基于模糊形态学的图像边缘轮廓提取改进分割算法

图像边缘轮廓提取在国计民生、军事等领域有广泛应用,为了克服噪声等影响导致的图像过度分割现象,探讨了一种基于模糊形态学的图像分割改进算法.该方法借助模糊形态学的开、闭运算,首先对原始图像进行平滑处理,然后基于形态学梯度算子进行梯度计算,最后基于改进分水岭算法与IFT分割算法的融合,对梯度图像进行分割得到期望的边缘轮廓图像.仿真以图像识别为例,实验显示基于改进的图像分割算法可较好地消除过分割现象,正确识别图像,实现目标与背景的分离.研究结果表明,提出的图像分割算法是合理可行的.     

基于匀光处理的自适应裂缝分割与提取算法

针对光照不均匀与水体模糊效应导致水下图像中建筑物裂缝提取难度增加的问题,提出一种基于匀光处理的自适应阈值分割算法。首先,通过对全局图像进行匀光处理。在保护纹理信息的同时消除亮度分布不均的问题。然后,使用Hessian矩阵去除部分非裂缝信息,根据处理前后图像直方图的变化自适应确定分割阈值。最后,使用张量投票对分割结果进行线性增强,以实现去除噪声、连接裂缝片段的效果。实验结果表明:该算法不仅能对水下光照不均匀图像中的弱裂缝进行有效分割提取,同时也适用于常见水上裂缝图像。     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

复合形态滤波和改进型分水岭算法的图像分割

提出了一种基于复合形态学滤波和改进型分水岭的图像分割算法.为克服传统分水岭算法进行图像分割时产生的过度分割和耗时的不足,定义了由开-闭以及闭-开加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,设计一种应用内、外部标记的形态学分水岭算法,确定区域中梯度低频成分的局部极小值作为内部标记,区域之间确定为外部标记,内、外标记随处理信息的变化而变化,从而实现了对图像信息的自适应分割.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,其抗噪的MSE、PSNR性能明显地优于开-闭、闭-开单一运算的抗噪性能;同时,减小了梯度图中由于噪声造成虚假局部极小值而产生的过分割现象,准确地提取图像信息的轮廓、边缘等信息.     

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。     

基于数字图像处理技术的热障涂层形貌特征识别方法

针对人工检测热障涂层形貌特征所具有的繁复性、误差大等缺点, 提出一种利用机器视觉自动化识别热障涂层形貌特征并计算形貌特征参数的方法. 完成了基于数学形态学的片层轮廓自动提取及铺展形貌参数的计算, 用最大类间方差法求取二值分割阈值, 运用均值滤波和形态学操作为图片去噪并保证单个片层的连通性, 通过轮廓提取来获得片层边缘信息, 最后根据所提取出的轮廓计算片层的实度参数. 同时, 进一步完成了基于遍历搜索的热障涂层中裂纹的自动识别及长度计算. 首先, 识别出图像中的片层并去除, 运用闭运算完成断裂裂纹的修复, 通过图像细化得到裂纹骨架; 然后, 遍历搜索每条裂纹, 完成长度计算. 结果表明, 采用所提出方法检测片层轮廓和识别裂纹的效果良好, 具有较好的抗噪声干扰能力, 可以精确计算出形貌特征参数, 对研究热喷涂熔滴在基材表面的沉积行为有重要的推动作用.     

基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究

提出了一种新的管道裂缝检测方法,基于OpenCV开源平台开发了一个方便用户使用的图像处理系统,实现了管道缺陷检测。该方法首先利用中值滤波法去除图像中的噪声;然后使用形态学梯度算法检测裂缝图像边缘轮廓;最后通过Otsu算法自适应地选取阈值分割图像得到管道裂缝的二值图像。对管道裂缝的检测实验结果表明本文提出的方法检测效果优于DEE(dou-edge evaluation)方法。     

紫色土彩色图像的H阈值分割

【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近似于正态分布;因此,根据正态分布确定紫色土壤自然断面的H阈值,分割紫色土壤自然断面图像。【结果】用获得的二值分割图像与原图像计算哈达玛积,分割提取出了完整的紫色土自然断面区域图像。【结论】算法分析及仿真实验显示:相对于对比算法,新的算法分割速度更快,分割提取出的紫色土自然断面图像更完整;该算法有效。     

基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割;然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像,根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图,以Laplace矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵;最后根据玉米穗丝特点,结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。实验结果表明：所提的研究方法像素精度值为97.96%,综合评价指标值为94.16%;其中像素精度值相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3,分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91百分点,综合评价指标值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13百分点。此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷,提取的目标区域接近真实区域,准确度高,从而为智...     

