修改标记符梯度图像的分水岭变换

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种修改标记符梯度图像的分水岭分割方法。该算法首先利用阈值分割法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记;然后根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正;最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。实验结果表明,该算法能有效地抑制过分割问题,并且使用标记符会为分割问题带来先验知识,这为人们解决模式识别等更高级的工作提供了一种有效方法。     

一种基于标记的分水岭图像分割新算法

为了降低分水岭算法的过分割问题,提出一种新改进的基于标记的分水岭图像分割方法。该方法是在分水岭算法的基础上,算法直接应用分水岭在原始梯度图像而并非简化之后的图像进行分割,从而保证没有物体边缘信息的丢失。与此同时,新算法设计一种新的标记提取方法,从梯度的低频成份中提取与物体相关的局部极小值。它们将构成二值标记图像。然后,将提取的标记利用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的局部极小值,而屏蔽梯度图像中原有的所有局部极小值。最后,分水岭在经过修改之后的梯度图像上进行图像分割,最终获得较好的图像分割结果。利用本文提出的图像分割算法可以获得较为理想的图像分割结果。通过对不同类型的图像进行试验,证明本文提出的图像分割算法能够获得符合人类视觉特点,具有实际意义而且一致的分割区域,以及较为准确、连续、一个像素大小的物体边界。与其他的分水岭改进方法相比,本文提出的方法要求的计算复杂度较低,具有简单的参数,同时能够更为有效地降低分水岭算法的过分割问题。     

基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。     

结合分水岭和互信息的医学图像自适应分割方法

针对现有的改进分水岭算法中对弱边界分割精度不高、计算复杂及梯度谷底阈值不能自适应选取等缺点,提出一个结合互信息的自适应医学图像分割方法。首先通过形态学滤波和高斯平滑滤波来增强图像的边缘区域和抑制图像噪声;然后经过多尺度形态学梯度的谷底填充算法来减少分割区域块数,同时利用基于数学形态学的多元图像边缘检测算法来提取图像的边缘对获得的梯度图像进行修正;通过引入互信息量对填充的阈值进行自适应调整实现控制分割区域的数量,最后实现自动优化分割。实验结果表明,该方法最大程度保留了图像的弱边缘信息,参数选取更加合理,自适应程度提高。     

基于标记的分水岭图像分割算法研究

本文针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合形态学运算的基于标记的分水岭算法.算法首先对梯度图像进行形态学开重建运算和形态学闭重建运算滤波平滑;然后去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域,提取前景标记;用Otsu法求阈值,对二值图像进行距离变换,分水岭分割,得到的分水线图像作为背景标记;最后用强制最小技术修改梯度图像,进行分水岭分割.实验结果表明,此方法能有效抑制过分割,得到与人工标注的分割目标更接近的结果.     

自适应局部区域型水平集分割算法

灰度不均匀现象普遍存在于自然图像和医学图像中,因此使用传统的图像分割方法很难精准的分割出目标物,从而导致图像分割在模式识别和临床医学的应用中会出现很多问题.为了更好地改善分割效果,解决灰度不均匀现象所带来的问题,本文结合图像的自适应梯度权重信息和局部区域信息提出一种新型的水平集分割算法.由于图像的梯度信息具有稳定性,因此文中通过在局部区域中使用自适应梯度权重信息,达到结合图像边缘信息和区域信息的目的以提高算法鲁棒性.同时,文中使用的梯度权重滤波增加了图像对比度,因此分割的效果有了显著改善.最后,通过与LCV （local Chan-Vese）模型和LIC （local intensity clustering）模型的对比实验来验证本文分割方法的有效性和鲁棒性.在实验对比中,本文方法均得到比较令人满意的结果,充分展示其在处理灰度不均匀图像上的优势.     

