基于小波变换与图割的彩色图像分割方法

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高.     

结合纹理与形状的Tagged MR图像左心室分割算法

分割带标记线核磁共振(tagged MR)图像是左心室运动重建的前提.由于标记线的加载破坏了左心室的轮廓边缘和区域灰度一致性,再加上乳突肌的存在,使带标记线核磁共振图像的左心室内外轮廓分割变得相当困难.在变分框架下,将纹理分类信息与形状统计先验知识引入Mumford-Shah模型中,提出了一种改进的分割带标记线核磁共振图像的左心室内外轮廓的方法.该方法基于支持向量机对S滤波器组提取的纹理特征的分类结果,构造了一种新的图像能量表示;针对乳突肌及边缘断裂现象,引入形状统计先验信息来约束曲线的演化.因为分割过程利用了有监督学习策略,较好地克服了标记线对左心室区域灰度的影响,提高了分割精度.实验结果表明,该方法较以往方法具有更高的分割精度和更好的稳定性.     

消除光晕现象的快速Retinex图像增强

由于假设场景中光照是平缓变化的,传统的中心环绕Retinex图像增强方法在处理高动态范围图像时易在明暗对比强烈处产生光晕现象.提出一种快速Retinex图像增强方法,以模拟人类视觉系统的全局和局部自适应性.首先对原图进行全局动态范围调整,然后使用mean shift滤波进行估计光照,并基于中心环绕假设消除光照不均影响,在后处理中对图像去除孤立点所占的直方图范围.实验结果表明,该方法能有效地克服光照不均并消除了光晕现象;使用了mean shift加速算法,运行速度快于已有同类方法.     

基于改进光流场模型的大脑图像配准

将光流场模型引入大脑图像配准,针对Horn模型会造成图像严重模糊的问题,在微分光流场模型的一般框架下,构造具有边缘保持和一致性增强能力的流驱动各向异性扩散方程作为正则项,以增强配准过程的特征保持能力;采用非二次惩罚函数作为数据项,以增强模型的鲁棒性.最后利用文中模型对大脑图像进行配准实验,得到了较为准确的结果.     

基于2DPCA的有效非局部滤波方法

最近, 非局部滤波方法已成为滤波领域的研究热点. 本文深入研究了基于预选择的非局部滤波方法, 指出了已有方法在提取图像片特征方面存在的不足, 利用二维主成分分析(Two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)提出了一种有效的非局部滤波方法. 该方法对基于预选择的非局部滤波方法的主要贡献有: 1)用于提取图像片特征的面向图像片的2DPCA; 2)基于相似距离直方图的相似集自动选取方法; 3)相似距离权重参数局部自适应选取方法. 实验结果表明, 本文方法对弱梯度、人脸、纹理以及分段光滑图像均能取得较好的滤波效果.     

基于方向傅立叶谱的水面尾迹纹理提取

针对可见光航空遥感监测中,耀斑和云阴影等强噪音的干扰使水中目标很难直接发现,该文提出一种基于方向傅立叶能量谱和支持向量机的水面尾迹纹理自动提取算法,通过提取运动产生的尾迹实现对它们的准确识别。该算法将图像划分成大小相等的子图像,求取子图像的傅立叶能量谱,通过对传统的主成分分析进行改进求得子图像的纹理方向,根据纹理方向将能量谱划分为20个区域,将每个区域的能量谱和作为纹理特征。该纹理特征具有平移和旋转不变性等优点,并使用支持向量机作为分类器。实验结果表明该方法能够准确地提取运动目标产生的尾迹纹理。     

一种基于纹理域神经网络的彩色卫星图像分析方法

描述了一种利用纹理域神经网络,通过监督的学习方法来调整和权重,将预处理后成的彩色卫星图像中的纹理信息块进行分类,从而达到在彩色卫星图像中将有用的色彩块分析出来的目的,给出了纹理域的预处理过程,阐述了对原彩色图像进行颜色映射和量化的目标和方法;讨论了纹理域神经网络的构造方法及算法;最后给出了用以上方法对彩色卫星图像进行分类的实验结果,实验证明该方法对彩色卫星图像有较好的分类作用。     

基于图划分的形状统计主动轮廓模型心脏MR图像分割

为有效分析心脏功能,高精度分割左、右心室是必要的.心脏MR图像中存在图像灰度不均,左、右心室及周围其它组织灰度接近,存在弱边缘、边缘断裂及噪声造成边缘模糊等现象,给精确分割左、右心室轮廓带来困难.本文在基于图划分的主动轮廓方法基础上,通过对训练形状进行配准及变化模式分析,定义左、右心室轮廓形状变化允许空间,提出基于图划分的形状统计主动轮廓模型来分割心脏MR图像.该方法通过图划分理论将图像分割问题转化为最优化问题,所以能够得到全局最优解,具有较大的捕捉范围.还引入形状统计来引导曲线的演化,有效处理曲线演化时存在的边缘泄漏问题,提高分割精度.实验结果表明,本文方法较以往方法具有更高的分割精度和更好的稳定性,为临床应用提供一种较可行的方法.     

结合视觉感知特性的梯度域图像增强方法

常见的图像对比度增强方法在压缩图像整体动态范围的同时可有效地增强图像较暗处的细节,但图像中原较亮部分的细节往往得不到增强,甚至被削弱.针对人类视觉感知的特性提出了相对梯度的概念,首先在梯度域对图像原较亮处的梯度进行更大的拉伸,然后在最小二乘意义下重建出增强后的结果图像.通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强方法推广到彩色图像的处理中.实验结果表明,采用文中方法可有效地压缩图像的整体动态范围,同时原图像中较暗和较亮处的细节都得到了有效增强或保持.     

基于MTF理论的遥感图像复原

由于遥感图像成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素影响，致使图像质量退化。为了改善遥感图像质量，从图像质量退化原理分析，提出了一种基于调制传递函数（modulation transfer function，MTF）理论的图像复原方法。该方法主要包括去噪和MTF拉伸两部分。针对遥感图像的特点，给出了一种有效的基于频域的去噪方法。为了能够调节频谱拉伸的程度，还给出了一种指数调节MTF曲线的方法。中巴（中国和巴西）卫星红外遥感图像的实验结果表明：该新方法有效地提高了图像的对比度（对于实验图像来说，较复原前图像对比度提高了7倍多，方差也由原来的8．77提高到17．37）、熵等图像要素，从而改善了图像的质量。