利用分割中值滤波和透射率补偿的图像去雾

为了增强雾天退化图像的质量,提出基于分割中值滤波和自适应透射率补偿的单幅图像去雾方法．首先提出分割中值滤波策略,通过对“暗通道先验+引导滤波”去雾方法估计的透射率进行滤波,去除其中不必要的纹理细节,同时保留深度突变的边缘信息;然后提出自适应透射率补偿方法,无须进行天空分割,而通过构造补偿函数对透射率进行提升,以校正明亮区域的色彩失真;同时给出简单有效的函数参数自动确定方法,提高了算法的适应性．由实验结果可以看出,该方法通过精确估计透射率,有效地增强了去雾图像的对比度,改善了天空区域的颜色失真．同时该方法适应性较强,对包含和不包含天空的图像,都可得到更为清晰的去雾结果．     

基于ＢＦ－ＷＳ的肝脏ＣＴ图像自动分割

由于血液的流动以及肝脏收缩与舒张,在腹部ＣＴ图像中存在一定量的噪声,会产生局部梯 度极大值区域、弱边界、伪影等不良现象,加之腹部内器官分布紧密且灰度值接近,使得肝脏分割尤 为困难．为此,首先采用改进的双边滤波算法,自适应的对腹部ＣＴ图像进行平滑滤波处理;其次, 将自适应双边滤波算法和标记控制的分水岭算法有机融合起来,采用基于中值的多阈值最大类间 方差算法提取肝脏标记,并运用分水岭分割算法进行精确分割;最后,分析对比不同的肝脏分割方 法,表明该方法能够更有效地去除噪声,保留目标边界,提高肝脏分割的准确率．     

用于图像分割的边界保持局部拟合模型

针对局部二值拟合变分水平集模型(LBF模型)的分割质量很大程度上取决于核带宽的选取,容易造成冗余轮廓、边界模糊等问题,提出一种基于边界保持局部拟合的变分水平集模型.该模型引入图像相依的测地时间定义核函数,结合空间距离和图像梯度,自适应地选取邻域采样点;同时,采用基于多波段的图像梯度,并相应地调整图像点的相异性测度,将模型的应用范围扩展至彩色及多光谱图像.实验结果表明：该模型能选取较大核带宽并有效保留潜在的边界信息,从而避免了核带宽的选取问题,较好地应用于灰度异质图像的精确分割;而且,该模型对彩色及多光谱图像的分割也同样有效.     

基于背景预测的红外弱小目标检测新算法

针对复杂背景中弱小目标检测难的问题,提出一种改进的双边滤波背景预测算法．该算法在双边滤波中引入梯度算子,自适应地对背景进行预测,将原始图像与预测图像相减可以抑制背景细节、增强目标信息,同时利用梯度的统计特性减少算法的计算量,提高了弱小目标检测性能．仿真和实验表明,与双边滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从复杂背景中检测弱小目标．     

数字乳腺层析图像纹理特征联合提取与识别

为提高乳腺组织图像特征提取的正确率,结合灰度共生矩阵纹理特征与Tamura纹理特征,给出一种联合提取与识别算法。采用双边滤波、受约束限制自适应直方图均衡和L0梯度滤波,对数字乳腺层析图像进行预处理,滤除其噪声并提高对比度;同时考虑灰度共生矩阵与Tamura纹理特征,通过增加特征值维度,将两者融合入一个矩阵之中,并依据特征选择规则提取最适特征;用支持向量机对特征向量分类。与仅依赖其中一种纹理特征的提取算法相比,所给算法可提高特征提取与识别正确率,从而更好地实现图像分类。     

一种改进分水岭乳腺肿块图像分割方法

针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割现象的问题,在图像的滤波和区域合并方法上做了改进.该算法首先对肿块图像做初步预处理,设计高斯差分滤波器,实现平滑滤波,增强图像的信噪比,并计算图像的梯度幅值;然后,依据传统分水岭变换算法进行粗分割,计算各个子区域的灰度均值并排序,依次合并灰度均值相似的区域,直到将整个肿块区域完整分割出来;最后,保留合并后灰度均值最大的肿块区域,去除灰度值较小的区域,得到最后的分割结果.实验结果表明:该算法相较于三层地形分割方法、自适应区域生长算法和二次分水岭算法,能够得到更准确的肿块边缘轮廓,误分率减少到23.07%,运行速度高.     

