基于区域分割的雾天图像增强算法

由于受雾天光亮条件的限制,雾天拍摄的图像一般都有比较严重的图像降质;针对雾天图像的退化现象,提出了一种基于区域分割的雾天图像增强方法;该方法无需依据大气模型,而是采取基于边缘检测的区域分割方法首先将图像平坦区域提取出来,然后对非平坦区域进行局部直方图均衡化处理;同时,为防止区域边界效应的产生,通过距离变换进行渐变处理,最后对获取的图像进行信息融合,进一步提高图像质量;通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度.     

Mean-shift滤波和直方图增强的图像弱边缘提取

准确定位大脑中的功能区域需要我们对fMRI图像中头骨等生物组织精确提取,但由于核磁共振仪等现有条件的限制,头骨等弱边缘信息难于提取。针对这一问题,提出一种弱边缘提取的有效方法。首先利用Mean-shift聚类特性,在不损失目标信息的情况下,削弱图像中的噪声干扰;根据滤波后像素灰度的区域分布特性,对头骨区域进行直方图增强,最后应用边缘检测算法将头骨边缘提取出来。实验的结果表明,该方法可以有效地将fMRI图像中的头骨弱边缘信息提取出来。     

视觉机器人对于快速道路检测问题的研究

针对复杂环境下视觉机器人道路检测算法的抗干扰性差、速度慢的缺点,为抑制噪声的干扰,提高算法的运行速度,提出了一种基于边缘和区域相结合的道路检测算法。算法先采用Canny算子求出图像的边缘,再根据道路的色彩信息进行自适应的区域分割,然后结合图像边缘信息和区域分割信息确定出道路的边界区域,最后对该区域的边缘图像进行Hough变换检测道路。实验结果表明,边缘提取的检测算法有效地提高了算法的抗噪性能和运行速度,具有更好的道路检测效果。     

基于边缘融合的多图像直线提取算法

该文提出了一种新的基于边缘融合的多图像直线提取算法，该算法首先对所有多图像分别提取边缘，然后通过将多图像对应的梯度方向相似的、相邻近的边缘编组，以形成融合的直线支持区域，最后基于最小二乘的方法从直线支持区域拟合出直线段，并提取直线属性．该文提出的算法把边缘的相位信息作为融合要素，能够从复杂的图像中提取出相当低对比度的直线，并且通过分析多图像边缘之间的特性，提出相位压缩和融合编组方案，不仅可以充分融合互补信息还有效降低了算法复杂度．真实的遥感图像直线提取结果表明了该文算法的有效性．     

条件随机场像素建模与深度特征融合的目标区域分割算法

针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征,得到目标区域的分割结果.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法能够更好地分割出目标的边界区域,抑制边界区域分割粗糙的问题,得到较准确的目标分割区域.     

基于PCA和数据融合的遥感图像数字水印算法

提出了一种向遥感图像中嵌入水印以保护其版权的算法。算法将数据融合技术和数字水印技术相结合,首先将全色图像进行小波分解,提取图像分解后的第三级低频边缘特征,利用PCA变换得到边缘特征的第一主分量作为水印信息,将水印与第三级中频进行融合;然后进行小波逆变换得到重构图像;最后采用小波变换和PCA融合法将含有水印的全色图像和多光谱图像相融合。提取水印时使用独立分量分析(ICA)方法。实验表明,该算法可以保护遥感图像的版权和进行真伪认证,且不破坏原始遥感图像的信息和特征,是有效可行的。     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法

利用非下采样Contourlet变换(NSCT)的系数特点,设计NSCT域中高低频融合规则,并结合基于区域分割的边缘检测算法,针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法.首先通过NSCT变换把2幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵,对低频系数采用局域方差、局域空间频率、局域改进的拉普拉斯能量和3个统计特征的加权平均进行融合,对高频系数基于局部纹理特征进行融合,经过NSCT逆变换后得到初步的融合结果;然后根据初步融合图像和待融合图像的残差图识别出清晰区域,对清晰区域进行边缘检测,将该边缘信息覆盖到初步融合的图像上,得到最终的融合图像.与传统DWT,NSCT变换和基于视觉特性的NSCT域图像融合算法进行实验对比的结果表明,该算法在视觉效果和平均梯度、互信息、空间频率与边缘保持度等多个评价指标上均有优势.     

基于视觉的列车车轮踏面擦伤定位方法

为了实现列车车轮踏面擦伤检测,建立了基于机器视觉的踏面擦伤动态检测系统.对该系统中踏面擦伤可疑图像区域定位技术进行了研究.首先,采用快速中值滤波算法平滑原始图像,然后采用基于Canny算法的踏面区域分割算法提取踏面区域,再根据踏面擦伤图像特征设计了基于踏面边缘线扫描搜索擦伤可疑区域的方法提取擦伤可疑图像区域.实验结果表...     

