Efficient multilevel image segmentation through fuzzy entropy maximization and graph cut optimization

The fuzzy c-partition entropy has been widely adopted as a global optimization technique for finding the optimized thresholds for multilevel image segmentation. However, it involves expensive computation as the number of thresholds increases and often yields noisy segmentation results since spatial coherence is not enforced. In this paper, an iterative calculation scheme is presented for reducing redundant computations in entropy evaluation. The efficiency of threshold selection is further improved through utilizing the artificial bee colony algorithm as the optimization technique. Finally, instead of performing thresholding for each pixel independently, the presented algorithm oversegments the input image into small regions and uses the probabilities of fuzzy events to define the costs of different label assignments for each region. The final segmentation results is computed using graph cut, which produces smooth segmentation results. The experimental results demonstrate the presented iterative calculation scheme can greatly reduce the running time and keep it stable as the number of required thresholds increases. Quantitative evaluations over 20 classic images also show that the presented algorithm outperforms existing multilevel segmentation approaches.     

基于自然语言处理的算法知识名称发现

网络中的很多程序资源在知识概念上有内在的联系,却没有超链接将它们连接在一起。将网络程序资源中的算法知识名称获取出来,组织成一个算法知识专家库文件,用于识别程序设计资源所含的知识点,即可将程序设计资源按知识点相互联系。为了自动获取程序资源中的算法知识名称,提出一种基于自然语言处理的算法知识名称发现方法。通过发现含有算法知识名称语句的字符串模式,从程序资源中提取可能含算法知识名称的字符串,从中找出最有可能出现在算法知识名称中的分词,并根据这些分词获取算法知识名称。实验结果表明,与原有人工整理出的算法知识名称集合相比,该方法新增了11.2%的算法知识点和13.6%的算法知识名称。     

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。     

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。     

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。     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

图像阈值自动选取算法的C＋＋实现

图像分割是运动目标检测与跟踪技术必须要解决的问题,在很多时候它涉及到图像阈值的选取。文章采用的算法首先计算图像中不同区域的灰度均值,结合最小差值条件,反复修订由计算所得的阈值,从而达到自动选优的目的。在此基础上,文章进一步给出了用C＋＋语言实现算法的关键代码。测试表明此方法选择阈值简便实用,图像的二值化效果良好。     

基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取*

由于红外人体图像所处背景的复杂性,使用阈值分割定位红外人体图像往往把大量的非人体图像一起分离出来,这给后续工作带来了巨大的计算量.研究了红外人体图像的典型特点和人眼视觉判断人体轮廓图像的敏感特征,使用该特征建立了简单的人眼视觉对人体的注意力模型,并构建特征判别概率函数,对待定目标进行概率的估算,最终使用该模型快速地剔除非人体红外图像的干扰,并准确地定位人体兴趣区域.