基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法

图像二值化算法通过消除文档背景噪声将文本与背景分割开。针对古籍图像提出一种基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法。根据归一化局部最大值最小值来构造古籍图像局部对比度,同时对古籍图像进行相位保持降噪。将局部对比度图像和降噪图像相结合来识别文本笔划像素。通过局部窗口内所检测的文本笔划像素估计局部阈值从而计算古籍背景修复模板。用图像修复算法和形态学闭操作来估计古籍背景。用所估计背景来增强古籍图像,采用Howe算法对增强后的古籍图像进行二值化求得最终结果。该算法在DIBCO2016、DIBCO2017和DIBCO2018数据集中的实验结果均优于其他二值化算法。     

结合区域协方差分析的图像显著性检测

目的 图像显著性检测的目的是为了获得高质量的能够反映图像不同区域显著性程度的显著图,利用图像显著图可以快速有效地处理图像中的视觉显著区域。图像的区域协方差分析将图像块的多维特征信息表述为一个协方差矩阵,并用协方差距离来度量两个图像块特征信息的差异大小。结合区域协方差分析,提出一种新的图像显著性检测方法。方法 该方法首先将输入的图像进行超像素分割预处理;然后基于像素块的区域协方差距离计算像素块的显著度;最后对像素块进行上采样用以计算图像像素点的显著度。结果 利用本文显著性检测方法对THUS10000数据集上随机选取的200幅图像进行了显著性检测并与4种不同方法进行了对比,本文方法估计得到的显著性检测结果更接近人工标定效果,尤其是对具有复杂背景的图像以及前背景颜色接近的图像均能达到较好的检测效果。结论 本文方法将图像像素点信息和像素块信息相结合,避免了单个噪声像素点引起图像显著性检测的不准确性,提高了检测精确度;同时,利用协方差矩阵来表示图像特征信息,避免了特征点的数量、顺序、光照等对显著性检测的影响。该方法可以很好地应用到显著目标提取和图像分割应用中。     

背景估计和局部自适应集成的手写图像二值化

手写文档图像中存在光照不均、笔墨浸染、纸张退化、阴影等复杂情况,针对文档图像在复杂背景下二值化后OCR效果不理想的问题,提出了一种对改进的背景估计和局部自适应集成的二值化方法。首先利用局部自适应方法得到具有高召回率的二值化图像,然后对背景估计的方法进行改进得到具有高精确率的二值化图像,最后基于连通域的方法将两种类型的图像集成得到结果。使用4种评价指标在DIBCO2013和DIBCO2016手写数据集上进行了对比实验,结果表明该方法整体性能优于Otsu, Wolf, Niblack, Sauvola, Singh和Howe等经典算法。     

融合分割先验的多图像目标语义分割

目的 在序列图像或多视角图像的目标分割中，传统的协同分割算法对复杂的多图像分割鲁棒性不强，而现有的深度学习算法在前景和背景存在较大歧义时容易导致目标分割错误和分割不一致。为此，提出一种基于深度特征的融合分割先验的多图像分割算法。方法 首先，为了使模型更好地学习复杂场景下多视角图像的细节特征，通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进PSPNet-50网络模型，减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验，将少量分割先验融合到新的模型中，通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型，将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起，更好地处理边界定位问题。结果 本文采用公共数据集的多图像集进行了分割测试。实验结果表明本文算法不但可以更好地分割出经过大量数据预训练过的目标类，而且对于没有预训练过的目标类，也能有效避免歧义的区域分割。本文算法不论是对前景与背景区别明显的较简单图像集，还是对前景与背景颜色相似的较复杂图像集，平均像素准确度（PA）和交并比（IOU）均大于95%。结论 本文算法对各种场景的多图像分割都具有较强的鲁棒性，同时通过融入少量先验，使模型更有效地区分目标与背景，获得了分割目标的一致性。     

渐进式前景更新和区域关联的图像协同分割

目的 图像协同分割技术是通过多幅参考图像以实现前景目标与背景区域的分离，并已被广泛应用于图像分类和目标识别等领域中。不过，现有多数的图像协同分割算法只适用于背景变化较大且前景几乎不变的环境。为此，提出一种新的无监督协同分割算法。方法 本文方法是无监督式的，在分级图像分割的基础上通过渐进式优化框架分别实现前景和背景模型的更新估计，同时结合图像内部和不同图像之间的分级区域相似度关联进一步增强上述模型估计的鲁棒性。该无监督的方法不需要进行预先样本学习，能够同时处理两幅或多幅图像且适用于同时存在多个前景目标的情况，并且能够较好地适应前景物体类的变化。结果 通过基于iCoseg和MSRC图像集的实验证明，该算法无需图像间具有显著的前景和背景差异这一约束，与现有的经典方法相比更适用于前景变化剧烈以及同时存在多个前景目标等更为一般化的图像场景中。结论 该方法通过对分级图像分割得到的超像素外观分布分别进行递归式估计来实现前景和背景的有效区分，并同时融合了图像内部以及不同图像区域之间的区域关联性来增加图像前景和背景分布估计的一致性。实验表明当前景变化显著时本文方法相比于现有方法具有更为鲁棒的表现。     

