基于OTSU分割的云层背景下弱目标检测算法研究

在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差(OTSU)分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法.在背景简单的小目标的预处理中利用中值滤波和OTSU相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限、拉普拉斯(Log)滤波和OTSU分割的检测算法,把目标提取出来.自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;OTSU是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像.仿真实验表明:该算法能够有效地去除背景天空的强浮云,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标.     

局部C V主动轮廓模型快速图像分割算法

经典的C V模型分割算法在处理较大尺寸图像时存在需多次迭代、运算时间长的缺点。在分析图像尺寸和初始逼近图像与获得稳定解的迭代次数与运算时间的关系的基础上,提出了一种改进的基于阈值分割及快速连通域标记算法的局部C V图像分割算法,对大尺寸图像进行处理。采用OTSU算法对图像进行初步的阈值分割,再利用快速非递归连通域标记算法进行连通域的标记及图像的局部分片。对分片后的小块图像以其阈值分割的结果作为初始逼近图像采用C V算法进行分割处理。算法分析及仿真结果证实,与经典C V算法相比较,改进的算法能够以很少的迭代次数和很短的运算时间达到稳定解,能够对含有丰富轮廓细节的大尺寸图像进行快速有效的处理。     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法

针对图像分割中模糊划分熵算法在多阈值选取时存在的效率低、计算重复的问题,提出了一种递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法(RAFPEA).首先选择附加边界条件及灰度权重的隶属函数来构建图像的模糊熵模型,并将该模型中不同变量的组合计算转化为递推过程,进而保存此过程中不重复的瞬间递推值,然后引入人工蜂群算法,利用预存的递推结果来计算蜂群寻优时的个体适应度值,从而减少重复计算,达到快速寻优的目的.实验结果表明:RAFPEA的均一度与精确的穷举模糊划分熵法相同,但运行时间仅为穷举、遗传的模糊划分熵算法的5％;随着阈值数量的增加,运行时间稳定不变,在确保精度的前提下,可高效地对图像进行多阈值分割.     

一种基于CT图像的肺实质分割方法

在肺部疾病的计算机辅助诊断(CAD)时,肺实质的正确分割尤为重要.为了减少检测区域,节省运算时间,提高准确率,需要预先提取肺组织.提出了一种改进的最大类间方差法(OTSU)结合形态学运算的肺实质分割方法.首先对原始CT图像做滤波去噪、图像增强的预处理,自适应阈值二值化图像;然后连通区域标记获取轮廓,利用基于OTSU的改进算法去除气管、肺液等干扰,分离肺实质与背景,对左右肺叶粘连的情况采用行列扫描、区域彩色标记并将其有效分离;最后采用一系列的形态学运算对提取出来的肺实质弥合修补.从公开数据库LIDC中选取830张CT图像,用该方法可完整分割肺实质,平均准确率为97.56%,平均召回率可达99.29%,Dice相似系数为98.42%.     

基于YCbCr颜色空间手势分割

手势作为一种非常重要的信息交互载体,包含着大量符合人类认知习惯的交互信息,针对光照变化、外界干扰等复杂背景环境对手势分割的影响,提出了一种基于YCbCr颜色空间的肤色检测方法进行手势分割.根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法,首先对复杂背景环境下的类肤色区域进行分割,同时针对分割图像中可能存在非手势区域的问题,采用最大类间方法获取分割阈值,去除图像中非手势区域,获取较高质量的手势二值图像.实验结果表明,针对复杂的背景环境,该算法具有较强的鲁棒性,能实现较为高效的手势分割.     

融合灰度和梯度方向信息的随机游走的图像分割

针对传统图像分割方法在处理梯度变化较大的图像中存在的缺陷,以随机游走算法为基础,在原始的像素的灰度信息的基础上,融合了像素间的梯度差信息作为图网络的权重,以更好地描述像素与其相邻像素间的关系,通过用户指定的种子点信息,借助于电路模拟以及线性方程的系统,使得随机游走者从每个非种子点沿着最大概率的边逐渐走向正确的标记点(目标点或背景点)即为其最可能属于的区域,从而最终实现图像的分割.实验结果表明,方法适合于梯度变化较大的图像,不仅保留了原有算法抗噪声的优势,而且运算效率较高,是一种有效的图像分割方法.     

复杂背景下基于肤色检测的动态手势分割与识别

在类肤色的复杂背景下,基于肤色检测的动态手势识别会因肤色干扰导致识别效率较低。提出了一种基于YCbCr颜色空间的改进三帧差分法的动态手势识别方法。首先利用改进的三帧差分法对动态手势进行分割,有效去除类肤色背景;然后根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法有效去除非肤色背景,分割出手势区域。通过双特征提取,有效去除大范围的肤色背景,最终得到完整的手势;最后利用BP神经网络较强的自学习能力,对分割的动态手势进行检测识别。实验结果表明,此方法在应对环境变化时具有较好的实时性和抗干扰能力,拥有较高的识别率。     

大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法

针对传统QR算法在处理某些大矩阵的奇异值分解时可能不收敛的本质原因,提出采用双向收缩、多次分割的解决对策。研究了在一般矩阵数值计算文献中被忽视的、然而对奇异值分解精度有重要影响的细节如从左至右、从下至上的非零元素直线驱逐算法,提出了矩阵分割时子阵首、末行搜索算法,在这些基础上实现了完整的针对大型矩阵奇异值分解的多次分割、双向收缩QR算法。通过实例比较和分析了不分割与多次分割双向收缩QR算法的收敛速度的差异,证实了多次分割双向收缩QR算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,解决了传统QR算法处理某些大矩阵的SVD时可能不收敛的问题,对任何大矩阵都可实现快速SVD运算。     

灰度积分投影和圆形标记法结合的人眼定位

讨论对于自然光下摄像头采集的人脸照片的眼睛定位算法,该算法是基于灰度积分投影和圆形标记法实现。分为以下三个步骤:首先,在RGB空间下对图像进行肤色检测,得到可能的人脸图像,通过形态学处理排除噪声等干扰;然后,根据亮度分量对人脸区域进行分割,得到五官图,并通过灰度投影对人眼进行粗定位;最后,通过圆形标记法,把区域内的白色空洞转化成面积相等且质心为圆心的圆形,经过几何特征筛选排除干扰圆得到双眼的两个圆形。该算法在Matlab平台上进行仿真实验,结果表明,此算法对于复杂背景下特别是存在类肤色干扰情况时人眼定位效果好、精度高。