基于PSO和Level Set的快速曲线演化算法

提出了一种基于微粒群算法（PSO）、水平集（Level Set）的快速曲线演化算法．该算法将图像分割分为两阶段,利用PSO方法对Snake模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,以此目标轮廓作为初始的零水平集曲线;使用Level Set窄带方法得到准确的轮廓．从而克服了参数主动轮廓线模型对初始曲线敏感、噪声敏感和不能收敛到凹陷的边缘问题和几何主动轮廓线模型水平集方法计算量大等问题．实例研究结果表明了该算法的正确性、有效性．     

小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割

针对红外图像特点,提出了一种小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割算法.首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离性能提取红外图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到Chan.Vese模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力.同时增加内部变形能量项,约束水平集函数逼近符号距离函数,避免了水平集函数的重新初始化过程,改进了Chan-Vese模型.然后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的Chan-Vese模型分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现红外图像的分割,具有抗噪性能强和运算速度快的特点.     

基于相位一致性改进的DRLSE超声图像分割模型

针对距离正则化的水平集演化(the Distance Regularized Level Set Evolution Mode,DRLSE)模型难以处理弱边缘图像、演化效率低问题,提出一种新的基于相位信息的水平集超声图像分割算法(the Distance Regularized Level Set Evolution Mode Based on Phase Congruency,PDRLSE)。该算法利用相位一致性检测原理,构造新的边界指示函数,代替了DRLSE模型中的边界停止函数,得到新的能量泛函。实验结果表明:该方法在分割超声图像时,能够较好的分割出甲状腺肿瘤目标,且演化效率也有所提高。     

预扫描算法求解图像分割的Chan-Vese模型(英文)

本文提出了一种新的有效的算法来求解图像分割中的Chan-Vese模型。新算法避免了求解PDE的过程,极大地提高了图像分割的运算速度。这种算法保持了C-V模型和水平集方法的优点,能够自动处理图像分割过程中边缘的拓扑变形,保持边缘的尖角以及对于非凸边缘的有效的检测等等。这种算法思路简单,很容易推广到任意有限维的图像分割问题的求解中。     

基于图像边缘的灰度加权算法应用于LED管芯检测

LED管芯检测的像素级算法受到图像分割的影响,造成目标中部分像素的丢失.本文利用图像边缘区域的灰度加权算法,以求取物体边缘所在像素点的灰度来计算边缘位置.检测结果分析表明,该算法在检测精度上有了明显提高.     

在含气孔粘弹媒质中非线性声传播特性

1引言: 共振型消声是实现水下吸声的一种基本形式.结构共振消声是通过在基底粘弹(通常为橡胶类粘弹材料)材料中嵌入声学结构--各种类型和大小的空腔,利用空腔的共振吸收增加损耗.本文运用等效媒质法,着重对含气孔粘弹材料的二阶非线性声场做了研究.     

水平集在盐水白带细胞显微图像分割中的应用

盐水白带细胞种类繁多成分复杂,细胞存在弱边缘、相互交织和面积小不易区分等特点,加之受杂质的影响,都给细胞分割带来困难.为此本文采用一种新的水平集方法,解决了传统水平集方法的演化曲线难以探测到细胞弱边缘的问题,而且这种水平集方法避免了重新初始化符号距离函数减少了计算量.实验结果表明,这种方法的演化曲线可以探测到细胞弱边缘,能够对盐水白带细胞显微图像进行分割.     

小波和曲波结合的图像增强算法

针对传统的基于小波变换的图像增强算法中,对比度相同幅角不同边缘增强效果差异较大的问题,提出了基于小波和曲波变换相结合的自适应组合增强算法.该算法利用小波变换去增强图像的平滑区域,并利用曲波变换增强图像边缘.仿真实验结果表明,该算法在使图像具有很好的交叉熵和相关系数的同时,能够有效地改善边缘增强效果,使图像具有更好的视觉效果.     

心脏核磁共振图像中左心室的分割算法研究

随着经济水平的日益提高,自然环境的不断恶劣,沉重的各种压力和激烈的各种竞争,心血管疾病的发病率不断上升。因此,近年来通过医学影像检查,从而对心脏的运动进行定性和定量的分析,并进而分析与心血管疾病的关系成为热点。提出一种新的基于水平集算法和心脏特殊组织构造的心脏MRI图像中左心室的分割算法。本算法能够很好解决传统的图像分割方法在分割心脏左心室心肌的外膜边缘时存在的严重的分割外凸以及对心脏内膜边缘的分割也不准确等诸多不足。     

基于改进图像块分类算法的图像压缩方法

本文提出了一种基于BP神经网络和改进的图像块分类算法的有效图像压缩方法.首先采用改进的图像块分类算法将图像块划分为互不重叠的3大类图像块,即平滑块、目标块、边缘块;然后基于BP神经网络对平滑块和目标块选用合适的隐含层单元数量进行压缩,对边缘块则采取不压缩而直接保存到压缩数据的方法,最后,得到上述3类图像块压缩数据集的集...     

