区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用

针对物体基尖编码中的图像分析,提出了一种区域生长的分水岭算法,它直接对要分割的图像而不是其形态梯度信号进行分割,克服了传统形态分割方法使用形态梯度信号而导致输廓信息丢失的缺点。此外,在具体实现算法时,采用了一种基于分级队列结构进行图像扫描的巧妙方法,大大提高了算法的效率。模拟结果表明,该算法能有效地分割运动物体,能较精确地定位运动物体的边缘。     

基于径向对称变换的自适应交通禁止标志检测

提出一种基于径向对称变换的自适应交通禁止标志的检测算法。采用RGB归一化阈值分割算法对交通图像进行二值化处理,构造和利用区域轮廓特征矢量,判决和提取候选标志区域。对于标志互相遮挡候选区域,提出采用基于分水岭变换的自适应标志分离算法进行标志分离;然后,对于低维的标志候选区域,根据其自身尺度特征提出一种参数自适应的径向对称圆形检测器和检测算法,最终确定禁止标志。本文算法在标准交通标志数据集(GTSDB)进行了实验验证。实验结果表明,与现有方法相比,本文算法有效提高了算法执行效率和检测性能,降低了算法复杂度;并且,对交通标志尺度、亮度和天气变化、运动模糊以及标志互相遮挡等有着良好的鲁棒性。     

企业应用开发2.0趋势化的思考

对于企业应用软件开发领域来说，2001年是一个分水岭。在这一年，以Kent Beck、Martin Fowler、Robert．C Martin为首的16位极具号召力软件行业专家共同提出了敏捷软件开发宣言：     

美国西部从经济衰退中复苏

虽然受到经济衰退的严重影响，但经济形势的好转（尽管全国不太均衡）以及人口的增加已使生活用纸行业在2011年恢复了增长，至少近几个月消费者已对市场恢复不少信心。曾经经济最为活跃的沿东西海岸的城市集群已“初步”复苏。随着失业率下降以及外出就餐和国内旅游的活动日益增多，2011年似乎已成为摆脱经济困境的分水岭。     

结合网格分割和边折叠的网格简化算法

传统网格简化算法简化效率较低,且在大幅度简化时难以保持网格模型的外形特征。为此,提出一种结合网格分割和边折叠的网格简化算法。采用分水岭算法对网格模型进行分割,以提高网格模型的简化效率。在Garland算法折叠代价函数的基础上,加入三角形形状和相邻曲面弯曲程度的相关因子,从而更好地保持网格模型的外形特征。实验结果表明,该算法在网格模型的简化速度和外形特征保持方面性能较好。     

基于MATLAB 的粘连小球球径提取方法

对来源于某生物学电子实验室的小球制取实验的小球,运用MATLAB软件对其进行图像处理,以获得其尺寸参数,为后续的血红蛋白分析实验提供基础,涉及到图像增强、图像形态学、分水岭算法等。针对小球之间的粘连现象,设计一种改进的分水岭算法,即首先将二值化后的图像进行距离变换,然后根据形态学开重构运算的定义对距离变换图进行形态学开重构运算,这样可以消除微小波动,并保留原有形态。最后用标准分水岭算法对图像进行分割重构。实验结果表明,该方法能够有效防止过分割现象。     

基于分水岭方法的数码迷彩设计

迷彩是对抗现代侦查与精确打击,有效提高军事目标战场生存能力的防护手段之一,是作战保障的重要内容。数码迷彩能够有效破坏伪装目标的外形,使不同色彩间的边界模糊、破碎,具有良好的伪装隐身效果。文章提出了一种新的生成数码迷彩算法,它先对图案使用分水岭方法分割,确定出大致图案,然后提取出背景主色和确定数码迷彩斑块的大小,最后生成数码迷彩。由于图像本身会存在噪声,在分割时会造成许多虚假边缘,即过分分割现象。为了避免产生过分分割现象,文中采用预处理滤波的方法,在图像应用分水岭算法前滤除图像噪声。实验表明,利用此算法生成的数码迷彩相对于传统迷彩能够更好地与自然背景相融合,达到良好的光学伪装效果。     

基于形态滤波器组的图像分割预处理算法

研究了基于形态滤波器组的图像分割预处理算法。首先用形态开闭滤波器组产生分割的参考图像，然后提出一个二值门限确定方法，用二值化方法提取区域初始标记的预处理方法。它已应用于多个视频序列的首帧初始目标分割，实验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于时空信息的运动目标提取新算法

自动、快速的视频目标分割是目标基视频编码中的一项关键技术 .为此提出了一种基于时空信息的运动目标提取算法 .该算法首先根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图象 ,然后提出一种改进后的分水岭算法对运动区域及其周围部分进行分割 ,最后将二者所得结果进行投影运算 ,得到最终运动目标 .实验结果说明了该算法的有效性 .     

一种基于区域生长的图像显著区域提取算法

提出了一种改进的基于区域生长的彩色图像显著区域提取算法。该算法在颜色梯度图上应用分水岭分割算法,改进了图像初始分割的效果。综合考虑分割区域的显著度和边界强度,选取恰当的种子区域。在区域生长时考虑分割区域间低层特征的相似性、区域是否位于物体边界以及区域间的可合并度,设计了三个区域可生长度评价函数。实验结果表明,该算法简单、快速,且能提取出更符合人眼视觉特征的显著区域。