自适应气球力主动轮廓的图像分割

集成图像的先验信息到模型中是改善主动轮廓模型分割复杂背景图像性能的一种重要方法．采用统计方法确定目标区域，根据区域自适应地决定主动轮廓模型气球力的方向，对测地线主动轮廓模型进行改进．结果表明：主动轮廓曲线的收敛仅依赖图像梯度这一局部性质的情形被改变，主动轮廓曲线的收缩或扩张和目标区域联系起来．图像分割实验说明改进的模型能较好地对带噪声且为弱边缘的人工合成图像、医学超声图像得到理想的目标边缘轮廓．自适应气球力主动轮廓分割图像能提高在图像弱边缘处的定位能力和精确度，减少对噪声的敏感性，加快曲线收敛到目标边界的速度．     

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。     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

基于多尺度分析的归一化割图像分割算法

不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。     

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。     

基于分数阶微分、水平集及分水岭的铅锌浮选图像分割

针对铅锌浮选气泡暗颜色、细节弱、分割难的特征,提出了一种新的图像分割算法。该算法分成三个部分： 气泡边界增强： 基于分形学改进分数阶微分算法,主要是根据图像的纹理特性自动确定分数阶微分的非整数阶数,以自适应分数阶微分算法增强气泡边缘; 气泡亮点区域提取： 在改进传统的水平集算法基础上,进行精确的气泡亮点区域的提取,克服了全局自动阈值算法在提取气泡亮点时存在的缺陷; 图像分割： 利用内外标记修正梯度图像, 最后运用分水岭算法对浮选图像进行分割。对于不同铅锌矿大小气泡图像的实验,并通过与多种传统的图像分割算法分析比较,实验结果表明新算法不仅提高了浮选气泡图像的分割精度,并且有效地减少了传统图像分割算法的过分割问题,本文算法对于浮选气泡具有良好的分割效果。     

纹理模糊的图像分割

传统活动轮廓分割算法对纹理丰富的图像存在过分割和欠分割现象,为了抑制纹理对图像分割的影响,本文分析了各向同性和异性扩散的机理,设计了保边纹理模糊函数,以图像梯度为变量建立了全变分图像纹理模糊模型。根据对象轮廓与边缘之间的关系利用固定点迭代算法分析相应的卡通分量,对卡通分量运用水平集算法对图像进行分割。实验结果表明,本文设计的模糊函数模糊了图像纹理,保护了对象轮廓。相对于传统CV分割算法,本文分割算法抑制了纹理对图像分割的影响,弥补了传统CV的不足。     

一种改进的CV水平集图像分割方法

由Chan Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果.但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果.提出一种新的基于C V模型的改进算法,该算法引入了快速C V方法的思想,融入全局梯度信息以及目标的先验知识.实验结果表明,该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性.     

基于改进水平集的脑肿瘤图像分割

针对CV模型分割方法在处理脑肿瘤图像中存在的分割精度和稳定性差的问题,提出了一种基于改进CV模型的水平集分割方法。该算法保留了CV模型处理弱边缘图像的优点,同时加入了图像梯度惩罚项,使其能准确分割灰度不均匀图像。实验结果表明,文中模型相比于CV模型和LBF模型,能更准确地分割MR脑肿瘤图像。     

一种新的边缘检测算法研究

为了提高边缘检测的运行效率和检测精度,提出了一种新的边缘检测算法,该算法由一个自适应神经模糊推理系统和一个后处理程序组成.选取与边缘方向和梯度双重信息相关的4个目标函数作为自适应神经模糊推理系统的输入,采用计算机合成图像对自适应神经模糊推理系统进行训练.运用一个后处理程序,判断自适应神经模糊推理系统的输出值是否小于门限值,若小于则该像素点为边缘点.仿真实验表明,该方法边缘检测效果优于传统方法和当前文献报道方法.     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

基于广义模糊算子的射线检测焊接图像增强

针对射线检测焊接图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度同时较好保持边缘的问题,在分析传统模糊增强算法的基础上,引入广义模糊集合的概念．利用广义模糊变换范围大的特点,将图像映射到广义模糊空间,选用分段正弦函数作为模糊隶属度,提出一种适用于射线检测焊接图像的广义模糊增强算法．通过对焊缝图像进行广义模糊增强处理表明,该算法在增强对比度同时又可较好保持边缘．引入了模糊熵的方法来评价图像的增强效果,并对提出的正弦隶属度函数及广义模糊增强算子的特性进行了分析．     

自适应分割弱边缘的活动轮廓模型

改进LI的保持距离水平集方法,提出自适应分割弱边缘的活动轮廓模型,并证明自适应力的双向性。模型中自适应力的系数加入图像的灰度均值,根据演化曲线的位置自适应的收缩或扩张。结果表明,该方法克服了原LI模型初始轮廓必须完全包围或含在目标物体内的问题,可以任意设置初始轮廓大小及位置,能够分割多目标图像,具有较强的抗噪性。     

复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

基于自适应气球力Snake模型的图像分割

针对气球力Snake模型存在对初始轮廓线位置敏感和弱边界泄露的缺点,将图像的全局信息融入到气球力Snake模型中,提出了基于模糊聚类的自适应气球力Snake模型,并应用于图像分割。该模型可以根据图像的区域信息自适应地改变气球力的方向和大小,使得轮廓线能正确收敛到目标边界。实验结果表明:改进模型放宽了对初始轮廓线位置的限制,克服了弱边界泄露的缺点,能使轮廓线在深度凹陷区域得到正确收敛,对噪声的鲁棒性强,且不存在GVF场的临界点问题。     

基于自适应阈值的活体细胞图像分割改进方法

针对非活体细胞去除问题,提出一种改进的活体细胞图像分割方法。该方法利用自适应阈值分割算法对原图像进行阈值分割,然后对图像中所有连通区域面积特征值进行判断,去除非活体细胞。由于图像初次分割后细胞边界存在不完全封闭的情况,提出了改进的图像边缘断点连接算法和改进的孔洞填充算法,使细胞边缘闭合,从而得到完整的细胞表面图像。实验结果表明,该方法能够准确的进行细胞分割,具有较好的鲁棒性。     

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘．对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳．正交有限Ridgelet （FRIT）变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号新方法．针对水下声呐图像特点及噪声分布情况,提出单尺度自适应去噪处理算法,既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象,又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点,同时提高了图像信噪比．与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较,此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果．