形态金字塔图像分割算法

提出了一种数学形态金字塔图像分割算法，使用形态金字塔算法将图像逐级分解，在不同分辨率空间中对细节信息进一步处理，分割出不同特征区域．SAR图像实验结果表明该算法可以作为一类带通滤波器，提取不同特征区域，实现图像的多分辨率分割．     

图像分割的分层处理方案

提出了一种分层处理的图像分割方案，该方案将分割过程分为两步：第一步，在低分辨率的条件下运用二维otsu阈值化方法对图像进行粗分割；第二步，在精细分辨率的条件下采用模糊C－均值算法对图像进行细分割，同时将第一步所得的结果融入第二步，以避免细分割中为求聚类中心所做的大量计算。实验结果表明，这一方案有利于提高分割质量和缩短分割时间。     

一种基于模糊聚类的快速图像分割算法

提出一种基于二维直方图加权的模糊c均值图像快速分割算法.通过将原图像和它的平滑图像相结合,构造一个二元组的“广义图像”,广义图像的直方图就是原图像的二维直方图.然后对此二维直方图进行塔形分解得到金字塔的上一层——顶层,相应地称原二维直方图为底层.最后,利用加权模糊c均值聚类算法分别对顶层和底层进行模糊聚类,从而实现对原图像的分割.实验结果与性能分析表明,该算法具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力.     

基于金字塔连接算法的彩色图像分割

根据金字塔连接算法的特性，提出一种彩色图像自动分割算法。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关，将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间，然后用基于金字塔的图像分割算法对色调、饱和度和亮度3个分量进行分割．通过合并得到最终分割结果．试验表明，这是一种计算高效的自动分割算法，     

一种低分辨率视频实例分割算法的研究

由于图像采集设备的限制和采集条件不佳等原因,在现实中很难获得高质量的图像,尤其是视频图像.现有的实例分割算法在低分辨率(low resolution,LR)视频中达不到理想效果.另一方面,现有复杂的实例分割模型很难直接应用于移动设备上.该文基于MobileNet建立了一种高效的轻量化实例分割模型.同时,针对低分辨率视频...     

基于Centripetal Catmull Rom曲线的经食道超声心动图左心室分割方法

针对2维超声心动图像噪声大且难于分割的特点,提出基于Centripetal Catmull Rom曲线的多尺度活动形状模型的左心室分割方法。该算法在金字塔上层提取2维轮廓法线向量特征并采用马氏距离寻找新的特征点位置;在图像金字塔底层快速提取特征点周围的Log Gabor特征并使用Gentle AdaBoost训练分类器,选择置信度水平最高的点作为新的特征点位置。实验证明,这种方法较之传统活动形状模型分割更为精确且分割结果交互方便,有利于对结果的再编辑。     

基于Centripetal Catmull-Rom曲线的经食道超声心动图左心室分割方法

针对2维超声心动图像噪声大且难于分割的特点,提出基于Centripetal Catmull-Rom曲线的多尺度活动形状模型的左心室分割方法。该算法在金字塔上层提取2维轮廓法线向量特征并采用马氏距离寻找新的特征点位置;在图像金字塔底层快速提取特征点周围的Log-Gabor特征并使用Gentle Ada Boost训练分类器,选择置信度水平最高的点作为新的特征点位置。实验证明,这种方法较之传统活动形状模型分割更为精确且分割结果交互方便,有利于对结果的再编辑。     

多尺度变换与标记符分水岭相结合的图像分割

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出一种将多尺度变换与控制标记符分水岭算法相结合的分割策略。首先对原始图像进行高斯金字塔尺度变换,抑制部分噪声,降低细节干扰;再用Sobel梯度算子计算尺度变换后的图像梯度;然后对梯度图像进行重建,再采用基于控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图进行分割,最后将分割结果变换回原始尺度。实验结果表明,该方法能够抑制传统算法中的过分割问题,且分割效果较好。     

基于FCN的图像语义分割算法研究

图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想.为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精度.采用的基础网络是ResNet-50,同时采用空洞空间金字塔池化模块进行有效的特征融合,并在最后...     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割

单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法及相应的无监督分割算法。实验结果表明,与以往的有监督GAR模型和不考虑纹理的模型相比,无监督的双M arkov-EAR模型能大量降低分割时的错分率。     

铰链磨损可靠性分析及计算方法

探讨了铰链销和孔在周期性载荷作用下的磨损情况;以A rchard模型为基础,建立了在给定使用时间t时,铰链间隙增量的数值计算公式;将机构各尺寸参数、载荷、材料属性、许用磨损量等均视为随机变量,给出了单个铰链与多个铰链的可靠性分析方法和计算模型;并以曲柄滑块机构为例,验证了文中所建立模型与方法的有效性和可行性。     

