基于K均值聚类和HSV颜色模型的烟雾图像分割

烟雾作为火灾发生前的最大特征之一,所以对火灾的检测可依靠于烟雾的检测,而煅雾图像分割是烟雾图像检测分析中最为困难且不可缺少的步骤,为有效排除非烟雾图像的干扰,降低周围环境对真实烟雾的误检,提出一种基于K均值聚类和HSV颜色模型的烟雾图像分割,该方法首先从RGB空间转换到HSV色彩空间,采用K均值聚类的烟雾图像分割,之后把分割的图像进行shen滤波去噪和区域标记去噪。实验结果表明,对烟雾图像的分割,该建议方法能够将烟雾从背景中分割出来。     

HSV空间下改进的直觉模糊C均值聚类猪肉图像检测

利用计算机视觉技术对畜肉分级的方法种类繁多,但由于光照因素使前期图像预处理分割目标和背景的工作难度增大.针对传统的最大类间方差法分割图像效果不佳、噪声适应能力不强的问题,以及核磁共振、高光谱成像等无损检测方法大多存在检测仪器体积大、不便于携带、成本高等问题,提出利用色调、饱和度、明度(Hue,Saturation,Va...     

基于72HSV直方图和不变矩的图像检索

提出一种利用颜色和形状特征相结合来进行图像检索的方法。该方法把HSV颜色空间量化成72份并计算直方图,形状特征利用不变矩来求取。利用欧氏距离计算两幅图像的相似度,结果表明:对于背景比较单一的图像,检索结果还比较准确;对于背景比较复杂的图像,检索结果还有待提高。     

基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位研究

车牌识别系统在高速路收费口与住宅小区车库管理中得到越来越多的应用,车牌定位是整个识别系统实现的前提.基于灰度图像的定位方法和基于彩色车牌图像的定位方法,实现效果均不大理想.在充分利用车牌先验信息的基础上,提出基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位方法.先利用色彩信息对可能包含车牌目标的区域进行过滤,再利用数学形态学技术生成连通区域,判断并生成正确的车牌区域,最后,使用radon变换进行倾斜校正.     

基于阈值的几种图像分割算法研究

图像分割就是将图像分成若干具有特定意义的区域,并将它们提取出来进行处理的技术。本文介绍了阈值化分割技术的基本原理,描述了几种常用的图像分割算法,并对几种算法的优缺点进行了分析。     

基于显微图像处理PM2.5尺寸的分布研究

了解大气中PM2.5颗粒物的大小分布对人体健康的影响有重要意义,本文中分析了大气颗粒物的图像特征,图像的识别和处理方法,用提取颜色通道、直方图均衡化、有选择保边缘平滑、开闭操作以及阈值分割等处理,分割图像中的颗粒,并有效地识别和分类颗粒物的大小;并在Image-Pro Plus 4.0(IPP)软件平台上实现了这一图像处理过程,这种处理和识别方法为PM2.5和其他微米、亚微米颗粒材料的图像分析提供了参考.     

基于图像处理技术的真空电弧参数化研究

真空电弧的演变规律对于真空断路器的设计具有重要意义。本文结合图像处理技术,利用拆除屏蔽罩的玻璃真空灭弧室,对交流电弧和直流开断电弧进行了拍摄及数字化分析。并采用改进的双阈值灰度图像分割算法,将电弧图像分割为三个特征区域,并计算出电弧直径、高灰度值区面积、高灰度值区面积率三个特征参数。结果表明,在纵向磁场下的作用下,交流电弧在2 ms左右的初始扩散过程后,会继续稳定燃烧直至电流自然过零熄灭;而直流开断电弧在被引燃后,存在1 ms左右的高灰度值区面积率较高的过程,随后经历短暂的扩散过程后,由于换流电流的投入而快速熄灭。     

