粒边缘模型及其实现

针对现有边缘提取算法难以提取任意形状、任意分布区域的边缘及与具体对象的相关性不密切等问题,构建一种粒边缘模型,并给出对应的实现算法：任意区域边缘提取算法（Arbitrary Region Edge Extraction,AREE）。粒相关边缘由拓扑信息系统、概念粒、连通粒和边缘空间等新概念组成。AREE算法定义行连通段,给出并证明计算边缘集的定理,搜索内点,完成边缘提取。对比分析和实验结果显示：算法能精确、快速地提取出各类图像中任意连通粒的边缘。     

一种并行二值图像连通域标记算法

连通域标记算法在CPU运行效率比较有限,这也是连通域标记算法处理图像的症结所在,针对这一问题,提出了一种并行二值图像连通域标记算法.从二值图像处理问题的可并行化出发,根据GPU并行计算的特点设计出了一种图像预处理、溯源(伪溯源)、伪溯源处理三个步骤的并行标记算法,采用硬件支持的多个线程并行执行处理的方式来提升算法的效率...     

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。     

一种改进的运动目标标记算法

针对多运动目标跟踪的实时性要求,对运动目标标记的速度要求也越来越高,在区域增长算法和线标记算法的基础上,结合两者的优点,提出一种新的基于链表的二值图像标记算法。该算法对图像进行一次扫描就可以标记出所有的连通区域,而且很好的解决了一般算法在扫描过程中出现的标记冲突的问题。对各种图像都具有很好的效果,而且算法在速度上也有提高。     

一种二值图像连通区域标记的新方法

二值图像连通区域的检测和标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的连通区域标记算法能大大提高图像处理速度。针对此,提出一种新的基于游程编码的连通体标记算法。扫描图像,记录所有的游程编码并将等价对添加到等价对链表中。通过递归方法对等价对链表进行分析,得到旧标记和新标记之间的映射关系,并修正得到的游程编码标记。与几种传统方法和两组改进方法的对照实验表明该算法是更高效的。     

新的连通域标记方法及其在医学图像中的应用*

为了提高诊断的准确率和效率,提出了一种新的连通域标记算法,同时对医学图像中感兴趣区域进行连通域标记和区域特征提取。该算法先对读入二值图进行边界提取,再对边界进行跟踪和标记,利用图像重构的方法对边界进行区域填充,并将属于同一连通域的边界进行归类,即重新排列标记号,最后对连通区域的形态特征进行提取。实验证明,该算法不但能正确标记任意复杂形状的连通域,运行速度较快,而且对连通区域进行了特征提取,现已应用到医学图像处理的多个方面,为下一步的图像处理奠定了更好的基础。     

一种基于连通域标记的矿井巷道灯识别方法

针对本次项目中每帧视频图像中出现多个矿井巷道灯区域和标示牌区域．提出一种基于连通域标记的矿井巷道灯识别方法。此算法能很好地标记出图像的所有连通区域．并且通过计算各个连通区域的面积特征,很好地把目标识别出来,为下一步机车定位与跟踪打下了基础,此算法满足实时性要求。     

一种基于连通域标记的矿井巷道灯识别方法

针对本次项目中每帧视频图像中出现多个矿井巷道灯区域和标示牌区域,提出一种基于连通域标记的矿井巷道灯识别方法。此算法能很好地标记出图像的所有连通区域,并且通过计算各个连通区域的面积特征,很好地把目标识别出来,为下一步机车定位与跟踪打下了基础,此算法满足实时性要求。     

一种二值图像连通区域标记的新方法

论文提出了一种基于区域生长的二值图像连通区域标记的快速算法。与传统方法相比,该方法的特点是在一次图像扫描中完成所有连通区域的标记,而且避免了大多数改进算法都必须处理的重复标记的问题;同时,该方法不受所标记的图形形状的影响,表现出良好的算法鲁棒性。最后分析了算法的计算复杂度,并与传统算法和两组改进算法进行了比较,试验结果表明了算法的高效率和鲁棒性。     

矩形NAM图像表示及其上的连通区域标记算法

既能减少数据量又能直接快速地进行运算是图像表示方法所追求的目标。本文为克服传统的图像层次结构限制条件过多的缺陷,在借鉴Packing问题的思想的基础上,提出了非对称逆布局模式表示模型（Non-Symmetry and Anti-Packing Pattern Representation Model,NAM）。NAM模型的非对称层次结构使其在表示一幅图像时没有过多的限制条件,因此可以获得更高的压缩比,而且它可以直接进行某些图像处理运算,其基于像素块的运算方式使它的运算效率更高,矩形NAM图像表示和基于它的连通区域标记算法证明了这一点。     

