一种基于区域生长的图像显著区域提取算法

提出了一种改进的基于区域生长的彩色图像显著区域提取算法。该算法在颜色梯度图上应用分水岭分割算法,改进了图像初始分割的效果。综合考虑分割区域的显著度和边界强度,选取恰当的种子区域。在区域生长时考虑分割区域间低层特征的相似性、区域是否位于物体边界以及区域间的可合并度,设计了三个区域可生长度评价函数。实验结果表明,该算法简单、快速,且能提取出更符合人眼视觉特征的显著区域。     

基于遮挡区域建模和目标运动估计的动态遮挡规避方法

对于运动视觉目标,如何对遮挡区域进行规避是视觉领域一个具有挑战性的问题.本文提出了一种新颖的基于运动视觉目标深度图像利用遮挡信息实现动态遮挡规避的方法.该方法主要利用遮挡区域最佳观测方位模型和视觉目标运动估计方程,通过合理规划摄像机的观测方位逐渐完成对遮挡区域的观测.主要贡献在于：1）提出了深度图像遮挡边界中关键点的概念,利用其构建关键线段对遮挡区域进行快速建模;2）基于关键线段和遮挡区域建模结果,提出了一种构建遮挡区域最佳观测方位模型的方法;3）提出一种混合曲率特征,通过计算深度图像对应的混合曲率矩阵,增加了图像匹配过程中提取特征点的数量,有利于准确估计视觉目标的运动.实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域，运用阚值分割算法完成初步的图像区域分割；然后利用形态学运算进行精细化处理，结合提出的判断准则，通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取；最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域,运用阈值分割算法完成初步的图像区域分割;然后利用形态学运算进行精细化处理,结合提出的判断准则,通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取;最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

基于区域生长的SAR图像目标检测方法研究

基于区域生长算法和SAR图像相干斑的特点,提出了一种有效的SAR图像目标提取方法。该方法结合SAR图像的目标特征,分析了区域生长的关键问题（种子点的选取和相似性生长准则）并提出相应的决策,给出了实现SAR图像中目标的提取步骤。仿真结果表明该方法具有较强的抗噪性能和应用潜力。     

一种基于区域生长与空间形状约束的高分辨率遥感图像道路提取方法

从遥感图像上快速、高效地提取道路等地理信息一直是遥感数据处理的研究热点,由于高分辨率影像的特点,仅使用光谱信息或形态特征进行道路的提取都难以得到满意的结果。本文将区域生长与空间形状约束相结合进行道路提取:首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长,提取光谱信息一致的道路区域,在提取出的道路条状区域的基础上,根据道路具有的形状特点,利用形态学滤波、面积滤波等方法进行高分辨率图像上的道路边线信息的确定,得到精确的道路数据。文章对高分辨率航空遥感影像进行了实验验证了该方法的有效性。     

基于颜色块重检的自适应抗遮挡目标跟踪算法

为了解决目标跟踪过程中目标遇到遮挡物容易跟丢的问题,提出了基于颜色块重检的自适应抗遮挡目标跟踪算法。通过计算获取初始帧目标的颜色块,当发生遮挡时基于该颜色块信息对丢失帧进行颜色分割、形态学处理得到候选颜色块,并对候选颜色块进行匹配和定位,最终定位到实际目标。相比于LCT+的支持向量机检测器,基于颜色块的自适应目标重检测实现了对全局图像的目标重检测,有效避免了目标丢失的情况。在OTB50和OTB100上对所提算法的跟踪性能进行了评估,结果表明相比于LCT+和其他的主流跟踪算法,所提算法具有较好的抗遮挡性能。     

基于区域生长法提取二值图像中的连通区域

标记二值图像连通区域是图像处理过程的基本算法,机器视觉和模式识别中常用此方法提取目标和分析目标几何特征。文章以人机交互方式获得初始种子点,增强种子点的可靠性,通过区域生长法提取二值图像中的连通区域。     

一种基于数学形态学的小目标检测方法

提出一种基于数学形态学的远距离红外小目标自动检测的新方法，构造了由几种形态学运算组成的非线性算子。结合刚性小平面的三维分析技术，可快速检测红外图像序列中静止或运动的小目标。经实验证明，与传统的小目标检测算法相比，该方法具有速度快，抗噪性好等方面的优越性。     

