一种新的GVF Snake模型自动初始化轮廓方法

Snake模型已被广泛地应用于数字图像分析和计算机视觉领域.在应用该模型时,初始轮廓不易实现自动化.因此,提出一种改进分水岭算法确定GVF Snake模型初始轮廓的方法.该方法先采用改进的分水岭算法对图像进行预分割,再将得到的边缘作为GVF Snake模型的初始边缘轮廓.实验结果证明:该方法极大地减少了GVF迭代次数,提高了轮廓收敛的速度,并保留了GVF Snake模型的所有优点,为Snake模型自动初始化轮廓提供了一种有效的方法.     

电容层析成像图像重建中的迭代算法

电容层析成像技术中图像重建算法的准确与快速是其在工业实际中得以应用的关键。Landweber方法是一种简单、灵活的迭代算法，具有很好的正则化特性，它的投影变体能够提供非负的图像重建。Landweber算法实际应用的困难是其收敛速度太低。本文采用预处理方法来加快Landweber迭代方法的收敛速度，即通过较少的迭代次数，获得适当的重建结果。仿真实验表明，同经典的快速算法共轭梯度迭代方法相比，预处理Landweber迭代方法具有更好的重建图像质量。     

一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在大型、复杂环境下全局搜索效率差且收敛速度慢的问题,提出一种改进的蚁群路径规划算法。该算法通过引入目标方向函数作为启发因子,构建距离与目标方向的融合启发函数,以提高算法的收敛速度;采用一种基于有效拐点的路径优化策略,以减少规划路径的转弯次数;在输出路径的基础上采用三次B样条曲线进行路径平滑处理,以提高路径平滑性。通过梯度实验和2种不同规模对比实验表明,该算法与传统蚁群算法相比,2种规模下转弯次数分别减少41.67%和70.18%,最短路径迭代次数分别减少72.73%和63.24%,验证了该算法的优越性与可行性。     

应用自解卷积和增量Wiener 波实现迭代盲图像复原

提出了一种基于自解卷积和增量Wiener滤波的迭代盲图像复原算法(SDIWF-IBD).将自解卷积点扩散函数估计法应用于迭代盲目反卷积,准确估计了点扩散函数频域;在图像估计时使用增量Wiener滤波,确保算法稳定收敛.为进一步控制算法收敛速度,引入内迭代加速方法,有效减少了算法的外部迭代次数.实验结果表明,复原后图像细...     

基于深度学习的铸件DR图像缺陷检测

为了对精密铸件DR(digital radiography)图像中的缺陷进行准确分割,提出一种基于深度学习语义分割的铸件DR图像缺陷检测算法。首先在原始U-Net网络模型上设计混合损失函数,以此来缓解类不平衡问题;然后采用AdamW(Adam with weight decay)优化器使模型加速收敛,同时使检测精度得到提升。最后使用PReLu激活函数代替ReLu,提高模型泛化性。实验结果表明,改进的U-Net模型对精密铸件DR图像缺陷能够得到有效分割,检测精度较高,且模型参数量较少,能够在工业现场进行部署。     

结合梯度信息的主动轮廓模型图像分割算法

传统的C-V模型对于含有多灰度级目标的图像难以实现准确分割,并且分割速度非常缓慢.为了解决这些问题,提出了在C-V模型中引入梯度信息的图像分割算法.该算法在C-V模型的偏微分方程中加入了依赖于梯度信息的弱目标区域控制项和加速因子.弱目标区域控制项可以使弱目标被快速,稳定地锁定,加速因子的引入可以显著地提高C-V模型的分割速度.实验结果表明:该算法能够有效分割出弱目标和提高图像分割速度.     