GPU加速的交互式医学CT图像区域分割

目的 为了解决交互式医学CT图像区域分割问题,本文提出了基于证据推理规则的区域生长算法(ERRG)。方法 算法综合考虑了医学图像的灰度直方图,Gabor特征和灰度共生矩阵能量3个重要特征,采用Bhattacharyya系数度量相邻像素的相似程度,用效用函数将度量系数合并。针对算法计算效率较低问题,对算法进行并行化,采用GPU进行加速处理。结果 本文算法与基于Random-Walk图像分割算法针对医学CT胃部图像,进行对比实验,表明使用本文算法,真阳性目标像素数占目标区域所有正确像素数的比例(TPF)显著提高,背景像素错误地分割为目标像素的数目占背景正确像素数的比例(FPF)显著降低;通过GPU加速后,算法执行效率显著提高,加速比达到12。结论 本文算法减少了医学CT图像过分割现象,采用GPU加速后能够实现实时交互式医学CT图像分割。     

多尺度红外超像素图像模型的小目标检测

目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰,直接利用现有的低秩约束与稀疏表示联合模型存在准确率低、虚警率高及检测速度慢等不足。为了解决这些问题,提出一种基于多尺度红外超像素图像模型的小目标检测方法。方法 首先,采用超像素方法分割原始红外图像,得到无重叠区域的超像素图像,充分利用红外图像的局部空间相关性;然后,引入多尺度理论,融合多个不同尺度下检测的目标图像,增强该方法检测不同尺寸目标的稳健性。结果 针对多幅不同场景下的红外小目标图像进行了实验验证,并选取信杂比增益、背景抑制因子及检测时间作为定量评价指标,以此衡量背景抑制效果及算法运行速度。大量实验结果表明,与Top-Hat、Max-Median、二维最小均方、局部显著性图、红外块图像、加权红外块图像等方法相比,本文方法能有效地去除各种干扰,在背景抑制方面具有更好的效果,且所得背景抑制因子为其他方法的数十倍;与同类方法相比,红外超像素图像模型减少了至少78.2%的检测时间。结论 本文将超像素图像分割与多尺度理论引入低秩约束与稀疏表示联合模型,能够取得更好的背景抑制效果,并且可以适应不同大小目标的检测,实现复杂背景中红外小目标的准确检测。     

图像分割中的超像素方法研究综述

目的 超像素(superpixel)是近年来快速发展的一种图像预处理技术,它将图像快速分割为一定数量的具有语义意义的子区域,相比于传统处理方法中的基本单元——像素,超像素更有利于局部特征的提取与结构信息的表达,并且能够大幅度降低后续处理的计算复杂度,在计算机视觉领域尤其是图像分割中得到了广泛的应用,为使国内外研究者对超像素理论及其在图像分割中的应用有一个比较全面的认识,对其进行系统综述.方法 以图像分割为应用背景,在广泛调研文献特别是超像素最新发展成果的基础上,结合对比实验,对每种方法的基本思想、方法特点进行总结,并对超像素分割目前存在的局限性进行说明,对未来可能发展方向进行展望.结果 不同的超像素分割算法在分割思想、性能特点上各不相同.当前的超像素方法普遍在超像素数量、紧密度与分割质量、算法实用性之间存在相互制约,同时对于某些特殊目标的分割也难以取得较好的结果.结论 超像素作为一种有效的图像预处理手段具有较高的研究价值,但针对目前超像素存在的一些局限性还需要进行深入的研究.     

基于超像素的多主体图像交互分割

目的 为解决多主体图像的交互分割问题,在保证分割效果的前提上,提高分割的效率,达到实时交互修改分割结果的目的, 提出基于超像素的图像多主体交互分割算法.方法 基于图像的超像素构造一个多层流网络,利用用户交互绘制的简单笔画给出多主体分割的指导信息.流网络的边权值保证利用图割算法将图像分割成多个部分后,每个部分代表图像的一个主体.允许用户交互给出标记,实时修改分割结果,直到得到满意的多主体分割.结果 通过实验显示,本文方法能得到的满意多主体分割结果,而且时间效率较高.对分辨率为449×275的图像,算法能在1 s内给出结果,满足实时修改的要求.结论 基于超像素建立的图规模较小,能大大减少图割算法的运行时间,达到用户实时交互添加新笔画信息,交互地修正分割结果的目的.利用超像素的边界信息,用户只需输入比较简单的笔画信息,分割算法就能得到正确的多主体分割结果.     

