基于HSV空间的大壁虎脑图谱图像分割研究

针对大壁虎染色脑切片图像的分割需要,提出一种基于HSV空间的图像分割方法.根据脑图谱本身的染色特征以及人工识别脑图谱的经验,建立脑图谱颜色特征经验模型,分析该模型中的特征图片,从而得到分割阈值,据此利用Matlab 图像编程,对脑图谱图像进行多闲值分割.对试验结果进行分析,发现该算法能够将大壁虎脑图谱分割为简洁、直观和清晰的特征脑区,并且具有一定的抗噪声能力.     

一种改进的图谱阈值分割算法

针对图像分割是典型的结构不良问题,将图谱划分理论作为一种新型的模式分析工具应用到图像分割并引起广大学者关注。考虑到现有的图谱阈值法中图权计算方法采用基于欧氏距离的幂指数函数导致其计算量过大的不足,首先采用基于欧氏距离的分式型柯西函数代替基于欧氏距离的幂指数函数提出图权计算的新方法,其次将其应用基于图谱划分测度的图像阈值分割算法中并得到一种改进的图谱阈值分割方法。实验结果表明,该方法的计算量小且对目标和背景相差比例较大的图像能获得满意的结果。     

基于改进遗传算法的图像分割

针对大律法(Otsu)分割图像存在分割效率不高、抗噪性能不佳的缺点,提出一种改进的遗传算法,并对大律法阈值分割算法优化.改进的遗传算法主要有两个方面:首先、结合种群密度和算法进化代数的协同性来考虑改进算法的交叉概率,使算法自适应调节交叉概率.其次、计算种群中心区域密度,并结合算法进化代数对变异概率做出自适应调整,进化过...     

基于改进自调整图谱方法的SAR图像分割

谱聚类是在给定数据集上用基于图论的方法进行分类,并已广泛地应用于SAR图像分割.自调整谱聚类（self-tuning spectral clustering,简称STSC）方法是一种可以自动确定尺度因子和分类数的方法.本文给出了一种改进的STSC方法,使用熵函数作为自动求分类数的代价函数,使得分类数的计算更加准确和有效,提高了方法的分类精度.实验表明,改进的STSC方法对自然图像、SAR图像的分割精度高于原STSC方法.     

基于FPGA的可变规模多格式YCbCr到RGB快速转换模块设计

文章介绍了YCbCr色彩空间和RGB色彩空间之间的转换的方法,实现了不同规模以及不同数据结构的YCbCr到RGB的快速硬件转换。采用数据重排列和数据分离等方法,不仅支持QCIF到HDTV多种分辨率的视频转换,而且支持YCbCr444、YCbCr422和YCbCr420等多种打包或平面YCbCr格式。本设计方案已用VerilogHDL语言实现,并在FPGA平台验证通过,转换后的RGB视频可直接输出到显示器显示,并能实现视频控制,存储,回放等功能。     

基于YCbCr光场数据的视差重建算法

在光场计算成像中,场景深度重建问题被转化为视差重建问题。通过引入YCbCr颜色空间光场数据实现了基于光场数据单体化的高效视差重建。在Y通道进行区域匹配可避免RGB三通道匹配的冗余计算,进而提高了匹配效率。在Cb、Cr通道进行单体化可实现单体边缘去遮挡和内部视差一致性约束,解决了遮挡区域和平滑区域的误匹配问题。Cb、Cr色度信息为单体化提供了有效聚类信息,将区域生长和二分法相结合实现了单体的精准分割。在单体边缘处,根据单体边缘选取匹配窗口的形状和可见视点,避免了边缘遮挡误匹配的出现。在单体内部中,基于视差一致性先验实现了视差图的优化。模拟数据实验和实际数据实验的结果表明,所提方法在纹理、遮挡和平滑区域均能实现精确重建,对遮挡区域的视差重建具有很强的鲁棒性。     

基于免疫算法的交通标志分割

针对现有道路交通标志图像分割算法中实时性和鲁棒性较差的问题,提出一种基于免疫算法和RGB颜色空间的交通标志图像分割新方法。该方法先用RGB颜色空间将交通标志从实景图中定位出来,利用免疫算法快速搜索的机理,对已定位的图像进行阈值T寻优,并用该阈值T分割图像。实验结果表明,该算法与基于遗传算法的图象分割算法相比较,具有较好的鲁棒性和实时性,且适用于不同光照条件下的交通标志图像分割。     

基于Munsell-HLC颜色空间的彩色图像分割

图像分割既是数字图像处理中的主要研究内容之一,也是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前,灰度图像分割算法已经比较成熟,随着彩色图像在各个领域的广泛应用,出现了许多用来进行彩色图像分割的颜色空间和色差的理论。这里用HLC颜色空间及颜色距离（色差）实现彩色图像分割,实验结果证明了这种方法的有效性。     

基于肤色分割的改进Camshift人脸跟踪算法

针对Camshift算法在对人脸跟踪时,容易受到肤色背景的影响,且当跟踪环境中背景较为复杂时,易失败的问题,提出一种基于肤色分割的改进Camshift人脸跟踪算法。在YCbCr空间中进行肤色分割,提取每一帧的肤色区域,排除帧图像中非肤色背景的干扰;引入人脸几何特征,对潜在的人脸肤色区域进行约束;使用Camshift算法跟踪人脸。同时为了提高算法的性能,文中引入改进的Adaboost算法。实验结果表明,该算法对视频帧中的特定人脸可以获得出色的跟踪结果,具有实时性强、跟踪稳定的优点。     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像分割

