基于结构和纹理特征融合的场景图像分类

利用整体结构特征和局部纹理特征的优势,采用两级分类器对场景图像进行分类。第1级分类器利用全局结构信息得到候选类别,并通过分类结果判定相似类别对;第2级分类器则利用局部纹理信息区分相似类别,采用分类器的级联综合利用场景图像的整体结构信息和局部纹理信息。实验结果表明,该方法能够做到不同场景类别鲁棒分类,有效区分相似场景类别,提高场景图像的分类准确率。     

实时视频中的快速人脸检测方法

提出一种实时视频中的快速人脸检测方法。采用DirectShow获取和回放视频帧,进行前处理。对所得彩色图像进行肤色分割,通过肤色的统计特性得到人脸候选区域,将该区域设置为感兴趣区域。运用基于局部扫描的AdaBoost算法对每个感兴趣区域进行检测。实验结果证明了该方法的有效性。     

智能空间中的用户饮食偏好获取与推荐系统

对用户饮食偏好获取技术进行研究,建立基于相似度的食物分类模型,在此基础上设计智能空间中的用户饮食偏好获取及饮食推荐系统。该系统通过压力传感器采集用户饮食数据,利用动态分割数据的方法获取用户饮食偏好上下文,根据食物分类模型进行饮食推荐。实验结果证明了该系统的有效性。     

基于证据理论的脑部图像分割算法

针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法。利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割。实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好。     

一种新的自适应水平集融合算法

在处理不均匀图像时,自适应距离保持水平集演化(ADPLS)算法速度快、不受初始轮廓影响,但精度较低;LBF算法精度高,但速度较慢同时易受初始轮廓影响。针对上述2种算法的优缺点,提出一种新的自适应融合算法。该算法根据图像信息自动调整ADPLS与局部二值拟合算法在融合算法中所占比重,实现不同算法的优势互补。实验结果证明,该融合算法在分割精度、速度及稳定性等方面有明显提高。     

超级分发DRM中的关键问题研究

在数字阅读中,运营特征以服务提供商为核心。基于此,研究该特征在超级分发过程中,支持增值服务的多设备兼容性问题,提出一种利用在封装的方式,即使用增值证书提供增值权限描述的方法。该方法应用流式分割重排版技术,处理在线服务的增值权限支撑问题,运用虚拟文件技术完成本地管理的增值权限支撑问题。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

一种应用遗传算法的彩色图像分割方法

遗传算法在复杂大空间搜索近似最优值有着很好的效果,利用遗传算法的优势,应用其解决图像分割问题.图像分割中,区域间差别度和区域内相似度是评价图像分割的重要因素,用遗传算法优化图像区域间差别和区域内相对相似度,获得高质量的图像分割结果.为了提高算法效率,采用贪心方法进行图像预处理,以及最小生成树初始化来减小算法的规模和搜索空间.实验证明采用遗传算法在图像分割问题可取得有效的结果.     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。     

基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像分割方法

阈值的快速选取和噪声处理对图像分割起着至关重要的作用。针对遥感图像分割过程中阈值快速选取和噪声处理的问题,首次提出一种基于混合蛙跳算法优化改进的OTSU遥感图像快速分割算法。该算法首先对图像进行处理,引入一个邻域的空间和灰度相似测量因子来进行抗噪并且保护图像细节。再以最大类间方差作为混合蛙跳算法适应度函数,通过混合蛙跳算法的局部搜索和全局信息交换来快速确定图像分割的全局最佳阈值。实验结果表明,与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法改进的二维OTSU图像分割算法相比,该算法能更有效地去除噪声的干扰,算法运算效率更高。     

应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。