适用于遮挡问题的目标跟踪算法

提出一种基于网格模型的目标跟踪算法．该算法首先进行遮挡区域检测,然后进行网格结点的运动估计和网格更新过程完成目标的多帧跟踪．改进的遮挡区域检测算法有效地提高了检测准确度,从而确保遮挡区域的准确跟踪;网格结点的运动估计是通过特征窗口运动补偿匹配完成,可以有效地克服块效应．实验证明,该算法解决了二维运动估计时网格模型在遮挡区域存在的问题,并可以有效地进行目标准确跟踪．     

基于可视色差与区域生长的彩色图像分割

提出了一种基于可视色差和分块区域生长的彩色图像分割算法,首先将待处理图像划分成若干大小相同的子块,在CIEL*a*b*颜色空间中计算每个子块的色彩均值和方差值,根据方差值对子块分类,利用可视色差对颜色均匀子块分类、合并,获得初始分割区域,利用四叉树算法对纹理子块分裂合并,然后从初始分割区域开始生长、合并,并删除小颜色块。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

基于自适应区域生长的乳腺肿块分割方法

乳腺X图像中肿块特征的复杂多变,给肿块的分割带来了很大困难,区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一,就会出现较多的过生长和欠生长,从而影响其分割精度和可靠性,针对这一问题,提出了一种利用自适应区域生长对乳腺肿块进行分割的方法。对肿块感兴趣区域进行背景去除和领域抑制得到预处理后的图像,利用预处理后图像各像素个数确定区域生长的种子点,再利用肿块图像的梯度分布及变化趋势确定自适应区域生长是否过边缘,从而确定最佳生长准则。实验结果表明,相对于三层地形分割算法及模型分割算法,自适应区域生长算法分割得更准确、可靠。     

基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割*

针对传统分水岭算法分割腹部CT图像存在的过分割情况,提出了一种基于形态学优化和区域合并的分水岭分割算法。该方法先利用多尺度数学形态学方法检测出梯度图像,并用形态学重构去除细密纹理和噪声引起的局部极值,然后进行分水岭变换。为了产生有意义的分割,采用简单的区域灰度均值对变换后的图像进行有效的合并。实验结果表明,该方法能有效解决分水岭算法的过分割问题,得到较好的分割效果。     

基于子块的区域生长的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像子块的区域生长算法,应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块,然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征,先进行子块内颜色聚类,达到子块分类的目的,再根据生长准则进行基于分类子块的区域生长,实现对自然彩色图像的分割。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

基于数学形态学的文档图像倾斜校正算法

随着信息采集技术的不断发展,文档图像在信息的数字化管理中越来越重要.对文档图像的倾斜校正进行了研究,给出了基于数学形态学和Hough变换相结合的算法,进行文档图像的倾斜校正,同时将算法应用于印刷体和手写体的文档图像.实验表明该算法可以有效应用于两种文档图像的倾斜校正.     

一种新的基于区域增长的ROI分割算法*

为克服现有算法带来边缘定位不精确和人工参与太多等缺点,提出了一种新的基于区域增长的适合医学图像中ROI的分割算法。该算法先利用改进的Canny边缘算子进行边缘粗检测,再利用给出的灰度和纹理等信息进行区域增长,最终得到分割图像。为了更好地进行区域增长,新算法通过对ROI中像素的灰度和纹理进行分析,给出结合点向量运算和灰度判断的增长准则。实验结果表明,该方法能对医学图像中复杂区域或畸形区域进行分割,具有很好的鲁棒性与实用性。     

CB形态学的边缘检测算法研究

数学形态学是一种非线性滤波方法,应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。基于CB（Contour-Based）形态学的方法,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性。     

基于自适应区域生长算法的肝脏分割

把肝脏器官从医学图像中提取出来,为肝脏的三维重建及最终的仿真手术模拟提供正确的数据。针对腹部CT图像中脏器组织多、图像纹理结构复杂、灰度差别小、边缘不明显等特点,提出一种改进的自适应区域生长分割算法。该算法基于两个局部参数：待生长点的局部平均灰度和局部平均梯度,对传统区域生长算法的生长准则进行了改进。实验结果表明,得到的肝脏分割结果比传统区域生长算法分割结果更精确,可以为后续的肝脏三维重建及仿真手术提供准确的数据。     

基于区域生长与Hough变换的虹膜定位方法

快速、准确地定位虹膜是虹膜识别系统的关键。在分析了传统虹膜定位算法的基础上,提出了一种把区域生长与Hough变换相结合的虹膜定位方法,利用区域生长搜索虹膜的内边缘,根据图像的灰度变化规律,搜索位于外边缘的若干个点,利用Hough变换找出外边缘所在位置。实验结果表明,该方法易于实现,减少搜索的盲目性,可提高定位速度。