基于MATLAB的运动目标检测研究①

基于MATLAB工具对运动目标的检测进行了研究,利用改进的帧差算法对获取的图像做帧差并将帧差图像做自适应阈值分割,然后自适应滤波去燥,最后利用逻辑与运算将两幅二值化图像合并成一幅图像,利用形态学腐蚀和膨胀的检测方法,提取运动物体的轮廓达到检测运动目标的目的。     

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。     

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.     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于改进遗传算法的FISH基因模糊自适应提取

为了快速准确地提取荧光原位杂交（FISH）图像中的荧光染色基因,提高临床医学上诊断病变的效率,针对FISH图像固有的模糊特征,提出了一种基于改进遗传算法的多维多阈值模糊自适应提取算法.首先根据灰度直方图的分布特性,提出相应的自适应窗宽选取算法,确定阈值搜索的范围;然后通过设计的模糊隶属度函数,将图像分割成若干不同的区域;最后采用最大模糊熵准则,并借助优化后的自适应遗传算法,寻找确保基因目标最大信息量的分割阈值.将分割结果与其他几种常用分割算法进行比较,并采用分类概率的数学测量方法定量分析,结果表明：在标准噪声干扰下,该算法的错误划分概率仅为0.042 1,可以更加准确和高效地对荧光基因进行提取.     

一种基于互相关匹配的空域目标提取方法

研究对空域目标的提取,针对空域目标和背景特殊的灰度差异性对目标进行分离。目标提取是通过图像阈值分割实现的。利用信号中的互相关原理,并结合图形模式识别中配准原理,提出了一种互相关匹配的阈值分割方法。实验结果表明针对于空域目标,该方法能够很好的提取出目标信息。     

顾及梯度和彩色信息的高分辨率影像道路分割

针对高分辨率影像中道路灰度值分布不均,“同谱异物”现象难以用简单阈值分割,以及对不同传感器、不同分辨率影像提取效果不一样等问题,提出了一种顾及空间梯度信息和彩色信息的道路阈值分割方法。利用高分辨率影像的多种特征,将梯度值和灰度值进行     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

一种用于彩色图像处理的自适应阈值分割方法

提出的三维空间局部兴奋全局抑制振荡网络是一种自适应阈值分割方法 ,它首先将图像中不同颜色的目标有效地分割出来 ,然后标记目标中重要的细节部分 .在此基础上 ,还针对某些彩色图像中含有纹理性质目标的情况 ,对这种方法进行了改进 ,将此用于彩色岩芯切片图像的分割取得了较好的效果     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割

针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法。在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确。实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60ms—70ms,正确识别率为94.8%—97.3%。从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中。     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法

为准确获得目标图像,提出一种自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法。在HSV颜色空间中以颜色直方图作为颜色特征．设计Gabor滤波器提取图像纹理特征,对马尔科夫算法进行研究．设计自动权值算法。实验证明．该方法能有效降低算法复杂度,减少了分割过程中人为设置参数的主观性．较好地屏蔽图像噪声影响,可以很好地提取出目标图像。     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。     

Automatic Extraction of Tongue Coatings from Digital Images:A Traditional Chinese Medicine Diagnostic Tool

In traditional Chinese medicine,the coating on the tongue is considered to be a reflection of various pathologic factors.However,the conventional method to examine the tongue lacks an acceptable standard and does not provide the means for sharing information.This paper describes a segmentation method to extract tongue coatings.First,the tongue body was extracted from the original image using the watershed transform.Then,a threshold method was applied to the image to eliminate the light from the camera fl...     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.