水下小目标声呐图像分割算法研究

为取得较好的水下声呐图像分割效果,提出了一种简单易操作的声呐图像分割算法。该方法根据水下声呐目标图像包含目标和阴影的特点,分别分割出目标和阴影图像;对两幅分割后的图像预处理后得到包含目标和假目标的图像,综合阴影和目标处理后图像去除假目标,得到真实的目标图像。根据真实图像验证了此算法的有效性。     

一种新的舰船红外图像分割算法

舰船红外图像分割是红外成像制导反舰导弹目标跟踪的关键技术。为较好地分割出舰船目标,提出了一种新型的舰船目标图像分割算法。根据均值移动算法去除图像噪声,采用梯度增强、拉普拉斯变换、直方图迭代、形态学算法得到舰船及背景的二值化图像;采用投影技术和Hough算法得到舰船存在区域,分割舰船存在区域得到较准确的舰船图像。仿真结果表明此算法具有较好的分割效果。     

基于CT图像的高聚物黏结炸药颗粒边界勾勒算法

为了研究TATB基高聚物黏结炸药(Polymer Bonded Explosive,PBX)内部颗粒边界分布,需要对PBX炸药通过计算机层析成像技术(Computed Tomography,CT)扫描得到的低质量原始图像进行分析,开发自动化炸药颗粒边界勾勒算法.对原始图像利用灰度统计信息和二值化方法计算得到二值化炸药颗粒草图,提出弹性胶囊算法从二值化草图中识别炸药颗粒的粗略边界,再结合形态学变换和分水岭算法识别出更精确的炸药颗粒单像素边界,最后结合灰度值统计数字特征和弹性胶囊粗略边界图信息调整边界宽度与灰度,得到最终边界勾勒结果.将该基于弹性胶囊和分水岭算法的边界勾勒结果与Canny算法、相位一致性算法、经典分水岭算法流程、基于超像素算法等有代表性的图像分割算法输出进行横向比较,结果表明该边界勾勒过程识别的准确度明显更高,并且通过单幅图像确定的算法参数在同批次样品其他图像中同样具有良好的效果,在满足边界提取精度要求的基础上,无需反复调整参数即可处理批量图像数据,缩减人工的投入,证实了自动化边界勾勒算法的实用价值.     

基于图像分割技术的压痕直径图像测量

在分析布氏硬度试验压痕图像基础上,提出基于属性直方图的图像分割算法.利用工业CCD相机获取压痕图像,通过图像分割、目标区域处理、压痕圆拟合等步骤完成图像处理,由此实现对压痕尺寸的自动精确测量.实验证明,该算法满足布氏硬度试验对压痕直径的测量要求.     

一种新的前视红外图像分割方法

为实现复杂背景下的前视红外图像分割,针对图像特点,综合利用背景抑制、互信息及数学形态学的方法和理论,提出了一种新的图像分割方法.首先,采用中值滤波对图像进行背景抑制;然后,将图像配准的方法用于图像分割,利用互信息量确定最佳分割阈值;最后,对得到的二值图像进行形态学变换,得到精确的目标分割区域.实验结果表明,该方法能有效分割出复杂背景下的目标区域,有利于下一步的目标识别与跟踪.     

基于数学形态学的snake模型图像分割

基于数学形态学的snake模型图像分割算法,先用数学形态学得到形态学图像的梯度,再对其进行二值化处理得到snake算法的初始轮廓,然后用Greedy algorithm进行图像分割.试验证明该方法可提高图像分割的运行效率,又可取得较好的图像分割质量.     

基于免疫计算的二次阈值图像分割

介绍了免疫计算的原理,并基于免疫计算和最优阈值方法,提出了图像分割的二次阈值方法.在方法中,首先对图像进行免疫阈值分割,求得空间目标的亚图像及目标的中心坐标,再对目标的粗定位区域进行免疫阈值的二次分割,最后较好的得到整个图像目标.     

基于红外图像的尾焰边缘检测

针对红外目标的成像背景具有非平稳性、相关性和复杂性等特点,提出了一种改进的二值化图像分割算法,结合Canny算子边缘检测对红外目标进行了有效分割,得到感兴趣目标区的最佳边缘检测效果。实验结果表明,用该算法对16位红外图像进行目标特征提取,算法简单,运算量小,能够有效提取目标边缘轮廓,达到了预期的效果。     

含有预知面积目标图像的分割方法

文中使用了自适应定向正交投影分解算法将复杂图像的直方图分解为多个高斯分布的组合,进而将灰度区间划分为多个子区间并计算出灰度直方图在这些子区间上的面积,而目标在图像中的成像面积是可以预先作出估计的,从而利用两者之间的关系给出分割图像的阈值,实现对图像的分割.     

基于样本分割的快速高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法性能优越但存在计算量巨大的问题。提出快速高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法,该算法通过样本分割有效降低求取支持向量的计算量。建立了求取支持向量的计算量与样本分割子集数量的数学模型,并给出样本分割子集数量的最优选取方法;提出目标窗与背景窗尺寸相同的优化分割方法,该方法目标窗每次移动只需更新50%的训练样本,有效地减少图像遍历时求取支持向量的计算量。对HYMAP图像的仿真结果表明：本文算法对不同尺寸的高光谱图像进行异常检测的计算时间均小于SVDD算法计算时间的10%.