一种新的免疫组化图像分割算法研究

免疫组化图像自动分割在病理切片染色分析中有重要的应用价值。对大鼠肝脏免疫组化彩色图像进行深入研究,提取出新的阳性产物图像特征:所有阳性像素满足r>g>b;每个阳性像素在(r-g)、(g-b)、(r-b)三个色差分量上的均值和方差较大。以这些特征为基础,结合中值滤波,提出一种新的阳性产物自动分割算法。利用82幅图像对算法进行验证,与医生目视鉴别结果一致的约占80%。与现有算法的比较结果表明,该算法更适合低放大倍数的大鼠肝脏免疫组化彩色图像的分割,在免疫组化彩色图像的自动分析方面,做了一次有益的探索和尝试。今后还需进一步与病理专家沟通,提高识别率。     

结合HSV空间的改进二维Otsu免疫组化图像分割

肝脏免疫组化图像中阳性区域的定量分析对肝癌的早期诊断有非常重要的意义。针对真彩色免疫组化图像特征,结合HSV空间对二维Otsu算法进行改进。首先针对二维Otsu算法每次计算类间测度矩阵的迹需要遍历整幅图像导致运算量大耗时多的不足,提出一种快速递推算法,利用快速Otsu算法对图像进行预分割;然后针对分割结果中目标区域包含的少量阴性区域,结合图像的HSV空间特征进行优化。将预分割结果与H分量作交集运算,将交集运算结果与预分割结果作差集运算,得到初分割结果;将初分割结果与H分量和S分量的交集运算结果做并集运算,得到最终分割结果。通过与Otsu的对比实验表明,改进算法更好地实现了阳性区域的目标提取,提高了分割的精度。     

基于视觉注意和改进隶属度的FSVM彩色图像分割

针对SVM进行图像分割时存在对噪声和孤立点较敏感导致分割结果不佳和抗造性能低下等问题,提出一种基于视觉注意和改进隶属度的FSVM (Modified fuzzy SVM,MFSVM)彩色图像分割方法.该方法在考虑人类视觉显著性检测机制因素的同时,对标准的模糊SVM算法进行改进,新的隶属度函数综合考虑了样本点距离类中心的远近以及样本点的疏密程度,从而有效惩罚噪声点并增强了支持向量的作用.通过彩色图像分割进行验证,结果显示与标准的SVM及基于样本疏密程度隶属度的FSVM分割方法相比,本文方法能够对复杂场景下的彩色进行有效分割,同时呈现出良好的抗噪能力.     

复杂网络理论在彩色图像分割中的应用研究

图像分割在许多图像处理应用中具有重要作用。为提高彩色图像分割效果,更好的表示图像信息,利用复杂网络理论对彩色图像分割进行研究,从网络社团结构模型的角度分析图像,提出一种更为清晰的彩色图像分割表述方法。根据彩色图像中各像素点之间的相似性构造图像的网络社团结构图,实现对图像数据的建模,之后利用谱聚类社团划分算法对较好的网络社团结构图进行社团检测,进而实现对图像相似像素的聚类,最后得到图像分割结果。在BSDS300图像库上随机选取不同的彩色图像进行实验,通过对图像分割结果的分析研究,结果表明提出的算法在精度方面优于传统彩色图像分割算法,可以实现更好的分割结果,同时验证了社团划分算法进行彩色图像分割的可行性和有效性。     

皮肤红斑彩色图像分割的降维方法研究

论文通过在HSV色彩空间分析皮肤红斑彩色图像的颜色分布特征,提出了适用于皮肤红斑彩色图像分割的一维特征参量,并将该特征参量用于模糊c均值聚类算法,对红斑彩色图像进行了分割实验。实验结果表明,与用其它特征参量的图像分割实验相比,使用该特征参量可以提高分割速度和分割正确率。     

