基于峰谷形态的纸张纹路分割算法

针对基于图像纸张计数技术最为关键的纹路提取与分割问题,本文从峰谷形态角度提出一种新的算法。该方法首先利用测地重建消除产生干扰的次要极值区域,接着利用区域极值对极值区域和非极值区域进行0,1标记得到二值条纹后即可实现计数。文章比较了区域极值,动态阈值以及全局阈值在复杂成像条件下不同的纹路分割性能。实验证明,极值是比阈值更为优越的明暗条纹判据,具有更强的抗毛边,抗油墨,以及抗光照不均性能,因而能保证更高的计数准确率。     

多目标跟踪在红外制导系统中的应用

为实现远距离对可疑目标的跟踪功能,提高红外制导的引导精度,提出了一种多抽头流水线架构的多目标跟踪方式.该方法将图像预处理、图像分割和目标检测等算法均在FPGA内部通过卷积运算实现,通过提高卷积运算速度达到实时处理的效果.试验结果表明,该方法与其他跟踪算法相比,可以自适应调整窗口大小、改变跟踪策略和自动分配窗口,提高了跟踪的多样性和可选性.该方法可以引导红外制导系统对多个目标同时进行跟踪,最终给出判据对威胁等级高的目标进行打击,具有实际应用前景.     

基于改进分水岭算法的菌落图像分割

随着计算机图像处理技术的快速发展,在菌落筛选环节上,传统的人工手动筛选已经逐渐被自动筛选仪器所替代。自动筛选仪器的核心是菌落图像识别模块,而菌落图像识别的关键在于图像分割技术,本文提出了一种改进的分水岭分割算法。该算法首先采用高斯滤波去除图像噪声,再对去噪后的图像进行形态学处理,然后进行倒角距离变换得到菌落距离图像,再采用形态学方法填补其空洞信息,接着对标记后的区域进行分水岭分割,最后利用区域合并算法聚集图像相似区域,从而得到最终的分割图像。采用本文提出的改进型分水岭算法进行菌落图像分割的准确率为93.4%,而传统的分水岭算法的分割准确率为75%,通过与传统分水岭对比实验的结果可以看出,改进后的算法较好地抑制了传统分水岭的过分割现象,极大提高了识别精度。     

基于GS-SVM的彩色图像分割算法

图像分割是图像分析、模式识别等领域的关键技术,为减少光照等因素对颜色的影响,增加图像分割质量,提出一种基于GS-SVM的彩色图像分割算法.首先提取图像RGB和HSI颜色分量,组合成样本的特征空间对支持向量机进行训练,训练时利用网格搜索法对支持向量机进行参数寻优,最后训练后的GS-SVM对彩色图像进行分割.实验表明该算法能够在网格范围内寻找全局最优解,分割精度达到95.6％,具有良好的精度和鲁棒性,且分割效果更加符合人类视觉特性.     

改进的自适应Canny边缘检测算法

传统Canny边缘检测容易受到环境噪声和光照条件变化等外界因素的影响,导致检测效果不佳,而且需要人工选择参数,算法的灵活性较低。为了提高传统算法的检测效果,使其更好的应用到图像识别等领域中,通过最大类间方差法来获得图像梯度量的最佳分割阈值,动态确定边缘检测的高低阈值参数,能够有效解决传统算法的不足。将改进后的算法用于家用仪表计度轮图像的边缘检测中,与传统算法相比,既去除了噪声干扰,又保留了完整的图像边缘,在取得了良好的检测效果的基础上提高了算法效率。     

基于Grabcut分割和填充物面积判别的复合绝缘子断串诊断

针对传统 GrabCut 算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合Otsu方法,提出了一种新的Grabcut自动化算法对复合绝缘子进行分割。首先,对原始图像进行HSV空间转换和加权的灰度化处理。其次,对V通道图像和灰度化后的图像进行Otsu分割并进行或逻辑融合,以此来确定目标绝缘子区域,并结合最大连通域定位绝缘子位置坐标完成Grabcut框取初始化,实现Grabcut的自动化。最后,针对绝缘子断串判别准确率低的问题,通过对绝缘子分割图像的最小外接矩形加框、填充、去原图的方式,提出一种新的面积判别方式来诊断并定位故障位置。实验结果表明：Grabcut自动化算法可以很好地分割出目标绝缘子,分割准确率可以达到96.6%以上。所提出的面积判别方法对于具有断串故障的绝缘子检测率可以达到96.6%以上,对于无故障的误检率为6.7%以下。     

