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提出一种基于参数活动轮廓模型的多模型融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标轮廓提取方法,即在活动轮廓模型Balloon中引入新兴统计分布模型G0分布、基于区域的统计活动轮廓模型和多边缘检测算子模型,获得了一种新的目标轮廓提取方法。基于MSTAR项目的真实SAR图像的实验结果表明,本文所提出的方法能准确地获得SAR图像目标轮廓,可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息。 相似文献
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基于区域相似性的活动轮廓SAR图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服传统活动轮廓SAR分割模型高度依赖统计分布假定的缺点,结合基于成对相似性的图划分方法和几何活动轮廓模型的优点,提出了基于区域相似性的活动轮廓SAR分割模型.首先将原始图像过分割成同质子区域集;然后结合强度和纹理信息真实度量子区域的成对相似性,并以此定义能量泛函;最后利用基于过分割的规则化和快速曲线演化实现SAR图像的有效分割.真实SAR图像的实验结果表明,该模型能快速、准确地得到SAR图像的分割结果. 相似文献
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血管内超声(IVUS)图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。为此,提出了一种用于自动提取血管内超声图像内、外膜边缘的方法。这种方法基于活动轮廓模型和超声图像的对比度特征量以及Rayle igh分布统计特性,有效利用动态规划和启发式图搜索方法,分别在不同的代价函数形式下,对血管内超声图像内、外膜边缘进行自动提取。实验结果表明,和以往的提取方法相比,该方法算法简单,准确性较高,对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强,是一种较好的全局最优化算法。 相似文献
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该文基于Snake模型研究了SAR图像的目标分割与检测方法。首先针对Snake模型图像分割技术中存在的凹陷区域不能很好收敛的缺点,在前人研究成果的基础上,增加了外部约束凹陷能量,提出了改进的Snake模型,然后采用贪婪算法进行方法的实现,该方法能够有效地利用局部与整体信息,实现目标边界准确定位,保持线性光滑。实验结果表明,改进后的Snake模型能较好的收敛到图像凹陷区域。 相似文献
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在传统的snake算法基础上,针对人脸轮廓提取这一课题,提出了一种初始化snake的方法,并对传统的snake算法进行了改进。实验结果表明,该方法能够较好地提取人脸轮廓,并在精确度和计算量方面大大优于边缘检测算子方法。 相似文献
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提出了玫种基于活动轮廓模型的胃窦B超序无图象诉提取与跟踪方法,对于序列中的第一幅图象,通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其寝轮廓,再运用活动轮廓模型,进行边缘轮廓的逼近,以获得比较精确的胃窦边缘轮廓,在后续图象2中,将活动轮廓模型与光流模型相结合,实现了轮廓的跟踪。实验的结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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提出一种由统计和梯度信息驱动的活动轮廓模型。该模型有效利用梯度信息使演化轮廓线快速精确地定位到物体的边缘;同时,由局部统计信息和全局统计信息构造符号压力函数,减少噪声对轮廓线演化的影响。另外,模型利用局部统计信息能够有效处理灰度分布不均的图像,全局信息的利用避免了演化轮廓线陷入局部最小,因此,该模型可以任意设置初始轮廓线。最后通过高斯卷积核对水平集函数规则化,避免了传统模型中计算代价高昂的重新初始化和规则化。实验结果表明,提出的模型不仅能够在任意初始轮廓下精确有效地分割灰度分布均匀的图像和不均匀的图像,而且对噪声具有较好的鲁棒性。 相似文献
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图像分割在计算机视觉和模式识别中起着重要的作用,近年来基于活动轮廓和水平集方法的图像分割模型得到了广泛的研究。提出一种新的边缘与区域相结合的活动轮廓模型,并利用水平集方法来进行曲线的演化。通过合成图像和真实图像的实验,提出的模型与经典的Chan-Vese模型相比,不但提高了抗噪能力,而且可以更准确地检测图像的边缘,同时分割精度也得到了较大的提高。 相似文献
