基于图像内容层次表征的遥感图像 分割方法

提出基于图像内容层次表征的高分辨率遥感图像快速多精度分割方法。首先根据初始分割结果建立区域邻接图(RAG),并将其定义为马尔可夫随机场(MRF);然后引入光谱、形状和边缘等图像特征进行层次合并,通过记录层次合并过程获得图像内容的层次表征;最后根据层次表征中不同层级对象之间的关系快速生成任意不同精度的分割结果,以满足不同应用的需求。利用QuickBird卫星图像进行实验和评价的结果表明,本文方法具有较高的精度和效率。     

均衡化特征匹配的非刚体细胞形态跟踪

提出利用均衡化特征匹配来进行非刚性细胞形体跟踪的方法。采用重启动的随机游走方法建立并求解特征匹配概率模型,利用双向均衡方法对匹配邻接矩阵进行均衡化处理,得到指定目标与待跟踪目标之间的精确匹配,以获得目标的定位跟踪结果。同时利用特征匹配结果进行目标的自动标定,并应用图像分割方法进行目标的精确轮廓跟踪。实验结果表明,将该方法应用于视频中动态背景下的运动细胞形态跟踪时,在背景相似度较高及目标迅速移动的条件下,表现出了良好的性能,与同类方法相比可获得较高的定位精度以及更为准确的目标轮廓。     

改进FCM在交互式图像分割中的应用

为解决由于自然纹理的干扰而导致的分割图像边缘模糊问题,对模糊C均值聚类算法进行改进并应用于交互式图像分割中。用户通过输入种子点来获得目标和背景的主要特征,并将输入的种子点作为聚类中心点;提出全局空间相似性度量标准并引入Gabor能量滤波器来计算图像中各点到聚类中心的距离;算法首次引入边缘密度概念定义权重因子,根据图像特点,自适应地计算图像中任意一点的纹理特征和颜色特征在特征空间中所占比例,使得到的特征更加准确地描述图像的本质属性。对具有自然纹理背景的图像进行仿真实验,应用两种性能指标来比较本文所提算法与随机游走算法的分割精度。实验结果表明,本文算法分割精度高于模糊聚类和随机游走算法。     

医学图像中粘连细胞分割方法研究

研究粘连细胞图像的分割问题。针对医学细胞图像中,细胞经常发生粘连,细胞粘连部分由于发生像素灰度混合,造成图像不清晰。传统的应用灰度的分割算法由于不能很好的区分粘连部分的灰度,不能完整的分割细胞的问题。为了解决上述问题,提出了自适应阀值调整的粘连细胞分割方法。通过求得粘连部位的细胞像素的具体特征,运用阀值的自适应变化区分粘连部位像素之间的不同,对像素进行划分,克服了传统方法像素划分不清的弊端。实验表明,方法能够有效的分割医学图像中的粘连细胞,取得了比较好的效果。     

一种新的红外图像快速分割方法研究

研究红外图像目标分割快速优化问题。在高分辨率红外图像的分割中,红外图像存在数据量大、目标的边缘模糊和噪声较大等导致分辨率低和实时性差。为了快速准确分割,提出基于低尺度分割阈值预测的快速红外图像分割方法(LFIRS)。首先建立尺度阶数计算模型以确定保留原始红外图像目标基本信息所需的最小尺度,在分析多尺度过程对具有目标/背景强相关特性的红外图像进行分割阈值,建立多尺度红外图像分割阈值的相关模型(CLM),结合经典二维阈值法得到的最低两个尺度的阈值CLM模型参数,可以通过CLM模型与最小尺度的快速获取原始尺度的分割阈值,实现红外图像的快速分割。实验结果表明,改进方法提高了图像分辨和分割速度,且改善了分割效果。     

红外弱小目标的匹配方法研究与仿真

研究红外图像中的目标匹配问题。针对传统的红外图像中目标匹配效果不理想,匹配不准确。当红外图像中是弱小目标时,背景灰度值与目标灰度值非常相近,灰度直方图均衡化无法实现目标与背景的完整分离,导致漏匹配率较高的问题。为提高目标的匹配精度,提出一种形态学预处理的红外目标匹配方法,通过形态学算法提取出图像中的形状信息,利用形状信息将红外图像中的目标与背景完整分离,避免了只依靠灰度图像信息造成的不能完整分离目标与背景带来的漏匹配问题。进行仿真的结果证明,采用的形态学与处理的匹配方法能够完整将目标与背景分离,成功完成目标匹配,取得了满意的结果。     

基于视觉的多特征手势识别

手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。     

软件组件技术在欧特克产品中的应用

软件组件技术是一些可执行单元,可以通过独立的开发和配置,然后整合到各个独立的软件系统中去,是软件系统内被标识、符合某种标准要求的组成部分。针对欧特克用户对软件使用的新需求,通过对用户工作流程以及产业发展的分析,提出了使用组件技术的解决方案,论述了以软件组件技术为核心的解决方案,在欧特克产品实施中的设计、实现过程。     

基于卡尔曼滤波改进的精子图像序列分割方法

图像分割是精子图像识别的一项关键技术,在精子运动能力分析中起着至关重要的作用。本文对采集的连续精子图像序列进行灰度化、去噪等预处理后,采用Otsu算法对首幅动物精子图像二值化,对后续图像采用Kalman Filter确定二值化阈值范围,改进Otsu算法求出每一幅图像的适当阈值并进行二值化,缩短算法时间并能保证分割精度。应用形态学消除精子尾部和部分精子之间的粘连现象,通过计算和比较目标面积、形状因子,去除小颗粒杂质以及形状及灰度和精子相似的杂质,为精子运动能力检测提供高质量的分割图像。     

一种新的知觉分割模型*

根据知觉的最新理论研究和实验结果,提出一种新的知觉模型,并用于考查计算机视觉中的分割问题.分割问题实质上是知觉表达问题,现在分割的困难性可能是知觉上局部到整体的还原论假设造成的;分割可能不是一次完成的,而是经过整体到局部的过程才最终完成.新的知觉模型将对建立更好的分割模型提供理论基础.