一种基于图像处理的提示盲道检测方法

传统盲道边界模型对提示盲道的预警作用不足,因此提出一种基于颜色信息的提示盲道检测算法.将摄像头采集到的盲道图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间,对具有不同干扰颜色的盲道,结合盲道分割常用的颜色空间以及提示盲道的特征,分别提取a分量和b分量,综合利用Otsu阈值分割、形态学处理分割盲道区域,得到分割后的二值图像.通过...     

基于图像显著性检测的图像分割

图像分割在许多图像处理和机器视觉问题中是一个非常重要的过程,是将一幅图分割成几个显著的区域,然而不能将其中最显著的目标直接分割出来,需要进一步处理。为此本文采用显著性检测的算法实现了对目标的分割。显著性区域检测可以应用于目标检测、图像检索、图像分割等机器视觉问题。使用杨等人提出的基于图论的流形排序算法检测显著性算法得到显著性图,再结合mean-shift分割算法,实现了对视觉显著性目标分割提取,可获得可观的图像分割结果,并将此算法应用到了森林火灾检测中,能对图像中的火焰部分进行有效的分割提取。     

基于颜色纹理信息的盲道识别算法

针对现有盲道识别率低,处理方式单一,且容易受光照、阴影的影响等问题,提出一种改进的盲道识别算法。该方法针对盲道颜色、纹理特性,分别利用颜色直方图特征的阈值分割结合改进的区域生长分割,灰度共生矩阵特征的模糊C均值聚类分割,结合Canny边缘检测和Hough变换算法,使得盲道区域与周围人行区域分开,确定出盲道的偏移方向。实验结果表明,该算法能够更加精准地分割多种类型盲道,检测出盲道区域的边界与行进方向,而且解决了部分光照和阴影问题,能够自适应选择速度最快而且高效的分割方法,可以应用在电子导盲等多种设备中。     

工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究

研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。     

基于SUSAN算子与分水岭算法的图像分割方法

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种结合SUSAN算子和分水岭算法进行图像分割的方法.该方法首先用SUSAN算子对原始图像进行划分,检测出图像中不包含边界的区域,然后将检测结果作为标记符在梯度图像上进行标记,最后用分水岭算法对带标记的梯度图像进行分割.试验结果表明,该方法具有较好的分割效果.     

基于模拟退火遗传算法的空瓶图像分割

针对空瓶检测的特点,把遗传算法和模拟退火算法引入到空瓶图像分割算法中,提出了一种利用遗传算法搜索最优分割阈值方法.该方法具有遗传算法的全局寻优能力和模拟退火算法较强的局部搜索能力,能够有效、简单地进行图像分割,可以满足实时检测系统中精度和速度的要求.     

基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

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。     

图小波变换在图像分割中的应用研究

在图像处理领域中,图像分割占有举足轻重的地位。传统的基于小波变换的图像分割算法,仅在规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息。为了在不规则域内能够有效地检测出图像的边缘信息,提出一种基于图小波变换的图像分割算法。首先,将图像转换成图,在图域进行研究;然后,利用图小波变换进行图像分割。实验结果表明,与传统边缘算法相比,该算法用于图像分割,不仅能够有效地检测出图像边缘信息,而且对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于NBS颜色距离及半监督聚类的织物图像分割

为提高纺织CAD技术,对织物图像的分割进行了研究。依据半监督聚类理论,提出了一种基于HLC颜色空间的以NBS颜色距离为优化准则的半监督聚类的织物图像分割算法。算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在HLC色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法在织物图像分割中是一种可行的方法。     

基于色彩学习的彩色图象分割方法

图象分割是实现计算机图象识别与理解的基础，而彩色是进行图象分割的一个重要手段。本文给出了一种基色彩学习的彩色图象分割算法。     

关于多种分割方法的综合集成的研究

图像分割是图像处理的一个重要领域,本文尝试从一个新的角度来理解与研究图像分割的方法,提出将多种分割方法加以综合集成的思路。它包含了三个方面的内容：将图像作合理区域划分;区域分割算法的优选;区域间分割结果的平滑过渡。     

带噪图像的多扫描阈值分割编码算法的研究

零树编码算法是一种有效的图像编码算法,但是噪声会破坏零树结构特性,影响零树编码算法的效率,针对噪声图像提出一种基于多扫描阈值的图像分割编码算法,该算法利用多扫描阈值结构对噪声图像进行软阈值去噪、并完善逐次逼近量化过程;对重要高频子带采用图像分割编码,只对重要系数进行编码, 将大量非重要系数集中成图像块不予编码,更有效地降低码率.实验结果表明,算法有效地去除了噪声,提高了编码图像的质量和编码效率,在相同的压缩比条件下,算法在编码速度、图像复原质量方面都优于EZW算法.     

公路视觉导航中道路图像的阈值分割

在公路视觉导航中,分割道路图像的分道线与路面是至关重要。在采用传统最优阈值分割算法时,因道路图像远处与近处的对比度存在差异,易导致不完全分割。为了解决上述问题,针对道路图像的特性提出了逐行最优阈值分割思想。该文通过对大量视频图像的道路与分道线特点进行统计,并结合公路视觉导航中图像的序列性,对逐行最优阈值分割进行了改进以提高实时性,提出了一种新的基于视频流的多阈值分割算法。通过对三种方法对比试验,表明该方法有很好的实时性、有效性和自适应性。     

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.     

变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法

图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。     

密度聚类法在图像分割中的应用

提出了使用密度聚类法解决图像分割的新思路。首先把数字图像按照点的分布情况建立图像样本数据库,然后利用基于密度聚类法的DBSCAN算法进行图像分割。该算法能找到图像样本比较密集的部分,概括出图像样本相对比较集中的类,并可在带有“噪声”的图像中进行聚类,完成图像分割。文章还针对DBSCAN算法的缺点,提出了DBSCAN算法的改进思路。     

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。