用于显微细胞图象的二维自适应阈值分割算法的优化

为了改善细胞图象的分割效果 ,考虑将二维自适应阈值分割算法应用于显微细胞图象的分割 .针对细胞图象的二维直方图特点和分割要求 ,在对传统二维阈值分割算法进行优化和简化的基础上 ,通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施 ,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法 .仿真结果表明 ,新算法与传统算法相比 ,不仅大大减少了计算复杂性 ,同时还使分割效果得到了一定程度的改善     

傅氏变换的自配准性质及其在纹理识别和图象分割中的应用

图象按纹理一致性进行辨识和分割是图象分析中的一个重要问题 ,有着广泛的实际应用 .讨论了傅氏变换应用于纹理识别的机理 ,并基于此提出了一种图象分割算法 .图象中的纹理线条呈现出很多方向 ,并随机地分布在图象的各个位置 ,然而对于它的傅氏变换幅度谱来说 ,相同方向的线条无论其位置如何 ,它们的贡献会被叠加在一起 ,集中地反映在通过频谱中心垂直于原线条方向的条带上 .这一现象被称为傅氏变换幅度谱的自配准性质 .首先对这一性质进行实验个例的研究和理论分析 ,然后设计算法将其应用于图象的纹理辨识和基于纹理的图象分割实验 ,取得了较为满意的效果 .实验证明 ,得益于自配准性质 ,傅氏变换方法不失为一种有潜力的纹理分析和图象分割方法 ,值得进一步扩展更多的图象应用领域     

一种基于多层次MRF的多源图象融合算法

图象融合技术的主要目的是将多种图象传感器数据中的互补信息组合起来 ,使形成的新图象更适合于计算机处理 (如分割、特征提取和目标识别 )等 .在多层次 MRF模型的基础上 ,提出了一种应用于多源图象分类的图象融合算法 .该融合算法将定义在多层次图结构上的非线性因果 Markov模型与贝叶斯 SMAP(sequential m axi-mum a posteriori)最优化准则结合起来 ,克服了 MAP(maximum a posteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷 .该算法可应用于多源遥感图象中的信息融合 ,使像素分类更精确 ,并解决多源海量数据的富集表示 .另外还利用合成图象与自然图象分别针对多层次 MRF模型的改进及算法中可最优化准则的不同进行了对比实验 ,结果表明 ,该算法具有许多优越性     

一种基于δ函数的图象边缘检测算法

提出了一种基于δ函数的图象边缘检测算法 .首先提出了正则化的 Shannonδ函数 ,它是低通滤波器 ,且其傅立叶变换是无限可微的 ,接着推导了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数的时域和频域公式 ,研究了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数与参数 s和 t的关系 .然后根据正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数 ,提出了两种边缘检测算法 :一种是用于精细地检测边缘的 D算法 ;另一种是用于从含噪图象中检测边缘的 C算法 .D算法用正则化的 Shannonδ函数的一阶导数检测边缘 .C算法用正则化的 Shannonδ函数平滑噪声 ,用正则化的 Shan-nonδ函数的一阶导数检测边缘 .最后进行了仿真实验 ,仿真实验表明 ,D算法的性能由其参数决定 ,且该算法优于Sobel算法和 Prewitt算法 ;C算法优于 Sobel算法和 Prewitt算法 ,且与 Canny算法的性能相当 .总之 ,该算法是一种能有效地从无噪声图象中检测细节边缘和从噪声图象中检测边缘的边缘检测算法     

小波变换在遥感图象融合中的应用研究

针对基于小波变换的图象融合中存在的光谱扭曲问题 ,提出了一种直接相加的小波变换低频信息处理方法 ,即将未分解的 TM放大图象与小波分解后的 SPOT图象的高频部分重构得到的图象通过直接相加来生成融合图象 ,这种方法得到的融合图象 ,其光谱扭曲值和信息量两个指标均优于常规的小波融合方法 .由小波变换与 IHS变换的光谱质量比较表明 ,小波变换比 IHS变换更适合于波谱响应范围不同、相关性弱的图象间的融合 ;另外 ,空间质量比较还表明 ,小波变换在融合中、小尺度的纹理特征方面具有优势 .     