双重主动轮廓图像分割

本文首先利用小波变换得到原图像的粗分辨逼近,在粗分辨逼近中得到图像的一个粗尺度分割。由于逼近图像中噪声下降,尺寸减少,使得算法对参数的选取不太敏感,而且收敛速度加快。然后将第一次分割结果通过小波反变换返回到原始尺度上,将得到的近似轮廓曲线作为初始水平集函数再在原图像中演化得到更准确的分割,这样就得到了一种双重主动轮廓图像分割算法。由于初始轮廓曲线非常接近真实的轮廓曲线,所以很快就可以收敛到真实的轮廓。理论分析和数值结果表明,双重主动轮廓分割算法可以快速有效地分离出感兴趣目标。     

一种基于轮廓配准的包装缺陷检测方法

提出了一种基于包装图像轮廓配准的包装缺陷检测方法.该方法先对包装图像进行轮廓提取,计算目标轮廓的质心,从而得到配准平移参量.围绕目标质心每隔一定角度抽得质心到轮廓的距离值,得到一个距离值的序列.通过计算标准图像和待配准图像的距离值序列的圆周相关的最大值来确定旋转的角度.然后对已配准的包装图像进行缺陷检测,实验证明,本方法对包装缺陷的检测是快速的,有效的.     

SAR图像目标边界流和边沿流特征提取

本文将目标边界流特征和目标边沿流特征的概念和边缘特征提取的方法用于SAR图像的目标检测和识别这个方法先采用中值滤波、自动图像分割、数学形态学二值滤波、十字模板边缘提取方法,获得目标单像素边缘再对所得边缘采用边界跟踪、边界流信息熵和边沿流信息熵运算,得到边界流特征和边沿流特征.对测试图像和真实SAR图像进行了实验,结果表明,该方法能很好地描述目标的特征,编程简单、运算速度较快.     

转炉内壁蚀损趋势分析的红外系列图像配准

根据铜转炉内壁蚀损趋势分析的需要,提出了一种基于等温线轮廓特征的红外系列图像配准算法。使用了质心距离函数和傅里叶描述寻找相似度最高的等温线轮廓,在相似轮廓线对的点集合上建立对应关系,经匹配将图像配准问题转换为标准的参数矩阵最小二乘估计问题,由仿射变换建立图像的配准空间。测试结果表明,算法具有简单、运算速度快的特点,能满足分析精度要求。     

基于扇区投影-小波描述子的图像轮廓识别

针对传统轮廓描述子不能识别相似样本或者确定图像方向复杂等一系列缺陷,本丈提出了基于主轴归一化方法的轮廓扇区投影-小波描述子.该方法根据图像识别中的畸变不变性原理,采用先位置、大小、方向归一化,后扇区投影和小波分析的方法.该描述子不仅能消除掉主轴归一化方法的不精确性对轮廓描述的影响,而且还能够解决傅里叶描述子和环投影方法不能解决的一些特殊轮廓样本的分类问题.实验结果表明,无论是差别比较大的轮廓样本还是差别细微的轮廓样本,扇区投影-小波描述子都有着很好识别效果.     

一种改进的遥感图像融合方法

针对传统的IHS变换和Mallat算法在融合多光谱图像和高空间分辨力图像时存在的不足,提出了一种将IHS变换和平稳小波变换相结合的遥感图像融合方法;另外,对多光谱图像和高空间分辨力图像因空间分辨力的不同而带来的融合图像中所存在的虚假轮廓问题,提出在融合过程中先定位虚假轮廓出现的位置,然后加以处理的方法.仿真结果表明,本文算法在光谱失真上小于IHS变换法,克服了Mallat算法存在的方块效应,同时较好的抑制了虚假轮廓.     

基于轮廓特征的图像配准

提出了一种新的基于轮廓特征的图像配准算法,首先提取图像轮廓并计算每个轮廓点的法向角,然后对轮廓点法向角进行直方图统计,通过对两幅图像的轮廓点法向角直方图进行圆周相关计算便可快速估计出两幅图像所存在的旋转角度.由于旋转角度参数的求出通常可以大大简化配准变换模型中其他参数的估计,因而这种方式可以实现快速配准.这种利用轮廓点法向角来估计旋转角度的方式具有旋转、平移和尺度不变性,并对轮廓缺失以及存在噪声的情况均具有很高的鲁棒性,可广泛适用于存在闭合轮廓与开轮廓的各种情况.本文所提出的配准算法已成功应用于PCB缺陷检测中实现了参考图像轮廓和待检测图像轮廓的快速精确配准.     

基于Fuzzy的隐马尔可夫模型主动轮廓线模型

提出了一种基于Fuzzy和隐马尔可夫模型(HMM)的新型主动轮廓线模型,该模型将HMM理论应用于主动轮廓线模型中,利用HMM提供多种测量信息的能力,优化了模型参数,克服了传统主动轮廓线模型的缺点.同时利用模糊集理论建立了HMM中的状态与观测向量之间的模糊隶属关系,从而使蛇点准确收敛到图像边缘.对动态图像的仿真实验表明,改进后的主动轮廓线模型能很好地收敛到物体的凹陷边界,且具有良好的抗噪性.