基于改进蚁群算法的激光切割加工路径优化研究

针对激光切割加工全局路径优化采用传统蚁群系统算法时,存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,对蚁群系统算法进行了改进研究。利用激光加工图元的起点和终点信息,建立了图元等价TSP问题的数学模型,提出了通过最邻近插入算法对蚁群系统算法路径规划结果进行了再优化的改进算法;详细阐述了改进蚁群系统算法的实现步骤,分析了传统蚁群系统算法和改进蚁群系统算法的迭代次数和优化效果。研究结果表明:该改进蚁群系统算法加快了收敛速度,迭代次数减少了约30%,缩短了激光加工所走路径的总长度,并成功应用到自主开发的高速激光切割加工系统中。     

改进的遗传算法在实时图像分割中的应用

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Fisher准则图像分割评价函数进行全局优化提高分割阈值的求解速度,快速得到最佳分割阈值。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服了基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。采用TI公司的DSP芯片TMS320VC5416,结合FPGA,搭建了多目标实时测量平台,并利用本文算法对图像阈值快速求解,实现了多目标的实时测量计算。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,阈值计算时间比二维Fisher准则法缩短了18ms(约63%左右);阈值范围稳定在3个像素以内,能够满足实时多目标测量要求。     

基于多路径网络的权值调整图像语义分割算法

为提高图像语义分割准确程度,针对场景解析中类别边缘分辨清晰度,提出了一种基于多路径网络的权值调整图像语义分割算法。通过引入多路径网络和权值调整并对图像场景中的物体类别具有的特征进行分析,提高图像的语义分割的准确程度;通过采用ADE20K数据集进行训练,提高边缘信息的分割效果,使模型具有更好的泛化能力。此算法加快了网络收敛速度。     

流场超声层析成像中图像的迭代滤波反投影重建

为提高流场超声层析成像的图像重建质量,提出了一种迭代滤波反投影图像重建算法。该算法借鉴联合迭代重建算法的原理,将滤波反投影算法引入迭代重建过程。首先,利用滤波反投影算法,通过投影数据残差重建误差图像对流场图像进行修正,实现图像的迭代重建。然后,通过优化迭代步长,使每步迭代后投影数据残差均取得极小值以便加快收敛速度。最后,基于流场连续、紧支撑分布的特点,在迭代重建过程中引入投影数据的细分内插和流场图像的圆域修正。实验表明:相比于滤波反投影算法,迭代滤波反投影算法可使理论流场重建的图像误差平均减少26%,流量误差由1.77%减小至±0.25%以内;程序运行时间为0.63s,仅为联合迭代重建算法的0.89%。该算法可实现对直管段内和单弯管下游实际流场的可靠重建,满足流场高精度实时成像的要求。     

非监督层次化模糊相关的人体红外图像分割

针对当前多级模糊熵算法在分割人体红外图像时,存在划分数需人工指定,全局划分导致熵的信息度量精度受背景干扰,分割精度不高等问题,提出了非监督层次化模糊相关分割。首先采用熵率法将图像划分为若干超像素,确保区域一致性,提高后续处理效率;随后,用准确度量划分适当性的模糊相关来描述图像,构建模糊相关图割2-划分算子,提高层次化分割中单步分割的精度。2-划分算子的核心思想是利用提出的递推计算策略,快速搜索最大模糊相关时目标和背景的划分概率,并用其来设置图割的数据项,实施超像素的模糊相关图割2-划分。最后将2-划分算子与自顶向下的非监督层次化分割策略相结合,迭代地对目标超像素区域实施2-划分,自适应确定划分数,获得人体目标。实验结果表明:较常用算法,该算法不但能自动确定划分数,而且分割精度还提高了约18%,运行时间约为3.8s,能有效用于人体红外图像分割的工程实践中。     

基于支持向量机的X射线焊缝缺陷检测

为提高对焊缝缺陷的检测精度,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的方法对X射线焊缝图像进行分割.选择训练样本图像的灰度、形态学梯度作为训练向量的特征分量对SVM进行训练,得到SVM分割模型后,将测试样本输入分割模型进行分割处理.以气孔缺陷为例,证明了该方法能实现焊缝气孔缺陷的准确分割,与其他分割方法相比,可提高缺陷检测的精度.     

