一种基于区域生长的图像显著区域提取算法

提出了一种改进的基于区域生长的彩色图像显著区域提取算法。该算法在颜色梯度图上应用分水岭分割算法,改进了图像初始分割的效果。综合考虑分割区域的显著度和边界强度,选取恰当的种子区域。在区域生长时考虑分割区域间低层特征的相似性、区域是否位于物体边界以及区域间的可合并度,设计了三个区域可生长度评价函数。实验结果表明,该算法简单、快速,且能提取出更符合人眼视觉特征的显著区域。     

基于边界相邻三点的区域遍历算法

首先基于边界上当前像素与前后两个相邻像素的坐标关系 ,定义并构造出边界像素与连通闭区域内 ,某些像素之间的联系 ,然后通过枚举各边界像素类型及其特点分析 ,提出了一种用于判定 ,并找出区域内与当前边界像素具有这种联系的像素系列 ,进而遍历出任意连通闭区域 (像素边界线可为任意复杂曲线的单连通或者复连通闭区域 )的像素遍历算法 .该算法在适应性及时间与空间性能等许多方面均很好地满足了诸如任意连通闭区域的填充和点在各种复杂区域的判定与跟踪等方面的应用需要 ,同时 ,它对闭区域像素的描述方法也为开展如何更有效地表示闭区域的研究提供了一种有益的参考 .     

基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法

在大多数城市和小区,停车位非常紧张,因此一种高效的车位状态识别算法极为重要.提出基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法,分析Mask R-CNN网络模型框架,检测视频图像中的汽车,通过目标识别与分割过程得到视频图像内的汽车对象的边界框和坐标位置;由于汽车边界框与停车位边界框存在部分交叉区域,因此可采用IOU法判断两个边界框交叉区域的像素数量,同时求得两个汽车目标覆盖区域像素总量的商值,确定视频图像中停车位边界框与汽车边界框之间的交叉程度,实现对停车位状态智能识别.实验结果显示,整个过程所需时间显著少于对比算法,说明该算法具有较高的识别精度与识别效率.     

一种新的二值图像连通区域准确标记算法

在分析已有区域标记算法的基础上,提出了一种新的二值图像连通区域准确标记算法。顺序扫描和标记二值图像的各个像素点,准确判断标记过程中出现的标记冲突,并建立标记冲突的模型,在算法中增加回溯扫描算法,消除标记冲突引起的标记误差。实验证明该算法可以准确标记出各种形状的连通区域,和已有算法相比扫描重复率低、运行准确、速度快,具有很好的应用前景。     

一种新的基于链码的填充算法

将计算机图形学的栅栏填充算法移植到链码的填充算法中，发展出了一种新的基于链码的填充算法。利用边界Freeman链码，定义了一种新的边界点分类方法，通过对边界上的左右端点到栅栏间的像素取补填充该区域，算法能填充任意复杂图像区域，不需要辅助内存空间和标记边界色。与现有的算法进行了对比实验，实验表明该文提供的算法对于图像具有填充速度快、效率高等优点。     

一种基于游程码的并行区域标记算法

区域标记是图像处理中常用的方法,为了满足实时图像处理要求,提出了一种基于游程码的并行区域标记算法.该算法采用带状方式划分子图,各计算节点先通过基于游程码的方法对子图进行本地标记,然后管理进程再通过计算子图边界游程码的连通关系完成全局标记.实验表明,该算法结果正确,性能较好,效率较高,具有近似于线性的加速比。     

凸形目标的快速区域修正与标记算法

为了解决常规区域标记算法难以消除凸形目标的内孔与凹陷对目标识别的影响,提出一种适用于凸形目标的快速区域修正与标记算法。通过扫描线端点搜索算法消除图像分割后产生的内孔,利用凸形目标的相关理论解决目标区域的凹陷,使修正后的区域更加接近于实际目标区域,能够获取包括轮廓在内的特征,实时性好,提高了目标识别的精度。将其应用到机器人足球竞赛中,取得了良好的效果。     

基于直线边缘识别的图象区域定位算法

介绍了一种基于直线边缘识别的图象区域定位算法。算法主要分为两个部分,其一为基于样本线对边缘点进行搜索的边缘检测算法,其二为利用层次逼近的霍夫变换对所得到的边缘图象中车牌区域的边界直线段进行提取以对其定位的算法。算法充分利用了原始图象的灰度分布特征,同时在霍夫变换中采取了深度优先的递归搜索策略,取得了较好的实现结果。     

基于边界扫描的快速区域填充算法

提出一种基于边界扫描的区域填充新算法．该算法能对任意复杂的单连通区域进行快速填充,弥补了扫描线算法应用受限制的缺陷。并结合例子详细的讲解了算法原理,最后进一步分析出该算法找出所有正确匹配的区域左右边界点对的时间复杂度最优情况约为O（n）。     

一种获取图像区域最小外接矩形的算法及实现

给出了二值数字图像区域外接矩形的一种获取算法。对于图像方形点阵中的8近邻的情形，建立了标定区域边界的基本圈，通过自动标定区域边界取得其像素点集，最后培出了获取图像区域最小外按矩形的实现方法。     

二维不规则图形和即制板电路区域运算的算法研究

区域运算是轮廓求解算法集中的核心算法．本文介绍适用于复杂ＰＣＢ电路和二维不规则图案的一种区域运算算法，阐述了它的数学模型、算法描述、正确性证明和复杂性分析．与典型的算法比较，它有明显的优越性．     

基于Legendre正交矩的区域填充方法

提出一种基于Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交矩的区域填充方法。该方法不仅可以达到很好的填充效果,而且能够起到平滑多边形边角的目的,因而对三维医学图像处理和重建具有重要意义。文章首先介绍Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交矩及其逆变换,接着给出Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交矩的快速计算方法,然后描述用Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交矩填充区域的基本原理及方法,最后给出该方法的计算机实验结果,以说明它的有效性。     

一种改进的基于边界追踪的区域统计算法

区域个数统计在计算机图形和图像分析中有着很重要的应用.通过对传统的区域统计方法的研究,指出了它们的优点和不足,复现了这些算法,提出一种优化的基于边界追踪的区域统计算法.在对二值图像进行近似单次扫描之后,可以统计出图像中黑白区域个数,同时通过增加少量的代码可以获得黑色区域边界点序列.这些点对于图像的存储和复现有很重要的作用.     

