基于相位信息的图像特征定位

图像特征可以用一个基于Gabor小波变换的复向量来表示.图像的相位是空间位置的函数,根据这一原理,利用相位信息可以实现图像特征的定位.分析了图像信号相位信息的空间特性,以人脸图像为例,研究了相位信息在图像特征定位中的应用.     

基于特征域的目标分割算法

文中以可见光舰船目标的检测方法为研究对象，为解决黑白极性，海浪干扰等问题提出了基于特征域的目标分割方法。该方法是将目标难以正确分割的灰度图进行特征转换，生成使目标突出的特征图，然后在特征图上进行目标分割并给出利用基于特征域的目标分割方法的试验结果，说明此方法的优越性。     

基于分水岭算法的红外图像分割方法

本文采用分水岭算法对红外图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及红外图像的特点,提出了分割区域边界平均灰度及其面积对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。本算法利用空中红外目标图像进行了实验,实验表明,本算法适用于红外目标图像,并且效果良好。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

基于时空联合的红外运动目标分割算法

针对野外复杂背景下红外运动车辆分割这一难题,提出了一种时空联合的运动目标分割算法.该算法首先通过自适应变化检测提取出初始目标,然后在初始目标外接矩形区域中做分水岭变换,最后通过基于初始目标模板投影和运动投影的区域合并,得到精确的目标.实验结果表明,该算法能快速精确地从复杂背景中分割出目标.     

基于红外目标分割的图像融合方法研究

针对红外图像中目标图像灰度分布集中,微光图像灰度分布相对均匀的特点,提出了一种先提取红外图像中的热目标,然后以微光图像为背景进行图像融合的方法.实验结果表明,该方法在保留微光图像高空间分辨率和丰富纹理细节信息的同时,又突出了红外图像中的热目标.     

基于形态学梯度的红外图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割方法。该方法利用形态学方法来处理红外图像。首先进行形态学滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着提出了一种计算红外图像梯度的多尺度算法提取图像形态学梯度,而后分析了图像分形特征估计方法与形态学梯度的关系,提出了一种新的红外图像分形特征估计算法,在此基础上对图像进行分割。实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像的分割问题。     

一种基于多相位水平集的图像分割

基于水平集的方法已经广泛的使用于图像分割中,但是其复杂的计算限制了其应用范围。为此,提出了一种基于水平纂方法的多坦位的c—v模型。该方法首先通过一种新的初始化方法,获得初始轮廓,加快了算法的收敛速度;同时,引用了距离约束项来消除传统c-V模型的重新初始化问题,提高了算法的计算效率;最后,为了获得了更好的边缘定位能力,在模型中加入了梯度信息。分别对模拟合成图像和一般真实图像进行了实验,结果表明该模型具有边界定位准确和收敛速度快等优点。     

基于时空信息的运动目标分割算法

为了提高运动目标分割质量,提出一种基于时空信息的运动目标分割算法。首先利用回声状态网络仿射参数进行估计实现运动目标背景补偿,并采用非下采样轮廓波变换对视频图像进行消噪处理,然后采用标记分水岭算法对分割区域进行标记,并融合自适应光流法对运动目标进行分割,最后采用仿真实验测试算法性能。仿真实验表明,本文算法大幅度减少了运动目标分割误差,提高了分割精度,具有较强的鲁棒性。     

基于局部直方图的红外目标分割算法

在远程红外探测系统中,背景为缓慢变化的天空,而目标则表现为局部奇异点。目标灰度分布范围大,局部较亮,边缘与背景对比度低。根据这一特性,提出了一种基于局部直方图的目标分割算法。文中分析了多个目标的直方图分布特性,根据其灰度分布规律和像素个数判决条件实现了目标的有效分割。该算法适用于空域背景下的飞行目标分割。经过仿真验证表明,本文所提出的算法能快速有效地分割出红外飞行目标,有很强的实用性。     

一种基于Contourlet变换和视觉感知特性的图像分割方法

纹理图像的分割通常是通过分离块或移动块进行的,即以块的特征作为块或块中心像素的特征来进行,纹理边界和图像边界像素的误分率高.提出一种新的基于视觉感知特性邻域结构的纹理图像分割方法.该方法分为两步:首先用移动块产生中心像素的特征属性值;然后每个像素建立9个特殊邻域结构窗口,通过邻域结构中属性特征的一致性来确定像素的特征属性值.用此方法对30种纹理图像进行了分割实验,取得了满意的结果.     