基于图像处理的回转滚筒内颗粒群提取方法

为了研究低转速下回转滚筒内多组元颗粒群混合情况,提出Photoshop与Matlab图像处理相结合的方法;选取恰当的阈值进行图像分割,利用Matlab形态学原理对不同粒径的颗粒进行筛分,提取混合图像中不同粒径的颗粒个数,用于分析颗粒群的混合机理及计算表征颗粒混合度的Lacey指数。结果表明,与人工统计相比,该方法处理颗粒群混合问题的颗粒个数提取准确度可达95%以上。     

最小误差阈值分割法的改进算法

最小误差阈值分割法在图像分割中有广泛的应用.本文对二维最小误差阈值法及其快速算法(在这里称为原算法)进行了改进,对原最小误差阈值法的阈值求取公式进行了变形,并采用查表的方法,将二维阈值的求取转化为两个一维阈值的求取,简化了计算,将算法的时间复杂性由O(L2)降到O(L).本文的实验结果表明该分解算法可以在保证原算法良好抗噪性的前提下,计算阈值所需要的时间更短,利用的空间更小,且该方法可以得到与原算法相同的分割阈值.     

红外图像的动态阈值分割

在深入探讨目前图像分割算法的基础上，针对实际红外图像的分割提出了一种新的方法－－动态阈值分割算法。它利用局部空间阈值适度调整全局统计最优阈值，因而其分割阈值是动态的。实验表明该算法能够突出图像中感兴趣的细节，单动态阈值的分割效果相当于常规固定双域值的分割。     

一种边界-区域相结合的图像分割算法

提出了一种模仿人类视觉机制的区域-细节的图像分割算法.首先提取图像边缘,然后将边缘分段切割,得到端点集合,然后从端点集合生成Delaunay三角形网络,以Delatmay三角形为顶点,相邻三角形的属性差异作为边的权重,构造图;9以基于图的分割算法生成最小生成树,划分区域.最后用Snake模型精确确定区域边界,生成准确的区域边缘.实验证明,这种区域分割和边缘检测相结合的方法能准确地分割非纹理图像,较好地克服了块现象和非连续边界,相比单一区域分割或者边缘检测方法有更好的分割结果,并且计算速度比较快.     

基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割

传统遗传算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,提出了一种基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显优于基于单种群的遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割。     

HSI空间和改进 C-means的彩色人民币号码分割方法

针对采集到的人民币号码图像都是彩色图像并携带有噪声这一现象,本文提出基于 HSI空间和改进的 C-means算法的人民币彩色号码图像分割方法。选用 HSI颜色空间作为彩色分割空间,在 HSI空间内,将 HSI的 3-D搜索问题转化为 3个 1-D的搜索问题,求取图像在 3个 1-D方向上的灰度直方图,该方法根据图像当前点 3×3邻域内每个像素灰度值与当前点灰度值差值的大小情况,确定聚类算法中当前点的灰度值 p(m)的值,采用 C-means聚类算法分别确定文字和非文字的聚类中心,利用欧式距离进行人民币号码前景和背景的聚类判断。该方法直接对彩色人民币号码图像进行分割,考虑了当前点与邻域像素点之间的相互关系,具有一定的自适应性。实验结果表明,提出的号码图像分割方法不受图像噪声和局部边缘变化的影响,且变换后数据量减少,易于计算,该方法对字母和数字的分割都有效,鲁棒性较强。     

一种基于Graph Cuts的SAR图像分割方法

在最小化由马尔科夫随机场(MRF)图像分割模型建立的能量函数方面,基于Graph Cuts的alpha-expansion是一种比较有效的算法.但是,由此算法构建的s/t图中边的数目非常多,运算速度很慢.为了减少alpha-expansion算法的计算量,本文在标号为alpha的像素向其它像素膨胀的过程中,先隔离非alpha类间的联系,而只考虑alpha类与非alpha类之间的关系,从而避免了alpha-expansion算法需要构造辅助结点的问题,减少了s/t图中边的数目,提高了算法的计算效率.因放松了非alpha类间的关系对alpha膨胀的约束,使得算法可以更容易得跳出能量函数的局部极小点而获得更优的分割结果.实验中将改进的算法与传统的基于Graph Cuts的算法做了对比,显示了新算法在运算时间和最小化能量方面的有效性.     