SEGMENTATION OF NATURAL IMAGES USING ANISOTROPIC DIFFUSION AND LINKING OF BOUNDARY EDGES

We present a segmentation method of natural images that uses an anisotropic diffusion algorithm and a region growing algorithm. We propose a modified version of the anisotropic diffusion algorithm as a precise edge-preserving smoothing technique modified by using boundary edges. We incorporate a linking algorithm for boundary edges based on a directional potential function into the anisotropic diffusion algorithm to improve the ability of edge-preserving smoothing. As a result, unnecessary details of images are effectively smoothed before performing a region growing algorithm. Therefore, the proposed method is suitable for an accurate segmentation of natural images. Several simulated examples are presented that demonstrate the effectiveness of the proposed technique.     

ON THE COMPUTATION OF THE DIGITAL CONVEX HULL AND CIRCULAR HULL OF A DIGITAL REGION

The problems of defining convexity and circularity of a digital region are considered. A new definition of digital convexity, called DL- (digital line) convexity, is proposed. A region is DL-convex if, for any two pixels belonging to it, there exists a digital straight line between them all of whose pixels belong to the region. DL-convexity is shown to be stronger that two other definitions, T- (triangle) convexity and L- (line) convexity. A digital region is T-convex if it is DL-convex, but the converse is not generally true. This is because a DL-convex region must be connected, but T- and L-convex regions can be disconnected. An algorithm to compute the DL-convex hull of a digital region is described. A related problem, the computation of the circular hull and its application to testing the circularity of a digital region, is also considered, and an algorithm is given that is computationally cheaper than a previous algorithm for testing circularity.     

基于区域一致性测试的多尺度边缘检测方法

在多尺度边缘检测方法中,滤波器的滤波尺度的选取非常重要,该文提出了区域一 致性测度的概念以度量当前像素点所处的区域是平滑区还是边缘区,并以此测度来自适应调 整滤波尺度.实验结果和分析表明,这种方法可以得到令人满意的结果,同时具有较好的抗噪 能力.     

一种基于低对比度图像的车辆检测算法

提出一种基于低对比度图像的车辆检测算法。对图像分割算法得到的感兴趣区域(ROI)进行预处理,利用Haar小波特征提取算法提取ROI的图像边缘及纹理特征,利用支持向量机对ROI进行车辆检测。实验结果表明,该方法对车辆检测率达到90.6%,误报率为3.8%。通过再学习还可以进一步提高算法的识别性能。     

基于多尺度属性粒策略的快速正域约简算法

传统启发式正域属性约简算法在每次迭代的过程中需要添加当前正域依赖度最大的属性进入已选定的特征属性子集,算法迭代次数多且效率低,难以应用于高维大规模数据集的特征选择中。针对上述问题,研究决策系统中正域之间的单调关系,给出了多尺度属性粒（MSAG）的形式化描述,提出了一种基于多尺度属性粒的快速正域约简算法（MAG-QPR）。由于多尺度属性粒包含多个属性,可以对已选定的特征属性子集提供较大的正域,因此,通过每次迭代添加MSAG,可以达到减少迭代次数和使选定的特征属性子集能更快地趋近于条件属性全集的正域分辨能力的目的,从而提高了启发式正域约简算法的效率。在实验部分,选取8组UCI数据进行实验,对于数据集Lung Cancer、Flag和German,MAG-QPR与基于正向近似的正域保持属性约简算法（FSPA-PR）、基于正向近似的条件熵属性约简算法（FSPA-SCE）、后向贪婪正域保持属性约简算法（BGRAP）和后向贪婪启发式广义决策保持属性约简算法（BGRAG）的运行时间加速比分别为9.64、15.70、5.03、2.50;3.93、7.55、1.69、4.57;3.61、6.49、1.30、9.51。实验结果表明,所提算法MAG-QPR提高了算法效率,具有更好的分类精度。     

基于上下文分析的无监督分层迭代算法用于SAR图像分割

基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特征结构本身的深层挖掘,容易出现欠分割或过分割的结果. 本文结合这两种算法各自的优势,针对合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像的特点,提出了一种基于上下文分析的无监督分层迭代算法. 该算法使用过分割区域作为操作单元,以提高分割速度,降低SAR图像相干斑噪声的影响. 在合并过分割区域时,该算法采用了分层迭代的策略:首先,设计了一种改进的模糊C均值聚类算法,对过分割区域的外观特征进行聚类分析,获得其类别标记,该类别标记包含了特征的分布结构信息. 然后,利用多种SAR图像特征对同类区域的空域上下文进行分析,使用区域迭代增长算法对全局范围内的相似区域进行合并,直到不存在满足合并条件的过分割区域对为止,再重新执行聚类算法. 这两种子算法分层交替迭代,扬长避短,实现了一种有效的方法来组织和利用多种信息对SAR图像进行分割. 对模拟和真实SAR图像的实验表明,本文提出的算法能够在区域一致性和细节保留之间做到很好的平衡,准确地分割出各类目标区域,对相干斑噪声具有很强的鲁棒性.     

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。