带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割

目的 医学图像的像素级标注工作需要耗费大量的人力。针对这一问题，本文以医学图像中典型的眼底图像视盘分割为例，提出了一种带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割算法。方法 对传统卷积神经网络框架进行改进，根据视盘的结构特点设计新的卷积融合层，能够更好地提升分割性能。为了进一步提高视盘分割精度，本文对卷积神经网络的输出进行了尺寸约束，同时用一种新的损失函数对尺寸约束进行优化，所提的损失公式可以用标准随机梯度下降方法来优化。结果 在RIM-ONE视盘数据集上展开实验，并与经典的全监督视盘分割方法进行比较。实验结果表明，本文算法在只使用图像级标签的情况下，平均准确识别率（mAcc）、平均精度（mPre）和平均交并比（mIoU）分别能达到0.852、0.831、0.827。结论 本文算法不需要专家进行像素级标注就能够实现视盘的准确分割，只使用图像级标注就能够得到像素级标注的分割精度。缓解了医学图像中像素级标注难度大的问题。     

文本分割综述

文本分割在信息提取、文摘生成、语篇解析及其他多个领域有着极为重要的应用。文本分割的对象包括静态书面文本、语音文本以及动态文本等;分割的粒度因分割的目的不同而有所区别;分割的准确性不仅需要直接评测,更需要间接评测。在大量文献的基础上,对目前常用的分割方法及评测手段进行了全面的归纳和总结,分析了文本分割技术的研究现状,指出尚存在的问题并展望研究前景。     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

汉语文本自动分词算法的研究

分析了中文分词词典的机制,提出了一种改进的整词分词字典结构,并针对机械分词算法的特点,将其与概率算法相结合,探讨了一种中文自动分词概率算法。采用哈希及二分法对词典进行分词匹配。实验表明,该算法具有较高的分词效率和准确率,对于消去歧义词也有较好的性能。     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。     

全景分割研究综述

在计算机视觉领域,全景分割是一个新颖且重要的研究主题,它是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石,具有十分重要的研究意义.本文综述了基于深度学习的全景分割研究的最新进展,首先总结了全景分割任务的基本处理流程,然后对已发表的全景分割工作基于其网络结构特点进行分类,并进行了全面的介绍与分析,最后对全景分割任务目前面临的问题...     

肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述

目的 高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础上针对CT图像中的肺部解剖结构分割进行了大量研究。方法 通过对相关领域有代表性或前沿性文献的归纳总结,系统性地梳理了现有肺组织、肺气管、肺血管、肺裂纹、肺叶或肺段等解剖结构CT图像分割方法的主要流程、方法理论、关键技术和优缺点,讨论了各解剖结构分割的参考数据获取、实验设计方法和结果评价指标。结果 分析了现有研究在结果精度和鲁棒性方面所面临的挑战性问题,以及基于分割结果在定位病变、定量测量、提取其他结构等方面展开的热点应用,特别详述了当前被重点关注的深度学习方法在本领域的工作进展,同时展望了本领域在分割理论方法和后续处理等步骤的发展趋势,并探索了如何在实践中根据分割结果发现新的临床生物标志。结论 快速精确地从CT图像中分割肺部各解剖结构可以获取清晰直观的3维可视化结构影像,展开解剖结构内部的定量参数测量或结构之间的关联关系分析能提供客观、有效的肺部组织疾病辅助诊断依据信息,可以大大减轻临床医生的阅片负担、提高工作效率,具有重要的理论研究意义和临床应用价值。     

几种图像分割技术的比较

本文主要介绍了图像分割的几种方法:基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法及其各自存在的问题和最新进展,同时介绍了结合特定理论工具的分割方法,最后指出了图像分割技术的发展趋势。     

笔迹图像中的单个汉字字符分割

提出了一套完整的针对单字的笔迹图像分割算法,选用不同的笔迹样本作了验证实验,对实现单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起,提高了算法的运算速度和精确度。利用50幅笔迹样本进行测试,92%的单字分割样本可以作为单字模板,应用模板匹配分割算法92%的样本可以实现单字提取。     

基于分形和分水岭的图像分割方法

图像分割是一种重要的图像处理技术,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.提出了结合分水岭分割与图像分形维数的一种新方法用于对自然背景下人造目标的提取.实验结果证明,该方法能有效抑制自然背景,并提取出人造目标的轮廓.     

退化车牌字符的两级分割算法研究

为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割.