基于匹配滤波和自动阈值的眼底血管分割方法

提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化,利用匹配滤波克服背景干扰,消除噪声影响,达到灰度均衡,实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例,利用直方图自动选择阈值,完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试,该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明,提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法,准确率高、复杂度低,对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。     

绝缘子憎水性图像水珠/水迹形状提取算法

绝缘子表面憎水性检测是判别绝缘子性能优劣的主要手段.传统的检测方法具有其主观性,图像处理技术的引入为憎水性检测提供了更为客观的方法.考虑到绝缘子所处环境的复杂性(污秽、光照等)以及憎水性图像本身的特殊性(水的透明性),本文首先对绝缘子憎水性图像进行自适应直方图均衡和基于模糊逻辑的滤波,以达到增强图像的效果;然后通过基于模糊熵的自动阈值分割方法来获取水珠(水迹)的形状信息,最后用数学形态学的二值重构开运算来去除由于分割引入的噪声.实验统计结果表明,该方法能够对各级憎水性图像进行有效地分割.     

结合加权模板差图与双边滤波的TFT-LCD检测算法

为了检测薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)面板上常见的点缺陷和线缺陷,提出了一种加权模板差图法与双边滤波相结合的缺陷检测算法。选取待检图左上角l×k大小的理想纹理模板,将原图分割为若干相同大小的单元,与加权的模板相减后再合成以去除大部分纹理背景;采用双边滤波抑制残余纹理背景;采用最大熵法分割缺陷;最后提取图像中的缺陷参数。通过对构造的理论缺陷图试验,验证了算法能检测出TFT-LCD面板图像上的缺陷,再对针孔、划痕、颗粒等样本缺陷进行试验并成功检出。算法结合了差图法去背景性能优异和双边滤波去噪效果明显的优点,具有良好的准确性和适用性。     

Automatic MRI adipose tissue mapping using overlapping mosaics

This paper presents an automatic method of correcting non-uniform RF coil response for the classification of body composition using MR imaging. By linear mosaic modelling, the smoothly but non-linearly varying bias field, which modulates tissue intensities within the image, was corrected. The overlapping between adjacent mosaics ensured consistent segmentation of body fat content and the effectiveness of the technique was validated by both phantom and in vivo experiments. Ten whole body composition data sets, each with 39 trans-axial slices, were acquired. Automatic segmentation results using the proposed technique were compared with those from manual delineations. The automatic segmentation method was found to be highly accurate and the mean percentage error between the two methods was less than 1.5%.     

水工混凝土裂缝像素级形态分割与特征量化方法

混凝土开裂问题在水工建筑物主体结构中普遍存在,裂缝检测一直是水工混凝土结构安全鉴定的重要内容.数字图像处理技术因具有效率高、成本低等优势而被广泛应用于结构表面裂缝检测中,形态分割与特征量化是其核心任务.针对传统图像处理人工干预较多、泛化能力较弱等不足,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的水工混凝土裂缝像素级形态分割与特...     

基于MRF的膝关节半月板快速自动分割算法

核磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）图像形态、纹理均较为复杂,从图像中分割出感兴趣组织结构具有一定难度。提出一种＂分割-粗定位-提取＂思路,充分利用MRI成像特征和膝关节解剖学的先验知识,快速、全自动地精确分割形态复杂、尺寸细小的膝关节半月板：首先利用多尺度马尔可夫随机场（Markov random field,MRF）方法自动、快速地分割与目标有相似灰度分布的组织结构,然后结合sobel算子和直方图投影方法粗定位半月板区域,最后通过判断连通区域面积提取出精确的半月板区域。实验结果表明,与目前手动、半自动的半月板分割等研究工作相比,可以客观可重复地分割出半月板前后角等区域,并且算法耗时极低。     

基于改进U-Net的轻量级眼底病变分割算法设计

精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺度特征融合模块,提出一种改进U-Net眼底病变分割图像的算法。该模型能以少量的参数量、较低的计算复杂度获得良好的分割结果。利用Ghost Model替换原始卷积,设计出Ghost卷积与Ghost下采样卷积模块,在保证准确度的同时降低参数量;设计出一种轻量级的Half-UNet多尺度特征融合模块来获取多尺度信息,针对不同尺度病变目标,引入CBAM注意力机制以改善其适应性,从而更好的提取细小的病变信息。改进后的模型在e＿optha与IDRiD两个公开数据集上的mIoU分别为61.42%、61.84%,F1-Score分别为70.59%、69.41%。模型参数量、FLOPs分别仅为5.48 M、35.46 GMac,较U-Net、Att-UNet等模型更加精简,分割精度更高。     