基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像。Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比,图像集的整体匹配误差减小了3.95%,在非遮挡区域的匹配误差减小2.17%;与传统区域滤波立体匹配算法相比,该算法在弱纹理区域可以取得更好的立体匹配效果。     

无须反复初始化的活动围道纹理分割方法

针对纹理图像分割问题,提出了一种无须反复初始化的快速活动围道纹理分割模型．与现有的基于几何活动围道的纹理分割技术相比,该分割模型具有三个优点:一是使用图像的灰度信息和纹理信息来驱动活动围道进行图像分割,因而,不仅适用于分割纹理图像,而且适用于分割非纹理图像;二是使用局部二进制模式来提取纹理特征,计算复杂度小;三是模型求解时,增加了约束项不需要对符号距离函数进行反复初始化,因此可采用大的时间步长,迭代步数明显减少,从而提高了活动围道的收敛速度．对自然界真实图像和合成纹理图像的分割试验结果说明,无须反复初始化的活动围道纹理分割方法精度高、速度快．     

基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

纹理分割是图像处理的难点之一。针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(localbinary pattern,LBP)驱动的区域围道分割模型。该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度。对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点。     

双目移动机器人立体匹配算法

提出一种基于图像分割和可信点的双目移动机器人立体匹配算法,首先采用纹理检验分割算法对双目移动机器人获得的左右图像进行分割,确定低纹理和纹理相似区域;然后通过SIFT特征匹配点得到可信点视差;其次采用SAD区域匹配加速算法得到初始视差;最后依据SIFT特征匹配点的分布、初始视差和最小距离分类器对图像分割块进行视差处理,同时对于较小的图像分割块进行BLOB滤波处理来获取较高精度的视差图.实验结果表明,本算法能有效解决双目移动机器人周边环境中的低纹理和纹理相似视差精度差的问题,可快速准确识别障碍.     

不同偏光系统下的岩石薄片图像联合分割

针对传统切换单偏光与正交偏光系统进行镜下岩石薄片分析和含量估计耗时耗力,且准确率较低的问题,在色度亮度空间设计一种岩石薄片图像联合分割方法：先将相同视域下的单偏光图像与正交偏光图像在色度亮度空间中分别进行分解,然后对色度图像进行双边滤波处理,抑制噪声和去除纹理,计算滤波后两个色度图像之间的差值,并依次使用K-Means聚类算法和分水岭分割算法得到最终分割结果。结果表明,使用单偏光岩石薄片图像与正交偏光岩石薄片图像联合分割较大提升了矿物颗粒计数准确率和分割结果的交并比。研究结果可为地质工作者鉴定岩石薄片提供指导。     

基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法

图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性;其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度;将L₀范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生;最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。     

基于水平集的自适应保边平滑分割

为了提高活动轮廓模型对自然图像的分割效果,提出了一种新的分割算法。首先将水平集和全变分有机结合,建立了保边平滑分割模型;其次运用聚类算法自适应选取平衡参数,避免了水平集曲线收敛于局部最优;最后根据水平集对不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,该算法对自然图像分割测评分数高于传统活动轮廓分割算法,对图像纹理和噪声不敏感。     

局部熵驱动的主动轮廓线纹理图像分割

该文通过对主动轮廓线技术发展的回顾和从纹理图像分割的实际问题出发,提出一种基于局部熵驱动的主动轮廓线纹理图像分割模型。该模型的能量泛涵包含一个惩罚区域弧长的几何正则项和一个使用纹理模式区分不同区域的数据拟合项,特别是数据拟合项用到了局部熵来提取图像纹理并且采用L1范数作为熵的相似性度量。然后将该能量泛涵嵌入到变分的水平集公式中,通过求解能量最小化问题,得到相应的曲线演化方程。最后,采用Berkeley图像分割库中图像实验验证了该方法的有效性。     