基于Deeplabv3+和注意力机制的道路场景语义分割方法

在自动驾驶技术研究中,理解道路场景是提高驾驶安全性的保障.语义分割技术可以在像素级别上,将图片分割成与语义类别相关联的不同图像区域,可以辅助车辆感知、理解周围的道路环境信息,从而提高驾驶安全性.当下流行的语义分割模型Deeplabv3+在分割任务中,存在细小目标被漏分割以及外形相似物体容易被误判等现象,导致分割边界粗糙,精准度降低.针对此问题,在Deeplabv3+网络结构的基础上,结合注意力机制加重分割区域的权重,提出一种改进的Deeplabv3+融合注意力机制的道路场景语义分割方法.首先,在Deeplabv3+编码端引入一组并联的位置注意力模块和空间注意力模块,捕获更多空间上下文信息和高级语义信息.然后,在解码端引入注意力机制恢复空间细节信息,并对数据归一化处理,加快模型收敛速度.将不同方式引入注意力机制的模型分割效果进行对比,在CamVid数据集和Cityscapes数据集上进行了测试.实验结果表明,相比Deeplabv3+,改进后的模型分割准确度平均交并比在两个数据集上分别提升了6.88％和2.58％,效果优于Deeplabv3+.该方法不会明显加大网络计算量和复杂度,具有良好的分割速度和准确性的兼顾.     

基于相位和GGVF的水平集乳腺超声图像分割

提出一种基于相位和广义梯度矢量流(generalized gradient vector flow,GGVF)的水平集分割方法,并用于乳腺超声图像的肿瘤分割。首先,在频域空间,用Cauchy核替代Log-Gabor作为正交滤波器对图像进行滤波,提取来自于单演信号的多尺度图像特征,引入相位一致的思想将多尺度特征结合起来进行边界检测;然后,在此基础上,利用相位一致梯度图定义了一个基于相位的速度停止项函数,同时改进了GGVF;最后,将得到的速度停止项和梯度矢量流融入到水平集演化方程中来控制曲线的演化,获得乳腺肿瘤的边界。实验结果表明,使用该分割方法可获得比现有方法更好的乳腺肿瘤分割结果。     

改进的BP算法在多目标识别中的应用

为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。     

基于改进Landweber算法的两相流检测的研究

电容层析成像(ECT)具有非侵入式,响应速度快,安全等优点,是用于两相流检测非常有发展潜力的技术之一.该文在介绍了电容层析成像基本原理之后,探讨了ECT应用改进的Landweber算法的可行性,该算法收敛速度较快,且成像精度高.仿真实验表明,改进的Landweber算法同Landweber算法相比较,只需要很少的迭代次...     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

Combining intensity, edge and shape information for 2D and 3D segmentation of cell nuclei in tissue sections

We present a region‐based segmentation method in which seeds representing both object and background pixels are created by combining morphological filtering of both the original image and the gradient magnitude of the image. The seeds are then used as starting points for watershed segmentation of the gradient magnitude image. The fully automatic seeding is done in a generous fashion, so that at least one seed will be set in each foreground object. If more than one seed is placed in a single object, the watershed segmentation will lead to an initial over‐segmentation, i.e. a boundary is created where there is no strong edge. Thus, the result of the initial segmentation is further refined by merging based on the gradient magnitude along the boundary separating neighbouring objects. This step also makes it easy to remove objects with poor contrast. As a final step, clusters of nuclei are separated, based on the shape of the cluster. The number of input parameters to the full segmentation procedure is only five. These parameters can be set manually using a test image and thereafter be used on a large number of images created under similar imaging conditions. This automated system was verified by comparison with manual counts from the same image fields. About 90% correct segmentation was achieved for two‐ as well as three‐dimensional images.     

结合天空分割和雾气浓度估计的图像去雾

针对图像去雾算法在天空区域出现恢复不真实以及雾气浓度估计精度不足等问题,本文提出天空区域分割和雾气浓度估计的去雾算法.首先,为了提高透射率的估计精度以及提升去雾效果,利用梯度阈值和亮度阈值分割天空区域.其次,采用改进的暗通道先验和四叉树细分法估计大气光值.最后,针对天空区域和非天空区域采用不同的透射率估计方法,对于天空...