基于水平集的弱边缘医学超声图像分割算法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着重要的角色,并直接影响到后续的分析、处理工作。但在医学超声图像中,待分割的图像目标经常包括弱边缘,这为利用传统图像分割算法对目标进行分割带来了困难。本文通过对Chan-Vese水平集方法进行研究,利用零水平集曲线的平均边缘能量来对其演化速度进行控制,实现了对图像中目标弱边缘的检测。本文方法在对包含弱边缘的医学超声图像进行分割时,得到了很好的效果。     

基于DSP的空间瞬态光信号图像处理

研究并设计瞬态光辐射信号定位图像处理.根据瞬态光辐射的成像特点,提出了一套可行的定位处理系统方案,利用阈值分割去除了背景和弱噪声,提高了系统处理速度,对由于光学系统产生的图像失真进行了畸变校正,提高了系统的精度;最后对目标像点进行重心坐标的提取.实验表明,该硬件图像处理方案具有很高的实时处理性和定位准确性,可以很好地满足系统要求.     

采用对象分割和图像配准方法的变电站红外预警系统

为了早期发现变电站事故隐患,建立了一个红外温度巡检与预警系统,该系统能够自动循环采集变电站电气设备的红外图像,通过提取目标设备的温度信息进行故障判别。为了解决机械传动造成的图像位置偏差导致系统难以对感兴趣设备进行定位监测的问题,提出了一种基于对象分割和图像配准的校正方法,首先对图像进行对象分割和组态定义,并将待测目标提取出来,然后采用基于相位相关和Harris角点匹配的图像配准方法对序列偏差图像进行配准。使用上述方法对某变电站中获取的15组电气设备红外遥视图像进行了实验,平均正确匹配率达到93.3%,并且配准精度较高,达到了亚像素级。实验表明该方法能够对偏差图像进行有效校正,使系统能够及时准确地获得设备部件的温度,保障监测系统的可靠运行。     

基于改进链码的新型手形图像分割方法

为精确定位手形图像中的分割拐点并避免检测出伪拐点,改进了基于链码的拐点检测方法,并应用于手形图像的指尖、指跟点定位.采用多阶差分方法,改进基于Freeman链码的拐点检测方法,以去除伪拐点和精确定位拐角点;对手形图像进行二值化和边缘提取后,利用改进的链码法检测手形轮廓点中具有局部曲率极值的拐点,作为手形分割的特征点.通过实验对比,该方法在手形分割和识别中达到了较好的效果,身份识别率达到95.95％.     

一种利用形状描述子的选择性图像分割方法

针对传统的图像分割算法难以分割出具有语义特征的目标区域的问题,将形状描述子的识别能力引入图像分割过程,利用其提供的较高层的语义信息,生成边界模板来指导图像分割,同时使用遗传算法来处理边界模板的匹配过程,从而智能地选择和分割出目标区域.最后,在形状描述子对全局形状信息的约束下,又根据目标图像的局部特征进行分割边界的优化.试验结果证明,本方法成功地将形状描述子的描述和识别能力引入图像分割过程,实现了对目标图像的选择性分割,达到满意的分割效果.     

基于MATLAB的静止图像车牌定位研究

提出了一种基于MATLAB的静止图像车牌定位的崭新方法。介绍了具体操作的原理和方法。通过对图像进行图像读取、图像处理、图像分割、图像定位标示等步骤的处理,最终获得静止图像中车牌的具体位置的标示。并进行验证得出这种方法是可行的。     

基于图像质量分析与分割算子的图像特征点匹配算法

为了解决当前由于图像成像质量不稳定和分割不准确所导致图像匹配错误的不足,基于图像质量分析优化和分割算子,提出了基于图像质量分析和图像分割的图像匹配系统.根据图像对比度,建立质量评价函数,通过调节相机曝光,达到图像对比度分明的目的.通过阈值分割和形态学处理设计目标分割算子,根据目标特征匹配度,完成图像目标匹配.集成图像质量优化算子与分割算子于图像匹配系统,并编程实现,实验测试结果显示:与当前图像匹配方法相比,在图像成像质量不稳定的状况下,该方法拥有更高的匹配准确度.     

