微分进化的自适应彩色图像阈值分割

针对阈值的选择依赖于经验和试验的问题,提出了结合微分进化算法和二维最大熵算法得到图像自适应阈值的方法。该方法首先利用全局阈值法中的迭代法得到图像的阈值并初次对图像进行分割,然后利用微分进化算法并且结合二维最大熵阈值进行适应度的计算、个体编码、终断条件等计算图像的自适应阈值,最后对测试的图像应用微分进化算法实现对图像的正确分割。采用微分进化算法可以准确地对图像进行分割,是一个比较高效的方法,有效地提升了分割效果。与现有的自适应阈值分割算法相比,本文算法缩短了计算时间。阈值分割不仅可以对灰度图像进行分割,彩色图像也可以用阈值分割。     

Range image segmentation using a relaxation oscillator network

A locally excitatory globally inhibitory oscillator network (LEGION) is constructed and applied to range image segmentation, where each oscillator has excitatory lateral connections to the oscillators in its local neighborhood as well as a connection with a global inhibitor. A feature vector, consisting of depth, surface normal, and mean and Gaussian curvatures, is associated with each oscillator and is estimated from local windows at its corresponding pixel location. A context-sensitive method is applied in order to obtain more reliable and accurate estimations. The lateral connection between two oscillators is established based on a similarity measure of their feature vectors. The emergent behavior of the LEGION network gives rise to segmentation. Due to the flexible representation through phases, our method needs no assumption about the underlying structures in image data and no prior knowledge regarding the number of regions. More importantly, the network is guaranteed to converge rapidly under general conditions. These unique properties may lead to a real-time approach for range image segmentation in machine perception.     

3D image retrieval based on differential geometry and co-occurrence matrix

3D image retrieval approach is a challenging problem in the research of content-based image retrieval. In this paper, a novel retrieval approach combined differential geometry and co-occurrence matrix is presented. Firstly, Gaussian curvature and mean curvature are utilized to represent the inherent characteristic of spatial surface, and then we use co-occurrence matrix to store the shape information of 3D images. Secondly, normalization process is applied to the co-occurrence matrix and the invariants independence of the translation, scaling, and rotation transforms are proved. In comparison with the recent methods, experiments indicate a lower computation complexity and a better retrieval rate to 3D images with slight different shape characteristic.     

差分演化优化Ncut准则的彩色图像分割

针对解Ncut准则的SM算法寻优能力不足的问题,提出一种基于差分演化优化归一化准则的彩色图像分割算法。首先对彩色图像进行爬山法预分割为多类,并构造类级间的无向完全图,之后再使用二进制差分演化算法求得Ncut准则最小化的图二分,最后通过映射获得图像的二值分割。实验结果表明,在相同预处理情况下,本文的寻优算法与SM算法相比,分割效果更为精准。     

基于平面几何处理的贝氏体组织分割

为了保证贝氏体组织识别的准确度,提出了一种基于平面几何和梯度加掩模的分水岭相结合的贝氏体分割技术。首先应用平面几何算法对梯度图像进行预处理。通过考察梯度图像中各像素点与其附近采样点间曲率变化情况,来判断考察点是否为贝氏体组织,滤除组织中的非贝氏体。用梯度加掩模的分水岭方法对预处理后的梯度图像进行分割。实验结果证明,提出的算法有效抑制了非贝氏体组织的影响,避免了过分割,提高了贝氏体组织的计算机自动识别的准确性。     

基于四阶偏微分方程平滑的图像分割新方法

在方向曲率模值描述图像平滑度的泛函基础上,推导出一种四阶偏微分方程(PDE)图像降噪模型,在有效降噪的同时,较好地保持了边缘。该方法处理结果为分段线性图像,且在目标边缘处梯度存在阶跃。利用降噪结果的这一特点,提出一种新测地线主动轮廓模型。实验表明,新模型不但稳定,轮廓提取能力强,而且收敛速度快。     

快速几何可变形彩色昆虫图像分割算法

为了解决大部分现有几何可变形方法无法用于彩色图像分割的问题,给出了快速几何可变形彩色图像分割算法,并应用于昆虫图像。实验结果表明：该算法能够很好地分割出昆虫对象,而基于通道-通道的几何可变形算法在不同通道上得到不同的昆虫对象边缘。     