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割*

针对脑部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。实验结果表明,该方法与标准分割的相似度指数和Jaccard指数均较高,且过分割率和欠分割率均较低,具有较好的分割效果。     

基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出一种使用形态学梯度重构和标记提取技术进行图像预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于多尺度概念,进行梯度重构时采用了不同尺寸的结构元素,在对重构后的各梯度图像的区域极小值进行标记后,将各标记点的并集作为最终标记图像,用其修改梯度图像,然后进行分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各尺度下的重要目标,并且可以根据图像特点和具体的分割要求,调整分割过程中所选参数,得到满意的图像分割效果。     

阈值标记的分水岭彩色图像分割

目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。     

消除局部极值的多尺度形态学肝脏肿瘤CT图像分割方法

针对肝脏CT图像中因灰度不均、边缘模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种消除局部极值的多尺度形态学分割方法。首先利用面积算子对图像进行预处理,在平滑图像的同时,保持目标区域的边缘信息;其次融合梯度图像中不同极值的邻域统计信息和形态属性(深度和尺度)区分极值,通过设定不同大小的结构元素,对不同极值采用多尺度结构元素进行闭运算,在消除伪局部极值的同时实现图像的自适应修正;最后利用分水岭变换分割肝脏肿瘤。实验结果表明,该方法能够在保持图像边缘的同时,有效减轻过分割现象,实现肝脏肿瘤的准确分割。     

一种能实现免脱帽人脸识别系统算法

针对人脸识别系统在人脸被遮挡情况下识别率低的问题,为进一步提升人脸在遮挡情况下的识别率,文章提出一种通过图像多方向梯度值,使用融合、补偿等方式产生可以对原图像进行特征描述的特征图像,通过对特征图进行一系列处理后实现人脸识别的算法;算法首先计算图像四方位的梯度值;其次对4个梯度值进行融合运算,产生合融梯度、差融梯度;再次以合融梯度、差融梯度作为补偿变量在原图像上进行适当系数的补偿,形成人脸图像特征图;然后对特征图依次进行直方图统计、主成分分析后,使用SVM分类器进行分类识别;使用Matlab2016试验仿真平台在ORL、CMU_PIE等多个人脸数据库上进行测试,分别取得100%、92.21%的准确率,结果表明推荐算法在人脸被遮挡情况下的识别率具有很好的表现。     

Natural actor-critic with baseline adjustment for variance reduction

In this study, we discuss a baseline function for the estimation of a natural policy gradient with respect to variance, and demonstrate a condition in which an optimal baseline function that reduces the variance is equivalent to the state value function. However, outside of this condition, the state value could be considerably different from the optimal baseline. For such cases, an extended version of the NTD algorithm is proposed, where an auxiliary function is estimated to adjust the baseline, being state value estimates in the original NTD version, to the optimal baseline. The proposed algorithm is applied to simple MDPs and a challenging pendulum swing-up problem. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别

目的 车标是车辆的显著性特征,通过车标的分类与识别可以极大缩小车辆型号识别的范围,是车辆品牌和型号识别中的重要环节。基于特征描述子的车标识别算法存在如下缺点：一方面,算法提取的特征数量有限,不能全面描述车标的特征;另一方面,提取的特征过于冗杂,维度高,需要大量的计算时间。为了提取更加丰富的车标特征,提高识别效率,提出一种增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别方法。方法 首先提取车标图像的增强边缘特征,即根据不同的梯度方向提取梯度信息,生成梯度大小矩阵,并采用LTP（local ternary patterns）算子在梯度大小矩阵上进一步进行特征提取,然后采用特征码本对提取的特征进行量化操作,在确保车标特征描述能力的同时,精简了特征数目,缩短了局部向量的长度,最后采用WPCA（whitened principal component analysis）进行特征降维操作,并基于CRC（collaborative representation based classification）分类器进行车标的识别。结果 基于本文算法提取的车标特征向量,能够很好地描述车标图像的特征,在HFUT-VL1车标数据集上取得了97.85%的识别率（平均每类训练样本为10张）,且在识别难度较大的XMU车标数据集上也能取得90%以上的识别率（平均每类训练样本为100张）,与其他识别算法相比,识别率有明显提高,且具有更强的鲁棒性。结论 增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别算法提取的特征信息能够有效地描述车标,具有很高的识别率和很强的鲁棒性,大大降低了特征向量的维度,提高了识别效率。     

