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.     

基于多尺度水平集的MR图像海马区分割方法

针对MR图像中海马区存在灰度不均匀性,基于区域动态轮廓的C-V模型只利用区域信息无法获得准确的海马区分割问题,结合多尺度边缘约束的演化思想和图像区域的全局信息,提出了一种结合边缘和区域信息的多尺度水平集MR(magnetic resonance)图像海马区分割方法.首先,在C-V模型的基础上采用内部约束能量项,消除水平集的重初始化,提高分割速度;其次,改进水平集函数中外部能量项的图像区域全局信息,解决由于灰度不均匀所引起的分割不准确问题;最后,在水平集函数的外部能量项中加入基于多尺度图像边缘的梯度信息,作为边缘约束停止项,使分割效果达到优化.实验结果表明,该算法对存在灰度不均匀性的图像海马区分割速度快、准确率高.     

基于机器视觉的高杆绣球检测计数系统

针对光照强度在目标轮廓提取上的问题,提出一种自适应阈值分割与连通域筛选的目标轮廓提取算法。通过自适应阈值分割结合形态学梯度进行边缘检测,并利用漫水填充算法提取投球内圈及以外待检测区域,对提取的待检测区域采用高斯混合模型进行目标及运动方向检测,最终实现高杆抛绣球检测与计数。实验结果表明,该方法能实时有效地提取目标轮廓并统计投进投球圈的绣球数。     

CV-GAC模型与图割优化的运动目标检测和分割

针对视频图像序列中运动目标的分割问题,提出了一种融合测地线的水平集模型(CV-GAC)和图割优化相结合的算法。采用高斯混合模型和背景差分获取目标的运动区域,在运动区域内自动设置初始曲线的轮廓,对运动区域进行数学形态学运算,利用融合测地线的水平集模型自适应处理目标的拓扑变化,并用图割进行能量函数的最优化。实验结果表明,与其他传统方法相比,缩短了运动目标分割的时间,能够正确和快速提取运动目标的活动轮廓。     

基于Hough检测和C-V模型的航拍绝缘子 自动协同分割方法*

绝缘子分割是通过图像处理技术实现其运行状态自动检测及故障诊断的重要前提。针对航拍图像具有背景复杂、分辨率较低、数量多和伪目标多等特点,使用传统分割方法会产生大量的用户交互导致分割效果不佳。本文把协同分割引入到绝缘子航拍图像处理中,提出一种Hough检测修复结合自动初始化轮廓C-V模型的航拍绝缘子图像协同分割方法。本方法利用航拍绝缘子图像帧之间的关系作为先验信息以达到更高的分割精度。首先对航拍图像进行去除文本预处理;然后对预处理过的图像进行Hough检测修复以处理输电线与绝缘子粘连问题并用SLIC进行超像素分割;最后利用广义霍夫变换实现C-V模型初始轮廓的选取并进行基于图像间的C-V模型的绝缘子协同分割。实验结果表明,本文分割方法的准确率明显比其他算法高,能够有效地区分目标和背景并去除杆塔、输电线等伪目标,自动化性能良好,为无人机航拍绝缘子的状态检测及故障诊断奠定基础。     

一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法

作为乳腺肿块检测的重要环节,肿块分割在乳腺癌的计算机辅助诊断系统中扮演着重要的角色。提出一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法。首先对乳腺图像进行高斯金字塔分解,在粗尺度图像上使用C-V模型对肿块进行粗分割,得到的粗轮廓作为细尺度图像上的初始轮廓;考虑到C-V模型在分割灰度不均匀图像时所存在的局限性,在细尺度上提出一种局部活动轮廓模型,对粗分割的结果进行局部精细化处理。另外,为了提高分割方法的自适应能力,从粗分割结果中抽取灰度、面积特征作为局部活动轮廓模型参数设定的依据。将本文方法、C-V模型以及RSF模型应用于89例肿块病灶图像时,分别获得0.236 1、0.300 4和0.373 8的平均误分率。结果表明,所提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。     

基于图像融合的运动目标检测与跟踪方法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测方法.首先通过设定阈值滤除序列图像中的噪声,然后对三帧算法进行改进,即利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓.最后采用一种运动物体跟踪算法,实现了运动物体和静止物体的识别,克服了以往算法中的误检和空洞问题,实验结果表明,该方法能够满足实时性的要求.     

结合天空分割和透射率映射的图像去雾

针对暗通道先验在天空区域出现轮廓效应和色彩失真等问题,提出天空区域分割和不同区域透射率映射的去雾算法.首先,利用自适应阈值法粗略分割图像天空区域,在天空区域中完成大气光值的估计.其次,结合超像素分割方法改进暗通道,获得初始透射率,利用导向滤波的方法得到细化透射率,对细化透射率进行自适应阈值分割,并保留最大连通域实现天空...     

基于彩色图像的运动目标分割方法

针对彩色图像Hue-saturation-intensity颜色模型各分量所携带的颜色信息不同的特点,结合区域分割算法在彩色图像中提取区域颜色特征,并将区域颜色特征作为局部阈值分割方法的阈值特征,提出一种基于图像区域颜色特征的运动目标分割方法。分割试验显示了该运动目标分割方法的有效性和可行性。提出融合梯度算子和子区合并技术进行区域分割的方法,子区合并技术能够在一定程度上防止两个独立的区域被错误的合并成一个区域, 这种区域分割方法和常用的Region growing算法的对比分割试验显示该方法对灰度变化不均匀的区域进行分割的效果优于Region growing算法。     

序列图像中弱小运动目标检测方法

通过研究利用远距离拍摄获得的飞行目标运动轨迹的图像序列,分析图像的特点,研究目标自动识别的方法.采用基于块匹配技术的配准图像,对原始图像进行配准;采用基于能量累加的背景去除技术,获得包含目标及噪声的图像序列;采用自适应阈值分割技术,得到包含目标及噪声点的二值图像;利用目标帧间相关而噪声帧间不相关的特点,根据目标的速度梯度和方向梯度,对二值图像中所有的点进行帧间相关性判断,获取目标点.实验结果表明,该方法能够有效地在飞行目标运动轨迹的图像序列中准确识别出弱小运动目标.