利用多光谱遥感图像融合的机场识别方法

提出了一种利用多光谱遥感图像融合的机场识别方法。首先,根据机场的光谱特性将多光谱图像进行融合,然后对融合图像进行简单的区域分割,提取出包含机场的可能区域,最后结合机场的结构特征把机场目标从图像中提取出来。实验和实际应用证明,此方法可快速准确地将机场目标从遥感图像中提取出来。     

基于数学形态学的免疫细胞图象分割

为了实现对免疫细胞图象的分析，首先要对该种图象进行正确分割，针对这一要求，提出了一种有效的免疫细胞图象分割方法，该方法是根据数学形态学的知识，利用直方图势池数来提取标记点，并将这些标记点作为种子点来对梯度图进行Watershed变换，进而实现了细胞图象的分割。该方法是一种谱信息与空间信息相结合的分割方法，根据实验结果和分析可见，该方法不仅解决了细胞在参数测量前的精确分割问题，同时，为水域分割的关键步骤－种子点的选取找到了一种有效而可靠的方法，实践表明，分割的结果与 目视感受相一致，且其分割速度及可重复性都达到了医学临床的要求。     

基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

受相干斑噪声影响,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。     

基于等周算法的图像分割

采用一种基于图论的等周算法对图像的分割进行了研究。首先利用等周算法对静止图像进行分割,并与边缘检测和区域检测的两种分割方法进行结果比较;接着利用等周算法并结合数学形态学处理对图像序列的分割进行了研究。实验结果表明：等周算法不仅可用于静止图像的分割,也可应用于图像序列的分割。基于等周算法可获取更为精确的分割结果,是一种快速的图论分割方法。并且结合形态学处理可对低对比度的目标获取好的分割结果。     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。     

融合区域和边缘特征的水平集水下图像分割

目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法（local pre-fitting,LPF）相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法（hierarchical co-salient detection via color names,HCN）相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。     

一种基于数据融合的医学图像分割方法

针对一类纹理特征明显的医学图像,提出了一种融合纹理信息和灰度信息的图像分割方法,设计了基于金字塔结构的区域增长分割算法,该方法在区域内部结合使用纹理信息和灰度信息,在区域边缘部分则充分利用灰度信息,计算结果表明,该方法对某一类医学图像能够获得较好的分割效果。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

融合Snake模型与拓扑路线的图像分割算法

为了能够提高图像边缘检测的准确度,提出一种新型图像处理算法.该算法是基于主动轮廓方法和拓扑路线相结合的方法,目的是提高图像检测过程的精确度.该算法提出了新型技术来整合拓扑路线和主动轮廓方法各自的优点.将基于拓扑路线的初始分割边界作为Snake模型输入信号,并逐步演化成为最终对象的分割边界.实验结果表明,该算法可以处理低对比度图像,同时可以提高针对弱图像边界进行分割的准确度,取得了更好的图像分割和边缘检测效果,说明该算法有改进低对比度和自动图像分割系统的处理能力.     

融合多特征的运动一致性图像分割

目的:在彩色图像分割中,光流法能够得到运动区域,但难以获得运动目标准确的分割边界,而常用的算法往往会产生过分割。为了克服光流法的不足,在保留显著性区域的同时抑制过分割,从而获得具有运动一致性区域的分割结果,提出融合多特征的运动一致性图像分割算法。方法:首先通过Mean Shift算法获取图像的初始分割,然后利用空域信息（包括颜色、边缘和区域面积）对视觉感知上具有相似性的区域进行合并,再利用时域信息进行运动一致性区域合并,最终得到分割结果。结果:实验结果表明通过结合时空信息,该方法能够有效抑制过分割,不仅弥补了光流场不能准确提取目标边缘的不足,而且提高了分割目标的完整性。结论:与两种流行的彩色图像分割算法相比,所提方法获得了更加理想的结果。     

基于图像抠图技术的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合容易出现信息丢失、块效应明显等问题,提出了一种新的基于图像抠图技术的多聚焦图像融合算法。首先,通过聚焦检测获得源图像的聚焦信息,并根据所有源图像的聚焦信息生成融合图像的三分图,即前景、背景和未知区域;然后,利用图像抠图技术,根据三分图获得每一幅源图像的精确聚焦区域;最后,将这些聚焦区域结合起来构成融合图像的前景和背景,并根据抠图算法得到的确定前景、背景对未知区域进行最优融合,增强融合图像前景、背景与未知区域相邻像素之间的联系,实现图像融合。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法在客观评价方面能获得更高的互信息量（MI）和边缘保持度,在主观评价方面能有效抑制块明显效应,得到更优的视觉效果。该算法可以应用到目标识别、计算机视觉等领域,以期得到更优的融合效果。