基于局部灰度分析的红外图像轮廓跟踪算法

针对在红外图像边缘提取时,断边和分支点会导致伪边界的问题,提出了一种带搜索控制准则的红外图像轮廓跟踪算法.该算法根据飞行目标红外图像特点,将基于最大距离法的局部阈值分割用于目标图像的提取.给出了关于图像局部灰度特性的3个推论,并由此将遗传算法用于轮廓跟踪过程,自动判断出轮廓跟踪过程中出现的分支点、断边,搜索断边并连接.实验结果表明,采用该算法可得到清晰、光滑的轮廓图像,并且具有较快的运算速度,可实现实时处理.     

基于局部灰度分析的红外图像轮廓跟踪算法

根据飞行目标红外图像特点,提出了用最大距离法用于局部闭值分割,用链码法来做改进的轮廓跟踪算法。该算法把消除颗粒噪声、采样离散化误差作为边缘平滑的重点;通过对图像局部灰度特性的分析解决了轮廓跟踪过程中出现的断边、分支问题。经验证,采用该算法可得到清晰、光滑的轮廓图像,并且具有较快的运算速度,可实现实时处理,实时显示。     

基于主动轮廓模型提取运动目标的图像分割技术

复杂背景下的运动目标分割技术是近年来多媒体通信技术的研究热点之一。文中提出一种基于SNAKE模型的运动目标分割技术。首先，利用运动检测的方法，从视频图像中粗略提取出运动目标；然后再利用SNAKE模型收敛到更为精确的物体边缘。模拟实验的结果表明，该方法对运动目标的提取有较好的分割效果。     

基于遗传算法的图像阈值分割

该文将遗传算法用于Ｏｔｓｕ法和ＫＳＷ熵法两种图像阈值分割方法中,进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计,并采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割。实验结果表明分割速度快于传统阈值分割法,缩短了运算时间。     

基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型

为了实现甲状腺超声图像中结节组织的快速准确分割,克服图像灰度分布不均匀和边缘模糊对分割结果造成的影响,采用了基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型。首先,利用相位一致性边缘检测原理构造一种新的速度函数,不仅弥补了梯度算子边缘检测中由于滤波处理造成边缘损坏的缺陷,而且可以灵活地控制曲线演化速率;然后,将该速度函数乘入到无边缘主动轮廓模型的能量项中,避免了线性组合中的权重分配问题,同时具有全局分割能力。通过理论分析和实验验证,改进模型的相对差异度均小于1%,运行时间均低于对比模型。结果表明,新模型实现了灰度分布不均匀图像的精确分割,同时分割效率也有所提高。     

基于EMD的快速活动轮廓图像分割算法

C-V模型等传统基于区域的几何活动轮廓模型仅将灰度同质作为区域相似性的测度,致使其在分割噪声分布大、灰度复杂的自然及遥感图像时难有较好的分割结果。为此,该文提出基于Earth Movers Distance (EMD)的快速活动轮廓图像分割算法。首先,给出了基于EMD的区域相似性测度,并引入到模型的定义;接着,提出了基于过分割的规则化和快速曲线演化方法,很好地克服了传统模型的冗余轮廓、计算复杂等问题。对合成图像和遥感图像的实验结果证明了算法的有效性。     

红外图像阈值分割算法的研究

目标分割是图像处理、计算机视觉及人工智能领域中的一项基本而关键的技术,其目的是为后续的识别、分类、跟踪和检索提供依据.由于红外图像具有对比度低、噪音大,图像模糊等特点,故将遗传算法应用到红外图像阚值分割中.本文对红外图像阈值分割算法进行了综述,对遗传算法在红外图像分割中应用的研究方法,研究现状及其新技术进行了介绍.该算法被用在红外图像处理中,并取得较好效果.     

