妇科医学显微图像中乳酸杆菌的检测和统计分析

针对妇科分泌物光学显微图像成分复杂的特点,提出了一种快速有效 的检测并统计乳酸杆菌数量的算法。首先利用窗口Laws能量方法鉴别背景和背景之外其他成 分的纹理特征,从而保留乳酸杆菌所在的背景区域;然后利用Laws能量对乳酸杆菌进行预分 割,并计算出分割区域内的平均灰度,再结合背景的灰度值精确分割;根据乳酸杆菌细胞的 成像特点,提取目标区域的长宽比、面积大小等特征滤除区域中的杂质;最后对乳酸杆菌的 数量进行统计分析。实验结果表明,该方法能够有效检测复杂显微图像中的乳酸 杆菌目标,并获得较好的统计分析结果。     

半监督学习下复杂背景图像边缘检测仿真

为了有效避免图像边缘检测过程中出现边缘间断或者伪边缘的情况,提出一种半监督学习的复杂背景图像边缘检测算法。设定特征筛选规则,增强复杂背景图像敏感区域,提取图像特征,通过灰度共生矩阵和Gabor滤波提取图像高频与中低频纹理特征。利用半监督学习对图像样本展开训练,实现复杂背景图像分类。采用双边滤波对完成分类的图像预处理,通过最大类间方差法展开阈值分割,引入形态学思想将分割后的图像分别展开膨胀和腐蚀,获取形态学梯度图,计算梯度图像和原始阈值图像的交并集获取具有精确边缘的灰度图,实现复杂背景图像边缘检测。实验结果表明,所提算法可以获取高精度的边缘检测结果,且不会出现边缘间断和伪边缘的问题。     

基于一种新的Snake模型的序列图像边缘提取算法

对医学图像数据中感兴趣区域（ROI）进行准确的边缘提取和分割,是对图像进行分析、理解和处理的重要前提。为克服现有Snake算法人工初始化轮廓不精确,迭代过程中曲线易被复杂背景吸引等缺点,提出基于一种改进Snake模型的序列图像边缘提取算法。该算法先利用序列图像相似性原理提取出近似边缘,然后将其平均分为4个子边缘,在每个子边缘上取数目均衡的Snake输入点,最后离散Snake的内力和外力,经过迭代得到最终边缘。实验结果表明：该方法能精确地提取出医学图像中复杂区域或畸形区域的边缘,且计算量较小。     

融合小波变换与数学形态学的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。     

一种快速、高效的车牌定位方法

基于车牌区域丰富的边缘特征,本文提出了一种改进的车牌定位方法。首先增强原始图像,并对原始图像和增强图像分别进行边缘提取;然后基于车牌区域边缘均匀,长短有限等特征,滤除背景及噪声边缘点;最后通过投影搜索出车牌区域。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、适应性强。     

基于连通区域和统计特征的图像文本定位

文本定位是图像中文本提取的前提与基础。针对场景图像中背景复杂和光照影响,提出一种由粗略到精确的文本定位算法。该算法首先在边缘图像上利用连通区域分析进行粗略定位得到文本候选区域,然后提取候选区域的方向梯度直方图特征和改进的局部二值模式特征进行分类,去除虚假文本达到精确定位。仿真实验结果表明,该算法能够有效地降低背景复杂与光照不均的影响,在场景图像中准确地定位文本区域。     

全景图像海天线提取及舰船目标自动检测

为实现海洋环境下全景摄像机自动目标检测,提出了一种全景图像海天线提取算法及海天线上舰船目标检测方法;首先,分析了全景图像中海天线的成像特点,使用基于分区的自适应阈值Canny边缘检测算法进行边缘检测,并对海天线边缘进行双阈值梯度方向过滤;然后,对图像边缘进行细化,提出了基于最长曲线法的海天线边缘提取算法并进行椭圆拟合得到海天线边缘成像椭圆方程;最后,介绍了根据海天线椭圆方程对海天线上舰船目标进行检测的方法;使用3种不同海洋环境下拍摄的图像进行了实际测试,实验结果表明:该方法可有效地检测出复杂海天背景下的海天线及海天线上舰船目标,海天线提取成功率可达95%以上,对径向成像高度超过10个像素的目标识别成功率可达90%。     

