基于矩阵分块化的GVFSnake模型

针对GVFSnake模型对高清图像计算速度较慢问题,通过对GVF力场的迭代计算过程、计算机Cache体系结构与原理的分析,提出了基于矩阵分块化的GVF力场的算法;确定了分块方式和最优分块大小。计算机仿真实验表明,这种方法能够大幅提高GVF外力场迭代运算速度。     

基于可变形模型算法提取MRI图象脑区域的方法

基于可变形模型的思想 实现了人头部核磁共振图像Magnetic Resonance Image((MRI)的脑区域提取算法。主要基于梯度矢量流Gradent Vector Flow（GVF）的可变形模型方法。并针对该算法脑轮廓的拐角处收敛性差的问题，对该方法进行了改进，数值模拟结果证明了改进算法的正确性和有效性。另外，把小波多分辨率的分析的思想应用到改进算法中， 进一步提高了计算效率。     

基于并行GVF Snake模型的黄土地貌沟沿线提取

提出了一种改进的并行GVF Snake算法,用来提取大范围高分辨率黄土高原地区的沟沿线.该算法使用规则格网数字高程模型数据,基于全局梯度向量场提取各计算节点的沟沿线.结合沟沿线特殊的空间位置,提出初始轮廓线自动设定的方法.通过改善初始轮廓的自动设定,大大提高了沟沿线提取的准确性,同时也降低了GVF Snake模型的计算时间.在9节点的机群系统上对算法的性能和实验结果准确性进行了测试.在陕北黄土高原梁峁丘陵沟壑区的实验结果表明,本算法可准确地将初始轮廓线设置在有效逼近域内,大大提高了抗干扰性,能够实现黄土地貌沟沿线准确、有效的自动提取;同时,也可获得良好的并行加速比,并行效率较高.     

一种结合GVF和CV模型的水平集图像分割方法

由于CV(Chan-Vese)模型是一个非凸性泛函,对该泛函求极值只能得到局部最优解,运用该模型进行图像分割时,很难在全局范围内得到理想的结果。鉴于此,提出一种结合梯度矢量流(gradient vector flow,GVF)和CV模型的水平集图像分割方法。该方法通过GVF将边缘梯度信息扩散至整幅图像,在保留CV模型基本优点的同时,融入GVF的全局性梯度信息,从而引导CV模型在全局范围内演化至准确的目标边缘。实验结果表明,该方法的分割效果和收敛速度均明显优于传统CV模型。     

全变差框架下快速恢复彩色图像的方法研究与应用

数字图像在采集和传输过程中很容易被噪声污染或出现不同程度的模糊现象,这给图像的后期处理和应用带来相当大的困难. 改进的算法基于交替最小化算法和新的二分法技术,在全变差能量最小化的框架下,提出一个具有自动选择最优均衡参数能力对彩色图像去除噪声及通道内和通道间模糊的算法. 实验结果表明,由于所采用的二分法的快速收敛性,改进的算法可以很快确定最优均衡参数数值,从而提高了算法的去噪声和去模糊能力及自适应能力.     

基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测算法

提出了一种基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测算法.首先介绍了Gabor滤波器的滤波原理,然后提出了Gabor滤波器优化算法,该算法针对一幅标准织物图像,通过计算Gabor滤波器与标准织物图像卷积结果的Fisher Cost函数最小值,得到一组优化Gabor滤波器参数.使用具有这些参数的Gabor滤波器分别对标准织物图像和样本织物图像进行滤波处理,将滤波结果进行比较和融合,得到检测结果.实验证明:该算法能获得良好的检测效果.     

PCNN文本图像分割的细菌觅食优化算法

为解决脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)模型参数人工凭经验和需要反复实验才能确定的难题,提出一种基于改进的PCNN模型.以最大类间方差函数作为细菌觅食算法的适应度函数,采用细菌觅食优化算法搜索最优参数的图像分割算法,避免了人工实验设定参数的盲目性.实验结果表明,该算法可以有效实现文本图像分割,并且分割效果明显优于对比算法.     

可重用的机器视觉检测算法库设计

机器视觉技术涉及的软硬件知识多,系统实现困难,制约了该技术的应用.通过对图像算法研究,提出可重用的机器视觉算法库,采取参数化设计,在多个线阵CCD相机应用项目中得到实用,加速了项目进度,有利于机器视觉系统的推广.     