Range image segmentation by an effective jump-diffusion method

This paper presents an effective jump-diffusion method for segmenting a range image and its associated reflectance image in the Bayesian framework. The algorithm works on complex real-world scenes (indoor and outdoor), which consist of an unknown number of objects (or surfaces) of various sizes and types, such as planes, conics, smooth surfaces, and cluttered objects (like trees and bushes). Formulated in the Bayesian framework, the posterior probability is distributed over a solution space with a countable number of subspaces of varying dimensions. The algorithm simulates Markov chains with both reversible jumps and stochastic diffusions to traverse the solution space. The reversible jumps realize the moves between subspaces of different dimensions, such as switching surface models and changing the number of objects. The stochastic Langevin equation realizes diffusions within each subspace. To achieve effective computation, the algorithm precomputes some importance proposal probabilities over multiple scales through Hough transforms, edge detection, and data clustering. The latter are used by the Markov chains for fast mixing. The algorithm is tested on 100 1D simulated data sets for performance analysis on both accuracy and speed. Then, the algorithm is applied to three data sets of range images under the same parameter setting. The results are satisfactory in comparison with manual segmentations.     

基于图像分割的语义标注方法

为有效解决图像检索中存在的“语义鸿沟”问题,提出了一种新的语义标注方法。该方法以图像分割为基础,在训练阶段构建图像字典,通过对图像单元颜色、纹理、小波轮廓的分析和描述形成一种结合小波轮廓比对和概率统计的二阶段标注模型,模型针对不同类别的图像分阶段采用相应的标注方法。经实验,应用该模型进行图像检索查全率和查准率都有明显提高,其中查准率最高可提升23.6%,证明该方法更接近人对图像内容的理解,具有良好的标注效果和检索性能。     

基于DTBNN的双阈值图像分割方法

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络;最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选,并计算出被测图像的上下灰度阈值,完成对图像的双阈值分割。仿真实验表明,该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较好的上下限分割阈值,与最大类间方差双阈值法和最大熵双阈值法比较,能够在动态图像中实现双阈值分割。     

分区域去运动模糊

去运动模糊一直是计算机视觉领域中面向画质增强的一个热点研究方向。模糊核的估算是去运动模糊中的关键问题。提出一种新的思路,即首先将模糊图像按照模糊核的相似度进行图像分割,再对分割后的图像应用空间不变去模糊算法。本文方法主要包含以下几个步骤:分离输入图像中的光照、颜色和纹理信息;分割图像;分区域估算模糊核,计算重叠区域模糊核,并根据计算出的模糊核进行分区域单核去模糊;利用重叠区域整合拼接去模糊结果并还原光照和颜色信息。实验结果表明本文方法比基于单核的去运动模糊算法效果要好。     

基于分数阶微分和形态学多级合成的岩石节理裂隙图像分割

岩石节理裂隙形状复杂且无规则,图像中带有大量噪声,利用传统的图像分割方法很难达到很好的分割效果。提出了一种基于分数阶微分和数学形态学多级合成的边缘检测方法。首先对岩石裂隙图像进行噪声滤除、图像分割、空腔填充、短枝去除等操作,然后使用分数阶微分的方法进行预处理,最后采用改进形态学多级合成方法得到结果。实验结果表明,该方法与传统算子相比,对岩石节理裂隙图像具有较好的边缘检测能力和抗噪性。     

基于超像素的多主体图像交互分割

目的 为解决多主体图像的交互分割问题,在保证分割效果的前提上,提高分割的效率,达到实时交互修改分割结果的目的, 提出基于超像素的图像多主体交互分割算法.方法 基于图像的超像素构造一个多层流网络,利用用户交互绘制的简单笔画给出多主体分割的指导信息.流网络的边权值保证利用图割算法将图像分割成多个部分后,每个部分代表图像的一个主体.允许用户交互给出标记,实时修改分割结果,直到得到满意的多主体分割.结果 通过实验显示,本文方法能得到的满意多主体分割结果,而且时间效率较高.对分辨率为449×275的图像,算法能在1 s内给出结果,满足实时修改的要求.结论 基于超像素建立的图规模较小,能大大减少图割算法的运行时间,达到用户实时交互添加新笔画信息,交互地修正分割结果的目的.利用超像素的边界信息,用户只需输入比较简单的笔画信息,分割算法就能得到正确的多主体分割结果.     

