图像分割在灰度图像中的应用

为了探索适用于灰度图像尤其是静态监控图像的分割算法,本文针对灰度图像的特点,将经典分割算法进行了仿真与分析,提出了一些适用性条件。     

基于水平集算法的唇象分割

中医面诊中,能通过观察唇体的颜色、质地诊断病人的相关病情,因此将唇体从背景中分离出来应用于计算机辅助中医面诊可以促进中医的发展。本文采用Chan-Vese水平集算法对唇象进行分割。本文采用的数据集是采集自志愿者的23张唇象数据,通过实验展示,本文算法在该数据集上取得了较好的分割结果。同时,本文通过定性和定量分别对实验结果进行分析,阐述水平集算法在唇象分割工作中的优点以及不足之处。     

基于Ncut的自适应图像分割方法

为了解决传统归一化割(Normalized cut,Ncut)算法需要人工干预因素过多,限制了算法的通用性,本文对传统Ncut算法进行了改进,提出了自适应的图像分割方法。首先采用基团势的理论替代了传统的Ncut算法中计算权值矩阵时两个控制参数对结果的影响;然后为了减少K-means算法对分类数目和类中心的敏感,本文采用基于最小生成树的聚类方法对Ncut计算出的特征向量进行分类,得到最终的分类数目和初始类中心,然后再采用K-means算法进行聚类得到最终的分割结果。实验结果显示,本文的算法不仅提高了算法的通用性,并且分割效果比较好。     

基于互信息量的图像分割

图像分割是图像信息处理的热点和难点之一，常用的分隔方法有阈值法和聚类法等。模糊C均值（FCM）算法因其实现简单、结果较优而得到广泛应用，但FCM算法存在过分依赖初值、收敛于局部极值和需预先给定分类类数等问题，研究者们对此进行了大量研究和改进，但均无法彻底解决上述问题。基于模拟退火算法和互信息量，以最大互信息量为优化目标，文章提出了一种新的分类类数判据——互信息熵差，并在此基础上构造了一种新的阈值分割算法——最大互信息量分割算法（MMS）。实验结果表明，MMS克服了FCM算法的上述不足，更为重要的是，     

基于灰度图像的阈值分割改进方法

目前,数字图像处理技术在各个领域上都有了比较广泛的应用。若人们只对图像的某个部分感兴趣,为了能够把其提取出来,就得对图像进行分割,即把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的进行图像分析和理解。本文在基于matlab运行环境下分析了传统的灰度阈值图像分割,即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点,然后,结合图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,然后再使用这三种方法进行分割,得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较得出结论,改进后的方法确实达到了改善分割后图像细节的效果,为图像分割方法的改进提供了技术支持。     

一种基于遗传算法的Normalized Cut准则图像分割方法

Normalized Cut准则图像分割是基于图论的方法,是一种比较典型的规范化分割,但由于其运算量较大、收敛条件难以控制等缺陷,使得图像二值化分割不均匀。本文从Normalized Cut缺陷研究入手,利用遗传算法全局快速检索特性,改进Normalized Cut优化函数,获得精度理想的图像分割效果。     

一种基于蚁群聚类的图像分割方法

目前聚类技术已成为图像处理,计算机视觉,模式识别等研究邻域的重要方法。本文在群体智能理论和聚类算法的基础上,提出了一种基于蚁群聚类算法的图像分割方法。实验表明,该方法能够较好的分割图像,具有较好的聚类效果。     

基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类(FCM)算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊C均值聚类(FCM)新算法。该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移(MS)算法,分割图像时利用MS算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。     

基于分水岭算法的绝缘子串红外图像分割方法

为解决500 kV瓷绝缘子串红外图像分割问题,提出了一种基于分水岭算法的图像分割方法。通过调整红外图像G分量消除云雾干扰,图像预处理后采用灰度拉伸法进行图像增强;然后利用Otsu算法将灰度图像二值化,通过Hough变换确定绝缘子串基准线,并据此使用Floodfill算法提取绝缘子串目标区域;角度校正后做欧式距离变换,以局部最小值为标记符避免过分割,再采用分水岭算法进行绝缘子片分割。据此对湖南省某座500 kV变电站700张红外图像进行分析,结果表明,本文所提方法具有良好的自适应性和实用性,可显著提高绝缘子红外图像智能分割准确率。     

图像分割常用方法综述

图像分割算法诸多,常用算法有阈值法、边缘检测法、区域法、聚类法、模糊方法 ,还有一些新的方法是将两种或多种方法结合实现。本文对常用方法进行研究和对比。     

基于区域生长的沥青混合料数字图像分割方法

介绍了基于区域生长算法的沥青混合料数字图像分割方法,在此基础上,采用Matlab工具编制实现了分割的程序,对获取的数字图像进行了分割,并将分割之后的图像与利用OTSU方法分割的图像效果进行了对比,得到了各种方法的适用范围,以供参考。     

