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1.
图像分割中的超像素方法研究综述   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
目的 超像素(superpixel)是近年来快速发展的一种图像预处理技术,它将图像快速分割为一定数量的具有语义意义的子区域,相比于传统处理方法中的基本单元——像素,超像素更有利于局部特征的提取与结构信息的表达,并且能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,在计算机视觉领域尤其是图像分割中得到了广泛的应用,为使国内外研究者对超像素理论及其在图像分割中的应用有一个比较全面的认识,对其进行系统综述.方法 以图像分割为应用背景,在广泛调研文献特别是超像素最新发展成果的基础上,结合对比实验,对每种方法的基本思想、方法特点进行总结,并对超像素分割目前存在的局限性进行说明,对未来可能发展方向进行展望.结果 不同的超像素分割算法在分割思想、性能特点上各不相同.当前的超像素方法普遍在超像素数量、紧密度与分割质量、算法实用性之间存在相互制约,同时对于某些特殊目标的分割也难以取得较好的结果.结论 超像素作为一种有效的图像预处理手段具有较高的研究价值,但针对目前超像素存在的一些局限性还需要进行深入的研究.  相似文献   
2.
目的 由于岩心CT图像分辨率不高,目标边界较为模糊,无法完全自动化地对岩心CT图像的目标分割和提取。为保证效果,在分割过程中往往需要进行人为干预。但作为3维重建的岩心CT图像,图像数据规模较大,达到成百上千帧。如果对每一帧都进行人为干预,工作量将会很大。针对这种情况提出一种在保证分割效果的前提下只需进行少量人为干预的高效实用的分割方法。方法 先对CT图像中的某一帧设定分割阈值,利用CT图像层间相关性对相邻帧自动计算合适的分割阈值,从而分割出整个CT图中的目标。并根据需要,选定其中分割效果较好的一帧,其他帧根据此帧进行自动区域生长修复,从而更加完善分割效果。还可以手工修复其中一帧中的目标,其余帧的所有相关目标将会自动进行识别和修复。结果 通过对多组不同数据规模和分辨率的岩心CT图像进行实验测试,使用本文方法均可达到期望的分割效果,并且分割速度较大津分割法提高近1倍,与固定阈值分割方法速度相当。结论 岩心CT图像分割方法充分利用图像层间相关性,可快速有效地批量提取具有连续性的序列图像中的目标。  相似文献   
3.
复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类分割方法,去除泥土、杂草、阴影等背景,分割出小麦植株图像;其次,利用Otsu动态阈值法进行二值化处理,并结合数学形态学运算及面积阈值法分割出带有病斑的主要小麦病害叶片图像;最后,采用K-means算法对小麦病害叶片图像进行聚类运算,最终分割出小麦病斑图像。利用该方法进行分割实验,分割准确率达到95%以上,分割效果理想,为小麦叶部病害图像分割提供了参考,也为后续的小麦病害识别和诊断提供了基础。  相似文献   
4.
毛亮 《电器评介》2014,(2):239-239
随着我国汽车行业与公路事业的快速发展,公路交通管理逐渐向信息化、智能化和自动化的方向发展。车牌自动识别系统对交通服务系统十分重要,是整个系统能够顺利运行的基础和关键部分。本文对车牌识别系统的设计和实现进行了介绍。  相似文献   
5.
杨修国 《电器评介》2014,(4):247-247
图像分割是图像处理的一项重要内容,通过图像分割是对图像进行模式识别和的视觉分析基本前提。同时,图像分割是图像处理、模式识别、人工智能和其它领域的关键问题,几乎在所有领域需要用到图像处理。阈值分割是一种传统的图像分割方法,因其操作简单,计算量小、实现简单、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术,已被应用于很多的领域。文章综述了近年来在图像分割技术中出现的常用方法及它们的优缺点,并对图像分割技术的前景进行了分析及展望。  相似文献   
6.
在测地线活动轮廓模型(GAC模型)的基础上,引入多尺度扩散张量方法对停止速度场进行张量扩散,然后运用GAC模型对图像进行分割。实验表明,这种方法针对其演化时间长和容易出现边界泄露的问题进行了改进,使其分割效果更为显著。  相似文献   
7.
8.
扩散张量磁共振成像过程易因噪声导致扩散张量图像(diffusion tensor images,DTI)的体素数据发生畸变,使分割效果不佳.针对该问题,提出了一种基于图割的DTI胼胝体分割算法,该算法在求解能量函数的过程中,用非种子点与作为硬约束条件的种子点之间的J-散度中位数表示T-连接权值,用取值范围在(0,1]之间的单调递减指数函数表示N-连接权值,同时构造网格图结构,用最大流/最小切算法计算最小切,实现图像的全局最优二值化分割.DTI图像的分割实验结果表明:所提算法能更为准确地从受噪声影响的数据中提取出胼胝体,各参数不同取值时的重叠率指标统计分析也证明了新算法具有较高的分割精度.  相似文献   
9.
针对在多对象且空间拓扑关系复杂的室外场景环境中相似地类区分难的问题,提出一种结合图模型与注意力机制模块的A-Edge-SPG(Attention-EdgeConv SuperPoint Graph)图神经网络。首先,利用图割和几何特征结合的方法对超点进行分割;其次,在超点内部构造局部邻接图,从而在捕获场景中点云的上下文信息的同时利用注意力机制模块凸显关键信息;最后,构建超点图(SPG)模型,并采用门控循环单元(GRU)聚合超点和超边特征,实现对不同地类点云间的精确分割。在Semantic3D数据集上对A-Edge-SPG模型和SPG-Net(SPG neural Network)模型的语义分割效果进行比较分析。实验结果表明,相较于SPG模型,A-Edge-SPG模型在总体分割精度(OA)、平均交并比(mIoU)和平均精度均值(mAA)上分别提升了1.8、5.1和2.8个百分点,并且在高植被、矮植被等相似地类的分割精度上取得了明显的提升,改善了相似地类间语义分割的效果。  相似文献   
10.
高分辨率遥感图像的语义分割是遥感应用领域中的重要任务之一。针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割中存在边缘目标分割不准确、多尺度目标分割困难等问题,提出了一种基于改进空洞空间金字塔池的编码器-解码器结构网络(SMANet)。编码部分使用带有注意力机制的残差网络,使得网络充分提取图像的特征信息,其次通过多并行空洞空间金字塔模块(MASPP)获得特征图有关类别和空间上下文的更详细.信息;解码部分以自底向上方式将深层次语义信息逐步融入到低层次高分辨率图像中。使用WHDLD公开数据集对该算法进行实验,获得了6418%的平均交并比,实验结果表明SMANet优于目前主流的语义分割网络。  相似文献   
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