连通域标记并行算法在多核处理器上的设计和实现

为满足全方位视觉运动目标检测跟踪系统中检测和跟踪实时性的要求,采用多核程序设计和并行处理技术,对系统中连通域标记算法,重新进行了设计和实现。为解决由图像分割造成的连通域的分离,应用边界处的游程码,将两个不同任务块中分割处的连通域合并成一个连通域。最后通过实验证明该并行算法比传统算法在多核处理器上运行更快,更好地解决了多核处理器饥饿问题,让多核处理器发挥了更高的效率。     

一种新的图像分割算法

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,综合多尺度和多结构元算法的特性,提出了一种新的图像分割方法。利用桥梁的明显特征预测桥梁目标的位置,获得感兴趣区域,通过多阈值法简化原图;采用多尺度形态滤波和区域标记得到目标的初始轮廓,构造5个不同方向的结构元素,对这些结构元素运用多尺度形态学方法来检测目标边缘。实验结果表明本算法能够比较准确地完成图像分割。     

反向工程中三角网格的加工特征识别

为实现反向工程中的特征重构,提出一种在三角网格上由Morse-Smale复形转换为分割面属性邻接图进行加工特征提取的算法.首先通过移动最小二乘曲面法计算网格顶点曲率,构建曲率特性指标函数,消除因网格连接引起的误差,达到降噪的作用;然后在三角网格上建立和简化Morse-Smale复形,精确提取特征线,将网格分割为边界清晰连续的区域,并获得各区域的邻接关系;最后判断关键点和特征线的性质,将Morse-Smale复形直接转换为分割面属性邻接图进行加工特征识别.实验结果表明,该算法准确、高效,而且不需要人工干预,对于反向工程中大规模、带噪声的网格具有较好的识别效果.     

SOFM模型在杂草图像识别中的应用

针对在杂草图像分割方面存在使用阈值分割需要选择分割阈值、图像分割精度不高等不足,本文结合超绿特征分割算法和SOFM网络,构造出一种杂草图像识别模型——G-SOFM空间聚类模型。该方法是一种无监督学习方式,不需要指定阈值,利用网络自组织、自竞争的特性,实现对杂草图像的分割。在对图像进行超绿特征处理之后,使用超绿特征的灰度和归一化两个特征向量,实现SOFM空间聚类。实验结果表明,改进的G-SOFM方法相比其他三种杂草图像分割算法的分割结果都有一定的提高,分别比HIS阈值分割、超绿特征分割、双阈值分割提高28%、20%、21%。本算法结合后期形态学去噪后,识别正确率可达94%。     

基于噪声统计模型的图像分割方法

图像分割是图像特征提取和图像识别的基础和前提,是图像研究中的热点之一.本文对目前图像分割的分类、最近几年出现的新方法、新思路以及传统图像分割中对噪声的处理进行比较简要的综述,针对噪声对图像分割的影响,提出利用噪声的统计特性建立噪声统计模型改进图像分割的新方法.     

定向区域生长算法及其在血管分割中的应用

针对医学图像中微细管道结构灰度连续性差,采用常规区域生长法进行分割容易丢失末梢的问题,提出一种定向区域生长算法,可以在生长过程中跨越管道结构中的低灰度 区域。算法向图像中已生长区域外灰度最高的方向进行生长,每次将一个体素加入已生长区域,将图像转变为一颗以种子点为根结点的树,再从叶子结点进行回溯以确定感兴趣区 域。对实现算法的数据结构进行了讨论。算法可以应用于任意维的图像。对2维和3维图像的测试结果表明,相对于常规的区域生长法,算法可以分割出更多的血管分支。算法对3维 图像的运行时间为秒钟量级,可以满足临床应用的要求。     

利用曲率信息的图像分割改进模型

首先从理论上分析无须重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,该模型对一些具有不光滑尖角的图像进行分割时,捕捉这些尖角往往不精确甚至失败;然后对利用边缘检测函数的曲率信息识别出凸尖角并进行分割的方法进行研究,由于此方法没有考虑凹尖角的情形,故对含凹尖角的图像分割效果不理想。为解决该问题,提出利用图像的曲率信息识别出凹尖角,再将其与利用边缘检测函数曲率信息识别凸尖角的方法相结合,进一步修正边缘检测函数,达到准确捕捉物体的凸尖角和凹尖角的目的,保证了分割的准确性。数值实验表明,该方法的分割效果较好。     

复杂相变热图序列相变线跟踪与应用

针对复杂相变热图序列相变线自动提取问题,提出一种基于帧间差分信息的C-V主动轮廓模型提取方法。首先建立一种基于结构特征的图像精确匹配指标,解决相变热图序列中部分帧的位置偏移问题;然后利用与模板图像的帧间差分及差分图像的对比度增强获取有效相变信息;最后在考虑帧间相变线关联性的基础上,提出一种融合形状先验特征的C-V主动轮廓模型相变线跟踪算法。实验结果表明,该算法解决了目前方法无法解决的序列图像中多相变线、拓扑变化等问题,能适应多种不同类型的模型实验物,且运算速度较经典C-V模型有很大提高。基于该算法开发的软件系统在实际中得到成功应用。     

改进的红外图像2维Otsu分割算法

针对红外图像有别于一般灰度图像的特点,常用的灰度级平均灰度级2维直方图区域划分在红外图像分割中效果不佳,为此提出一种改进的灰度级梯度2维Otsu阈值选取方法,选取合适的梯度算子,利用改进的粒子群优化算法寻找分割阈值,在算法中加入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,便随机改变最优解的任意1维分量值,使其跳出局部最大,实现全局寻优过程的快速收敛。仿真实验结果表明,该算法由于使用新的2维直方图,分割后的红外图像边界形状准确,特征细节清晰,运算速度也得到了有效提高。     

面向运动分割优化的变分光流计算方法研究

面向运动分割的需求,围绕变分光流计算中的运动边缘保留问题,对反应-扩散式光流计算模型中的扩散张量设计与改进方法进行系统深入研究。 在分析已有设计方法的基础上,提出了一种融合图像和流场信息驱动的扩散张量设计方法,并利用该扩散张量建立光流计算模型,然后在多尺度计算框架下给出了相应的偏微分方程数值计算方法。 理论分析与对比实验结果表明,这种设计方法能有效克服现有方法提取运动边缘不精确的缺点,更准确地刻画出运动边缘,提高光流的计算精度。