对Balloon Snake算法的改进与实验应用

介绍了BS的两种改进机制,改善了原先Balloon Snake的一些缺陷．当图像的边界不明显时,可利用Traditional Snake的结果作为约束,这样两者结合使用能改善结果;推荐将Active GVF Snake和Balloon Snake结合使用,并控制权的分配,既可增大捕捉的范围,又可提高迭代速度．通过实验验证与原始算法相比具有一定的积极意义．     

基于特征提取的电气设备红外图像识别算法

针对变电站设备的红外图像特征提取和识别问题,提出了基于不变矩的图像特征提取和识别算法.基于统计学中矩函数的概念,提出了用于表征图像全局特征的图像矩函数,并以二维几何矩为基础,提出了用于图像识别的6个矩不变量参数.通过对中心矩计算方法进行改进,消除了图像变换过程中的计算误差,实现了图像不变矩参数的准确计算.结果表明,所提出算法的综合识别率可达94%,能够满足实际应用需求.     

迭代梯度矢量流变形模型的图象分割方法

虽然梯度矢量流变形模型是一个有效的2D／3D图像分割的工具,但当图像边缘的凹口又深又细时,变形模型不能进入深凹口,为此提出了迭代梯度矢量流方法。此方法是修正当前梯度矢量流变形模型的收敛结果作为其后梯度矢量流变形模型的初始轮廓,通过梯度矢量流变形模型算法的迭代来完成图像的分割。实验结果证明：迭代梯度矢量流变形模型是解决含有深细凹口边缘图像分割的一种有效方法。     

基于图像特征和HVS的数字水印算法

提出了一种基于图像的统计特征与人类视觉系统相结合的水印嵌入方法.原始图像经4级小波分解后,在除低频子带与第一层子带之外的子带中选择重要系数,结合视觉掩蔽模型嵌入水印,实验仿真表明水印是不可见的,并且具有较好的鲁棒性.     

基于Canny检测的股骨边缘轮廓连接算法

基于图像信息和像素特点,提出了一种边缘轮廓信息的连接算法,由边缘检测、单一化处理、端点信息分类及模拟退火相串联构成。选取合适的Canny方差和成熟的标记算法为生成理想边缘信息,结合节点处的特征信息、检测和计算符合条件的终点位置,最终精确连接出边缘轮廓。利用MATLAB软件对提出的方法进行模拟,详细分析了连接算法的理论模型以及端点类型对于连接效果的影响。试验证明,基于模拟退火和端点类型的算法在选定合适Canny参数和经过单一化处理的情况下具有良好的连接效果,且安全可靠。     

基于神经优化的最大熵图像重建算法

提出了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化的图像重建算法。将图像重建问题转化为ＨＮＮ优化问题,取重建图像熵函数最大以及原始投影与再投影之间的误差平方和最小作为图像重建的优化目标,作为能量函数构造连续型ＨＮＮ模型,由ＨＮＮ能量函数极小化可得到重建问题的优化解。     

面成型3D打印工艺中投影图像畸变校正技术

针对面成型工艺中视图发生器在投影时存在图像畸变的问题,提出一种畸变校正方案,通过图像处理获得投影平面像素点的实际坐标,将模型二维轮廓与像素实际坐标求交,并根据交点信息生成预畸变掩膜图像。同时在加工范围内分区域对不同位置的像素采用线性插值和双线性插值算法,对光辐照度进行均匀化处理。试验结果表明:采用本方案均匀化处理后的辐照度值,极差不超过0.4 mW/cm²,加工零件误差约为0.05 mm,能够有效控制畸变造成的影响,提高面成型工艺加工精度。     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

基于雷达图像的水面无人艇目标检测技术

针对水面无人艇雷达目标探测问题,进行了嵌入式雷达图像采集处理系统的研究.提出了嵌入式雷达图像采集处理系统的体系结构.在提取目标位置信息的基础上,选择目标的位置、面积、不变矩特征,完成目标在雷达图像序列中的匹配,实现目标跟踪.针对雷达图像序列中偶有目标丢失的问题,利用卡尔曼滤波预测目标位置信息,帮助建立完整的目标链.最后通过海试验证了所设计的嵌入式雷达图像采集处理系统的可行性,试验表明所提出的图像处理算法、目标的特征匹配和卡尔曼滤波预测算法可以有效的完成目标的检测和跟踪.     

图像阈值自动选取算法的C＋＋实现

图像分割是运动目标检测与跟踪技术必须要解决的问题,在很多时候它涉及到图像阈值的选取。文章采用的算法首先计算图像中不同区域的灰度均值,结合最小差值条件,反复修订由计算所得的阈值,从而达到自动选优的目的。在此基础上,文章进一步给出了用C＋＋语言实现算法的关键代码。测试表明此方法选择阈值简便实用,图像的二值化效果良好。