基于多空间图像融合的白细胞自动分割

针对目前白细胞分割存在的准确率不高、粘连细胞不易分割等问题,提出基于多空间图像融合的白细胞自动分割算法。根据细胞显微图像饱和度分量S和蓝色分量B的分布特点,构造融合图像,减弱内部空洞对分割的影响,为细胞核和单细胞的初分割奠定基础。对于粘连细胞图像,利用轮廓相邻点的行列式检测细胞边缘轮廓凹点并根据凹点索引值关系式定位粘连区域,最后采用线性插值修补轮廓。实验结果表明,上述算法可精确分割白细胞,分割正确率达到96%。     

基于图像的颗粒物检测研究

针对复杂背景下的显微图像中的颗粒物检测,提出了一种快速、准确的颗粒图像分割新方法;该方法利用Canny算子得到图像中的颗粒边缘,采用格雷厄姆法计算颗粒边缘的凸壳,得到局部闭合区间;通过对单个闭合计区间内像素值信息的统计,得到局部阈值,利用局部阈值进行阈值分割得到颗粒二值图像;实验结果表明该方法有效克服了背景中纹理的影响,准确地分割出了颗粒图像,基于该算法开发的接触式表面洁净度检测仪具有较高的检测精度,得到了较好的应用。     

支票大写金额图像分割策略

字符图像的分割是票据自动处理系统中一个预处理过程,提取字符的质量对识别系统有很大的影响。我国支票大写金额图像背景中存在定位线和背景纹理,还有各式各样的印章对笔画信息的干扰。该文解决了复杂背景下二值化问题,采用形态学方法去除定位线,根据目标与背景的灰度和双边缘特征分析进行二值化处理,利用用户填写字符串时的书写习惯去除孤立印章碎块,基于区域增长的后处理过程来修补前期处理过程中断裂的笔画。该方法在真实支票图像的获取上,取得了较为满意的结果。     

细胞图像分割方法的研究与实现

提出了多种分割策略对一幅给定的细胞原图的细胞核和细胞浆进行分离。运用3种图像分割方法（边缘提取、最佳阈值法和分水岭）实现图像分割,并且对三种方法的优缺点做了比较。理论分析和实验结果表明采用这种方法基本上能把细胞核提取出来,并保持它的形状不变,其中用最佳阈值法可取得较好的效果。     

基于图像融合的飞行器轮廓提取方法

区域分割算法可将图像中含有有效信息的区域挑选出来,由此提出一种基于图像融合的边缘提取方法,在区域分割的基础上,利用分水岭算法对分割出来的含有有效信息的区域进行边缘提取。并将所得结果与其他边缘提取算法融合,得到单像素宽的、封闭的轮廓。该方法可以降低背景区域对结果的影响,综合多种算法的优点。实验结果表明该方法稳定可靠,具有较强的实用性。     

融合区域和边缘特征的水平集水下图像分割

目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法（local pre-fitting,LPF）相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法（hierarchical co-salient detection via color names,HCN）相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。     

基于改进Canny边缘检测的堆叠货箱分割定位方法

为了提高集装箱卸货的自动化水平,针对集装箱内堆叠货箱难分割定位的问题,提出了一种基于改进Canny边缘检测的堆叠货箱分割定位方法。通过阈值分割和形态学处理进行图像预处理,去除背景干扰,提取堆叠货箱区域图像,基于改进Canny算法对堆叠货箱进行边缘检测,根据堆叠货箱边缘特征进行筛选并基于最小二乘法进行直线拟合,解决边缘线条不连续和虚假边缘问题,对边缘进行区域化处理,以此将堆叠货箱分割成独立的货箱区域,提取每个独立货箱的最小外接矩形,得到货箱中心点的位置信息。实验结果表明,该方法对堆叠货箱有很好的分割效果,定位精度小于5 mm,满足定位精度要求。     