一种基于中值滤波的局部阈值分割算法

在实际的工业现场,光照环境无法非常均匀,在部分位置可能会出现目标区域与背景无法分割,这就给后期的BLOB分析带来了非常大的困难.针对这种光照不均匀、背景复杂的情况,提出了这种基于中值滤波的局部阈值分割算法.在得到原始图像之后,使用中值滤波得到一个大于原始图像宽度两倍的掩膜,再用原始图像与掩膜图像做差得到一个区域,最后选择一个合适的阈值对这个区域进行分水岭阈值分割,就可以得到期望的区域,为之后的连通性分析打下基础.通过在halcon中的实验结果可以说明,提出的算法优于全局Otsu分割算法和分水岭分割算法,更加适用于缺陷检测,字符识别等工业应用的现场.     

基于 2D 预处理的点云分割和测量研究

针对传统 3D 工业相机获取的点云数据进行工件检测时因工件粘连和噪声干扰导致边缘分割问题,考虑点云数据量大 影响检测实时性和 3D 特征点选取不准确导致测量误差大的因素,提出一种基于 2D 边缘检测的预处理方法,实现点云快速分 割和测量。 首先,采用改进的 Canny 算法对有序点云的纹理图像进行边缘检测,将检测后的图像进行数学形态学操作和轮廓检 测完成纹理图像分割,规避了在 3D 空间中进行分割处理,有效减少了点云数量;其次,结合工件的形状特征和放置方式,利用 掩膜操作提取出有序点云数据,使用基于 RANSAC 和条件滤波结合的方法对分割后的点云进行自适应阈值滤波处理,有效去 除了噪声点云;最后,对经过预处理后的目标点云基于 PCA 的包围盒去计算工件尺寸以及表面法向量。 实验结果表面,和传统 的 3D 分割算法相比,能够更准确的提取出目标点云,有效减少了待处理点云数量,整体分割效率提高了约 20%;工件尺寸的平 均相对误差约 1. 24%,可以满足测量的需求。     

融合Hough直线检测和Grab-cut的风机叶片自适应分割方法

完整的边缘信息对风力发电机叶片的边缘缺陷检测至关重要,但由于户外采集的风机叶片图像背景复杂多样,现有图像分割算法的分割精度不足,无法保证边缘缺陷的完整性.因此,提出一种基于图像边缘特征与颜色信息的自适应图像分割方法实现风机叶片边缘检测.首先,使用Hough直线检测初步定位叶片直线边缘;然后,在目标区域应用基于Otus阈...     

基于形态学标记连通的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,本文提出一种基于H-minima标记连通的图像分割的分水岭算法.该算法首先利用形态学中的H-minima方法对预处理后的梯度图像进行初始标记,然后利用连通域标记的方法进行重标记,利用强制最小标定技术使极小值只出现在标定的位置,最后,对标记后的梯度图像进行分水岭算法的图像分割.实验结果...     

Improved Snake algorithm for complex target''s boundary detection

The traditional Snake algorithm cannot effectively detect the object edge of an image with non-convex shapes or low SNR. This paper studies the characteristics of this type of image with complex shape target or noise and presents an improved Snake algorithm. The traditional Snake function model and operation strategy are improved by increasing new control energy functions, and the influencing weight of these energy factors is discussed. At the same time, a dynamic arrangement for the Snake points is used to adapt different target shapes. The simulation results indicate that the new Snake model greatly decreases the dependence on the Snake point’s initial position and effectively overcomes noise influence. This method enhances the Snake algorithm’s ability of detecting object edge. __________ Translated from Transaction of Beijing Institute of Technology, 2004, 24(2): 162–165 (in Chinese)     