针对布谷鸟搜索算法在应用其进行图像分割时计算量大、易陷入局部极小值解、收敛速度慢的问题。文中采用一种基于改进布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法。该算法以Ostu算法设计自适应度函数,将布谷鸟搜索算法和K均值算法融合,增加种群的多样性,且能自适应地确定阈值个数及其范围,并找到待分割图像的最优阈值。实验结果表明,与K均值算法和布谷鸟搜索算法相比,该算法找到的阈值质量更佳,图像分割结果更好。     

基于FPGA的RGB到YCbCr色空间转换

人类获得信息的主要方式是视觉.通常情况下颜色有两种描述方式,一种用RGB色度空间表示,一种用YCbCr色度空间表示.在视频处理过程中,通常获得显示的颜色用RGB色空间来表示,但为了降低带宽和存储量,引入了TCbCr色空间.YCbCr色空间是亮度和色度的概念,而人眼对亮度和色度比较敏感,所以在传输过程中使用YCbCr色空间易于压缩,方便传输和处理,可以有效地降低带宽和存储量.在此,通过Verilog语言实现RGB到YCbCr色空间的转换,并通过FPGA进行了验证,得到正确的结果.     

一种基于MRI图像的脑肿瘤组合分割法

从模糊的MRI脑肿瘤的图像中准确找出肿瘤,供医学临床使用。分别采用了2种分割方法：一种是改进的阈值方法,即在进行最大方差阈值法之前首先采用手动阈值法;另一种是采用圆形结构元素作为种子的形态学分割方法。这2种方法均实现了从低对比度MRI脑图像提取目标的要求。灵活使用阈值法和形态学分割方法与医学图像中,具有一定的临床实用价值。     

基于时空连续约束的4D脑图像分割模型

纵向分析脑解剖结构的变化可以预测脑组织的生长或萎缩状态,为临床治疗和科学研究提供必要的依据.但由于成像设备或模式不同以及成像时间间隔较长,3D的分割方法得到的结果无法体现脑组织在时间维上缓慢变化的特征.针对这一问题,提出一种基于时空约束的4D脑图像水平集分割模型.该模型包含了由全局以及局部信息组成的数据拟合项、空间平滑项以及时间平滑项.其中数据拟合项体现了各个时间点的图像灰度信息,空间和时间平滑项则能保证分割结果在时空维上体现其缓慢变化的特性.实验结果表明本文方法既能保证准确的分割结果又能保证空间维以及时间维上的连续性.     

蛤蚧端脑前背侧室嵴头外侧区突触的电镜研究

用透射电镜研究了夜行动物蛤蚧端脑前背侧室嵴的头外侧区突触类型及超微结构，共观察９３４个突触。其中轴－树突触点９５．６％，轴－体突触点３．７％，轴－轴突触占０．４％，在两个树突的近端还观察到１例由两树突棘形成的突触，并且其中一个树突棘内有几个扁平和囊和正从其两端芽生突触囊泡。     

快速查表法优化视频解码中YCbCr到RGB的转换

介绍视频处理过程中涉及到的两个颜色空间:RGB和YCbCr,以及他们之间的转换。用查表法优化媒体播放软件中YCbCr到RGB的转换,以达到提高转换速度,减少计算量,提高视频解码整体性能的目的。文中介绍的查表法兼顾了时间复杂度和空间复杂度。实验结果表明,该方法在嵌入式媒体播放软件中的优化效果非常明显。     

基于改进U-Net的磁共振成像脑肿瘤图像分割

针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图像分割算法.该算法通过嵌套残差模块和密集跳跃连接组成一种深度监督网络模型.为了减小编码路径和解码路径特征图之间的语义差距,将U-Net中的跳跃连接改为多类型的密集跳跃连接;为了解决网络过深导...     

基于线性插值的图像分割算法

图像分割是一种特殊的图像处理技术,也是一种重要而关键的图像分析技术。得到广泛运用的全局阈值法和局部阈值法由于各自的缺陷使得图像分割效果不理想,为此将全局阈值中的迭代法与局部阈值法相结合,利用线性插值,提出了局部阈值插值分割算法,并通过仿真试验说明了该算法在分割图像时的有效性和可行性.结果令人满意。     

基于阶梯型特征空间分割与局部注意力机制的行人重识别

为了让网络捕捉到更有效的内容来进行行人的判别,该文提出一种基于阶梯型特征空间分割与局部分支注意力网络(SLANet)机制的多分支网络来关注局部图像的显著信息。首先,在网络中引入阶梯型分支注意力模块,该模块以阶梯型对特征图进行水平分块,并且使用了分支注意力给每个分支分配不同的权重。其次,在网络中引入多尺度自适应注意力模块,该模块对局部特征进行处理,自适应调整感受野尺寸来适应不同尺度图像,同时融合了通道注意力和空间注意力筛选出图像重要特征。在网络的设计上,使用多粒度网络将全局特征和局部特征进行结合。最后,该方法在3个被广泛使用的行人重识别数据集Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03上进行验证。其中在Market-1501数据集上的mAP和Rank-1分别达到了88.1%和95.6%。实验结果表明,该文所提出的网络模型能够提高行人重识别准确率。