基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法

传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少.为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法.首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连通域检测去除误分割得到二次分割图,最后以二次分割图交集区域为种子区域、并集区域为边界,通过区域生长法得到最终分割热像.实验结果显示,本文算法相对最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚类法错分区域小,在主观视觉效果和区域间对比度、形状测度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标.     

基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像分割

针对传统的多阈值红外图像分割中多阈值选取存在的效率低、计算重复等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像快速分割算法.首先,在阈值选取时引入人工蜂群算法,实现多阈值的选取.然后,针对原始人工蜂群算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,分别从引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦察蜂搜索3个方面进行了改进,使其更快、更准地收敛于最优解.实验表明,相比于原始人工蜂群算法,改进后的算法在精度相同时速度更快,迭代次数相同时结果更接近最优解.该算法能够在保证精度的前提下高效地对红外图像进行多阈值分割,是一种可行的红外图像分割方法.     

基于ABC算法和模糊互信息的SAR图像分割

针对SAR图像分割的相干噪声、伪影、低图像对比度和图像亮度不均匀等问题,提出一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,并结合模糊互信息量的方法自动检测机场轮廓。对SAR图像进行Lee Sigma滤波和模糊增强等图像预处理,以最大模糊互信息作为图像分割的最优判决方法,用ABC算法寻找该判决的最优解,得到机场的轮廓。实验采用低分辨率SAR图像,使用ABC算法分别搜索源图像和二元分割图像(目标和背景)的最大传统互信息和最大模糊互信息,比较了2种情况下得到的分割图像,结果证明了算法的有效性。     

低信噪比红外小目标图像的分割方法

针对复杂背景条件下的红外图像分割问题,将遗传算法与人类视觉感知原理相结合, 探讨了一种新的多阈值图像分割方法即基于遗传算法的图像阈值分割方法,该算法引入了一个自动判别且时空可变的目标背景条件和调整最佳分割区域的步骤,提高了分割算法的质量及鲁棒性,克服了传统阈值方法在图像分割中的局限性。通过计算机仿真实验,验证了该方法的有效性。     

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Otsu算法和分形维数相结合的红外云图分割

红外云图中的云系主要由积雨云、卷云、层云和积云组成,它们对于气象研究有很大的帮助。这4类云系具有不同的分形维数特征,因而可以借此对它们进行分割。但是由于地表和一些云具有相似的分形维数特征,单纯依靠分形维数的分割效果不理想。对此,采用最大类间方差（Otsu）算法,分离出地表,去除干扰,并对提取出的云系采用分形维数进行分割。由于传统分形维数算法在计算时只选取了窗口内的灰度最大和最小的像素点,获得的分形维数特征不够精确,造成分割的云系出现混淆的现象。对此,在计算的过程中加入窗口中的全部像素点,获得的分形维数能准确地描述区域特征,保证了云系分割的良好效果。     

基于细胞免疫的红外图像分割算法及FPGA实现

在工业生产中,高温蒸汽管道通常被用于输送高温蒸汽、高温工业废水等,但为了安全,管道通常被放置在环境比较复杂的地方,不利于工人对管道的检测与维护。快速地定位复杂背景下蒸汽管道的位置并对周围环境进行区分,已经成了一个亟待解决的问题。由于最大类间方差（Otsu）算法不能满足上述要求,基于细胞免疫机制提出了一种改进的Otsu算法,该算法通过红外图像中管道以及复杂背景的特征,能够计算出两个不同的阈值并将其分别用于图像中管道的提取与复杂背景的区分。借助QuartusⅡ软件搭建了基于FPGA的软硬件系统平台,实现了数据通信传输,并对改进的Otsu算法进行验证。实验结果表明,该算法应用在红外管道图像中能取得较好的效果。与几种边缘检测算子和经典Otsu算法相比,无论是在管道的分割,还是复杂背景的区分,本文算法都具有较高的真阳率(True Positive Rate, TPR)和较低的假阳率(False Positive Rate, FPR)。     

低对比度图像分割算法研究

在分析图像分割算法的基础上，针对灰度随机分布的低对比度图像．提出采用空间区域方差和灰度区域方差进行图像增强和灰度分区。实验结果表明该方法能有效地实现低对比度图像的分割。