基于YCbCr颜色空间的火焰图像分割方法

视频火焰检测对消防安全具有重要的实际意义.火焰颜色信息在视频火灾检测中起着举足轻重的作用,众多学者提出了基于不同颜色空间的多种火焰颜色检测算法.针对目前视频火焰颜色检测算法检测率低、误检率高、适应性差等不足,提出基于颜色空间的火焰图像分割方法.通过研究火焰图像在颜色空间上的分布情况,分析火焰像素对应的Y,Cb和Cr分量...     

基于遗传神经网络的图像分割

提出一种基于遗传神经网络的图像分割方法.该方法利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后用神经网络算法迭代实现图像的分割.通过实验证明:该方法与传统的图像分割方法相比,具有更好的图像分割效果;与BP神经网络相比,训练速度得到很大的提高.     

粒子群与K均值混合聚类的棉花图像分割算法

棉花分割是采棉机器人视觉系统的关键步骤,在强光照、阴影等复杂的棉田环境下准确有效地分割棉花,有助于确定其在三维空间的位置。针对棉花图片的特点,提出在YCbCr颜色空间下,采用粒子群（PSO）和K均值混合聚类算法,提高了聚类算法的全局搜索能力,根据群体适应度方差来确定K均值聚类算法操作时机,增强算法局部精确搜索能力的同时缩短了收敛时间。通过对棉田环境中拍摄图像的分割实验表明：本方法对在阳光直射及阴影等干扰条件下的棉花图片也能准确分割,效果优于传统PSO和K均值算法。     

基于YCbCr和帧间差分法的火焰分割算法

为了提高森林火灾的火焰检测效率和准确率,提出一种融合YCbCr和三帧差分法森林火焰前景提取算法。首先通过三帧差分算法对视频进行分帧处理,利用形态学进行去噪处理,再计算两帧参考帧和当前帧之间像素点的位置差异,得到像素点在参考帧中的位置和在当前帧中的位置之间的偏移量,从而分割出不断变化的火焰,结合YCbCr算法来进一步分割火焰疑似区域,达到精细化分割的目的。实验结果表明：所提方法克服了单个算法对火焰分割精度不高的缺点,可以较好地完成火焰分割,达到预期要求。     

三种基于空间转换的彩色图象分割算法比较研究

本文讨论了彩色图象在空闻转换中的分割方法。在RGB空间中，由于R、G、B分量之闻有很高的相关性，直接利用这些分量不能得到所需的效果，探讨了经过正交变换后的分割，实验结果表明分割效果较好。HSI彩色空间和YCbCr彩色空间都具有把亮度分量与其它分量分离的优点。在样本集协方差矩阵的特征向量构成的空间中进行分割效果更好．表明肤色点经转换后在这一肤色空间中具有良好的聚类特性，在YCbCr空间中分割效果较差。在三种分割方法中，如果图象中含有大面积的与肤色十分相似的区域，分割的结果将不尽如人意，这可与人脸的其它特征相结合，最终实现肤色的正确分割。     

基于遗传神经网络的皮肤癌图像分割

图像分割是医学影像技术中重要的组成部分,分割效果直接影响进一步的诊断和治疗.提出采用遗传神经网络对皮肤癌图像进行分割的方法,该算法充分考虑了医学图像中内容复杂,不确定性大的特点.为了提高神经网络的收敛速度,引入遗传算法优化神经网络的权值和闽值.与采用标准BP神经网络相比,采用的遗传神经网络分割速度明显提高.采用遗传神经网络分割后的皮肤癌图像边缘连续、轮廓清晰,可在定量分析和识别中使用.     

基于空间相关性的图像分割算法研究

提出一种充分利用图像的空间相关性来达到高效快速地进行图像分割的新方法。利用均值漂移算法对图像进行分割形成过度分割的区域,并使这些区域保持理想的边缘和空间相关部分,用图结构表示的区域相邻图来代替分割的区域。和K-均值算法的思想一样,迭代循环置信传播算法以其具有收敛速度快的特点被用于最小化开销函数、整合过度分割的区域和获得最终的分割结果。基于分割区域而不是图像像素的图像聚类分割方法可降低噪声敏感性,同时提高图像分割质量。与FCM和MRF算法相比较,该算法在复杂场景图像中显示了更好的分割性能。     

基于图像分割和控制点的立体匹配算法研究

提出了一种基于图像分割和地面控制点（GCP）的立体匹配算法。利用Mean-shift算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域,利用像素点的RGB信息与梯度信息相结合计算初始视差;引入地面控制点（GCP）约束,构造能量函数,利用动态规划方法（DP）计算能量函数最小值;在图像分割区域内采用快速投票方式优化初始视差并获得最终视差图。实验结果表明：该算法能有效处理视差不连续和遮挡区域,也解决了DP算法带来的条纹等问题。     

基于GA和MP的信号稀疏分解算法的改进

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,基于MP的稀疏分解是目前信号稀疏分解的最常用方法,也是几乎所有稀疏分解算法中速度最快的,但其存在的关键问题仍然是计算量十分巨大。基于利用MP（Matching Pursuit）方法实现的信号稀疏分解算法,采用遗传算法（GA）快速寻找MP 过程中每一步分解的最佳原子。并针对基本遗传算法存在的未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了对基于GA和MP的信号稀疏分解的一种改进算法,实验结果证实了改进算法的有效性。     

一种基于遗传算法的图像分割算法

图像分割是图像分析和目标识别中的关键技术,结合传统的图像分割方法,提出一种将遗传算法与合并分裂法相结合的图像分割算法,通过设计选择、交叉、变异等遗传操作算子及适应度评价函数来降低图像分割产生的误差.计算机仿真结果证明,该算法能够取得较好的图像分割效果.     