一种含雾交通图像梯度双边滤波算法

针对雾霾天气下传统滤波算法处理过程中容易受到噪声干扰,边缘像素点保持效果不理想且容易出现噪声斑块的问题,提出了一种含雾交通图像梯度双边滤波算法来实现雾霾天气下交通图像降噪滤波处理。算法提出了一种梯度相似度核,并基于此设计了一种梯度双边滤波器,将RGB颜色空间的交通图像转换到Lab颜色空间进行滤波处理。将处理过的Lab颜色空间的交通图像转换到RGB颜色空间,得到处理后的雾霾天气下交通图像。与传统方法相比,本文算法处理后图像的PSNR、细节强度和SSIM平均提升了27. 12%、24. 11%和6. 45%,能够实现在滤除噪声信息的同时,尽可能的保持图像边缘,对进一步提取雾霾天气下含有大量噪声的交通图像的特征信息十分有意义。     

基于颜色模型极小值运算的细胞图像分割算法

为了能够快速准确地检测人类细胞形态及增殖分化等情况,提出一种高效自适应细胞图像的分割方法。首先提取图像六角锥体模型中特征明显的饱和度分量图像,并使用形态学重构、H-minima技术和图像增强技术对饱和度分量图像进行梯度修正;修正图像的梯度后,使用分水岭算法对图像进行分割;根据原图像灰度的一致性对分割结果进行区域合并,得到背景、细胞和细胞核3部分,最后使用形态学方法处理合并结果中的虚假噪点并平整区域边缘。实验结果表明,细胞与细胞核分割的准确度分别为0.978 8和0.967 7;Dice系数分别为0.938 8和0.937,实现了对医学显微细胞图像的精准分割。     

Mumford-Shah模型的提花织物图像分割研究

针对提花织物图像在噪声环境下分割精确度偏低的问题，提出了一种基于Mumford-Shah模型的数值求解算法.基于Gamma收敛和有界变分函数理论，将模型的极小化过程作为一个自由不连续问题来实现对含噪提花织物图像的分割.定义了分片仿射空间上的自适应三角剖分的离散公式，利用离散公式的Gamma收敛序列对模型进行数值逼近.采用自适应调整算法和有限元网格技术对提花图案轮廓结构实施表征，由共轭梯度方法得到离散公式的最小值.实验结果表明，该算法对噪声有很好的稳健性，且可以有效提高图像分割整体性能.     

基于改进的分水岭算法的图像分割

考虑到分水岭算法存在过分割问题,本文提出一种有效解决方法。在图像预处理过程中首先对图像进行中值滤波来消除部分噪声;然后采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对梯度图像进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除了噪声和图像细节。在此基础上对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。实验结果表明该方法能够较好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,降低了分割的复杂性。     

基于语义分割的织锦类自适应风格迁移算法

通过风格迁移的数字化手段可以辅助艺术作品的创作,但由于织锦类手工艺品具有颗粒感线条、块状色彩、前后景纹理区别较大等特点,使用现有风格迁移算法得到的输出图像在视觉上难以达到令人满意的效果.针对上述问题,提出了一种基于语义分割的织锦类自适应感知域风格迁移算法,将语义分割任务和基于自适应感受域的风格迁移算法相结合,并提出新的内容损失和风格损失.此外,为了解决生成结果图像后景中纹理不均匀的问题,在内容图像上增加高斯噪声用于平滑训练过程中生成图像的后景纹理.实验结果表明,所提算法在织锦作品风格迁移任务中的表现优于现有算法.     

可控核函数的双边滤波算法

为了在滤波时保留更多的图像边缘特征,同时避免现有双边滤波需要人工预设滤波参数的不足,提出了一种参数局部自适应取值的可控核双边滤波算法。构建了适合结构张量和目标尺度描述的可控核函数,并通过结构张量控制可控核函数的方向角和长短轴比例。由目标尺度计算可控核函数的短轴尺度,解决了可控核函数的参数取值问题。使可控核函数投影在图像平滑区域为大尺度圆形,在图像边缘区域为沿边缘方向的细长椭圆形,在角点区域为小尺度圆形。仿真试验结果表明:自适应参数取值的可控核双边滤波在有效滤除噪声的同时能够保留更多的边缘特征,无论是主观评价还是客观评价,本文算法都优于传统双边滤波、对数核函数双边滤波以及改进的双边滤波算法。