基于相似性的中智学图像分割方法

针对传统图像分割算法抗噪性差的问题,提出基于相似性的中智学图像分割方法。该方法在中智学基础上,利用图像信息的不确定性,结合相似性运算对图像信息进行处理。根据像素点的不确定性,图像在中智学领域内经相似性运算和图像增强后,利用聚类将其分割。实验结果显示,该方法可以有效剔除噪声,提高图像的信噪比,对合成图像分割错误率仅为0.110 7,低于其他方法,表明本方法在抗噪性以及图像分割效果上比其他方法更为理想。     

基于GrabCut改进的图像分割算法

针对GrabCut算法对于局部噪声敏感、耗时且提取边缘不理想等缺点,提出一种基于GrabCut改进的图像分割新算法。采用多尺度分水岭对梯度图像平滑去噪;对新梯度图像再次进行分水岭运算,不仅增强了图像的边缘点,还减少了后续处理的计算量;再用熵惩罚因子优化分割能量函数,抑制了目标信息的损失。实验结果表明,所提算法同传统算法的分割结果相比较,降低了错误率,增大了Kappa系数,提高了运行效率,并且,提取的边缘也更完整、平滑,适用于不同类型的图像分割。     

基于多FART神经网络的彩色图像分割

提出了一种适用于彩色图像分割技术的多模糊自适应谐振(FART)神经网络结构.网络的输入为RGB色彩空间的彩色图像,并将其转换为HSV色彩空间的三组彩色分量-色调,亮度和饱和度,而后利用多FART神经网络的分类能力,将三组分量进行分类的图像输入到决策层,经过融合和分割处理后,最终得到正确的彩色分割图像.与彩色分水岭算法相比,采用上述图像分割算法得到了较好的分割效果.     

基于半监督学习的眉毛图像分割方法

眉毛图像的分割,由于受到毛发、姿势及个体差异的影响,是一个非常困难的问题。提出了一种利用半监督学习技术进行彩色眉毛图像分割的方法,首先通过手工在眉毛图像上简单画上几条线标注部分眉毛点和非眉毛点,然后利用半监督学习技术完成眉毛图像分割并从中提取纯眉毛图像,最后通过实验说明该方法具有非常好的分割效果,可用于眉毛识别的前期预处理。     

Phase unwrapping method based on image segmentation

In this Letter, a method is proposed for interferometric synthetic aperture radar (SAR) phase unwrapping based on image segmentation. An auxiliary phase map was generated and the interferometric phase was divided into many connected regions without discontinuity by separation and combination operations. A local optimal strategy was used to combine these regions with as few discontinuities as possible. The coherence map is not necessary. The authors compared the proposed method with Goldstein's branch‐cut algorithm (BC) and the weighted multi‐grid algorithm (WMG), demonstrating the effectiveness of the proposed method.     

基于图像分割的立体匹配算法

基于马尔可夫随机场（MRF）的立体匹配算法利用MRF模型来对匹配取值进行连续性约束。然而,MRF模型是产生式模型,图像自身特征难以得到准确描述。提出了一种基于图像分割的立体匹配算法SGC。SGC算法预先对图像进行分割,基于图像分割信息建立立体匹配的MRF模型,从而连续性（平滑）约束可以保留视差图中分割的边缘信息;并针对图像的深度连续性约束,定义了一个反映图像自身特征的新能量函数,应用于图割算法,提高了视差计算精度。实验结果表明,与以往算法相比,SGC算法更准确地反映了图像中深度信息,避免了平滑约束所引入的误差,有效提高了视差计算精度。     

基于像素聚类的超声图像分割

B型心脏超声图像分割是计算心功能参数前重要的一步。针对超声图像的低分辨率影响分割精度及基于模型的分割算法需要大样本训练集的问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了一种基于像素聚类进行图像分割的算法。首先,通过各向异性扩散处理图像;然后,使用一维K-均值对像素进行聚类;最后,根据聚类结果和先验知识将像素值修改为最佳类中心像素值。理论分析表明该算法可以使图像的峰值信噪比（PSNR）达到最大值。实验结果表明：所提算法比大津算法等更准确,PSNR较大津算法提高11.5%;即使在单张图像上也可以进行分割,且适应于分割任意形状的超声图像,有利于更准确地计算各种心功能参数。