一种肺部肿瘤CT图象序列的自动分割方法

肺部肿瘤序列图象的自动分割是计算机肺部肿瘤三维辅助诊断系统的关键技术之一,肿瘤与周围组织关系的复杂性造成分割困难.为了给医生提供准确的肺部肿瘤影像,运用纹理分析和径向基神经网络实现了肺部肿瘤CT图象序列的自动分割,并根据相邻层肿瘤图象灰度、位置的相关性,提出了一种自动获取多层肿瘤区域神经网络训练样本的阈值分割算法.该算法首先计算图象纹理统计参数,以组成特征矢量空间,然后利用自适应径向基神经网络对特征矢量进行分类来实现肿瘤序列图象的自动分割.实验结果表明,与基于灰度的区域增长法和基于梯度算子和形状算子的最优阈值的分割方法相比较,该方法不仅能充分利用肺部肿瘤序列图象的三维信息,还可最大限度地减少人工干预,且分割结果较好地表现了肿瘤形态特征,经临床医生评估,具有较好的临床指导价值.     

基于自适应定向正交投影分解的图象分割方法

将目标和背景分别对应到灰度直方图中的两个高斯分布是进行图象分割的一种常用方法 ,但复杂图象的直方图往往是多峰的 .为了更好地拟合这种复杂图象直方图的多峰特性 ,提出了一种基于自适应定向正交投影分解的图象分割方法 .该方法首先将这种复杂图象的直方图看作是多个高斯分布的叠加 ,并可通过应用自适应定向正交投影分解法来快速准确地确定每个高斯分布的权值、均值和方差 ,进而计算出各相邻高斯分布之间的最优阈值 ,以用于图象分割 .在此基础上 ,又提出了阈值分离度的概念 ,并将其作为选取最终阈值的指标 .应用实例结果表明 ,该方法能够快速有效地实现复杂图象的多阈值分割 .     

一种基于多尺度小波分解的图象镶嵌技术

为了获得一种具有艺术视觉效果的镶嵌图象,提出了一种基于多尺度小波分解的图象镶嵌技术,该技术首先对原始图象的各子块区域和图象库中的每一幅图象进行多尺度小波分解;然后逐层计算各图象小波分解系数的标准方差和它们之间的相似距离,并据此从图象库中选取与原始图象中的各子块区域最佳匹配的贴图,再将其镶嵌到原始图象中的对应区域;最后对贴图进行逐像素的颜色校正,使贴图的颜色与原始图象尽可能一致.同时,根据人眼观察某个区域时往往通过取整或将细节取平均来得到一个总体强度效果这一视觉特性,使最终的镶嵌图象具有在近处看到的是各个贴图的内容,而在远处观看则是原始图象的总体轮廓的视觉效果.利用计算机来自动地生成这种镶嵌图象的实验结果表明,该方法是有效的.     

基于视觉神经元ON—OFF模型的图象增强

探讨基于视觉神经网络 ON- OFF模型的图象增强 .通过计算仿真 ,找到了关于这种视觉模型应用于图象处理合适的实现形式 ;探讨了衰减常数和颜色恒定性的关系 ;以及空间常数变化和动态范围压缩与细节增强能力的联系 .使用合适的衰减常数 ,可以使该神经元模型在颜色恒定性计算上性能优良 ,同时 ,适当大小的空间常数 ,能够在颜色保真度和图像增强性能之间取得合适的平衡 .神经网络对复杂背景图象的增强效果良好 ,但是由于同样基于“灰度世界”假设 ,因此在处理违反这一假设的特殊图象时 ,此模型在颜色表征上仍然具有缺陷 ,这就部分限制了模型的应用 .最后探讨了可能的改进方向 .     

一种基于混沌序列的图象加密技术

混沌序列具有易生成性、对初始条件强敏感性、可完全重现性以及整体的伪白噪声统计特性等特点 ,同时混沌序列的离散映射序列也具有其相似的特性 .基于以上特性 ,给出了一种基于混沌序列的图象置乱加密算法 ,其首先 ,以初始条件为密钥生成混沌序列 ,并将它映射为 2 K值混沌序列 ;然后依据该序列随机地修改图象每个像素点的灰度值 .同时为了度量加密或置乱的程度 ,还给出了一种基于图象局部方差的图象置乱度的定义 .实验结果证明了该算法实现简单 ,计算量小 ,且图象的解密结果对混沌序列的初始值有较强的依赖性 ,安全性高 ,同时也证明了给出的图象置乱度能更好反映图象加密前后的视觉差别和加密效果 .     

