基于多元线性回归的昆虫图像分割方法

昆虫图像自动鉴定是一种快速鉴定昆虫的方法,图像分割则是其中的关键步骤。为了使昆虫图像分割达到更理想的效果,提出基于RGB三色板的多元线性回归算法对昆虫图像进行分割。算法的核心是首先建立图像的多元线性回归模型,根据RGB三色板的背景样本确定回归模型参数,并采用范数对回归模型进行优化,优化后的算法有效解决了昆虫图像分割中部分区域分割不理想的问题。实验证明,提出的算法对昆虫图像分割具有良好的应用价值。     

图像过渡区提取与分割的逆向云方法

针对图像自动分割中的最优阈值选择问题,提出了一种基于云模型和过渡区思想的图像阈值化方法。该方法首先通过逆向云算法获得给定图像的云模型;其次设计自适应阈值搜索准则,在云模型的骨干元素区间内最小化该准则,生成图像过渡区的云模型;然后采用极大判定法则实现图像过渡区的不确定性提取;最终根据过渡区像素的灰度峰值完成图像阈值化。新方法利用云模型解决图像过渡区的提取与分割问题,具有不确定性。定性和定量的实验结果及分析表明,该方法分割效果较好、性能稳定,具有合理性和有效性。     

基于小波变换的图像过渡区提取与分割

复杂背景下目标的准确分割是自动目标识别中的关键技术之一。该文将基于过渡区提取的图像分割技术应用于自然纹理场景的图像分割,提出了基于小波变换的过渡区提取与分割算法,克服了以往过渡区直接提取方法的不足。实验结果表明,该方法用于自然纹理场景下的目标分割具有很好的分割效果。     

图像过渡区提取与分割算法的两个基本问题

基于过渡区提取的图像分割是近年来研究较多的一种图像分割方法,其理论研究还很不完善,如过渡区定义有很多局限性,阈值分割准则还没有给出显式的解释与证明等。给出了广义的过渡区定义,对基于过渡区提取的图像分割准则给出了合理的几何解释与数学证明。该研究内容进一步充实了这一理论框架,对研究过渡区提取与分割算法具有重要的理论意义。     

基于多元线性回归的高光谱遥感图像小波去噪

充分利用高光谱遥感图像的强烈谱间相关性,提出了一种基于多元线性回归的去噪方法.首先对高光谱遥感图像进行多元线性回归变换,得到预测图像和残差图像.分别对两块数据利用小波进行空间去噪处理.预测图像变换到微分域以提高噪声级,再进行去噪处理,而残差图像则直接进行去噪处理.最后将重新获得的两块数据进行相加得到最终的去噪图像.实验结果表明本文提出的算法能够达到较好的去噪效果,获得较高的信噪比.     

基于LabVIEW的多元线性回归数据处理系统

多元线性回归分析是一种重要的数据处理方法,借助图形化的虚拟仪器开发平台LabVIEW可开发出集数据剔错、模型构建、统计检验、区间估计与预测等功能为一体的多元线性回归的可视化数据处理系统。系统构建方法新颖和稳健,通用性和适应性强,可方便地与数据采集整合使用,又可单独应用,具有广泛应用价值。文章对系统的构建与设计作了阐述,给出了主要的实现程序。     

具有模糊控制变量的多元线性回归

多元线性回归被广泛用于预测。回归式反映了响应变量和预测变量间的线性关系。将模糊集理论引入多元线性回归中,通过模糊控制变量,可以得出更符合实际,也更容易为人所理解的回归模型。针对真实数据的实验表明,具有模糊控制变量的线性回归可以解决一类复杂的回归问题。     

图像分割中基于过渡区技术的统计调查

第一个基于过渡区的图像分割方法在四分之一个世纪前提出后得到了许多图像技术同行的关注,至今已有很多应用,并得到进一步的研究且取得了一系列研究成果.借助谷歌学术工具对与此相关的文献进行了网络搜索,并以搜索到的文献为基础对近年来相关的研究进展进行全面的统计和回顾:包括对引用文献进行了逐年统计,对其中有进一步研究内容的文献进行了分类分析,对研究过程中出现的几个问题进行了剖析讨论,还指出了若干进一步研究的可能方向.从中不仅可了解到基于过渡区图像分割方法的发展情况、基本特点、涉及领域以及存在的瓶颈,还可看出一些未来深入研究的趋势和方向.     

