复杂背景下疲劳条带图像预处理方法研究

金属断口图像疲劳条带间距是影响疲劳应力计算的重要因素.电子显微镜拍摄的金属断口显微图像较为清晰,主要噪声影响是断口表面的灰尘对提取疲劳条带造成的干扰.图像分块后,根据子块的灰度均值、方差和方向图区分条带块和噪声块,并利用噪声块邻近的条带块沿条带纹理方向滑动时噪声块进行修复,实现去噪.对去噪后的图像Gabor滤波,二值化,细线化、轮廓规整等操作,最后对每条连续曲线进行直线拟舍.实验结果表明,通过上述预处理方法可以得到较为理想的疲劳条带图像轮廓.     

应用马尔可夫随机场的金属疲劳断口条带分割

研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。     

基于图像细化的疲劳断口图像条带周期测量

研究材料疲劳断裂准确判断测量问题,对材料的疲劳条带周期性进行定量分析疲劳应力和疲劳寿命是测量的一个重要手段,同时准确测量可以得到快修复。针对传统依靠研究人员的经验,采用人工目测,手动计算条带周期时工作量大,效率低的缺点,为了客观、定量、快速的检测疲劳周期,建立了疲劳条带的三角计算模型,并将遗传算法引入图像二值化处理,提出了基于图像细化的周期测量方法。经实际断口图像样本测试表明,采用的方法可以有效的减少人为因素的干予,提高测量精度,能满足断裂故障智能化诊断的要求。     

基于感兴趣区域函数优化的静脉图像分割算法

提出一种基于局部感兴趣区域中熵与梯度函数优化的近红外手背静脉图像分割算法。该算法首先基于压缩感知理论对图像进行去噪。其次,通过条带波变换提取存在静脉信息的感兴趣区域,在这些区域中对建立的关于熵和梯度的函数进行约束与优化,实现静脉与背景分离。最后,融合所有区域的分割结果,完成静脉图像的分割。实验表明在处理近红外静脉图像分割问题时,该算法相对其它算法能保留更完整的静脉特征。此外,该算法对于具有纹理特征的指静脉、掌静脉图像的分割具有较好的借鉴价值。     

带钢表面缺陷图像的增强和分割方法

对带钢表面缺陷进行检测时,由于光照不均匀,将导致缺陷难以识别和分割.针对此问题,提出了改进的图像增强与分割方法.首先,利用自适应二维高斯函数对图像背景进行估计,并结合图像的像素运算均匀图像背景灰度;然后,采用灰度变换函数提高缺陷区域与背景的对比度,增强细节信息;最后,采用最大相关准则方法选取阈值对缺陷图像进行分割.实验...     

高边界精度和抗噪的均值漂移图像分割算法

Mean shift(均值漂移)算法核函数窗口的带宽目前仍没有一个统一的确定标准.对整体图像根据Canny算子提取的边缘方向信息分成3类子图,一类是规则边缘子图,由规则边缘像素组成;第2类为非规则边缘子图,由边界方向变化剧烈的边缘像素组成;第3类是非边缘子图,由区域内部平坦区域和噪声区域组成.规则边缘子图和非边缘子图采用大窗口使区域内部更为平滑,并使噪声区域达到更高的抗噪性能,非规则边缘子图用小窗口可保持更高的边界精度.实验采用金属断口图像进行分割,结果表明,针对不同子图采用不同核函数带宽的方法使分割后的金属断口图像边界更准确,抗噪性能也更强.     

基于小波变换的图像条带噪声去除方法

条带噪声的存在不但妨碍高光谱图像的目视判读,而且制约高光谱遥感的定量应用。针对小波变换法条带噪声去除过程中遇到的条带噪声和图像有用信息难以有效分离的问题,根据小波变换的方向性和数学显微镜特性,提出了一种新的基于小波变换的条带噪声去除方法。这种方法首先对含有条带噪声的图像进行一定层数的小波分解;然后对每一层分解得到的与条带噪声分布方向相同的子图像再进行一定层数的小波分解,从而实现条带噪声和图像有用信息的有效分离,将含有条带噪声的子图像置零;最后利用小波反变换得到去除条带噪声的图像。以欧洲空间局PROBA卫星上搭载的CHRIS高光谱数据为例,采用相关系数(R)、结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)3个定量指标,对比分析了新方法与矩匹配法、傅立叶滤波法和小波阈值法的条带噪声去除效果。结果表明新方法去噪后的图像具有最高的R、SSIM和PSNR,新方法能够有效地去除高光谱图像中的条带噪声,同时较好地保留了原始图像的有用信息。
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基于水平集接力的图像自动分割方法

为了实现图像的完全分割,基于无须重新初始化的水平集方法提出了一种接力水平集方法.该方法在待分割图像中自动交替地创建嵌套子区域和相应的初始水平集函数,使水平集函数在其中演化并收敛,然后重复这个过程直到子区域面积为0.与原始算法及经典的基于区域的水平集方法相比,该方法具有如下优点:1) 自动完成,无须交互式的初始化;2) 多次分割图像,能够比原始算法检测到更多的边缘;3) 对于非匀质的图像,能够取得比经典的基于区域的水平集方法更好的分割效果;4) 提供一个开放的分割算法框架,其他单水平集方法稍作修改后也可替换这里所使用的单水平集方法.实验结果表明,此算法对人造图像和医学影像实现了无须交互的完全分割,对非匀质图像分割表现出更好的鲁棒性.     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。