电力变压器温度表指针位置识别研究

电力变压器温度表是监测变压器运行状态的关键设备，利用图像识别技术是准确获取温度表读数的有效途径之一。阐述了对变压器温度指针位置进行数字图像处理和图像识别的实现过程，设计识别流程，分析比较了不同类型的表盘指针位置识别过程中的图像处理算法。针对在光照条件较好的情况下分割指针图像所用的直接色调匹配法存在的缺陷，以及变压器温度表具有红色和黑色表针的图像特点，提出一种新的适合较差光照条件的指针区域判定法--主色提取法。实验证明，该算法计算简单、适应性强、处理效果好，为准确判定指针位置和计算指针读数奠定了基础。     

基于分割的图像识别系统设计

本文提出了一种基于图像分割的物标定的新方法,并应用了一种新型类棋盘标定物。采用图像分割的目的是将参照物提取出来进行标定,避免了对标定点的误判、错判。这种方法能够快速、准确、自动的识别标定物,缩小标定范围,有效地寻找特征点,实现了标定系统智能化,从而有利于系统进一步开发。     

基于机器视觉的永磁球形步进电动机转子位置检测方法

介绍了永磁球形步进电动机的基本结构及基于机器视觉的球形电机位置检测方法。在电机转子表面喷涂用伪随机编码生成的网格图,图像传感器获取转子图像。通过分析所获取的图像,得到特征点在固联于转子球的坐标系下的坐标。图像传感器标定后得到的参数,可以计算出图像中的特征点在参考坐标系下的坐标。利用这些点在不同坐标系下的坐标,得到2个坐标系间的旋转矩阵,即确定了球形转子旋转后的空间位置。实验结果表明该方法的有效性。该方法可以用于实现闭环控制球形电机。     

遥感图像的几何精校正研究

几何校正是遥感图像预处理中的关键技术。在ENVI遥感图像分析软件环境下,利用图像-图像几何校正方法对遥感图像进行精校正。仿真实验中,利用该方法从两幅遥感图像上选择控制点配准另外一副栅格文件,使相同地物出现在校正后的图像相同位置。实验结果表明,利用该方法可以获得质量较好的遥感图像。     

基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究

在基于机器视觉的啤酒瓶口质量检测过程中,由于部分瓶口图像中缺陷灰度值变化范围大、边缘区域的干扰多,传统方法难以实现瓶口缺陷快速、准确检测。为此,分析总结各类瓶口缺陷特征,提出基于随机圆评估的三圆周定位法,以提高抗干扰能力和定位精度,并提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法,克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响。对90幅图像测试,与5种瓶口缺陷检测法对比,结果显示:执行时间为117.33 ms,与效果最好的SVM算法相比,检测正确率提高了2.22%,可实现强干扰、大缺陷的瓶口图像中缺陷快速、准确定位和检测。     

基于凹点搜索的重叠粉体颗粒的自动分离算法

提出了一种利用凹点搜索和匹配并构造分离线分割重叠的不规则颗粒的方法,实现了不同重叠程度、多个重叠颗粒的自动分割。首先利用计算曲率及切线夹角的方法选取待匹配凹点;而后根据凹点和颗粒个数的对应关系确定了颗粒重叠的不同类型,提出了不同的凹点匹配规则;最后用Bresenham画线连接匹配凹点分离颗粒。该算法在MATLAB环境下实现,通过对多幅不同重叠类型的颗粒图像进行的分离实验表明,该算法实现简单,速度快,效果理想,且在分离颗粒的同时能保持其大小和形状不变。     

面向地理对象的高分光学与SAR影像一体化分割

由于光学和SAR影像成像方式的巨大差异,为提取统一的光学和SAR对象集合造成了很大的困难。为此,本文提出了一种面向地理对象的高分光学与SAR的一体化分割方法。该方法不同于传统一体化分割同时处理异源影像的策略,而仅对光学影像进行分割,从而获得可靠的地理对象集合;在此基础上,为每个对象自适应提取标记点,并依据粗配准结果将其投影到SAR影像中;最后,在SAR影像中开展基于标记点的区域增长,最终获得与光学影像分割对象相匹配的对象集合。通过对多组光学和SAR影像的实验结果表明,所提出方法提取的光学—SAR匹配对象集合更加接近实际的地理对象,且J-value可达7.8以上,在目视分析和定量评价中均显著优于对比方法。