起伏背景的红外图像过渡区提取

将基于过渡区提取的图像分割技术应用于起伏背景的红外图像的分割.为了实现复杂背景下过渡区的准确提取,首先采用基于直方图的非均衡拉伸算法对原始图像进行处理,以提高整体对比度;然后采用基于小波分析的能量特征图像法区分目标区域和背景区域,这是因为能量特征的选取与背景纹理的方向无关,对目标的变化具有旋转、平移不变性,当目标区域越平滑,检测的精度就越高.对比实验验证了该方法对起伏背景下人造目标具有较强的自适应性和良好的分割效果.     

基于多元线性回归的标准井泵功图计算方法

目前常用的井况分析手段是对油井泵功图进行分析诊断,但是目前常常是通过人工方式来对功图情况进行分析判断,对功图的智能判断还不是十分成熟,这主要是因为无法确认当前功图和正常功图的误差率,所以该文针对这一问题,提出一种基于多元线性回归的标准井泵功图计算方法,用此方法可以通过计算机计算出标准井的泵功图情况,以此作为和实际井况中的泵功图情况对比分析的依据,就可以很快的对比出泵功图是否存在异常情况。     

图象过渡区提取与分割算法评价

对几种基于过渡区提取的图象分割算法进行了较为全面的综合评价,包括分割质量评价、抗噪性评价、运算复杂度评价、目标背景面积比影响及人为参数等方面的评价,评价使用了4种典型的过渡区提取与分割算法,以及两种经典的阈值化分割算法。评价结果表明,过渡区提取与分割算法可以取得优于传统阈值化分割算法的综合性能,是一种值得研究的图象分割方法。     

基于区域生长的彩色图像分割算法

针对传统种子区域生长算法在分割具有复杂纹理的彩色图像中存在的问题,提出一种改进的种子区域生长算法,该算法在YCbCr颜色空间中进行,采用离散余弦变换提取图像纹理特征值,进行自动种子及种子区域的生长,并用区域合并改善过度分割。实验结果表明,该算法能有效提高图像分割的精确性。     

一种基于颜色区域分割的图像修复算法

现有的基于样本块纹理合成的数字图像修复技术在全局式搜索样本匹配块时可能选择错误的匹配块,导致繁衍错误信息而使修复结果不理想。该文提出一种基于颜色区域分割的图像修复方法,其目标匹配块的搜索限定在源样本块所覆盖的颜色区域中。实验结果表明这是一种更健壮、视觉效果更理想的修复算法,可以有效修复各种破损情况,尤其是具有复杂背景的较大区域填充。     

基于区域特征的胶囊图像分割算法

针对胶囊缺陷检测中存在的图像分割效果不理想的问题, 提出了一种基于区域特征的胶囊图像分割算法. 首先将原图像分割成5个子图像, 然后分别在子图图像中分割提取胶囊. 子图图像首先对图像高亮区域作去高光处理、去除噪声, 然后将图像区域的每一行作为一个子区域, 根据胶囊在图像区域中所在的位置特点, 通过判断子区域中链板域与背景域是否存在边界点以及胶囊与链板上的链齿是否连接来识别不同类型的子区域, 寻找子区域中胶囊与非胶囊区域的边界, 然后去除非胶囊区域. 最终对图像区域逐行扫描处理完成后从图像中提取出胶囊. 实验表明该算法与传统方法相比, 不仅速度较快, 准确性和鲁棒性也得到了改善.     