基于边缘分布函数的车道标识线识别方法

为了得到较理想的车道标识线的边缘,考虑车道标识线的方向特性,提出一种基于边缘分布函数（EDF）的图像预处理方法。将图像分区处理,在对图像中的噪声特性进行EDF分析的基础上,对处理区域作如下处理：首先将梯度角量化为4-方向,去除与车道标识线方向不一致的噪声,得到边缘图像;然后利用EDF对边缘图像滤波,确定车道标识线角度初值;最后应用Hough变换定位出车道标识线。实验结果表明,该方法能够更加有效地强化车道标识线信息,去除噪声,具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于外时延反馈人工神经网络的短期负荷预测系统

针对当前人工神经网络学习算法存在的问题,使用变步伐最速下降法和共轭梯度法的混合算法来进行神经网络的训练,并建立了负荷预测的人工神经网络模型。介绍了基于Delphi下的短期电力负荷预测系统。该系统由负荷预测数据查询模块、预测方法模块、结果查询模块和图表输出模块四部分组成。事实说明,混合算法在全局收敛性和收敛速度上要好于传统的算法,所基于此的短期负荷预测系统能达到令人满意的精度。     

基于模糊推理的噪声图像边缘检测

对于噪声感染的图像,提出一种基于模糊推理的图像边缘检测方法。该方法将像素点的基本梯度与关联梯度作为模糊推理系统的输入变量,根据确定的模糊规则,运用模糊推理方法得到该点属于噪声的程度,从而去除由噪声引起的伪边缘,实现边缘检测。实验结果表明,与其他边缘检测方法相比,该方法可以获得较好的边缘特性,具有较强的抗噪性能。     

基于共轭次梯度法的非理想正交三轴磁传感器的修正

磁测量中三轴磁传感器的三轴不可能绝对正交，这使得高分辨率测量受到限制。本文提出了一种可以不考虑实时性的对非正交参数修正的方法，构造了目标函数，并根据传统的共轭梯度法构造了共轭次梯度法用于寻找最优非正交参数，仿真结果表明这种方法可以稳定收敛并可以达到较高的精度。     

一种改进的数学形态学边缘检测算法

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等问题,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法在保持传统形态学方法优点的基础上引入边缘方向信息,采用非极大值抑制方法对形态学梯度图像进行细化处理,利用新的基于方向的检测和连接方法从中提取边缘,既提高了检测出的边缘的分辨率,又实现了低强度边缘的保护,同时还获得了更强的抗噪声能力。与应用较为广泛的传统形态学方法及Canny边缘检测方法的比较研究也证明了该算法的有效性。     

一种基于多信息综合的人脸跟踪算法

随着智能监视系统的发展需求,人脸跟踪作为智能监视系统中的一类特殊对象的跟踪方法,在跟踪时对环境的适应性要求很高。文章提出了一种基于多信息综合特征的,在变动场景下,对人脸进行跟踪的算法。为了使人脸跟踪在环境发生变化的情况下,可以进行有效跟踪,算法中用人脸区域内部的颜色信息、亮度梯度信息等获得综合的判别特征。在跟踪时,对于人脸的大小、朝向的变化以及光线变化,背景物等的干扰均有较强的鲁棒性。实验结果表明,算法在摄像机转动、仰俯、光线变化、人头晃动以及背景颜色分布与人脸近似等情况下均可完成有效跟踪。     

固体推进剂药柱图像的自适应阈值分割方法

以固体推进剂药柱内窥镜图像表面缺陷的自动检测为例,在分析了此类图像特征的基础上,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法。通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明：该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,算法简单,适应性广,具有实时准确分割图像的特点。