基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法

本文针对文本图像首先提出了一种基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法(Context-Adapted wavelet-domain Hidden Markov Tree,简称为CAHMT),该算法具有较高的分割质量和较低的计算复杂度.其次,为了进一步提高CAHMT算法分割的效果,将该算法与微分算子、尺度系数相结合提出了两种新的文本图像分割算法.最后通过实例阐明了这些算法的有效性.     

基于简化Mumford—Shah模型的文本行和段落分割算法

文本行和段落分割是文档图像处理过程中的重要步骤.本文提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的新的文本行和段落分割算法,该算法是脚本语言独立的.为了提高文本行和段落分割算法的有效性,首先使用高斯滤波器对文档图像进行平滑,然后再在此基础上运用简化的Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法分割文档图像.最后,利用数学形态学方法处理文档中粘连和交叠情况.实验表明,该算法可以准确快速的分割目标物体,而且算法与初始轮廓线位置无关、不受边界轮廓线连续性限制、对图像噪声具有很强的鲁棒性.     

基于粒子群聚类的H.264压缩域运动目标分割

提出了一种基于H.264压缩域的运动目标分割方法.首先从压缩流中提取运动矢量场,采用矢量中值滤波方法滤除运动场的噪声和非真实运动块;再运用前向估计方法进行矢量场的累积,解决了帧内预测时无运动矢量的问题;最后运用基于粒子群聚类算法对运动对象进行自适应分割.试验结果表明,该方法能有效分割出H.264压缩域的运动目标.     

基于自适应改进的压缩域红外弱小目标检测

现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时,有效减少了数据存储空间,但是存在背景参数估计易受噪声影响,目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标检测算法的基础上进行改进,提出了一种基于自适应参数估计和噪声统计模型的压缩域目标检测算法。对压缩域红外数据矩阵进行自适应的低秩稀疏分解,分离并重建背景矩阵和目标矩阵,根据分解残差推导统计模型,对目标矩阵进行基于噪声统计模型的阈值分割。结果表明,此算法较原算法具有更好的抗干扰能力,并解决了邻近目标的漏警问题。     

局部运动场景中运动对象的压缩域分割算法

压缩域视频运动对象的分割技术近年来逐渐被人们所重视,并且成为较实用的技术之一.该文针对目前压缩域中运动对象分割质量不高的问题,提出一种压缩域分割的改进算法.该算法首先从MPEG压缩码流中提取运动矢量,并对矢量进行运动累加和中值滤波处理,最后利用贝叶斯风险决策对非零运动矢量区域进行校正,最终得到较好的分割结果.该文还定义了压缩域分割质量的评价参数分割率和错分率,为评价压缩域的分割结果提供了客观评价标准.     

基于行间距编码的文本数字水印算法

利用Java技术实现了一种保护电子文档的基于行间距编码的文本水印算法.描述了水印的编码方式、水印嵌入的算法、水印提取的算法及文本水印技术的应用前景.通过利用电子文档的文本空间域的特征,隐藏了水印信息,实现了保护电子文档版权的目的.     

基于DCT压缩域的快速字符定位算法研究

提出一种面向复杂背景JPEG压缩图像的快速字符定位算法.首先从部分解码后的DCT(Discrete Cosine Transform)数据中,提取出一种基于加权频率的字符区新特征,然后经过自适应阈值分类,采用基于二次投影及框融合算法的字符区分割方法,直接在DCT压缩域实现字符区的快速定位.实验表明,该算法可应用于实时或存储空间有限场合下的JPEG图像中的中、英文字符定位,准确率较高,且对图像的背景复杂度具有较好的鲁棒性.     

一种针对监控视频场景的压缩域运动对象分割方法

提出了一种压缩域背景建模与运动对象分割框架:首先提取H.264视频压缩码流中的MB-bits与4×4块残差系数,基于MB-bits场进行压缩域Vibe背景建模分割出宏块级运动对象区域,然后结合最大熵模型提取4×4边缘块进行运动对象轮廓细化最终分割出压缩域运动对象。试验对比分析表明,提出的算法能快速、准确地提取压缩域运动对象,系统具有一定鲁棒性。     

基于小波包变换和形态学的图像分割算法

数字图像分割技术是一种重要的提高计算机图文识别的手段.文章利用小波包变换去噪结合形态学方法提出一种数字图像阈值分割算法.依据该算法,首先施行小波包变换,去除图像中的噪声,然后利用形态学方法集合最佳阈值判别对图像进行分割.实验证明,本算法的分割效果较佳.     