基于HSV空间的彩色图像分割

彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。     

基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法

针对光照变化和阴影对图像分割的不利影响问题,提出了一种基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法。该算法不仅考虑了彩色图像的颜色信息,而且也考虑了彩色图像的空间信息。该算法首先利用一种修改的GLA算法对彩色图像进行量化,并根据彩色图像量化的结果选取种子像素;然后基于矢量角相似性准则,并结合像素空间邻接信息,对每一个种子像素进行区域生长;最后利用模糊C-M eans算法来对未能归类的剩余像素进行分类。实验表明,该算法不仅可以在很大程度上克服光照变化及阴影对图像分割的不利影响,而且分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

基于PCA的彩色印刷图像色彩分割算法

针对彩色图像的印刷过程中,原图像的色彩分割问题,提出了基于PCA(主成分分析)并结合其它典型彩色图像分割方法的新分割算法;该算法首先利用PCA算法把图像分解为主特征分量和残特征分量两分量图;然后采用二次分水岭算法对残特征分量图进行分割;利用K-Means算法对主特征分量图进行聚类初分割,接着对聚类初分割后的图像进行相似色彩区域融合;最后把分割后的两分量图的进行融合,得到最终的分割结果图;该算法可以应用于彩色印刷图像的色彩自动分割和彩色印刷过程的自动色彩控制中。     

基于分水岭修正与U-Net的肝脏图像分割算法

在利用卷积神经网络分割肝脏边界较模糊的影像数据时容易丢失位置信息,导致分割精度较低。针对该问题,提出一种基于分水岭修正与U-Net模型相结合的肝脏图像自动分割算法。利用U-Net分层学习图像特征的优势,将浅层特征与深层语义特征相融合,避免丢失目标位置等细节信息,得到肝脏初始分割结果。在此基础上,通过分水岭算法形成的区域块对肝脏初始分割结果的边界进行修正,以获得边界平滑精确的分割结果。实验结果表明,与传统的图割算法和全卷积神经网络算法相比,该算法能够实现更为精准的肝脏图像分割。     

基于测地线的超像素谱聚类彩色图像分割

在图像分割中谱聚类算法得到了广泛的应用,但传统谱聚类算法易受到彩色图像大小和相似性测度的影响,导致计算量大和分割精度低的问题。为了解决这两个问题,提出一种新的基于超像素集测地线特征的谱聚类分割算法。该方法通过对彩色图像进行预分割得到超像素集,并以超像素集为基础构造加权图,利用测地线距离特征和颜色特征构造权值矩阵,最后应用NJW（Ng-Jordan-Weiss）算法得到最终的分割结果。对比实验结果表明该算法在分割精度和计算复杂度上都有较大改善。     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

一种自适应彩色数字图像盲隐藏方法

提出了一种将24位真彩色图像隐藏于另一幅24位真彩色图像的新方法。该方法采用硬c均值聚类及多分辨率彩色量化技术，实现了彩色图像的自适应盲隐藏。它具有隐藏信息量大、恢复图像的误差小及使用方便的特点，对常见的图像处理与攻击具有一定的抵抗能力。另外，通过超混沌的置乱技术，使隐藏到载体图像中的数据有非常好的伪随机特征，具有很高的安全性。该方法在PC机上实验，得到较好的实验结果。     

基于改进型LBP算法的植物叶片图像识别研究

为了解决LBP算法抽取的纹理特征仅考虑了邻域像素的特征,忽略关键的局部和全局特征的问题,提出一种基于改进型LBP算法的WCM-LBP植物叶片图像特征提取方法。该算法融合了加权局部均值算法WRM-LBP和加权全局均值算法WOM-LBP,通过提取叶片基于区域的关键几何特征和纹理特征对LBP特征描述符进行加权改造,并采用加权局部均值和加权全局均值代替传统的中心像素点,最后将叶片图像的R、G和B通道颜色分量和灰度值作为特征输入矩阵进行图像分析。该算法结合特征加权的模糊半监督聚类算法（SFFD）应用于经典的Flavia、Swedish、Foliage以及自测图片集等4种植物叶片图像数据集中进行实验。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,能够有效区分机器视觉下植物叶片图像的关键性识别特征,有效解决叶片图像的分类识别中关键特征的描述问题。     

