一种新的红外图像快速分割方法研究

研究红外图像目标分割快速优化问题。在高分辨率红外图像的分割中,红外图像存在数据量大、目标的边缘模糊和噪声较大等导致分辨率低和实时性差。为了快速准确分割,提出基于低尺度分割阈值预测的快速红外图像分割方法(LFIRS)。首先建立尺度阶数计算模型以确定保留原始红外图像目标基本信息所需的最小尺度,在分析多尺度过程对具有目标/背景强相关特性的红外图像进行分割阈值,建立多尺度红外图像分割阈值的相关模型(CLM),结合经典二维阈值法得到的最低两个尺度的阈值CLM模型参数,可以通过CLM模型与最小尺度的快速获取原始尺度的分割阈值,实现红外图像的快速分割。实验结果表明,改进方法提高了图像分辨和分割速度,且改善了分割效果。     

一种文档图像多尺度分割算法

1.研究背景随着数字图书馆和电子办公应用的日益普及,面对大量纸质原始文件及资料的数字化,直接扫描、存储和传输文档的需求越来越多,为了解决扫描文档图像庞大信息量和存储容量、传输带宽之间的矛盾,迫切需要专门针对文档图像研究新的高性能压缩算法。根据扫描文挡页面的内容特征,提高压缩比最有挖掘潜力的方法是对文档图像进行图文分割后再分别     

一种新的多区域肝脏CT图像分割方法

肝脏CT图像分割是肝脏计算机辅助诊断系统中最关键的部分,也是医学图像分割中的一个难点.已有的算法一般只能分割出多区域肝脏CT图像中某一区域,针对这一问题,提出了一种新的多区域肝脏CT图像分割方法.首先利用自动双阈值方法进行初步分割,然后利用图像的灰度信息及相邻肝脏CT图像的面积、形状变化比较小等信息来进行多区域肝脏CT图像分割.通过仿真实验,证明该方法能够准确、快速的对多区域肝脏CT图像进行自动分割.     

一种新的精子图像分割与识别算法

本文针对精子运动图像特点,从目标和背景的类间差异性出发,提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法,对精子图像进行分割,引入约束条件筛选去除杂质,应用形态学在每个精子目标上显示数字标记。实验表明,该方法可以实现精子的快速准确分割,并自动统计出图像中精子的个数。     

一种改进的桥梁图像分水岭分割算法

针对传统分水岭分割方法存在的过分割问题,提出了一种改进的桥梁图像分水岭分割算法。该算法首先对桥梁裂缝图像进行高低帽形态学滤波,并运用多尺度梯度算子提取梯度图像,在分水岭变换之前使用自适应的标记提取方法对区域极小值进行标定,然后对初步分水岭分割的过分割区域使用改进fisher距离的区域合并算法进行合并,取散度作为停止度量。实验表明,该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高了桥梁图像分割的精确性,具有很好的鲁棒性和适应性。     

一种新的字符图像倾斜矫正与分割算法

针对传统的倾斜矫正与分割算法对不同类型的字符图像处理效果各异的问题,本文提出了一种改进的算法,加入了新的倾斜角度确定准则、阈值动态调整以及区域后处理,不仅解决了传统方法易受噪声和复杂背景干扰、可操作性差的问题,而且也有效地实现了字符图像的倾斜矫正与分割.实验结果表明,尽管新算法在像素点判断次数上多于最大类间方差算法,但...     

改进多尺度分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及医学图像的特点,提出了一种能够有效增强梯度图像边缘点并且消除局部极小值的方法。 首先采用多尺度滤波法提取图像的边缘信息,然后提出了基于图像边缘滤波消除局部极小值的方法,最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能达到很好的效果。     

一种红外目标图像的自动分割方法

针对红外成像制导过程中运动目标的分割,提出了一种红外目标图像的自动分割方法,它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤波,消除背景和杂波的影响同时增强目标的对比度,然后采用连接相对熵准则确定区分目标和背景的最佳门限,最后对得到的二值图再进行形态滤波,得到精确的目标分割图像。实验结果表明该方法效果良好,便于下一步的目标识别和跟踪。     