基于多层次灰色关联分析的图像融合效果评价方法

提出了一种基于多层次灰色关联分析的图像融合效果综合评价方法。通过引入灰色关联分析概念,结合先验知识和量化评价,实现了对各个融合图像效果优劣的综合评价,评价结果易于定量表示,更为精确、客观,不仅可以从整体上进行综合评价,还可以从某个侧面进行特殊性需要的评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明,该评价方法具有较好的实时性和简洁性,对于实现具有反馈的图像融合过程、进一步丰富和完善图像融合理论框架具有启发意义和实用价值。     

一种基于遗传规划的服务匹配算法

当前,智能服务组合研究的重点主要集中在服务描述和服务匹配方面。文中首次将服务匹配视为一个状态描述含糊、操作定义不完备的规划问题,提出了一个基于遗传规划的服务匹配(Service Match Programming,SMP)算法和适应度评价函数。仿真实验表明,该算法在大尺度的服务选择空间中,引入了服务的关联特性,避免了局部最优现象的出现,具有更好的寻优能力和更快的速度。     

飞行模拟用三维数字地形动态修改技术研究

三维地形是飞行模拟视景系统中的一项重要研究内容,研究三维地形的数据结构、模型表示方法及大场景的可视化显示和动态修改的技术意义重大。文中介绍了DEM数据模型的规则网格模型、等高线模型、不规则三角形网模型,利用O penGL实现了三维数字地形的算法模拟和真实DEM数据模型的可视化显示。在地形绘制和显示的基础之上,从地形的单点、多点修改出发对三维数字地形动态修改做了研究,并给出了地形区域修改的方法。     

基于标记提取分水岭算法的医学图像分割

针对医学图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法．此算法埘分水岭算法进行厂两点改进：一是在预处理阶段,先对原始图像做腐蚀滤波和膨胀滤波处理,将原始吲像与腐蚀图像相加后减去膨胀图像得到合并图像,再对合并图像做开、闭运算,从而达到滤除原始图像中的噪声和非感知信息、保留原始图像结构信息的目的;二是在分割阶段,对开、闭运算后的图像进行分水岭分割,该分割由形态梯度计算、标记提取和分水岭分割二部分组成．改进后的算法因为无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性,同时能较好地抑制慨部医学图像中的过分割问题,并把图像中的病变区域有效分割出来．     

RPDDP:一种能源有效的无线传感器网络路由协议

描述了不同的查询机制；分析了分布式数据处理算法及其能耗特性；提出了一种能源有效的路由协议RPDDP并给出了RPDDP的协议描述。RPDDP采用双向查询机制以节省路径建立过程的能源消耗；通过提供分布式网络数据处理有效地减少了通信开销；并且为用户提供能源节约和可靠性之间的折中机制。仿真实验结果表明与已有的传统查询机制相比，RPDDP的查询成功概率较高，平均每个分组的通信开销较低；当sink同时发送2个查询包时，网络性能最优。     

主/被动雷达导引头信息融合方法研究

针对导弹制导系统的特点要求,研究了基于Kalman滤波的信息融合算法并将其应用于主/被动雷达多模导引头系统中。研究了基于标量加权的分布式融合算法和基于增广测量方程的集中式融合算法并进行了数字仿真。研究结果表明信息融合算法能够提高多模导引头的测量精度,使融合精度受单一传感器影响更小,同制导律的闭合仿真也表明信息融合技术提高了制导精度,减小了脱靶量;分布式融合算法更方便实现时间校准从而便利于多模复合制导使用。此外,所研究的融合算法计算量小,易于工程应用。     

基于改进颜色张量的照度不变轮廓检测

针对传统视觉低级特征检测中存在的忽略利用颜色信息来区分亮度相同而颜色不同的特征、忽略利用照度信息来剔除对特征检测的干扰和单一类型的边缘或角点检测不符合人类感观上对轮廓边界的完整描述等问题,文中提出了一种新的基于改进颜色张量的照度不变轮廓特征检测方法。该方法先利用一种新的非线性滤波器改进基于高斯内核的颜色张量,增强具有相反方向颜色通道的信息,再结合照度准不变模型得到改进的照度准不变颜色张量,排除照度信息,然后应用由张量技术实质派生出的边缘和角点测度进行联合特征检测,最终得到照度准不变轮廓特征。同时,文中还从理论上建立了改进的颜色张量和张量选举这一流行的模式识别技术之间的联系。实验结果证实了文中方法的有效性和鲁棒性。