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Matlab的车辆牌照自动识别技术研究

在充分利用车牌投影特征和纹理特征的基础上,以准确快速自动识别车辆牌照为最终目标,经过灰度变换、边缘检测、形态学处理、二值化处理等多种图像处理方式,并考虑了图像在拍摄、传输过程中可能存在的噪声干扰、光照不均等不利因素的影响,以M atlab为开发平台编程实现车辆牌照自动识别全过程,经对多幅车牌图像进行实验,测试结果表明该系统运行快速稳定、正确识别率较高,具备实际应用价值。     

带钢表面图像缺陷区域的分割方法

主要研究了一种适用于带钢表面图像的缺陷区域分割方法．首先,对传统的基于边缘检测和全局阈值的缺陷区域分割方法进行研究和比较,然后根据带钢表面缺陷图像的灰度特点,提出了一种基于灰度级形态学增强和自适应阈值的缺陷区域分割方法．采用本文方法对常见的带钢表面图像进行缺陷区域分割实验,结果表明本文方法的分割效果要优于传统的分割方法．因此,提出的基于灰度级形态学增强和自适应阈值的缺陷区域分割方法具有一定的实际应用价值．     

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．     

结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强

为了更好地辨别低照度图像中的目标,提高图像的对比度并增强纹理细节信息,采用子层分割规定化算法对图像进行增强处理,提出一种结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强算法.首先根据原始图像直方图的特点对直方图进行子层分割,之后通过对分割后的子层进行灰度区间拉伸来提高图像的亮度,以增强图像的对比度;为了增强图像中的细节信息,在每个子层求取自适应函数来对每个子层做规定化处理;最后对子层直方图合并,得到增强后图像.实验结果证明,经过增强后图像的灰度平均梯度值为原始图像的3~4倍,信息熵也明显增大;该算法在增强图像细节、提高图像的对比度上具有优越性.     

一种快速的固体核径迹图像分割方法

针对有效测量中需解决的问题,提出了一种快速的固体核径迹图像分割算法,分初始分割与粘连分离两个过程。初始分割通过数学形态学开操作快速去除背景后,迭代阈值分割法实现;粘连分离采用复合距离变换计算核心膨胀半径,一次膨胀重建单个径迹轮廓。实验结果表明,算法具有较强的抗噪能力,可有效对半径≥2μm径迹进行快速分割,准确率>90%。目前已成功运用于实际项目中。     

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。     

分割法在女装立体裁剪中的应用

文章通过分割法在女装立体裁剪中的应用,系统地阐述分割法特点及其种类,分割法立体裁剪造型工艺处理技术五原则,使之对分割类女装的设计、制作有一定的参考价值。以此希望能提高分割法在服装立体裁剪中运用的功效。     

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。