一种新的航拍玻璃绝缘子图像分割方法

针对直升机巡检输电线路所拍摄的彩色图像,提出一种新的航拍玻璃绝缘子图像分割方法.该方法首先利用彩色图像中玻璃绝缘子的颜色呈现聚类的特性,通过K均值聚类算法将绝缘子从复杂的背景图像中大致分割出来;然后利用绝缘子的形状特性,采用基于主成分分析的连通区域判决方法定位出绝缘子的具体位置.实验结果表明了此方法的有效性,而且与现有的一些玻璃绝缘子图像分割算法相比,该方法受不同光线和复杂背景影响较小,提高了绝缘子分割的准确性和鲁棒性.     

基于目标形态特征的工件自动分割方法

为了使交互式工件分割算法满足实时性的要求,提出了一种将工件形态特征与图像分割算法相结合的工件自动分割方法.利用MeanShift算法分割图像提取目标区域;利用形态学开运算消除目标区域的噪声,进而分离相连的目标区域;对目标区域进行边缘检测,计算完整的工件轮廓信息,然后根据外轮廓的面积确定工件区域;利用工件区域的最小外接矩形在图像中标出前景和背景区域,再利用GrabCut算法分别对前景和背景建立高斯混合模型,然后通过mincut/maxflow算法分割前景与背景区域,最终实现工件目标的提取.实验结果表明,对于制造商提供的样本,该方法分割工件的召回率和准确率分别为94.97%和88.48%,具有较强的实用性和良好的实时性.     

基于边缘检测终止条件的区域生长算法

提出了一种边缘检测和区域生长分割算法相结合的病灶区域提取的新方法.通过最大最小曲线流保留边缘算法对图像进行平滑去噪,利用区域生长算法对图像进行分割.采用Canny算子做为分割的终止条件.实验证明,该方法能够精确的提取出病灶区域.     

边缘走向自适应的多尺度分水岭分割算法

针对图像分割存在过分割、欠分割以及分割边界具有不确定性等问题,提出一种边缘走向自适应的多尺度分水岭遥感图像分割算法.此算法根据梯度变化的最大方向来确定单个波段的梯度值,通过各像元邻域内波段间的相关性合成多个波段的梯度,对梯度图像进行形态学重建之后,采用多尺度标记算法进行标记分水岭分割.选取QuickBird,SPOT,Landsat TM 3种不同空间分辨率的遥感影像对此算法进行试验分析;同时,将该算法与eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法、形态学分水岭分割方法进行比较.结果表明:该算法分割结果的边界和真实的地物边界非常接近,分割结果精度优于eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法和形态学分水岭分割方法.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于正则化方法的SAR图像分割及目标边缘检测算法

为了准确地分割图像并获取清晰、连续的边缘特征,在系统分析正则化技术的基础上,提出了一种基于正则化技术的SAR图像分割及目标边缘检测算法。该算法首先利用一种改进的正则化方法对SAR图像进行预处理,然后分析图像的统计特性,利用阈值化技术获取SAR图像的目标区域和阴影区域,最后通过加窗处理技术对分割后的目标区域进行边缘特征提取。并用MSTAR数据进行大量的仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在获取良好的分割结果的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。     

基于几何主动轮廓模型的图像分割方法

为改善传统水平集方法对初始轮廓极其敏感、对复杂图像分割不准确的缺陷,提出一种改进的几何主动轮廓模型分割新方法,构造了新的边缘终止函数,在曲线演化过程中应用可变权系数,算法不依赖轮廓的初始位置,演化曲线也能快速地转化为目标边界.此外,该方法可以识别包含内边界的对象,多目标与尖角边界分割结果理想,可应用到医学图像分割.仿真表明:分割结果的J系数在0.91以上,D系数不低于0.95,算法准确性高.     

基于形态学分水岭算法的骨料分割及建模

为了解决混凝土图像处理中产生新的骨料边缘和边缘移动问题,提出了一种基于灰度图像形态学重构和标记的分水岭分割新算法.该算法结合多尺度理论,采用不同尺寸的结构元素对灰度图像进行形态学重构,然后对重构后的灰度图像进行内部和外部标记,采用形态学极小值标定技术修改梯度图像,最后进行分水岭变换,准确实现了混凝土图像的骨料分割,可用于真实骨料分形几何特性及力学性能研究.运用该方法生成的数值模型进行混凝土单轴受拉数值模拟,验证了该方法的有效性.     

基于模型的乳腺X线图像胸肌分割算法研究

针对目前的乳腺X线图像胸肌分割算法自适应能力较弱的问题,提出了一种基于胸肌模型的新算法.该算法将一组不同尺寸的感兴趣区(ROI)作用到乳腺X线图像,在每个ROI中用迭代阈值法得到最优阈值组成一条曲线,并计算出与该最优阈值曲线对应的局部均方差曲线,根据提出的近似真实乳腺X线图像胸肌模型的特征,自动确定乳腺X线图像中胸肌区域的最佳分割阈值.最后使用两段直线粗拟合和多边形精拟合,提取阈值化后的胸肌边界.实验结果表明该算法可以显著地提高胸肌分割的精度,并且具有较好的鲁棒性.     

