基于纹理基元块识别与合并的图像语义分割

针对当前像素级别的图像语义分割算法难以利用全局形状特征,导致分割对象轮廓模糊,造成错误识别的问题,提出一种区域级别的基于纹理基元块识别与合并的图像语义分割算法。该算法采用纹理基元等特征,考虑到相邻像素点间的相互关系,保留物体间的棱角和边缘信息,分割出轮廓清晰的对象。在MSRC图片库上进行实验,结果表明,该算法能对多种语义对象进行分割和识别,具有运行速度快、识别率高和分割效果好等优点。     

一种新的亚像素边缘检测误差校正算法

矩方法采用二维理想边缘模型描述亚像素边缘,实际图像在边缘处存在一个渐变的过渡阶段,而二维理想边缘模型不能精确描述边缘,导致原理误差的产生。为此,提出一种采用误差校正表的算法,用于降低二维理想边缘模型引入的原理误差,提高亚像素边缘检测精度。通过方形采样定理模拟生成已知边缘的理想图像,用矩方法检测理想图像的亚像素边缘,构造二维误差校正表。使用查询误差校正表并结合双线性插值求出误差后进行误差校正。以灰度矩和Zernike矩为例进行对比实验,结果表明,该算法亚像素检测精度比校正前提高了一个数量级。校正算法主要计算量是双线性插值,能保持亚像素边缘检测的实时性。