基于改进Canny算法的女性服装款式轮廓检测研究

为了降低女性服装多样性(如纹理、款式等)在边缘提取环节带来的难度,提出一种改进Canny算法,使得服装款式图像的轮廓提取更具有实用性和强适用性.创建女装图像的样本库后,对样本进行图像预处理,并使用Otsu算法对所获得的灰度图像进行二值化,凸显出目标的服装轮廓.然后在Canny算法中采用自适应的双阈值进行边缘分割,提升边缘的准确性,并设计追踪算法,提取服装款式的外部轮廓,减少了纹理和服装所形成的噪声.根据实验结果,对比微分算子算法和改进Canny算法.该算法在女性服装款式轮廓提取时,表现出良好的鲁棒性、准确性和连续性.     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

电视图像目标实时分割与识别算法

研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 ms,易于硬件实现.     

基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。     

基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取

从高分辨率遥感影像中快速,有效的提取道路信息,一直是遥感学界研究的热点和难点问题。本文研究了一种基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取算法,该算法不需人工给出道路种子点,方向等信息,在某种意义上提高了道路提取的自动化程度。提取过程是:首先利用阈值分割将遥感影像分割成包含道路信息的二值图像,然后利用数学形态学运算对二值图像进行处理,根据道路形态特征提取出道路区域。     

不同形状植物成熟果实的识别提取方法

提出一种自然场景下对不同形状植物果实图像进行识别提取的方法.采用RGB色差模型及Ostu自适应阈值分割进行图像二值化.应用数学形态学方法对二值图像进行预处理获取植物果实轮廓.采用果实质心、最小凸边形方法对目标进行特征提取.实验表明,除对类圆果实识别较好外,对不规则果实识别效果更佳,其最小凸边形提取比外接矩形及类圆提取方法更接近真实图像,具有一定的通用性.     

一种有效的运动人体目标检测算法

运动目标检测是智能监控系统的重要组成部分,检测效果的好坏直接关系到目标跟踪及后续行为识别的效果,是整个系统优劣和实用性的关键.提出一种人体运动目标检测算法,采用背景减除法提取运动目标,自适应阈值对差分图像进行二值化处理及形态学处理.并利用LOG边缘检测算子,进一步提取目标轮廓,减少冗余,简化后续处理中算法的复杂度、减少运算时间.实验结果充分证明了该算法的有效性.     

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

用数学形态学方法进行数字图像的分析和处理是一种新兴的图像处理技术。图像分割在图像分析、模拟识别目标中将会直接影响到处理的结果。通过讨论数字图像中最基本的二值图像的分割算法,用数学形态算子的序结构和级联的数学形态学算法结合的方法完成对二值图像的分割。     

连接门限阈值法在肝脏CT图像分割上的应用

讨论了区域生长算法的基本原理,并采用其中经典的连接门限阈值(Connected Threshold)算法,通过VC编程对肝脏CT图像进行了分割,提取了其中的肝脏组织轮廓.实验结果表明,该算法能较好的分割出肝脏组织轮廓.文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论.     

基于视觉显著性和活动轮廓的图像分割

提出一种视觉显著性和传统的C-V模型相结合的图像分割方法,该方法首先提取图像的显著图,然后使用改进的自适应阈值法将显著图进行二值分割并提取边缘,并以此边缘作为C-V模型演化的初始轮廓.这样对于具有复杂背景的图像C-V模型可以从靠近目标物体的位置开始演化,从而得到较为准确的边缘,同时,也可以减少C-V模型的迭代次数.