改进型K-Means算法在肠癌病理图像分割中的应用

针对正常与癌变大肠病理切片图像的特征,结合主成分分析(PCA)和K-Means算法提出了一种分割大肠病理切片图像中腺腔和上皮细胞、细胞核、间质的算法,解决了传统K-Means算法确定初始中心的难点,提高了识别分类时的收敛速度.使用基于相关系数矩阵的主成分分析方法确定具有代表性的聚类初始中心,结合K-Means算法将大肠病理切片图像数据分成三类.相关实验证明:提出的改进型K-Means大肠病理切片图像分割算法能够准确地将大肠病理切片图像中的腺腔和上皮细胞、细胞核、间质分类,且使用PCA方法的算法收敛速度比传统使用RANDOM方法的算法更快,取得了良好效果.     

基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

基于稀疏分解和背景差分融合方法的图像处理技术

针对传统融合算法处理聚焦区域能力弱、边缘效果差以及目标轮廓提取存在缺陷等问题,提出了基于稀疏分解和背景差分融合的方法.稀疏分解经过鲁棒主成分分析方式提取多聚焦图像轮廓,从而为源图像的准确分离奠定基础;背景差分融合依照源图像与增强图像的差异图提取轮廓信息以准确定位聚焦区域,从而防止引入人工干扰.结果表明,与传统方法相比,本文提出的方法在很大程度上提升了融合效果,能够很好地加强其对噪声的鲁棒性,同时表现出很好的视觉效果.     

一种简化PCNN模型在彩色图像边缘检测上的应用

提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法来克服传统方法不考虑色度信息及噪声影响而产生漏检、错检边缘的不足．通过提取图像的颜色主轴来综合表示图像的亮度和色度信息,并将彩色图像降维成包含色度信息的灰度图像用以检测; 为了降低噪声对检测结果的影响,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型．由于PCNN模型中的参数过多,不利于控制,故使用简化的PCNN模型来减少参数,达到比较好的控制．实验表明,这种基于颜色主轴的PCNN彩色图像边缘检测方法不仅能准确得到彩色图像的边缘信息,而且对噪声有很强的抑制作用．     

基于自适应边缘保持算法的图像插值

为了较好地保持图像的边缘信息,提出一种新的基于线性预测模型的边缘保持算法．该方法根据低分辨图像和高分辨图像之间的几何对偶特性(即图像的边缘在不同分辨率下具有不变性),用低分辨线性预测模型取代高分辨线性预测模型,以此来计算最优插值系数向量．通过具体的例子验证了该模型边缘保持的有效性．实验结果表明,该方法具有较好的自适应性、边缘保持特性和较低的计算复杂度．     

一种改进的二值图像像素标记算法

像素标记算法是图像处理中提取目标特征量的一种有效方法．分析了一般像素标记算法的不足,提出一种改进的像素标记算法．该算法无需对图像进行预处理,针对二值图像中像素分布的特点,仅需对图像进行一次扫描,通过特殊的目标边界像素标记,就能收集足够的信息,经过一定的分析处理即可得到图像中目标的准确计数和边界信息．由于准确的目标计数是目标特征量提取的关键,在此基础上即可方便快捷地获得目标的面积、周长和质心坐标等参数,便于图像的后续处理．计算机模拟结果表明该算法具有很强的通用性,且因为仅需一遍全图扫描使其分析速度大大提高,可以广泛应用于图像分割领域．     

Extraction of line and rounded objects from underwater images

The extraction of geometric primitives from an im-age is one of the basic tasks of computer vision.Straight lines and ellipses are common components inmost underwater images(such as mines and torpedoimages)which are proposed by computer recognitionsystems.The Hough Transform(HT)is the mostpopu-lar technique for extracting geometric shapes.Explana-tions of HT can be found in most pattern recognitionbooks.In brief,the principle concept of the HT is todefine a mapping between an image space a…     

SAR图像纹理特征提取与分类研究

为了高精度地提取合成孔径雷达(SAR)图像中的有用信息,提出一种基于灰度共生矩阵的纹理特征辅助SAR图像分类方法,该方法选择的是在合适的窗口尺寸下能将各种地物类型区分开的最佳纹理特征组合.采用增强的Frost滤波法对SAR图像进行斑点噪声抑制,通过比较各典型地物基于灰度共生矩阵的纹理特征统计量,确定参与分类的最佳纹理特征组合、计算灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸;采用主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量大的2个主成分与图像的灰度共同组成3个波段的图像;最后采用最大似然分类法对该组合图像进行分类.结果表明:该方法提取出的纹理特征辅助SAR图像分类,比无纹理信息参与的SAR图像分类,其精度可提高11.20%.     

基于BP网络的工业CT图像边缘检测

采用改进的BP算法,实现工业CT图像的边缘检测。本文构造了学习样本,可以在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测。并在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测。通过对发动机CT图像的实验,证明利用本文得到的权值矩阵用于边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘。     

融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法

5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的。     

一种基于主成分回归的DV-Hop定位方法

DV-Hop定位算法是一种被广泛运用的定位算法。在各向同性的密集网络中,DV-Hop可以得到比较合理的定位精度,然而在实际分布的网络中,它的精度受到噪声和信标节点之间几何关系的限制。主成分回归方法利用主成分分析方法对原先数据进行重新构造,删除部分主成分,从而消除部分噪声和多重共线性对回归精度、稳定性的影响。根据DV-Hop算法定位过程,在节点位置估计阶段运用主成分回归的方法对定位数据进行重新综合与提取,仅利用有效定位信息进行位置估计。仿真实验结果证明该改进后的算法同样具有原先算法优良特性,且定位精确度有所提高。