基于局部连接度和差异度算子的水平集纹理图像分割

目的 复杂纹理的图像分割一直是图像分割的难题,现有的一些纹理图像分割方法主要通过提取图像确定方向的灰度变化特征或者提取图像的局部灰度相似性特征得到特征图像,从而进行纹理图像的分割,然而,自然纹理中普遍存在局部形态相似和方向不确定的现象,导致现有方法不能准确地分割纹理图像。方法 本文提出局部连接算子和局部差异算子来描述局部纹理的形态相似性和局部纹理的差异度。一方面,通过设定一定阈值,将局部区域的灰度差异分为两类,分析两类差异的分布特征,从而提取图像的形态特性及局部连接度算子;另一方面,设置一种无方向性的灰度差异分析算子,提取图像局部的灰度差异值从而得到局部差异度算子。两个算子结合以更好地提取纹理图像的局部特征,然后通过融合局部相似度特征、局部差异度特征和灰度信息,构造水平集能量泛函,进而通过最小化能量泛函实现纹理图像分割。结果 相比基于Gabor变换、结构张量、局部相似度因子的纹理分割方法,提出的局部算子能够更好地区分自然图像的不同纹理区域,且对实验图像的平均分割准确率高达97%,远高于其他方法。因此,提出的模型对于自然纹理图像具有更好的分割效果。结论 本文提出了两种新颖的纹理特征局部描述子：局部连接度算子和局部差异度算子,能够有效地提取纹理特征,且有一定的互补性。实验表明,提出的方法对于复杂自然纹理图像具有良好的分割效果。     

图像过渡区提取与分割的逆向云方法

针对图像自动分割中的最优阈值选择问题,提出了一种基于云模型和过渡区思想的图像阈值化方法。该方法首先通过逆向云算法获得给定图像的云模型;其次设计自适应阈值搜索准则,在云模型的骨干元素区间内最小化该准则,生成图像过渡区的云模型;然后采用极大判定法则实现图像过渡区的不确定性提取;最终根据过渡区像素的灰度峰值完成图像阈值化。新方法利用云模型解决图像过渡区的提取与分割问题,具有不确定性。定性和定量的实验结果及分析表明,该方法分割效果较好、性能稳定,具有合理性和有效性。     

煤与矸石图像纹理特征提取方法

针对现有煤与矸石图像处理方法存在提取特征参数少、识别精度低等问题,提出了一种融合局部二值模式和灰度共生矩阵的煤与矸石图像纹理特征提取方法。首先将煤与矸石预处理后的图像转换为局部二值模式图像,再利用该图像生成灰度共生矩阵,以角二阶距、相关性、对比度和熵作为纹理特征进行均值和归一化处理,最后用支持向量机进行训练,得出识别结果。实验结果表明,该方法能够有效地提取到煤与矸石图像的纹理特征,煤和矸石的识别率分别为94%和96%。     

图像阈值化的自适应粗糙熵方法

摘 要：目的：图像阈值化将灰度图像转换为二值图像,被广泛应用于多个领域。因实际工程应用中固有的不确定性,自动阈值选择仍然是一个极具挑战的课题。针对图像自动阈值化问题,提出了一种利用粗糙集的自适应方法。方法：该方法分析了基于粗糙集的图像表示框架,建立了图像粗糙粒度与局部灰度标准差的相互关系,通过最小化自适应粗糙粒度准则获得最优的划分粒度。进一步在该粒度下构造了图像目标和背景的上下近似集及其粗糙不确定度,通过搜索灰度级最大化粗糙熵获得图像最优灰度阈值,并将图像目标和背景的边界作为过渡区,利用其灰度均值作为阈值完成图像二值化。结果：对所提出的方法通过多个图像分三组进行了实验比较,包括三种经典阈值化方法和一种利用粗糙集的方法。其中,所提出的方法生成的可视化二值图像结果远远优于传统粗糙集阈值化方法。此外,也采用了误分率、平均结构相似性、假阴率和假阳率等指标进一步量化评估与比较相关实验结果。定性和定量的实验结果表明,所提出方法的图像分割质量较高、性能稳定。结论：所提出的方法适应能力较好,具有合理性和有效性,可以作为现有经典方法的有力补充。     

一种基于边缘检测的局部阈值分割算法

本文提出了一种基于边缘检测的局部阈值分割方法.该方法将整幅灰度图像分成小块,在每个小块中利用梯度算子对小块中的边界点进行检测,寻找出小块内的所有边界点;然后沿着这些边界点的梯度方向找出最临近的点,以所有这些临近点和边界点的灰度均值作为该小块的灰度阈值进行分割.该算法计算复杂度较低,避开了灰度直方图阚值分割方法中“谷底”难以确定的问题,同时照顾到了图像的局部灰度特性.     

