基于Legendre正交多项式非参数混合模型的图像分割

针对有限混合模型中参数估计方法对先验假设存在过分依赖的问题,提出了一种非参数的Legendre正交多项式图像混合模型分割方法。首先,设计了一种基于Legendre正交多项式的图像非参数混合模型,并用最小均方差(MISE)估计每一个模型的平滑参数;其次,利用EM算法求解正交多项式系数和模型的混合比。此方法不需要对模型作任何假设,可以有效克服模型失配问题。通过图像的分割实验表明,该方法比其他非参数混合模型分割效果更好。     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

电子剪切散斑技术在木材无损检测中的应用

复合板材及木制品等表面或内部的缺陷对材料性能有很大影响,如何快速准确地对其进行无损检测,并判断缺陷的位置大小是很有意义的.针对松木板试件,通过预置表面和内部隐藏缺陷来近似模拟实际缺陷情况,提出一种基于剪切散斑干涉技术的木材无损检测技术新方法,实现了对松木试件的无损检测.在表面缺陷的检测中讨论了剪切量对结果的影响,利用像素标定的方法,得到直径为6、5、3mm的缺陷信息;在内部隐藏缺陷检测中,借助热加载技术同时引入相移技术使剪切散斑检测技术不仅具有非接触、全场实时检测等特点,而且完成对内部隐藏近表面缺陷的定量无损检测.整个检测过程光路简单,实时快速,实验结果与实际情况符合较好.     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

螺线管式磁感应钢丝绳断丝检测系统设计

针对现有钢丝绳损伤检测采用人工检查或定期换绳的方法,存在效率低、成本浪费严重及安全性差等问题,设计了螺线管式磁感应钢丝绳断丝检测系统。系统检测原理:当钢丝绳出现断丝时,磁导率会相应降低,磁阻变大,电感量减小,从而导致线圈磁场不平衡并产生感应电动势,根据该感应电动势的大小可判断出钢丝绳断丝的状况。试验结果表明,该系统克服了传统电磁检测技术不能精确检测钢丝绳内部出现断丝的缺陷,检测精度可达95%以上。     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

Dispirations,disclinations, dislocations,and chain twist in polyethylene crystals

It is proposed that the twist in polyethylene chains that can result from crystallization and subsequent deformation aggregates at boundaries and becomes a template for further reorganization that results in the long period observed in polyethylene fibres. The observed lower density at the boundaries requires the transport of free volume to the twist boundaries. Dispirations, disclinations and dislocations are crystallographic defects that are involved in the necessary transport mechanism. Twist and bend, derived from the Eulerian angles which are computed from the sets of chain internal coordinates, relate the orientation of different segments of a chain. Twist and bend are useful for the characterization of both crystallographic defects and arbitrary conformations of polymer chains. Defects, along with folds, chain ends, and ordinary edge and screw dislocations provide a basis for interpretation of structure-property relationships in solid polyethylene.     

结合图论的JSEG彩色图像分割算法

静态图像压缩标准（ JSEG）分割算法是一种经典的图像分割方法,它充分考虑到了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界。但JSEG算法在分割过程中计算量相当大并且分割结果容易出现过分割现象。由此,文中提出一种结合图论的JSEG图像分割算法。首先去除JSEG算法中在多个尺度上反复计算J值的过程,改为仅在一个小尺度上进行计算。其次,在得到的J图上使用K-means方法进行聚类,分割得到过分割区域。最后,将分割后的小区域对应为图中的点,进而利用图理论的方法进行区域合并。实验结果表明新算法具有高精度和低复杂度的优势。     

Local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics

Medical image segmentation is of pivotal importance in computer-aided clinical diagnosis. Many factors, including noises, bias field effect, local volume effect, as well as tissue movement may affect the med- ical image, thus causing blurring or uneven characteristics when forming a picture. Such quality defects will inevitably impair the gray-scale difference between adjacent tissues and lead to insufficient segmentation or even leakage during tissue or organ segmentation. In the present investigation, a local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics （LARFS） was proposed. By combining segmentation algorithm principles for traditional region growing （RG） and robust feature statistics （RFS）, the location and neighborhood image information of input seed point can be comprehensively analyzed by LARFS. Results show that, for different segmentation objects, under controlling the input parameter of growing factor within certain range, LARFS segmentation algorithm can adapt well to the regional geometric shape. And be- cause the robust feature statistics is applied in the contour evolution process, LARFS algorithm is not sensitive to noises and not easily influenced by image contrast and object topology. Hence, the leakage and excessive segmentation effects are ameliorated with a smooth edge, and the accuracy can be controlled within the effective error range.     

面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络

为解决PointNet最大池化损失次要特征导致部件分割精度降低的问题,提出一种面向部件分割的PointNet注意力加权特征聚合网络,能够充分利用点云的不同特征进行部件分割。首先利用多层感知机提取点云的空间几何特征,将特征乘以共享权重矩阵,以获取每个点的每一个特征的注意力分数;接着把归一化的分数作为权重乘以对应的全局特征并求和,得到聚合的全局特征;最后使用多层感知机将聚合的特征映射到部件分割结果。实验结果表明,相比于传统PointNet方法,该方法提升了部件分割的总平均交并比,同时在网络鲁棒性和计算复杂度方面具有显著优势。该方法有效优化了PointNet。