。在肝癌分割算法中,采用了组合损失函数训练Vnet网络,使得Vnet网络更好地收敛,并加入后处理提高了肝癌分割准确率。为了验证算法的性能,采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge(LiTS)数据集进行了肝脏分割和肝癌分割的5折交叉验证实验。肝脏分割算法在测试集的平均分割准确率为0.9510,高于Unet网络和3D Unet网络;肝癌分割算法的平均分割准确率为0.712。实验结果表明,肝脏分割算法可以准确地对肝脏进行分割,肝癌分割算法也达到了较高的准确率。     

结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。     

古代汉字文献切分研究

针对古代汉字文档的特点,提出了适合于古文档的列切分方法和字切分方法。提出的列切分方法直接对文档的笔画投影进行分析,采用一种基于分层投影过滤和变长间隙阈值的递归切分算法。该算法在列间隔较小、列与格线存在粘连、文档具有一定程度的倾斜的情况下,也能准确地抽取出列,尤其对短列的切分达到了较好的效果。提出的字切分方法分为两步,进行粗切分确定大致的切分位置,采用基于连通域分析与粘连点判断的方法做进一步的细切分。该算法对具有较多粘连和重叠汉字的列,也能较好地切分出完整的单字。实验结果表明,提出的方法用于古代汉字文档切分能够获得较好的效果。     

一种双阈值红外行人分割方法

针对红外图像中行人与环境灰度值相差小、在分割时容易产生错误分割的问题,提出一种双阈值的红外行人分割方法。通过统计方差求解整个图像的全局阈值,对图像进行预分割。设计一种十字形滑动窗口对图像进行扫描,对初始分割得到的目标区域,利用统计方差求解每个像素的局部阈值。使用分类公式将该像素分类为目标或背景区域,得到二值图像。实验结果表明,该方法能提高分割的精确性,对行人的分割效果较好。     

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。     

最佳阈值法结合改进的Freeman链码的肺实质分割

肺部CT图像中肺实质的精确分割是肺部疾病检测和诊断的关键步骤。针对传统的图像分割方法对CT图像中肺实质分割效果不理想,提出了一种基于最佳阈值法和改进的Freeman链码的肺实质分割方法。首先,用最佳阈值法实现肺部初分割,然后对肺实质进一步处理得到肺实质模板,再结合改进的Freeman链码法和Bezier曲线对存有缺陷的模板进行修补,最后与肺部CT图像相乘来提取肺实质。肺实质分割精度在图像对比清晰度和肺实质区域特征一致性方面都有一定的改善,分割准确率平均达到96.8%。实验结果表明,对于边缘性结节以及不同的肺部病灶,该方法都具有理想的分割效果,具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于无监督学习的专业领域分词歧义消解方法

中文自然语言处理中专业领域分词的难度远远高于通用领域。特别是在专业领域的分词歧义方面,一直没有找到有效的解决方法。针对该问题提出基于无监督学习的专业领域分词歧义消解方法。以测试语料自身的字符串频次信息、互信息、边界熵信息为分词歧义的评价标准,独立、组合地使用这三种信息解决分词歧义问题。实验结果显示该方法可以有效消解专业领域的分词歧义,并明显提高分词效果。