基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法。采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割。采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标。通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法。     

基于傅里叶变换的混凝土孔洞检验

孔洞的存在对混凝土的质量造成了较大的影响.目前对于孔洞的检测仍局限于人工检测的方法,准确性较差.基于图像分析技术,使用Image pro plus软件与傅里叶变换在频率域上对图像进行处理,可提取出孔洞信息.采集6组样本,采用本方法与人工检测的方法进行对比试验,进一步证明了本方法的准确性.     

局部自适应阈值法在南通蓝印花布图像分割上的应用研究

针对国家非物质文化遗产--南通蓝印花布在信息化方面的空白,综合分析南通蓝印花布数字图像的特点,提出局部自适应阈值法进行图像分割与边缘检测,并对其结果与其它与其它边缘检测方法的结果进行比对、分析与研究,明确局部自适应阈值法在南通蓝印花布的图像分割与边缘检测方面的优势;随后在JAVA EE环境中利用OpenCV函数库函数实现蓝印花布的局部自适应阈值的边缘检测与图像分割。     

深度玻尔兹曼机在图像融合中的应用

针对可见光与红外图像融合时出现的特征信息提取不足等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与深度玻尔兹曼机(DBM)的可见光与红外图像融合方法。首先,利用DBM实现红外图像的最优能量分割以提取其中的显著红外目标;其次,将分割得到的显著目标区域与背景区域分别投影至源图像,获得相关映射图;最后,使用NSST分别对可见光图像与红外投影图像进行多尺度、多方向稀疏分解,对源图像的一系列子图像进行融合,并采取NSST反变换重构获得最终融合图像。仿真实验结果表明:与现有的3种经典方法相比,本文方法在信息熵方面高于轮廓波变换法约4.1%,在平均梯度方面高于NSST法约1.0%,在互信息方面高于NSCT法约3.8%。获得的融合图像具有较高的对比度和丰富的细节信息。     

图像分析法在沥青混合料拌和设备中的应用

连续投料式沥青混合料拌和设备具有轻便、高效和经济的特点,但由于该类型设备无法精确控制石料的级配比例,工程应用中受到很多限制。为解决连续投料式拌和设备的石料级配控制问题,提出采用图像处理方法检测混合石料中大小石比例的思路,用于调节连续投料设备的石料配比,达到提高设备性能的目的。在总结碎石图像基本特征的基础上,提出一种综合运用双阈值二值化、边缘检测、形态重构和分水岭变换的图像处理方法,实现了叠压石料的边界分割与特征参数估计。应用此技术有望使连续投料拌和设备的石料级配控制接近或达到高成本间歇投料拌和设备的技术水平。     

土体裂隙图像处理方法进展

针对已获取的土体裂隙图像,介绍了数学形态学、图像分割等裂隙图像的处理方法。在数学形态学中,简明阐述了噪声滤除。骨架提取与重建等内容;在图像分割中,叙述了基于阈值、边缘检测、聚类、区域等图像分割方法;最后,对数学形态学、图像分割等裂隙图像处理方法的发展进行了展望。     

试析图像处理的盲道识别算法

此文中提出的盲道识别算法基于图像处理。根据所采集到的盲道的图像,结合直线检测的算法,再综合利用阈值分割以及彩色连续性空间分割和纹理分割,来分析各种各样的盲道的特征,从而区分正常的人行道与盲道。实践证明这种计算方法可以有效地分割出大多数的盲道图像,同时可以检测出图片中的盲道行逆方向以及忙到所在区域。也可以自主选择适用于实时导盲系统的最快且最有效的分割方法。     

基于小波系数Laplace模型的混合傅里叶-小波方法在去除电缆瓷套终端红外图像白噪声中的应用

抑制图像噪声是电气设备红外诊断技术的前提。为有效抑制白噪声,本文提出一种用于电缆瓷套终端红外图像的改进混合傅里叶-小波去噪方法。该方法先在傅里叶域中采用维纳滤波器去噪,得到初步去噪后的红外图像;再针对初步去噪后的图像,在小波域中采用考虑小波系数尺度间相关性的拉普拉斯模型对小波系数建模,并在此基础上,运用最大后验概率估计估计出真实图像的小波系数,利用真实图像小波系数的估计值来重构信号,得到最后的去噪图像。数值试验表明,与传统的软阈值方法比较,运用该方法去噪后的图像具有更高的信噪比(SNR)和更小的最小均方误差(MSE)。     

基于时空融合的交通场景中运动行人检测算法

将视频监控技术应用于交通信息获取与处理,解决行人安全问题,已成为智能交通系统中的一项关键技术。为精准地提取交通场景语义信息,提出了融合时域和空域信息的行人检测算法。通过相邻多帧时域变化和Canny边缘检测算法得到初始检测掩模图像,解决差值局部化和噪声问题;提取空域信息时,引入二次重构和内外标记技术对梯度图像进行修正和分水岭变换,得到空域掩模图像,有效地提高空域分割精度,消除过分割现象;最后将两者结果进行融合和形态学修正,提取出交通场景图像中的运动行人。以北京南站为例进行实验分析,结果表明,该方法能快速准确地检测到较完整的目标信息,在动态场景的行人检测取得了较好的效果。     

基于微粒群优化算法的图像阈值分割

本文简要介绍了微粒群优化算法、图像阈值分割原理和方法,将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中,对最优分割阈值进行全局寻优,并与基于迭代法、Otsu法的阈值图像分割结果进行对比,结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中,取得了较好的图像分割效果,为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。