基于图像内容的沥青路面病害区域分割算法

针对CCD采集的沥青路面病害图像分辨率过高且含信息的有效区域占比少的问题,提出一种基于图像内容的沥青路面病害图像区域分割算法,以剔除路面图像中的无效区域.首先通过预处理和病害提取过程将原图像处理成包含病害特征的二值图像;然后通过计算整幅图像中含信息像素的上下比和左右比,得到初始化遍历方向,并统计各行（或列）的含信息像素总数;最后从初始化遍历方向开始遍历并丢弃含信息量最少的行（或列）,最终得到分割后的图像.为验证算法的有效性与合理性,采用图像信息熵作为算法评价标准与传统算法进行对比分析.实验结果表明：本文算法在有效降低图像分辨率的前提下能很好的保留病害目标信息,提升图像信息熵.     

基于改进分水岭及区域合并的图像分割方法

改进了基于地形学距离的分水岭算法,提出了一种结合了图像灰度、边缘信息与信息熵的图像分割方法。首先利用改进的分水岭算法将图像分成多个小区域,根据各个区域之间的临接关系,建立RAG;其次,利用提出的区域相似度合并区域;最后根据最大熵准则停止合并过程,获取最终的分割结果。实验结果表明,与改进前的分水岭算法相比,该方法边缘定位更加准确。与k-mean和基于边缘的分割方法相比,能够较好地分割出图像的细节,同时分割结果也更加符合人的视觉特性。     

基于图象腐蚀和区域生长的矸石图象分割算法

在实际的矸石分选过程中,要求的目标主要是将大块的矸石分选出来。但是,在拍到的胶带运行过程图片中,往往夹杂着很多小的煤颗粒或是矸石颗粒,如果不滤除掉这些小的颗粒,会影响矸石分选的效果和效率。针对上述问题,提出了一种融合图象腐蚀和区域生长的矸石图象分割算法。该算法首先对采得的原始图象进行图象压缩,然后对压缩的图象进行直方图均衡化,通过设定合适的腐蚀半径对原图象采取图象腐蚀处理,并选择合适的种子和阈值对腐蚀后的图象进行区域生长,最后将处理后的图象和原图象做"与"运算,得到边缘清晰的大块矸石图象。仿真结果表明,该算法能有效分割出大块矸石,且经图象腐蚀后的区域生长阈值的取值范围明显变大,对其它边缘模糊图象具有一定的参考作用。     

基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法

图像分割是图像解译的关键一步,仅仅利用光谱信息的传统分割方法已不能有效地对高分辨遥感图像进行分割。鉴于高分辨率遥感图像提供了地物光谱、形状和纹理等大量信息,文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多尺度分割算法。首先利用图像梯度信息选取种子点;其次综合高分辨率遥感图像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。迭代这两个过程,直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。该算法用VC实现,实验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果好。     

基于随机区域合并的自动彩色图像分割算法

针对彩色图像分割精度不高的问题,提出了一种具备多尺度空间约束的自动彩色图像分割算法。基于改进的随机区域合并方法,该算法首先实施双边分解并执行基于多通道信息和多尺度梯度的过度分割;然后,在CIE L*a*b*颜色空间中使用规范化的颜色直方图来表示每个子区域,构造一个基于过度分割结果的区域邻接图;最后,在区域邻接图上执行具备空间约束条件的随机区域合并策略,为每个尺度构造一张分割图。在BSDS图像数据库中进行 对比实验,结果表明,在直接视觉对比和量化分析上,相比现有的分割算法,所提方法表现出了更好的分割效果。     

基于Graph Cut与区域生长的连续CT图像分割算法

Graph Cut方法用于医学图像分割具有精度高,分割准确等优点,但处理每一幅图片都需要用户选定对象和背景,耗时较长.区域生长方法适于对面积不大的区域进行分割,分割速度快,但需要人工选取种子点,且在对比度低的情况下分割效果不理想.针对医学CT连续断层图像间相关性强特点,提出一种把Graph Cut方法和区域生长方法相结合的图像分割算法GCRGIS.首先使用Graph Cut法对连续断层图像的首幅图像进行分割,以分割出的图像轮廓作为后幅断层图像待生长区域的边缘,将边缘进行腐蚀后再进行区域生长,分割出目标图像.实验结果表明,该方法处理连续CT图像时仅需对首幅图像进行人工交互,在后续图像的分割中避免了每幅图像都要人工交互的繁琐,分割效果好,速度快.