YCbCr空间分治的双分支低照度图像增强网络

目的 现有的低照度图像增强算法通常在RGB颜色空间采用先增强后去噪的方式提升对比度并抑制噪声,由于亮度失真和噪声在RGB颜色空间存在复杂的耦合关系,往往导致增强结果不理想。先增强后去噪的方式也放大了原本隐藏在黑暗中的噪声,使去噪变得困难。为有效处理亮度失真并抑制噪声,提出了一个基于YCbCr颜色空间的双分支低照度图像增强网络,以获得正常亮度和具有低噪声水平的增强图像。方法 由于YCbCr颜色空间可以分离亮度信息与色度信息,实现亮度失真和噪声的解耦,首先将低照度图像由RGB颜色空间变换至YCbCr颜色空间,然后设计一个双分支增强网络,该网络包含亮度增强模块和噪声去除模块,分别对亮度信息和色度信息进行对比度增强和噪声去除,最后使用亮度监督模块和色度监督模块强化亮度增强模块和噪声去除模块的功能,确保有效地提升对比度和去除噪声。结果 在多个公开可用的低照度图像增强数据集上测试本文方法的有效性,对比经典的低照度图像增强算法,本文方法生成的增强图像细节更加丰富、颜色更加真实,并且含有更少噪声,在LOL（low-light dataset）数据集上,相比经典的KinD++（kindling the darkness）,峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了3.09 dB,相比URetinex（Retinex-based deep unfolding network）,PSNR提高了2.74 dB。结论 本文提出的空间解耦方法能够有效地分离亮度失真与噪声,设计的双分支网络分别用于增强亮度和去除噪声,能够有效地解决低照度图像中亮度与噪声的复杂耦合问题,获取低噪声水平的亮度增强图像。     

基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究

根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。     

遗传算法在医学图像自适应融合中的应用

为了解决现有融合方法间的优点不易综合,以及融合规则不易根据图像后续处理的要求自适应地调整的问题,提出一种基于遗传算法的医学图像融合方法。分别利用形态学金字塔和平移不变性小波变换方法产生初始图像,构造由图像评价组成的目标函数,再利用遗传算法来优化目标函数从而获取最终的结果图像。通过实验,从主观视觉和标准方差、平均梯度、熵、空间频率、均方交叉熵等定量指标两方面,证明了该方法的有效性。     

基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法

准确地提取荔枝果实的完整轮廓对采摘机器人自动识别与采摘至关重要。以蚁群和模糊C均值（FCM）聚类为理论基础,选用符合荔枝颜色特性的L*a*b*颜色空间,提出一种基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法。该算法利用L*a*b*颜色空间的a*通道正轴代表红色和负轴代表绿颜色进行初始分割,然后利用蚁群聚类算法全局性和鲁棒性的优点确定FCM的聚类中心,用引入空间约束的FCM完整地分割出荔枝果实。实验结果表明此方法实现了荔枝图像完整地分割,并且满足了采摘机器人后续的荔枝识别与采摘,对成熟荔枝分割的正确率达到了87%。     

基于神经网络的杂草图像分割算法

在自动除草系统中优化杂草图像分割算法是降低识别误差的有效途径,为此提出了一种基于神经网络的分割算法。首先由训练样本统计出植被和背景在RGB颜色空间的分布概率,接着通过Bayes理论得出最优分割曲面训练BP神经网络,再通过BP神经网络将各种颜色分为植被和背景两类,并据此分割杂草图像。与其他三种杂草图像分割算法比较,新方法以颜色代替像素点为研究对象并据此构造最优分割曲面从而减小了分割误差并具备较好的泛化能力。     

应用PSO与GA混合算法重建超分辨图像

结合粒子群优化算法和遗传算法中的交叉与选择操作,提出了一种混合算法,对提出的混合算法用两个具有多个局部极值的函数进行了测试,测试结果表明混合算法寻优能力优于粒子群优化算法;利用该混合算法对低分辨率图像序列重建出一幅高分辨率图像。实验结果表明,该方法重建图像的视觉效果和信噪比均优于遗传算法与梯度下降算子相结合的混合算法重建图像的效果。     

复杂背景下的人体热图像分割

复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络（PCNN）进行精细分割,利用多模态免疫进化算法（MIEA）自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。     

基于群体优势遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了高校排课问题的数学优化模型,构建了基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案：新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、群体优势策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。