形状敏度及水平集在结构优化中的运用

建立了水平集方法和结构优化问题模型,对形状敏度进行了分析,导出了演化水平集方程所需要的速度场,并结合工程实例,证明了其有效性,以推广基于敏度分析的水平集方法在结构优化中的应用。     

Wildland fire modeling with an Eulerian level set method and automated calibration

This paper presents the mathematical development of a geospatial model for simulating wildland fire spread. The Eulerian level set method (LSM), a mathematical technique that tracks interfaces between separate regions on a regular grid, is applied here to track the interface between burned (or burning) areas and green areas. Model physics include surface fire spread rate and direction, transition from surface fire to passive or active crown fire, ember lofting, trajectory tracking, and spot fire formation, acceleration from point ignitions, and modifications to fuel strata attributed to suppression activities. A novel aspect of this work involves application of a stochastic optimization algorithm to automatically calibrate baseline model inputs by comparing calculated fire perimeters to observed (target) fire perimeters. The wildland fire model and associated automated calibration technique are assessed by simulating the first 22 h of progression of the 2007 Moonlight Fire in Northern California. Fuels and topography inputs are obtained from the Landfire project while wind and weather inputs are obtained from high resolution numerical weather prediction. Fire areas simulated with the calibrated model agree well with target perimeters.     

Efficient slope reliability analysis using adaptive classification-based sampling method

Slope reliability analysis can effectively account for uncertainties involved in a slope system. However, commonly used slope reliability analysis methods often require huge computational cost, especially in large-scale problems, which hinders its wide application to engineering practice. This paper proposes an efficient slope reliability analysis method based on the active learning support vector machine (SVM) and Monte Carlo simulation (MCS). The proposed method makes use of an active learning function and cross-validation techniques to select the most suitable training samples to update the SVM model. The selected training samples are associated with a small distance to the limit state surface of the slope stability model and a large local uncertainty, which are more informative to gradually tune the SVM model to approximate the actual slope performance function. As a result, the proposed method can estimate the slope reliability with a small number of evaluations of the slope performance function, thus improving the efficiency significantly. Four slope examples are employed to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The presented approach is also compared with some other commonly used surrogate models in slope reliability analysis. It is shown that the proposed method performs better in terms of computational efficiency to obtain similar estimation accuracy of the failure probability for the investigated examples.

     

一种使用多特征的鱼类图像检索方法

为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述,以至于给鱼类图像检索带来困难的问题,提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR,并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上,采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性,实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性,使用"QUT_fish_data"数据集和"DLOU_fish_data"数据集进行了仿真实验,实验结果表明,MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。     

金相图像分割和特征提取方法

为了实现对熔痕金相的有效晶格自动划分与相应的内部特征信息描述,针对金相图像边界模糊、内部晶粒块混乱、晶粒形态分布不规则、切削表面图像噪声大的特点,研究了适合于金相图像分割的图像分割算法和特征提取算法。根据鉴定工作中的实际情况,对熔痕金相进行了基本的直方图处理。在直方图规定化的基础上,对金相进行边缘检测算子的比较和图像形态学重建,设计并改进分水岭算法进行图像分割。为了获得金相图像的方向性梯度特征,采取HOG 算法进行计算。实验结果表明：经过直方图处理,并采取改进后的分水岭算法和HOG 算法,能有效进行晶格区域划分和内部特征信息提取。     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

多尺度分割方法在测绘中的应用

采用多尺度分割和基于规则知识库结合的方法,对测量遥感影像进行数据处理,从数据融合、图像分割、规则知识库的建立等方面,介绍了城市地物测绘工作的方法和步骤,从而提高测绘遥感影像地物特征点的提取精度。     

miRNA-223在子宫肌瘤组织中的表达及临床意义分析

目的:探讨miRNA-223在子宫肌瘤组织中的表达及临床意义。方法:选取2018年1-6月在本院行子宫肌瘤剔除术的子宫肌瘤患者60例为子宫肌瘤组,另选同期到本院体检的30例健康女性为正常对照组。采用RT-PCR法检测两组血清、子宫肌瘤组织和瘤旁正常组织中miRNA-223的表达,并分析miRNA-223表达与子宫肌瘤患者临床病理特征的关系。结果:子宫肌瘤组miRNA-223表达水平明显高于正常对照组(P<0.05);子宫肌瘤组织miRNA-223表达水平明显高于瘤旁正常组织(P<0.05);子宫肌瘤组织中miRNA-223的表达水平与年龄、肌瘤大小、肌瘤个数、病理类型及月经情况均有关(P<0.05);由ROC曲线可知,其曲线下面积为0.847,95%CI(0.628,1.395),当miRNA-223的截断值为≥6.50时,其诊断敏感度为91.43%,特异度为80.26%。结论:miRNA-223在子宫肌瘤组织中呈高表达,其表达可能与子宫肌瘤的发生发展密切相关。