基于改进PCNN的彩色图像混合噪声滤除

基于L&A-PCNN模型的彩色图像混合噪声滤除算法存在算法调试须人工干预、对彩色图像滤波易出现污迹斑等问题。针对上述不足,提出一种彩色图像混合噪声自适应滤除算法。通过理论和实验分析获得L&A-PCNN模型关键参数的自适应定义和滤波算法中图像噪点的判别方法。实验结果表明,相比L&A-PCNN算法,该算法的PSNR有9%~18%的提高,处理后图像的视觉效果更好,并具有较好的自适应性和健壮性。     

一种彩色图像区域分割及轮廓矢量化新算法

提出了一种逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法,其思想是按逆时针顺序追踪轮廓线,在追踪过程中避免了像素点的重复判断,采用回溯搜索解决崎点问题,从而保证了追踪过程的连续性和正性性,在此基础上,运用递归方法分割出图像的所有不同色彩区域,直接提取出具有一定色极特征的区域,具有较高的实用性,也是此算法的优点之一,本文亦从直线像素点排列的特点出发,提出了一种轮廓点列快速矢量化算法,极大地减沲轮廓需存储的像素点个数,节省了内存空间,并为进一步算是如形状匹配,编码等提供了基础,实施测试的结果表明,该算法效果较好,达到了预测的要求。     

基于暗原色先验原理的水下图像增强

针对水下光衰减和散射导致的图像严重降质问题和用传统方法进行水下图像增强 产生色偏现象,提出一种新的水下图像增强方法。基于暗原色先验原理进行水下图像增强,用 软抠图的方法对图像暗通道进行细化;在图像前0.1%最亮的像素点中,用中值滤波算法计算出 这些像素点的中值,再计算这些像素点和与之对应的中值的差值,差值最小的像素点作为背景 光的预估值,并用该像素点所在区域颜色饱和度方差来判断预估背景光的准确性;利用Retinex 算法和图像各颜色通道的衰减系数比对增强后的图像进行颜色校正。实验表明,该方法能有效 地去除水下图像中的雾色、校正图像色偏问题,进而提高图像对比度。     

基于超像素的图像语义区域引导的色彩迁移

针对图像色彩处理技术,提出基于超像素的图像色彩迁移方法,其以图像语义区域进行引导,以LAB色彩空间进行映射。首先,采用K-means和SLIC算法对输入图像进行分割;其次,对每一子区域块进行区域协方差处理,获得其二阶语义特征并生成超像素,并利用相似度测量函数构造相似矩阵,对区域块聚类可生成图像超像素;最后,再对图像内语义信息相似的像素基于LAB空间映射,完成色彩迁移。结果显示,该方法具有处理复杂图像能力较高及颜色迁移效果准确的优点。     

基于混沌系统的彩色图像加密新方案

提出了一种新的基于三维Chen系统的彩色图像加密算法。将三维空间的彩色图像转换成二维的灰度图像,利用混沌系统生成的混沌序列对二维灰度矩形图分别进行行置乱及列置乱;对置乱后的图像进行加密;按折叠算法对加密后的图像进行折叠处理。仿真结果及安全性分析表明,该加密算法是在二维空间对图像像素进行处理的,相对于三维加密算法而言,降低了算法的计算强度和空间需求,从而减少了运行时间,加快了加密速度;置乱时实现了不同层次（R,G,B）亮度值的完全混合,加密效果好,安全性更高。     

彩色地图分色算法及其实现

研究一种新的彩色地图图像分色算法,该算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,再进行色彩学习。算法的特点是利用了图像的空间相关信息,可使分色结果得到局部优化,取得较为理想的效果,且降低了运算量。