基于水平集的钢水图像分割方法

钢水质量和收得率是转炉生产的两项重要生产考核指标.通过红外热成像法检测转炉出钢钢水图像中钢渣占比率,从而有效控制钢水质量和收得率是转炉生产工艺之一.由于转炉出钢钢水红外灰度图像具有背景噪声干扰大、钢渣呈多目标分离标状且边缘非规则等特点,因此如何提高钢水图像分割及钢渣占比检测准确率一直是难点问题.针对该问题,提出了一种基...     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的分割.试验结果表明,该方法对高分辨SAR图像具有强散射点的目标分割更完整,并且比无监督统计模型分割方法分割速度更快.     

图像分割评估方法在显微图像分析中的应用

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支,旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步,大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估,从而选择最优分割算法,成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上,将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下,通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终,讨论了各种评估方法的优势和适用性。      

基于改进CV模型的金相图像分割

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese（CV）模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好.     

一种基于视觉熵的图像分割压缩方法

基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法.通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法.实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量.     

基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像分割和配准方法

前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁（Magnetic resonance, MR）和经直肠超声（Trans-rectal ultrasound, TRUS）图像上对应的生理特征点作为参考点,进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题,提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法,与术前核磁图像进行非刚体配准。首先,针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型（Active appearance model, AAM）,并基于随机森林建立边界驱动的数学模型,实现超声图像自动分割。接着,提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量,进行特征匹配与图像配准。实验结果表明,本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合,9组配准结果的戴斯相似性系数（Dice similarity coefficient, DSC）均大于0.98,同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm,相比传统方法具有更高的配准精度。      

基于图像形状检测与坐标融合技术的鞍座坐标标定方法

为提高仓库内鞍座位置的标定效率,提出了一种适用于大场景的鞍座坐标标定方法.该方法首先使用图像形状检测技术提取物体的轮廓形状信息,然后使用基于坐标融合技术获得仓库内所有鞍座位置的整体场景坐标,最后利用图像识别与提取技术将整体场景坐标中的鞍座中心标识转换为天车坐标.为验证所提出方法的有效性,将该方法应用于某实验室搭建的试验...     

专利名称：基于视觉感知的交互式乳腺钼靶图像检索方法

本发明涉及基于视觉感知的交互式乳腺钼靶图像检索方法。本发明方法首先读人一幅待处理的乳腺钼靶图像,利用图像分割算法标志疑似病灶,将疑似病灶区域的特征抽取出来（包括面积、偏心率、紧凑度、不变矩、Gabor特征、分维数）,在病灶数据库中自动寻找一组与疑似病灶区域的特征（包括面积、偏心率、     

一种基于Vague集的多属性群决策排序方法及其应用

针时Vague值的多属性群决策排序问题,提出了一种新的得分函数.定义了Vague值的贴近度,并结合信息集成算予和专家权重,进而提出了一种新的群决策排序方法,本文应用实例证明了该方法的合理性和实用性.     

基于互信息的复合遗传算法在医学图像配准中的应用

分析当前的医学图像配准技术及算法,选择基于体素相似性的图像配准方法,以互信息作为配准相似性测度,将混合遗传算法、自适应遗传算法和育种算法相结合,提出复合遗传算法,以提高遗传算法的鲁棒性,加速收敛过程,准确地实现多模医学图像配准,再利用此算法对无噪声图像和有噪声图像进行配准实验.实验结果证明了该算法的可行性,是一种值得推广的医学图像配准算法.     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

基于模糊推理与神经网络的烧结图像识别

烧结机尾断面图像信息对于在线分析烧结矿质量指标起着十分重要的作用。本文针对烧结机尾断面图像存在较强的干扰噪声及烧结机尾断面图像特点,提出了一种基于模糊推理的自适应滤波方案,并采用双阈值自动分割方法对滤波后的图像进行了分割。在提取图像中有效特征信息的基础上,采用改进的BP神经网络模型结合烧结看火工的经验,建立了对烧结质量进行识别的神经网络分类器,并采用现场的实际图像数据对分类器进行了训练。对现场图像的烧结状况和FeO等级进行了识别。识别结果与烧结专家给出的结果基本一致。     

热轧平整机组的板形控制研究

介绍了热轧平整分卷机组功能及特点,针对原料卷不同类型的板形缺陷,对现阶段板形控制的平整工艺方法进行了剖析,提出改善优化的建议,有效地提高了平整成品卷的板形质量。     

森吉米尔轧机板形预测的神经网络方法

针对传统板形预测模型的固有缺陷,研究建立了基于神经网络的森吉米尔轧机板形预测模型,模型经由某钢铁公司森吉米尔20辊冷轧实测数据仿真验证表明,预测模型具有较高的预测精度。     

基于图象处理的棒材自动计数技术

利用面阵CCD摄象机采集打捆后棒材的端面图象，通过合适的阈值将灰度图象转换成二值图象，以消除棒材图象区域中由于油污造成的孔洞和棒材区域间的粘连现象。根据距离变换思想，提出了图象距离概念，通过计算并比较棒材区域各象素点的图象距离，确定了各根棒材的中心，从而实现了从图象中自动计算棒材的数目。对现场采集到的图象进行试验，结果验证了这种方法的有效性。     

冷轧带钢板形模式识别方法概述

板形模式识别是板形闭环控制的关键.本文主要阐述了各种模式识别方法的原理,分析比较了各主要模式识别方法的特点,为板形模式识别方法的优化设计提供参考.     

热轧板形的优化与控制

针对唐山国丰钢铁有限公司热轧薄板厂2#1450热连轧机组带钢生产中出现的板形问题进行了分析,找出了板形的主要影响因素,提出了改进措施.通过不断优化、确保了轧机调整精度,提高了轧制稳定性,减少了因板形异常导致废钢事故的发生,保证带钢生产顺利进行.     

HC轧机板形板凸度控制策略的研究

采用开发的基于条元法冷轧带材板形分析与控制仿真软件，分析了900mmHC轧机板形控制特性，确定出该轧机的板形板凸度控制策略。经工业应用表明，该控制策略应用于HC轧机板形控制过程中，提高了轧后带材板形精度，并能明显地降代工作辊弯辊力。     

结晶器液面波动成因及控制

结晶器液面波动是连铸过程中的常见现象,液面波动过大会造成铸坯夹杂物含量超标、纵裂等产品缺陷,严重的还会引起漏钢事故。系统分析了影响结晶器液面波动的因素,并提出了在夹杂物、结晶器流场、保护渣、冷却制度、拉速、液面控制系统等方面应采取的控制措施。     

自动识别汽车牌号的方法和程序设计

介绍一种在PowerBuilder开发环境中操作大恒CG300图像采集卡，实现冶金等企业中汽车牌号自动识别的方法。探索大恒CG300图像采集卡图像处理函数和车牌号识别函数在PowerBuilder中的具体声明和使用的方法。