基于DTBNN的双阈值图像分割方法

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络;最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选,并计算出被测图像的上下灰度阈值,完成对图像的双阈值分割。仿真实验表明,该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较好的上下限分割阈值,与最大类间方差双阈值法和最大熵双阈值法比较,能够在动态图像中实现双阈值分割。     

一种基于边缘检测的局部阀值分割算法

本文提出了一种基于边缘检测的局部阈值分割方法，该方法将整睛灰度图像分成小块，在每个小块中利用梯度算子对小块中的边界点进行检测，寻找出小块内的所有边界点，然后沿着这些边界点的梯度方向找出最临近的点，以所有这些临近点和边界点的灰度均值作为该小块的灰度阈值进行分割，该算法计算复杂度较低，避开了灰度直方图阈值分割方法中“谷底”难以确定的问题，同时照顾到了图像的局部灰度特性。     

一种新的局部阈值分割算法

针对传统局部阈值算法在分割低质量图像时存在分割时间长的问题,提出一种新的局部阈值分割算法。该算法首先去除传统阈值模型中局部标准差因式,再利用积分图像快速计算局部均值,然后利用求得的局部均值和像素点的灰度值来计算局部阈值。由于降低局部阈值计算的时间复杂度,从而减少了图像分割时间。实验结果表明,该算法不仅仅能克服非均匀光照的影响,有很好的抗噪效果,还大大减少了分割时间。     

半色调图像纹理特征提取方法

提出基于局部二值化模式和像素相关算子的半色调图像纹理特征提取方法,以实现误差分散类半色调图像的分类。该方法是将误差分散类图像先进行局部二值化模式变换,再以任一像素点为中心,取适当的距离提取八个方向的像素相关值作为图像的特征向量,最后将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验结果表明,提出的算法适用于二值图像的特征提取,能够降低局部二值模式的特征维数,提高时间效率和空间利用率;相对灰度共生矩阵算法提出的算法在计算复杂度、识别精度等性能方面都有所改善。     

基于Log-Gabor特征的非局部均值去噪算法及其加速方案研究

非局部均值是一种基于像素长程相似性的图像空域去噪算法,它一般采用灰度块特征估计图像像素间的相似度.文中首先使用基于Log-Gabor特征的像素间相似度估计获得较好的去噪效果.然后将Log-Gabor几何特征与灰度特征相融合,所形成的混合相似度具有更佳的图像局部自适应性,去噪性能也得到进一步提升.最后基于Johnson-Lindenstrauss引理研究利用随机降维方法降低相似度计算的复杂度,并对该加速方案的效果,包括降维前后运行时间对比、降维程度以及随机矩阵生成方法对去噪性能的影响,进行详细试验分析,结果证明基于随机降维的加速方案的有效性.     

基于多尺度局部特征的图像分割模型

为了解决图像分割中灰度不均匀和初始轮廓敏感的问题,提出一种基于多尺度局部特征的图像分割模型.与传统局部邻域定义在方形区域不同,该模型采用圆形区域来获取更多的局部信息;考虑到局部区域灰度的变化程度不一,提出利用多尺度结构与均值滤波器相结合的方法获得多尺度局部灰度信息;通过转换灰度不均匀模型得到一个逼近真实信息的图像,并将其融合进局部高斯分布拟合(LGDF)模型,构造出基于多尺度局部特征的能量泛函.从理论分析和实验结果表明:由于多尺度结构弱化了灰度不均匀的影响,该模型既能快速、准确地分割灰度不均匀图像,又表现出对初始轮廓具有较强的鲁棒性.     