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CT图像轮廓提取是逆向工程中的关键技术之一,由于基于边界检测算法很难提供一条连续的无间断的边界轮廓。采用一种改进的GVF Snake算法,首先通过人工取点,B样条拟合的方法,提取其初始轮廓,再利用改进的GVF Snake方法进行边界轮廓逼近,以获得比较精确的叶片边界轮廓,克服了传统活动轮廓模型梯度势能场捕捉范围小的缺点,并通过实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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目的 医学图像分割结果可帮助医生进行预测、诊断及制定治疗方案。医学图像在采集过程中受多种因素影响,同一组织往往具有不同灰度,且伴有强噪声。现有的针对医学图像的分割方法,对图像的灰度分布描述不够充分,不足以为精确的分割图像信息,且抗噪性较差。为实现医学图像的精确分割,提出一种多描述子的活动轮廓(MDAC)模型。方法 首先,引入图像的熵,结合图像的局部均值和方差共同描述图像的灰度分布。其次,在贝叶斯框架下,引入灰度偏移因子,建立活动轮廓模型的能量泛函。最后,利用梯度下降流法得到水平集演化公式,演化的最后在完成分割的同时实现偏移场的矫正。结果 利用合成图像和心脏、血管和脑等医学图像进行了仿真实验。利用MDAC模型对加噪的灰度不均图像进行分割,结果显示,在完成精确分割的同时实现了纠偏。通过对比分割前后图像的灰度直方图,纠偏图像只包含对应两相的两个峰,且界限更加清晰;与经典分割算法进行对比,MDAC在视觉效果和定量分析中,分割效果最好,比LIC的分割精度提高了30%多。结论 实验结果表明,利用均值、方差和局部熵共同描述图像灰度分布,保证了算法的精度。局部熵的引入,在保证算法精度的同时,提高了算法的抗噪性。能泛中嵌入偏移因子,保证算法精确分割的同时实现偏移场纠正,进一步提高分割精度。 相似文献
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活动轮廓模型是计算机视觉领域的重要研究方向。针对传统的活动轮廓模型(Snake模型)对凹形轮廓处理效果差、初始轮廓必须充分接近图像边缘的缺点,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的人脸轮廓提取算法。该算法把梯度矢量场作为外部能量场,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明,该方法能够快速、准确地提取人脸轮廓。 相似文献
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目的 合成孔径雷达图像目标识别可以有效提高合成孔径雷达数据的利用效率。针对合成孔径雷达图像目标识别滤波处理耗时长、识别精度不高的问题,本文提出一种卷积神经网络模型应用于合成孔径雷达图像目标识别。方法 首先,针对合成孔径雷达图像特点设计特征提取部分的网络结构;其次,代价函数中引入L2范数提高模型的抗噪性能和泛化性;再次,全连接层使用Dropout减小网络的运算量并提高泛化性;最后研究了滤波对于网络模型的收敛速度和准确率的影响。结果 实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库,10类目标识别的实验结果表明改进后的卷积神经网络整体识别率(包含变体)由93.76%提升至98.10%。通过设置4组对比实验说明网络结构的改进和优化的有效性。卷积神经网络噪声抑制实验验证了卷积神经网络的特征提取过程对于SAR图像相干斑噪声有抑制作用,可以省去耗时的滤波处理。结论 本文提出的卷积神经网络模型提高了网络的准确率、泛化性,无需耗时的滤波处理,是一种合成孔径雷达图像目标识别的有效方法。 相似文献
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WANG Bing HUANG YuLin YANG JianYu&WU JunJie School of Electronic Engineering University of Electronic Science Technology of China Chendu China 《中国科学:信息科学(英文版)》2011,(9)
Synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition is an important application in SAR.How to extract features has restricted the application of SAR technology seriously.In this paper,a new feature extraction method for SAR automatic target recognition based on maximum interclass distance is proposed,which integrates class and neighborhood information.This method can reinforce discriminative power using maximum interclass distance,so it can improve recognition rate effectively. 相似文献
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为提高合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像的分割效果,得到海洋表面溢油的准确信息,提出一种改进的迭代算法,能更为有效地选取阈值,尤其适用于暗斑区域与背景灰度值差异悬殊的情况.对海洋SAR图像进行预处理,并且对处理后的SAR样本图像进行边缘分割,在此过程中通过优化迭代算法得到一种新的选取阈值的方法,运用此方法成功将暗斑区域与海洋背景分离;使用5*5窗口提取样本图像的边缘梯度特征量,对梯度均值与方差进行分析、理解达到识别SAR图像中的溢油区域的目的.将仿真结果与传统分割结果进行了比较,比较结果表明了该方法在选取阈值进行图像分割方面要优于其它算法. 相似文献