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。     

一种新的基于多尺度似然比检验的SAR图像分割方法*

提出的图像分割新算法利用当图像分辨率改变时,不同目标斑点模式变化方式的不同以及相邻图像尺度间的Markov性,推导得出了多尺度似然比的表达式;该方法同时考虑了多尺度自回归（MAR）模型产生的残差信息和较粗尺度图像的灰度信息,增强了区分度,分割结果更精确;考虑了被分类像素的邻域特性,使其对噪声不敏感,具有稳健性。实验结果表明分割效果是显著的。     

一种新的视频图像分割算法

针对传统水平集需要不断重新初始化,不能直接应用到视频图像分割中的问题,提出一种新的视频图像分割算法。该算法根据图像序列中相邻的2帧,利用帧差法进行前期处理,并经过二元休憩和数学形态学的处理得到一个运动目标的模板,将该模板作为新的初始水平集进行演化,可以得到图像序列中的运动目标。实验结果表明,该算法能够得到运动目标的准确位置,避免传统水平集需要不断重新初始化的问题,减少计算复杂度。     

融合多结构滤波和多尺度重建的分水岭算法

为了解决传统分水岭算法中存在的过分割问题,提出一种结合多结构形态学开闭滤波和多尺度形态学开闭重建的新方法。该方法用12种不同结构的结构元对原始图像进行开闭滤波,接着对梯度图像应用多尺度开闭重建,通过加权融合不同的重建梯度为最终的梯度。在重建后的梯度上应用扩展最小变换技术（H-minima）以提取标记,用所得的标记修正原始梯度,在修改后的梯度上进行分水岭分割。实验结果表明：该方法不仅能有效抑制分水岭算法中的过分割,而且通过调节分割过程中的参数,还能防止欠分割的发生,对于不同的需求均可得到理想的分割效果。     

自动分布阈值图像多目标分割算法

为解决熙度不均匀条件下亮度特征不同的多个目标图像分割问题,根据目标局部区域的灰度特征,用分布式闻值进行图像二值化分割处理,提出模糊因子可调的快速序贯性平滑滤波算法,调节模糊因子对图像快速滤噪和自动生成近似照度图像,凭借照度图像生成分布式闻值图像,给出不同类型图像的模糊系数袁,快速地分割出明暗不同的目标。实验和工业视觉系统应用均表明算法分割效果和速度均好于最优局部闻值算法,可满足实时处理要求。     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

一种提花织物图像的有限元分割算法

提花织物图像分割是提花图案设计的关键,曲线演化模型是一种流行的图像分割方法,但是该方法无法检测含噪环境下的图像特征.由于Mumford-Shah(MS)模型能够在噪声环境下对不连续边集进行检测,因此它比曲线演化模型更适于对含噪提花织物图像的分割.提出一种结合有限元法和拟牛顿法的MS模型数值求解算法,并有效用于含噪提花织物图像的分割.首先定义了自适应三角剖分空间上的离散MS模型,并在每次迭代前对有限元网格进行自适应调整,以提高迭代的性能.接着采用拟牛顿最小化方法,通过收敛意义上的离散有限元逼近得到离散MS模型的最小值.该算法被用到含噪提花织物图像的分割中,取得了良好的效果.     

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。     

面向生物医学图像的交互式分割算法

结合阈值法和区域生长算法,提出一种面向生物医学图像的交互式分割算法。利用阈值法对图像中用户选取的感兴趣区域进行预分割,通过阈值分割得到的目标区域确定区域生长算法的种子像素与相似性准则,获得最终分割结果。实验结果表明,该算法简单快速、对生物医学图像可取得良好的分割效果。     

图像语义分割方法综述

图像语义分割是一种将图像分割成一系列具有特定语义类别属性的区域的方法,目前已成为当前图像理解分析和计算机视觉等领域的热点研究内容。在广泛文献调研的基础上,简述了图像语义分割方法的发展历程,从驱动类型的角度将当前主流的图像语义分割方法分为基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法,并分别进行了介绍,总结归纳了图像语义分割方法的性能评价标准,指出了图像语义分割方法的主要发展趋势。     

用于图像分割的滤波EM算法

利用邻近像素类别上的相关性,在采用EM算法对模型参数求解的过程中,以滤波方法引入像素的空间位置信息,降低了EM对初始值选择的敏感性.该算法在引入了像素的位置信息的同时,保持了EM算法的简单性,并为混合分量个数的选择提供了一种新的实现途径.对实际图像的分割结果证实了算法的有效性.