一种新颖的基于边缘检测的图像分割方法

针对家庭数字照片的特点以及应用范围，提出了带有衰减因子的Robert微分算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法，并利用了边缘检测后边缘点的方向信息，作为Hough变换的方向角，可以较快提取出边缘线段，从而通过边缘跟踪获得无噪声点的相似区域，这为进一步提取图像的颜色特征或形状特征提供了良好的基础。     

基于阈值法与区域生长法综合集成的图像分割法

本文首先对一类因照明不均匀使得图像质量受到一定影响的这样一类比较复杂的图像特点及其分割难点做分析,然后提出一种新的基于阈值法与区域生长法综合集成的图像分割方法。实验结果表明,该分割算法不仅适用于较简单的图像分割问题,而且适用于分割因照明不均匀使得图像质量受到一定影响的这样一类较复杂的图像的分割,且分割时间可进一步缩短。     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

基于多分辨率分割的区域图像融合

图像融合是一项综合同一场景的多幅源图像信息的技术.现有的区域图像融合方法或者是只对最高层低频带分割并以此分割信息来指导所有层的融合,或者是其多分辨率分割方法过于复杂难以满足实时性.鉴于此,该文发展了一种基于多分辨率分割的区域图像融合方法.它的主要特点是多分辨率分割.其步骤为:首先对源图像进行小波变换的多分辨率分解,然后对分解后每一层的低频图像都进行区域分割,最后用每一层分割得到的区域信息来分别指导每一层的融合.仿真表明该文发展的基于多分辨率分割的区域图像融合方法的融合性能要优于传统的基于窗口的图像融合方法和只对最高层低频带分割的区域图像融合方法.     

基于改进的四叉树Sobel算子图像分割研究

研究图像分割精度提高问题,由于图像噪声的干扰,造成图像模糊。传统的Sobel图像分割方法容易造成图像分割不清晰和对比度不明显。为解决上述问题,应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,并进行边缘提取;最后运用四叉树算法对去噪图像进行多区域目标分割,并对分割的不同区域进行合并,有效地解决了因局部图像的叠加和分割不准确的难题,并且通过仿真实验显示,本文提出的改进型算法,也就是利用四叉树Sobel算子,能够有效地去除图像分割所带来的去除噪声,大大地提高升图像边缘的清晰度,是一种有效地图像分割方法。     

基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测

图象边缘检测是计算机图象处理的最基本步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响,目前的图象边缘检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边缘。在分析了几种常用边缘检测方法及其存在的检测精度不高,抗噪声性能较差等不足基础上,给出了一种基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测算法,该算法明显提高了检测精度和抗噪声能力。     

基于多空间图像融合的白细胞自动分割

针对目前白细胞分割存在的准确率不高、粘连细胞不易分割等问题,提出基于多空间图像融合的白细胞自动分割算法。根据细胞显微图像饱和度分量S和蓝色分量B的分布特点,构造融合图像,减弱内部空洞对分割的影响,为细胞核和单细胞的初分割奠定基础。对于粘连细胞图像,利用轮廓相邻点的行列式检测细胞边缘轮廓凹点并根据凹点索引值关系式定位粘连区域,最后采用线性插值修补轮廓。实验结果表明,上述算法可精确分割白细胞,分割正确率达到96%。     

基于遗传量子的自适应图像分割算法

虚拟娱乐照相领域的图像分割,目的在于实时地提取显示出背景中的感兴趣目标,但由于常用的分割方法容易丢失图像的边缘细节信息,而且运算时间长,难以实现质量与速度的平衡,为此文章提出了一种基于遗传量子进化算法的图像分割方法。该方法首先运用遗传量子方法进行阈值搜索,然后进行区域分割,再利用形态学方法对图像边缘细节进行补偿,并去除噪声。仿真结果表明,与传统方法比较,该方法能有效地提取图像中的人像,保留细节边缘。     

基于关联能量系数的图像分割新算法

针对现有熵阈值法在理论上存在的不足和计算复杂性过大的缺陷,提出了一种基于随机变茸概率分布之间的关联能量系数的阈值法,方法通过最小化日标和背景两个概率分布之间的关联能耸系数推导出了一种选取最佳分割阈值的新算法.实验结果表明,提出的关联能量系数阈值分割方法是可行的,有效的.方法可以弥补现有方法的不足,具有一定的普遍适应性,可以推广到日标和背景符合任意概率分布的图像进行最佳阈值选取.     

基于特征距离的阈值法及其在眼科图象分割中的应用

医学图象的识别与分析能够为临床提供定量比的诊断依据,而图象分割是其中最关键的一步。为提高医学图象侵分割效果,提出了一种基于特征距离的阈值分割算法,并将其与颜色特征分类相结合,来对眼科裂隙灯生物显微镜图象上的角膜充血区进行分割,分割结果可用于角膜充血区的定量体分析,另外,该算法中的样本典型值是通过一种三维直方图分块算法来确定的,实验结果表明,该算法可以有效地分割出角膜充血,其分割效果优于欧氏距离阈值法,且分析数据的精度能够达到临床诊断的要求。