基于PCNN区域分割的图像邻域去噪算法

针对小波图像去噪方法中使用的NeighShrink方法,本文提出了一种有效的保护图像边缘的图像去噪算法.主要改进了NeighShrink方法中固定的邻域范围,根据图像自身的性质,自适应分割成不同的邻域对图像进行去噪处理;并进一步结合小波层内相关性,对各个不规则邻域加上固定的窗口,选择了几何距离更为接近且在同一不规则邻域内的系数,以完善NeighShrink方法.该算法采取平稳小波对含噪图像进行分解,以保持相位不变性,并对低频子带利用脉冲耦合神经网络模型进行图像分割,按照一定的规则将性质相似的像素点相接,得到原图像分割后的信息.在处理过程中利用得到的分割信息对边缘予以保护.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法.     

基于免疫密母算法的图像分割

密母算法具有全局和局部搜索能力,但其具有对参数敏感、个体学习计算复杂度高的缺点.为了克服密母算法的缺点,本文提出了基于免疫密母算法的图像分割(IMAIS)方法.该方法对图像分割时采用了两个种群,并分别用密母算子和免疫克隆算子对这两个种群同时进化,加快种群收敛速度.实验结果表明了本方法的可行性和有效性.     

基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究

针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法。该算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数。通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值。实验结果表明,与其它阈值判别函数相比,通过优化新的阈值判别函数得到的二维阈值,具有了较好的分割效果,能够更好地保留了目标物的轮廓,而且计算量小。     

基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值分割及其快速递推算法

本文提出了一个新的二维直方图(2D-WLDH),同时提出了基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值选取方法,并导出相应快速递推算法。新提出的2D-WLDH在区域划分时可以避免传统直方图区域划分时面临的不合理的假设,通过计算比较小的归一化的WLD值来准确估计目标和背景的概率。本文实验结果表明:与现有的有关算法相比,本文提出的阈值选取快速递推算法不仅使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约84.93%。     

基于无序分割投影策略与重力模型的图像加密算法

目的解决当前图像算法因其像素置乱和扩散操作与明文无关,导致其抗明文攻击能力较弱,且其置乱过程存在周期性,使其安全性不佳等问题。方法提出基于无序分割投影策略与重力模型的图像加密算法。首先对输入明文进行无序分割,获取重叠子块,并构建每个子块的位置坐标计算模型,输出图像子块的位置;根据明文像素量计算Kent映射的初值,通过迭代Kent映射获取随机序列组;定义位置置乱机制,对重叠子块进行混淆;再引入分割投影策略,互换每个置乱子块中的像素位置,再对其重组,输出置乱密文;通过设计像素质量变化函数替换重力模型的固定质量,改进重力模型,对置乱密文完成像素加密。结果实验结果显示与当前图像加密技术相比,文中算法具有更高的安全性,输出密文中的相邻两像素间的关联度最低,具有更强的抗明文攻击与剪切攻击性能。结论所提加密算法能够较好地用于图像信息安全传输,具有较好的应用价值。     

基于生化反应速率的图像阈值分割算法

提出了一种改进的DNA遗传算法,以解决遗传算法用于图像分割时收敛速度慢、易早熟的缺点。利用碱基互补的DNA编码方式增加种群多样性,防止陷入局部极值;设计了基于DNA分子操作的置换自适应交叉算子和密码子变异算子,从而提高遗传算法的搜索能力,有效加快了算法的收敛速度和效率,并将此算法用于寻找二维Arimoto熵的最佳阈值,最后对图像进行分割。普通图像和医学图像的分割结果验证了改进DNA遗传算法用于图像分割的有效性。