一种全景图快速生成算法及其实现

针对柱面全景图拼接提出一种快速稳定的拼接算法。该方法将待拼接的二维图像的灰度值投影变换到一维数轴上，选择特征明显的灰度段作为模板，通过序贯相似性检测进行匹配，并在匹配过程中能够自适应地调整阀值，最后采用线性加权法对图像进行无缝拼接。采用普通相机拍摄的序列图像进行实验，实验结果证明该方法提高了拼接速度，降低了图像亮度差异的影响，使结果图像自然逼真。     

一种基于多层次MRF的多源图象融合算法

图象融合技术的主要目的是将多种图象传感器数据中的互补信息组合起来 ,使形成的新图象更适合于计算机处理 (如分割、特征提取和目标识别 )等 .在多层次 MRF模型的基础上 ,提出了一种应用于多源图象分类的图象融合算法 .该融合算法将定义在多层次图结构上的非线性因果 Markov模型与贝叶斯 SMAP(sequential m axi-mum a posteriori)最优化准则结合起来 ,克服了 MAP(maximum a posteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷 .该算法可应用于多源遥感图象中的信息融合 ,使像素分类更精确 ,并解决多源海量数据的富集表示 .另外还利用合成图象与自然图象分别针对多层次 MRF模型的改进及算法中可最优化准则的不同进行了对比实验 ,结果表明 ,该算法具有许多优越性     

改进的分级多相图像分割模型及其快速实现

提出一种基于分级C-V模型的改进的快速图像分割算法.针对现有的多相水平集图像分割算法存在的问题,本文从曲线演化方程的平均曲率项、水平集函数Φ的狄拉克(Dirac)函数δ(Φ)等方面进行改进,并引入了一个非线性扩散方程对图像进行预处理,从而优化组合了分级C-V模型的全局特性.实验结果表明,改进的图像分割模型不仅保留了原有方法的优势,而且提高了对多目标图像分割算法的速度与精度,同时也可以有效解决具有弱边界物体的分割问题.     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

基于改进活动轮廓模型的图像分割

针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。     

一种分层马尔可夫图像模型及其推导算法

离散分层马尔可夫随机场(MRF)模型由于层间具有了因果性,因而其非迭代的推导算法比非因果的马尔可夫随机场模型的迭代算法复杂度低得多,结果更精确.针对图像分割问题中观测数据有限的情况,提出了一种新的基于离散分层MRF的半树模型,推导出了它的最大后验边缘概率(MPM)算法.半树模型不仅继承了一般分层模型快速、误分类少的优点,还避免了计算中遇到的数值下溢问题,减轻了分层模型带来的块现象,尤其适合大幅面图像的处理.     

路径识别和图像处理的CPLD实现

通过对传统智能车竞赛过程中道路信息采集模块的分析,提出了一种基于边缘检测原理来提取黑线的中心点和其他赛道信息的方法。该方法采用CPLD来处理CMOS数字摄像头拍摄到的黑白赛道信息,并将处理后的结果发送给CPU。最终得到的黑线中心点精度高、实时性好;且使得CPU将更多的资源放在复杂的控制算法和舵机控制上,有利于赛车速度的提高。     

用带形状校正的腐蚀膨胀实现Euclidean距离变换

提出一种用带形状校正的腐蚀膨胀实现的Euclidean距离变换新算法。该方法的特点是采用新的数据结构——线段表来表示区域与边界。对于用线段表表示的区域作腐蚀膨胀比用卷积型腐蚀膨胀算法效率提高数十倍。通过总结腐蚀膨胀造成失真的规律,设计出形状校正的方法来消除所造成的误差。与传统基于局部距离累加的Chamfer算法相比较,该方法在保真度与处理效率两方面都有提高。新的距离变换算法也可用于数字图像的合成,优点是生成羽化蒙板时形状保真度高并且运行速度快。特别适用于任意形状区域可选宽度边界条带上的羽化处理。     

实时灰色预测模型及高效执行算法

在原始灰色预测模型及通用执行算法的基础上提出的实时灰色预测模型及高效执行算法被证明:在表达上的具有简洁性和实时性,在执行上具有减少一半计算量的高效率.因此,所提出的实时灰色预测模型及高效执行算法非常适合于在具有在线实时数据处理需求的过程控制中应用.     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。