人工智能用于故障诊断的方法研究

分析了BP算法的缺点,提出了一种变结构神经网络的最大值算法。把该算法应用于高压异步电动机故障的诊断过程。实验表明可实现普通故障的自动诊断和智能保护。     

改进的Otsu算法在图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值,使得分割的计算复杂度从O(L4)降到O(L)。为保证分割对象的完整性,算法引入类内最小离散度的概念,并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法,而且分割效果较好。     

基于凹点搜索的重叠粉体颗粒的自动分离算法

提出了一种利用凹点搜索和匹配并构造分离线分割重叠的不规则颗粒的方法,实现了不同重叠程度、多个重叠颗粒的自动分割。首先利用计算曲率及切线夹角的方法选取待匹配凹点;而后根据凹点和颗粒个数的对应关系确定了颗粒重叠的不同类型,提出了不同的凹点匹配规则;最后用Bresenham画线连接匹配凹点分离颗粒。该算法在MATLAB环境下实现,通过对多幅不同重叠类型的颗粒图像进行的分离实验表明,该算法实现简单,速度快,效果理想,且在分离颗粒的同时能保持其大小和形状不变。     

基于云端的口袋式人体脉搏诊断仪

脉搏波所呈现出的形态、强度、速率和节律等方面的综合信息,反映了人体心血管系统的众多生理病理信息.现代医学通过脉搏波获取心血管动力学参数,我国传统医学通过脉搏诊断人体各个器官、经络的健康状况.本系统采用科学的手法采集并分析脉搏波,光电容积脉搏波描述法因其无创、便宜、方便等优点,在评估血液动力学参数方面应用较多.尤其是用于血氧饱和度、血压以及心输出量的测量.本系统在光电容积描述法采集脉搏波信号后利用专业算法,提取心血管动力学参数的同时结合传统医学分析人体12经络健康状况,最后将历史数据保存并通过TCP远程共享.     

基于CA和OTSU的电气设备红外图像分割方法

针对电气设备红外图像中需要对目标进行识别和诊断的需求,提出了一种基于元胞自动机(CA)与最大类间方差(OTSU)法的图像增强与分割算法.首先采用高帽、低帽变换结合的方法对电气设备红外图像进行增强,时增强后的图像采用CA法进行边缘提取,并进行二值化处理,最后与经过OTSU算法分割后的红外图像进行融合.实验结果表明采用该算...     

MRI image segmentation based on fast kernel clustering analysis

Kernel-based clustering is supposed to provide a better analysis tool for pattern classification, which implicitly maps input samples to a high-dimensional space for improving pattern separability. For this implicit space map, the kernel trick is believed to elegantly tackle the problem of “curse of dimensionality”, which has actually been more challenging for kernel-based clustering in terms of computational complexity and classification accuracy, which traditional kernelized algorithms cannot effectively deal with. In this paper, we propose a novel kernel clustering algorithm, called KFCM-III, for this problem by replacing the traditional isotropic Gaussian kernel with the anisotropic kernel formulated by Mahalanobis distance. Moreover, a reduced-set represented kernelized center has been employed for reducing the computational complexity of KFCM-I algorithm and circumventing the model deficiency of KFCM-II algorithm. The proposed KFCM-III has been evaluated for segmenting magnetic resonance imaging (MRI) images. For this task, an image intensity inhomogeneity correction is employed during image segmentation process. With a scheme called preclassification, the proposed intensity correction scheme could further speed up image segmentation. The experimental results on public image data show the superiorities of KFCM-III.     

基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法

针对高分辨率遥感图像语义分割存在地物边缘分割不连续、小目标分割精度不高的缺陷,本文提出一种基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法,该算法首先使用分散注意力网络ResNeSt替换DeeplabV3+原始主干网络Xeception,以提取更丰富的深层语义信息,从而提高图像分割精度;其次引入坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）,有效获得更精确的分割目标位置信息,使得分割目标边缘更加连续;最后在解码层中采用级联特征融合方法（CFF）提高网络的语义信息表征能力。试验结果表明,该算法在中国南方某城市的高清遥感图像数据集分割任务上mIoU高达97.07%,相比原始DeepLabV3+模型提高了3.39%,能够更好地利用图像语义特征信息,为解译遥感图像语义信息提供一种新的思路。