帧间自适应压缩感知算法在视频编码中的应用

阐述了压缩感知的理论框架,分析了视频信号帧间相关性特点,提出了一种帧间自适应压缩感知的视频编码算法。本方法中,利用视频差值信号的特点建立自适应感知模型,自适应的选择稀疏域和重构域对信号进行压缩感知恢复,在空域稀疏度较强的情况下选择空域作为稀疏域和重构域,在空域稀疏度较差的情况下选择小波域作为稀疏域和重构域。用测试视频进行了仿真分析,结果表明该算法能够取得较好的效果。     

一种快速有效的红外图像中海天线提取算法

针对海天红外图像的特点,提出一种快速有效的海天线提取方法.首先通过模板运算在大尺度上对图像进行预处理来增强海天线区域的图像梯度值,然后为了减小水面波纹和噪声的干扰,设计了一种非线性分割方法对图像进行处理,最后对图像进行行扫描找出海天线的位置.实验结果验证了该方法的简单有效性,抗干扰能力强,易于工程上应用.     

基于NSCT和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法

针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型;然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更佳;同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度,粒子群搜索的收敛精度更高,运算时间更少。      

一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法

提出一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法.首先采用改进后的SIFT算法对图像进行计算,同时采用快速分割算法对原始图像进行分割,对照分割后的区域分别取每个区域最显著的几个SIFT特征,最后采用局部降维算法,将高维特征降低到可以接受的低维度特征.实验表明,该方法的运行时间短,对特征提取的位置界定准.     

基于各向异性热扩散方程的SAR图像分割方法

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法。该方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响。利用本算法对仿真数据和实测SAR数据分割的结果,均证明了本文方法的有效性。     

基于遗传算法的图像分割的研究

遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。图像分割是图像处理技术的研究对象之一,它对于图像特征提取、图像识别等图像处理技术等有着重要意义。主要研究基于遗传算法的图像分割效果,采用Matlab软件进行仿真实验,对不同图像分割算法的效果进行比较。实验表明,遗传算法是处理图像分割的优秀算法,图像分割效果相比于传统的图像分割算法更加优秀。     

基于克隆粒子群算法的图像分割方法

最大熵阈值法是目前图像分割中应用最广泛的方法之一。为了快速准确地自动确定图像分割阈值,把克隆选择算法和粒子群算法相结合,提出克隆粒子群优化算法。利用这种改进方法对最大熵图像分割函数进行全局寻优。克隆选择算法和粒子群算法的结合克服了各自的缺点,克隆选择的多样性补偿了粒子群的多样性差的缺点,粒子群的快速性补偿了克隆选择的收敛速度慢的缺点。克隆粒子群方法克服了传统遗传算法易出现早熟、陷入局部最优等的问题,加快了图像分割函数收敛速度,最后能够快速准确地得到图像分割的最佳阈值。实验表明,改进后的算法分割速度较快,易于收敛到最优解,并且得到的分割阈值更加稳定。     

面向绘制质量的深度图像快速帧内编码

与彩色视频用来直接显示不同,在三维视频系统中深度视频序列的作用是在绘制虚拟视点时提供所需的几何信息,所以直接将现有编码算法应用于深度图像存在一定的局限性.针对深度视频序列的作用以及深度图像自身特征,提出了一种面向绘制质量的深度图像快速帧内编码方法,该方法包括基于深度图像统计特性和空域相关性的图像区域划分算法、HEVC的快速编码单元(CU)和预测块(PB)决策算法和帧内编码模式预先选择算法.实验结果表明:与直接利用HEVC测试软件编码深度视频相比,该快速算法在保证几乎相同的主客观绘制质量的前提下,每个视点的编码速度平均提升了35％以上.     

基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究

概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果.     

基于数据驱动的SAR溢油图像分割算法对比研究

本文针对SAR图像中溢油区域的散射特点,首次将二维最大类间方差阈值分割算法应用于SAR溢油分割,并提出了一种基于改进二维最大类间方差的SAR溢油图像分割算法。基于ENVISAT ASAR溢油图像的实验结果表明,和经典最大熵以及原始二维最大类间方差分割算法相比,本文算法是一种抗噪性能好,分割精度高,运算速度快的SAR溢油图像阈值分割算法。