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基于改进的双快速行进法的图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
由于回转窑烧结图像境界模糊、噪声严重,传统方法难以有效地分割出烧结图像中的物料区、火焰区、充分燃烧区和黑把子区等关心区域(ROIs)。提出了利用敏感区域改进双快速行进法与利用能量衰减方程除去区域间耦合的图象分割新方法。首先,在快速行进法中引入了敏感区域的概念,定义了新的终止条件,利用改进后的双快速行进法与图像融合方法进行物料区和黑把子区的粗分割;然后,提出了采用能量衰减方程除去烧结物料对火焰区的影响,利用大津方法对火焰区进行粗分割,并通过粗分割的火焰区与黑把子区的差分来进行火焰区的精分割。对回转窑烧结图像的分割试验表明,利用本方法能够有效地从回转窑烧结图像精确地分割出ROIs。 相似文献
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基于SVR的回转窑烧成带温度软测量方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的回转窑烧成带温度的软测量方法.首先利用大津方法从烧结图像中分割出物料区和火焰区,并提取相应的特征值,然后采用最速下降法选择支持向量回归(SVR)模型的参数,基于这些参数建立了烧成带温度的软测量模型,最后利用前向滑动平均进行滤波提高拟合优度.将该方法应用于中国铝业公司山西铝厂的3#回转窑的氧化铝烧结过程,通过大量实验,验证了烧成带温度的软测量结果与实测值的拟合优度达到0.927,表明了该方法具有很强的实用性和准确性. 相似文献
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基于分形特征的图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要研究分数维理论在图像特征提取上的应用,在分析了盒子维数的基本思想和算法的基础上,提取能够较好反映灰度图像纹理细节和结构信息的新的分形特征参量用于图像的分割。在图像分割中,采用基于图像模块的分形特征提取方法,利用特征点在特征空间中的分布对图像进行分割,通过上机实验得出的图像分割的结果表明该种方法是让人满意的。 相似文献
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遥感影像分割是遥感影像识别和理解的前提和基础,遥感影像分割的结果直接决定着后续像分析和理解的质量。针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法分割图像时存在的不足,即该算法只考虑图像中像素自身的灰度值信息而没有考虑其邻域内的像素空间信息从而对噪声比较敏感,提出了一种邻域加权FCM(Neighboring Weighted FCM,NW-FCM)的遥感影像分割算法,该算法中邻域窗口内各系数(权)的值是根据图像自身的特性而自适应确定的。通过分割合成图像和实际的高分辨率遥感影像的实验结果表明,相对于其他几种方法,所提的方法取得了更好的分割效果。 相似文献
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基于统计流形理论并结合形状上下文思想,提出了能够描述图像纹理目标的纹理上下文特征,进而实现对遥感图像纹理目标的识别。首先将图像的灰度概率密度函数看作统计流形上的点,用所得到的图像统计流形模型来描述图像的纹理上下文特征;然后使用Fisher信息距离来度量流形上点之间的相似度,并利用匈牙利算法来匹配纹理上下文特征;最后通过计算匹配距离来实现不同图像目标的相似性度量。实验表明,与经典的灰度共生矩阵、局部二值模式和统计流形算法相比,对于具有纹理特征的遥感图像,该方法具有更高的识别率且具有普适性和稳健性。 相似文献
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基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类 总被引:5,自引:0,他引:5
SAR图像包含有相干斑噪声 ,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。为了能对SAR进行精确分类 ,将图像的灰度和纹理特征 ,空域和频域特征相结合 ,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法采用由树型小波中频纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特征矢量对SAR图像进行分类。实验结果分析表明 ,该方法是一种有效的SAR图像分类方法。 相似文献
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红外双色亚图像识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了红外双色辐射特性和双色比识别特征 ,分析了红外亚成像的灰度与空域特征。研究了双色比区分伪目标 ,灰度扩展亚成像方法。研究了亚图像子块灰度直方图的迭代二值化 ,二值分割后的空域模糊分割。研究了单元扫描亚图像识别的特征参数 ,初始成像多帧配准识别实现低虚、漏警率目标检测 ,并通过锁定目标实施连续逐帧分割、识别。实验表明 ,所研究的红外双色亚成像识别方法适用于静止、慢速和快速红外目标的实时识别 相似文献
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针对低质量深度图像中存在的空洞和噪声问题,提出了融合纹理信息的深度图像修复算法。首先利用形态学操作对空洞进行优化,基于区域的分割算法完成空洞区域分割;然后将提取出的空洞区域进行纹理信息填补,分析空洞区域与同场景彩色图像的局部结构相似性,完成空洞初修复;最后利用灰度级图像重建算法,对边缘空洞区域进行填充和平滑处理。基于标准数据集Middlebury,所提算法与快速行进算法、自适应中值滤波算法和形态学重建算法相比,对大面积空洞信息完成了良好的修复。在获得较好修复效果的同时,该算法保持了图像的结构完整性和整体平滑性。 相似文献
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基于小波变换的分形图像压缩编码方法 总被引:4,自引:2,他引:2
为了弥补分形编码在高压缩比时重建图像质量较差及匹配搜索量大的不足 ,基于小波图像的分形特征及系数的统计分布特性 ,定义了灰度变换和能量阈值系数 ,提出了基于小波变换的分形图像压缩编码方法 (FICC-WT)。对小波分解后的低频子图像进行灰度变换 ,然后进行自适应四叉树分割的分形编码 ;对差值图像及其它子图基于定义的能量系数进行自适应阈值取样的熵编码 ,并讨论了灰度变换参数对重建图像的影响。实验证明 ,所提方法减小了匹配探索量 ,而压缩比和峰值信噪比 (PSNR)有明显改善。 相似文献
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难。针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)与马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)的分割算法。首先,利用自适应非局部均值滤波和基于直方图峰值点的初始聚类中心选定规则,提升快速FCM算法效率;然后分别用改进FCM算法与MRF对SAR图像进行分割,并通过构建联合隶属度矩阵自适应选择最优分割区域;最后利用形态学操作对结果进行优化。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性能,能够快速有效地分割多类SAR图像。 相似文献
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