基于C-V模型和MRF的脑部MRI分割

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于C-V模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用C-V模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进行估计,利用马尔可夫随机场模型建模实现脑灰白质的分割,并运用形态学方法获得最终分割结果。对96幅IBSR图像和46幅临床图像进行实验,结果表明,该方法能够实现脑部MRI灰白质的全自动分割,且具有较好的分割精度和较快的处理速度。     

基于MultiLayer水平集的脑MRI图像分割框架

提出了一种新的自动初始化水平集的方法和基于MultiLayer水平集的活动轮廓模型。该模型同时进行偏移场去除和图像分割,因此可以有效地克服灰度不均匀性的影响。最后利用了大脑皮层的距离信息,在框架中增加了厚度约束项。实验结果显示,相比著名的LBF模型,该框架不但可以获得更高的分割精度,而且分割时间也大大减少。     

利用特征场进化的图像分割方法

针对图像分割中最优阈值的选择问题,在数据场机制的基础上提出了一种高维图像分割方法。将局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,如粗糙度、对比度、方向度等,尽可能提取足够的图像信息;将每个包含多特征的像素视作具有一定质量的质点,在图像特征空间上建立特征场;假设最优阈值为潜在的进化方向,通过因动态数据场中相互作用所导致的质点之间自适应吸引和排斥实现特征场的协同进化,并利用少数服从多数的投票法则确定最终分割结果。实验结果表明,所提出的方法在不明显增加时间耗费的情况下,取得了较好的分割效果,具有合理性和有效性。     

一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法

海陆分割是进行船舶检测、海岸线提取的基本前提之一。当前海陆分割方法需要对图像进行逐像素处理,因此计算量大。提出一种只需处理海陆边界区域图像的分割方法,用以快速准确地获取海陆边界。首先提取图像4个边缘的基于边缘信息的EBT纹理特征,获取海陆边界种子块。然后从该种子块出发,利用EBT纹理特征进行边界块跟踪,实现快速海陆分割。实验结果表明,所提方法具有较好的分割效果,与目前主流的分割方法比较,时间花费大幅减少。     

基于手势识别的智能输入

针对在人机交互中键盘远远不能满足人们的要求,提出了一种手势识别算法,并结合键盘的按键实现智能输入．该算法采用肤色分割提取出手部区域,根据手形检测出大拇指和伸出的手指数目及位置,把手势转化为计算机所能接受的二进制语言．根据二进制数,结合键盘的按键,把不同手势定义为不同的按键,实现对计算机的智能输入．实验结果表明该算法具有一定的鲁棒性,并能达到较高的成功率．     

基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割

提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断.     

基于Snake的图像分割算法研究

图像分割算法是指从待割图像中提取出感兴趣的目标,以便进行图像分析与图像理解。Snake算法不同于传统的图像分割方法。文中详细介绍了Snake模型的数学机理及离散化方法,最后利用贪婪法实现了Snake算法,并应用与实际图像的分割。     

动态手势轨迹跟踪与HMM模式识别

为了理解用户手势的含义,该文首先利用摄像头捕获连续运动的手势,随后将其进行部分图像的预处理操作,利用手势分割技术将手势部分分割出来,并提取手势的质心以及面积的大小作为特征向量,用于建立隐马尔可夫模型的参数,最终形成一个能理解用户手势操作的系统,并对其进行应用。     

空间目标成像跟踪系统中图像分割算法的研究

图像分割是成像跟踪算法中极为关键的一步,其结果的准确性与稳定性直接影响整个跟踪系统的性能。从分析空间目标图像的特点入手,在目标大小的不同阶段,选用不同的分割算法,并结合任务特点对算法参数进行了优化。试验结果表明,该文的设计满足任务需求,结果准确且具有很好的鲁棒性。     

基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割 *

人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。