一种新的彩色图象文字提取算法

文字信息在描述图象内容时起着重要的作用,因此文字提取及识别是基于内容视频检索的关键技术。提出了一个从彩色图象背景中提取文字的快速而有效的算法。由于文本字符串的对比度较高,首先用一个改进的sobel算子将彩色图象变换为二值的边缘图象,再对该边缘图象进行涂抹处理,然后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图象中提取文本信息,最后将提取出的文本输入到文字识别(OCR)引擎,识别结果证明了此方法的有效性。     

基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

受相干斑噪声影响,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。     

一种快速提取弹底底火表面缺陷图像方法

针对枪弹弹底图像特点,提出一种新的弹底底火表面缺陷图像分割方法。对去背景弹底灰度图像运用Log算子进行边缘检测,分析了传统边界跟踪算法在提取弹底圆轮廓应用中的不足,改进边界跟踪算法提取弹底圆轮廓,利用最小二乘法圆拟合算法获得弹底圆圆心和半径。通过弹底圆半径与底火圆半径对应关系为弹底灰度图像赋值,提取底火圆图像。利用统计阈值分割底火缺陷,利用数学形态学优化分割结果。实验结果表明,该方法能够有效提取弹底底火表面缺陷。     

基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法

由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法.该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数的求解从而达到图像分割的目的.仿真实验结果表明,该分割算法与初始轮廓线位置无关,受边界轮廓线和图像噪声的影响较小,具有较强的鲁棒性,在目标与背景灰度级差别较小的红外图像的分割中取得了较好的效果.     

融合灰度和梯度信息的彩色细胞图像自动分割

为了开发血及骨髓涂片中白细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出了一种融合灰度空间、彩色信息和数学形态学形态梯度信息的血细胞图像自动分割算法,以完成对白细胞（胞核和胞浆）的分割。在灰度空间,通过改进的迭代阈值分割算法,对白细胞的胞核进行了精确的定位和检出。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞胞浆的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,充分利用梯度信息,合理地对白细胞的胞核和胞浆进行了标记。在灰度梯度图像上提取血细胞的轮廓,并分别赋予不同的标记,表明数学形态梯度算法较传统的边缘检测算子具有更好的边缘提取能力。结果表明,胞核和胞浆的分割正确率分别为95.5％和92.6％,验证了该算法对彩色白细胞图像分割的有效性。     

结合距离变换与边缘梯度的分水岭血细胞分割

目的 针对医学图像中细胞提取和粘连细胞分割问题,提出一种结合距离变换利用边缘梯度的分水岭血细胞显微图像分割方法。方法 首先,通过距离变换由细胞二值图生成距离地形图,取其局部极值点或点集作为前景标记,进行第1次距离分水岭变换;接着将第一步骤所得的分水岭脊线作为背景区域的标记,前景标记不变,视梯度幅度图为地形图,再一次进行梯度分水岭变换,得到细胞分割结果。两次分水岭变换前,均采用强制极小值的方法修改地形图,来控制地形图只在选取的标记处存在局部极小值。结果 该方法由距离图提取前景标记,将距离分水岭变换所得的脊线作为梯度分水岭变换的背景标记,能有效地分离粘连目标。相比于基于距离图分水岭变换,本文方法不过多依赖二值图像信息,保留了基于梯度图像的分水岭变换边缘定位准确的优点,又解决了其无法分割粘连目标和过分割的问题。结论 经多幅临床细胞图像分割实验验证,该方法可以实现图像中细胞的提取以及粘连细胞的自动分割,满足医学图像分割的要求。