A new graph cut-based multiple active contour algorithm without initial contours and seed points

This paper presents a new graph cut-based multiple active contour algorithm to detect optimal boundaries and regions in images without initial contours and seed points. The task of multiple active contours is framed as a partitioning problem by assuming that image data are generated from a finite mixture model with unknown number of components. Then, the partitioning problem is solved within a divisive graph cut framework where multi-way minimum cuts for multiple contours are efficiently computed in a top-down way through a swap move of binary labels. A split move is integrated into the swap move within that framework to estimate the model parameters associated with regions without the use of initial contours and seed points. The number of regions is also estimated as a part of the algorithm. Experimental results of boundary and region detection of natural images are presented and analyzed with precision and recall measures to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.     

一种名片图像的文字区块分割方法

(Department of Computer Science and Technology, East China Normal University, Shanghai 200062)     

一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法

图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法.     

基于改进型最大匹配法的教学资源自然语义查询

中文智能信息检索中的关键是自然语言处理技术,汉语自动分词技术是中文自然语言处理的基础.基于机械匹配的分词方法简洁、实用,但该方法切分精度不高且无法有效克服切分歧义.针对机械匹配最大匹配算法的应用进行了改进,并将相似串应用于教学资源自然语义查询.     

B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能够很好地抑制噪声,剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法.采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割.实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度.     

最大模糊互信息用于图像分割

为了更好地选取图像阈值,将最大模糊熵(MFE)准则与最大互信息(MMI)准则结合,提出最大模糊互信息(MFMI)准则。同时为了有效确定最佳分割类数,提出根据模糊互信息差(dFMI)来判别的准则。综合上述的两点改进,提出一种新的多阈值分割算法——最大模糊互信息量分割算法(MFMI)。对合成图像、无损检测图像、标准测试图像进行仿真,同时对比结合前的MFE与MMI,经典的阈值分割法如OTSU和MET,以及流行的模糊C均值算法(FCM),可以发现MFMI误判率最小,代价是运行时间较长。综上,MFMI是一个有效的图像分割方法。     

面向信息处理的藏文分词规范研究

自动分词是藏文信息处理领域的一项基础课题,也是智能化藏文信息处理的关键所在。 在藏文信息处理“字词处理”层面上,需要解决词的切分问题,而词类划分的标准和词的正确切分是进行藏文文本处理的必要条件。为了便于计算机对自动分词、词性标注的辨认,该文首先要确定满足藏文信息处理中词类的需求,并根据藏文自身的词汇特点与构词规律,提出了较为系统、适用的分词规范。     

基于光流场的动态目标分割

采用光流法结合基于小波变换的像素级图像融合算法,研究了一种动态目标分割方法。光流场可以看作是带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场,算法先以光流法计算出的动态目标瞬时速度场的水平速度分量和垂直速度分量作为初始信息,再利用基于小波变换的融合算法获得动态目标的初始分割,最后对初始分割结果进行图像去噪和图像增强,并最终获得清楚的分割图。实验证明,该方法能够产生良好的目标分割效果。     

基于凸凹信号的网格分割

网格分割在网格参数化、纹理atlas图等几何处理问题中有着重要的应用,提出一种基于顶点或面凸凹信号的简单高效的网格分割算法,基于均匀支撑半径的顶点凸凹信号分析将顶点分为平坦点、凸点、凹点和特征点,先从平坦点进行平坦区域扩展,再从剩下的凸凹点出发进行凸凹区域扩展,最后根据顶点和边界边的光滑度进行区域竞争扩展;对于未能完全分割的简化程度高的模型,基于面的凸凹信号采用类似的过程进一步完成最后的分割,该算法可以快速地进行网格分割并能较好地保持网格特征,特别适用于CAD模型的分割。