基于旋转分类模糊纹理谱的矿物浮选泡沫平滑度分析

矿物浮选的精矿品位与泡沫的纹理复杂度密切相关.为了避免纹理谱方法中像素值的刚性比较,提出了一种新的基于旋转分类模糊纹理谱的纹理描述方法用于金属矿物分离.经过指数函数拟合频率分布曲线,确定模糊阈值大小,统计模糊纹理单元,给出了灰度差值的模糊纹理谱,并利用旋转分类将6561种纹理单元简化至834种.基于此,引入2个描述因子,纹理平滑度与粗糙度.实际应用结果表明,纹理平滑度可描述图像纹理粗糙程度,同时反映实时矿物品位.     

基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法

针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题, 提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上, 利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择, 剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点, 从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次, 结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明, 用取得稳定的特征点, 进而结合一种好的匹配策略, 能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。     

多聚焦图像灰度重叠特征自适应识别仿真

传统方法对多聚焦图像进行预处理,由于图像灰度重叠区域合并使原图像细节信息损失,导致多聚焦图像灰度重叠区域识别效果不理想,为此提出基于Mean-shift算法和OTSU阈值分割算法的多聚焦图像灰度重叠特征自适应识别方法。使用Mean-shift算法对多聚焦图像进行平滑处理,对平滑处理过后的多聚焦图像进行小波变换,将图像的灰度重叠区域灰度值增强;再使用阈值分割将经过灰度增强的重叠区域分类;通过OTSU算法识别出灰度重叠特征区域。实验结果表明,提出方法在图像灰度重叠区域的识别效果上较为突出,并且能够有效保留灰度重叠区域的细节信息。     

基于2DPCA的特征融合方法及其应用

通过对图像特征融合的一般规律的研究,提出了一种基于二维主成分分析（简称2DPCA）的图像特征融合算法。首先选取包括分形特征、多向多尺度梯度特征、局域灰度概率特征在内的目标图像的多种特征,组成特征向量,对该向量进行二维主成分分析,得到一个变换矩阵,再利用该变换矩阵和原特征向量的乘积得到新的综合特征。该综合特征即为经过融合后得到的特征。在对弱小目标匹配跟踪的仿真结果表明,该方法效果优于常规的灰度匹配和基于PCA的特征融合方法,且耗时与后者相差不大。     

基于显著图的输电线路杆塔图像拼接方法

无人机拍摄的输电线路杆塔图像分辨率高且背景复杂,基于传统特征点的拼接算法在背景中检测出大量的特征点增加了图像匹配的时间,影响了杆塔的匹配精度。针对该问题提出了一种既稳定又具有较小时间开销的输电线路杆塔图像自动拼接方法,利用改进的显著性检测算法得到杆塔图像的显著图,将图像的前景与背景分离,减少了背景对图像中杆塔拼接效果的影响;并采用基于定向的加速分割检测特征(FAST)和旋转不变性的二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)描述子(ORB)特征点的图像匹配算法,以提高特征点提取和匹配的速率;最后利用多尺度融合策略得到最终的拼接结果。实验结果表明,所提方法具有较好的拼接效果和拼接效率。     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索

提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。在对HSV颜色模型量化处理的基础上,提取颜色直方图作为图像的颜色特征。在提取纹理特征时,结合颜色量化结果,设计了反映图像纹理变化的状态转移概率矩阵,在此基础上,提出采用颜色相关熵来描述图像的纹理特征。由于综合利用了图像的颜色及纹理特征,实验结果表明,该方法取得了较好的检索效果。     

一种局部与全局特征结合的图像检索算法

提出了一种基于稳定局部区域检测和全局图像特征描述的图像检索新算法。该算法继承了局部区域特征和GIST特征的优点,能够更精确地描述图像的内容,并且可以应对不同的视角变换．在一定程度上提高了图像检索的精度。     

融合RGB与灰度图像特征的行人再识别方法

针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致,以及不同身份行人图像颜色相近问题,提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法。将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的ResNet-50网络,获得RGB图像特征和灰度图像特征并对其进行融合,利用统一水平划分策略学习融合特征,同时将RGB特征、灰度特征和融合特征的拼接结果作为最终特征表示。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数据集上的实验结果表明,与PCB、Mancs等行人再识别方法相比,该方法的平均精度均值和首位命中率更高,且对于图像颜色变化具有更强的鲁棒性。