模糊阈值分割算法在具有双峰直方图图像中的应用

利用模糊阈值分割算法对具有双峰直方图的灰度图像进行阈值分割,这种分割算法具有自动寻找阈值,并且计算简单。试验结果表明：它的计算速度很快,比传统的类间方差最大法快2－3倍以上。     

基于注意力机制和图像轮廓的实例分割算法

基于图像轮廓的实例分割方法利用少量轮廓顶点来表示物体,减少了算法的参数量,提高了算法的运行效率,但导致算法的精度低于传统逐像素处理的分割算法,获得的分割结果质量较差。为提升算法的准确性,文中提出一种基于图像轮廓结合注意力机制的实例分割模型(Attend the Contour snake, AC-snake)。在主干网络中加入改进的大卷积核(Largekernel+)提升模型的感受野,提取更加丰富的特征信息。改进轮廓顶点变形阶段的网络结构,结合双通道注意力模块(Dual Channel attention, DC-attentio)加强轮廓顶点的有效信息,减少训练网络中的无效参数,提升检测精度和训练速度。实验结果表明,在Cityscapes验证数据集中,相较于原始模型,文中提出的改进模型性能有所提升。     

基于SVM能量模型的改进主动轮廓图像分割算法研究

为克服经典主动轮廓模型曲线内外区域能量定义在复杂目标与背景分布情况下的不足,本文将高效的支持向量机有监督学习分类器引入基于Mumford-shah模型的主动轮廓图像分割算法中,提出了基于SVM能量模型的改进主动轮廓图像分割方法.该方法首先利用支持向量机的分类结果对于封闭曲线的内外区域分别构造了一种新的图像能量表示方法,因为分割过程充分利用了有监督学习策略,使得本文提出的算法具有更高的稳定性和更加广泛的适用范围,特别是对目标灰度分布不均或存在多纹理的目标也可以得到较好的分割结果.分割时,首先利用SVM实现粗分割得到目标初始轮廓,然后利用改进的Mumford-shah主动轮廓模型进行精确分割,采用粗分割策略一方面可以大大提高分割速度,另一方面也可以提高了算法的自动化程度.对比实验结果表明本文提出的算法具有更大灵活性和更好的分割性能.     

数字字符识别算法研究

字符识别是模式识别领域内多数课题均会遇到的基本问题。数字字符识别技术是图像处理领域中的一个重要研究方向,且在各领域的应用越来越广泛。本文描述了一种改进后的数字字符识别处理方案。首先对输入的数字字符图像进行预处理,并且对二值化后的图像进行梯度锐化和形态学处理以去除图像中背景的噪声,从数字中选出局部特征,利用结构语句识别的方法进行数字的识别.这个方法提高了识别数字的准确度和速度,并通过实验证明了其可行性。     

基于视觉神经元双拮抗机制的汽车外轮廓提取

为降低噪音影响、改善汽车车身反光造成虚假轮廓的现象,提出了一种视觉神经元双拮抗机制和自适应双阈值相结合的轮廓提取算法.双拮抗机制算法依据视觉神经元双拮抗原理处理图像得到亮度特征的轮廓,用扩展的大津法(Otsu)根据轮廓亮度分布自动选取高低阈值,对初步提取的轮廓进行双阈值处理,得到最终的汽车轮廓.利用客观性能指标对实验结果进行评价,结果表明提出的算法提升了汽车轮廓的完整性.与经典的轮廓提取算法相比,其计算复杂度低,对图像背景的适应性较强.     

基于学生笔记的MOOC智能纲要生成方法

本文通过MOOC平台中自动控制原理在线课程中收集的学生即时笔记为例,分析背景语料作为笔记语料的补充,提出了笔记向量化方法,将即时笔记时间与文本内容结合进行聚类,最后对每一类笔记进行自动摘要,从而完成了整个视频的纲要自动生成任务。     

一种基于对比度阈值的改进SIFT算法

为了提高基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)图像匹配算法对于图像对比度变化的鲁棒性和算法效率,提出了一种具有可变系数的自适应对比度阈值SIFT算法。根据特征点局部邻域的灰度信息初步确定对比度阈值,同时根据当前特征点的多少确定对比度阈值系数的大小;特征点越多,系数越大,增大对比度阈值从而达到避免特征点数量过大的目的。实验结果表明,改进后的SIFT算法能够根据特征点邻域内的灰度分布情况,自动计算对比度阈值,明显增强了SIFT算法对于低对比度图像匹配的鲁棒性;同时最终提取出的特征点数量避免了过大,稳定在预定的区间内,算法效率提高了1倍多。     

一种用于图像编码的区域分割新方法

为了适应图像分割编码的需要,提高编码性能和效率,本文研究了一种图像区域分割新方法.源于人眼成像原理和视神经网络的知觉分割特性,首先提出一种具有脉冲耦合和梯度锐化能力的神经元网络模型.然后通过构造一个拟合函数对相邻神经元的相似刺激输入进行平滑处理,而对具有不连续变化特性的刺激输入进行锐化,使得神经元比较容易地感知到均匀亮度区域和目标边缘的准确位置.最后通过实验验证了该算法的有效性.本文算法能够准确、有效地的分割出均匀区域,并且与原始图像具有很好的对应关系.在将本文算法应用到图像区域分割编码中,能够大大提高编码的效率,并得到高质量的重建图像.     

基于小波域Curvelet变换的湍流图像去噪算法

为了提高湍流图像的空间分辨率,提出了一种基于小波域Curvelet变换(wavelet domain Curvelet transform,WDCT)的湍流图像去噪算法。该算法根据湍流退化图像噪声的统计特性,结合贝叶斯萎缩方法优化阈值选择。首先,对含噪湍流图像进行单层二维离散小波变换,接着提取高频系数并对它作快速离散Curvelet变换,最后根据贝叶斯准则估计阈值T,改进阈值的自适应选取方法,获得最优阈值,最后给出湍流图像去噪实现过程。为验证本文算法,根据客观评价标准峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和均方根误差(mean square error,MSE),对模拟图像和实测湍流图像进行去噪实验。与DWT-NABayesShrink算法、UWT算法相比,视觉效果更好,PSNR值分别提高7.27%和4.92%,MSE值分别降低26.3%和23.1%。本文算法得到较清晰的目标图像,对湍流退化图像去噪有一定的应用价值。     

基于块处理的直线型标志符高精度轮廓提取技术研究

近年来,SMT技术作为新一代的电子组装技术得到迅速发展,而其中PCB板标志符的准确识别已经成为影响锡膏印刷机定位校正精度的重要问题.本文针对锡膏印刷机中的正方形、十字形标志符,提出了一种有利于精确识别定位的快速轮廓提取方法.首先利用图像预处理技术得到标志符的二值图像,接着利用Hough变换检测出标志符轮廓中的主轴,最后使用块处理技术对标志符区域进行了直线化处理,得到了标志符的精确轮廓.试验结果表明,与传统的最小二乘拟合比较,本方法能够准确地提取出正方形、十字形和由正方形拼接的标志符.     

基于SURF算法的汽车底盘异物检测

针对汽车底盘数字图像数据量大、计算耗时长这一难题,构建了汽车底盘数字图像智能异物识别总体结构,提出并实现了基于SURF算法的汽车底盘异物检测。首先利用SURF算法提取特征点并进行匹配,根据匹配得到的单应性矩阵对待测图进行校正,得到标准图与校正图的差分图,然后对差分图进行增强对比度、阈值处理和边缘跟踪,最后标记处异物的位置和大小。实验结果表明,所提出的算法能有效检测出汽车底盘所携带的异物,并能达到系统实时性的要求。     

一种红外图像的二值化分割算法研究

红外图像二值化分割是对红外图像进行分析和理解的关键,图像二值化分割的质量,直接关系到图像的后期处理,结合红外图像对比度低、分辨潜力差、分辨率低等自身特点,提出一种基于局部灰度梯度值和全局化阈值面相结合的二值化分割算法。