南方地区古建筑彩画传统工艺与保护的科学化

对南方地区古建筑彩画进行了区域性划分，并凝练其传统工艺之特点．在此基础上，探讨了南方地区古建筑彩画传统工艺和保护的科学化问题，提出了今后的主要研究任务和方向．     

分布式矢量地形图存储模型研究

根据矢量化地形图数据库文件分布的区域特点，借助分布式数据库的思想，对地形图的数据库文件进行分布式存储，充分利用了计算机网络空间．利用分布式网络计算机并行存储与管理矢量化地形图。解决了矢量化地形图海量图元管理与图形分割的难题。为提高矢量化地形图的管理速度的并行计算提供了技术支持.     

一种自适应产生超像素个数的道路图像分割算法

针对超像素分割算法需要人为设置初始超像素个数和目标边缘分割不精确等问题,提出一种自适应产生超像素个数的道路图像分割算法。该算法主要包含超像素的获得和超像素的合并两阶段。在超像素的获得阶段,首先通过计算图像区域数对应的图像颜色分量直方图峰值个数自动获得初始超像素个数,然后基于简单线性迭代(SLIC)算法在图像过分割的基础上利用颜色分量最大差值对过分割超像素块进行欠分割检测与处理,实现超像素的精确分割。在超像素的合并阶段,通过融合超像素颜色和纹理特征建立超像素间相似度信息表,最后在结合空间位置相邻性的基础上实现超像素的合并。实验在自动驾驶场景评测数据集KITTI上对本文算法进行验证和测试。结果表明,本文提出的算法与其他道路图像分割算法相比,在总体精度、平均召回率以及F1值3个指标上均有较好的效果。     

分布式矢量地形图存储模型研究

根据矢量化地形图数据库文件分布的区域特点,借助分布式数据库的思想,对地形图的数据库文件进行分布式存储,充分利用了计算机网络空间.利用分布式网络计算机并行存储与管理矢量化地形图,解决了矢量化地形图海量图元管理与图形分割的难题,为提高矢量化地形图的管理速度的并行计算提供了技术支持.     

一种层次化的乳腺肿瘤分割方法

超声图像是乳腺癌辅助诊断常用的工具之一.肿瘤分割是乳腺超声图像分析的基础.乳腺超声图像中的灰度不同质性、纹理及形状的多变性等复杂特点使得肿瘤的精确分割较为困难.提出了一种层次化的分割框架.首先将局部灰度聚类假设引入活动轮廓模型作为底层分割模型,对图像进行初始分割;然后提出基于超像素和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的高层分割模型,对初始结果再进行高层分割.在高层分割过程中,首先使用简单线性迭代聚类(Simple Linear Interactive Cluster,SLIC)提取超像素,然后提取超像素的灰度、纹理和局部特征,最后使用SVM进行分类.高层分割模型是基于底层模型的分割结果学习获取的,能够检测到底层模型可能分割错误的区域,与底层模型具有较好的互补性.因此,提出的层次化分割框架具有较好的鲁棒性.在自建乳腺超声数据库上的实验结果证明了提出方法的有效性和鲁棒性.     

一种快速保边的图像对象分割方法

提出一种快速保边的交互式图像对象分割方法.该方法基于图割优化,建立了从整体分割到局部细化的两步骤优化过程.整体分割采用超像素代替像素表示图像,在保留了绝大部分图像边界特征的同时降低了优化计算的复杂度,且通过结合交互中包含的对象形状、外观和图像梯度信息,保证了分割结果区域和边界的完整性.局部细化针对某段边界局部范围内的像素,通过局部采样更新外观模型来改善分割结果的边界质量.实验结果验证了方法的正确性和有效性.     

地图信息系统中的地图矢量化及面查询

本地图信息系统采用面向对象的分析设计方法，在Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上，利用ＯＷＴ（ＯｂｊｅｃｔＷｉｎｄｏｗｓＬａｎｇｕａｇｅ）开发的。系统分为矢量化和面向对象数据库系统两大部分，。本文讨论矢量化部分，利用优化轮廓算法对地图上的信息进行半自动矢量化，利用Ｃ＋＋支持抽象数据类型的机制，将矢量化得到的信息以对象形式存储。矢量化后的地图有较好的编辑功能，并实现了面查询。     

高分辨率航拍灰度图像中的房屋主轮廓识别

提出一种对高分辨率的灰度低空航拍图像的房屋主轮廓识别系统，应用图像分割与房屋矢量化相结合的算法，首先把图像分割成一系列只包含1幢或几幢房屋的子图像，再分别对子图像进行边缘检测、直线检测和房屋矢量化，以缩小算法的复杂度，并实现自适应地调整矢量化参数，该系统适用于房屋密度大，结构复杂的城市地区，在图像平面与地面有一定的倾斜角度时，仍能很好地识别出房屋的主轮廓特征，算法对阴影也有很好的抗干扰性。     

栅格图像矢量化中图像处理技术的研究

针对栅格图像矢量化的预处理,通过图像增强、图像恢复、图像分割以及数学形态学中的图像细化等技术,对要进行矢量化的图像进行处理,使之符合矢量化的需要。     

基于爆破矿石图像分割优化算法的大块率统计方法

矿石图像分割效果受光照条件、目标密集性及边缘对比度低等因素制约，致使大块率统计精度偏低.为此以鞍千矿爆破矿石图像为数据源，首先利用双边滤波算法去除特征增强后的图像噪声，然后分别采用自适应阈值算法和整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection, HED)算法初步分割矿石图像，再利用形态学和去除连通域算法去除因矿石表面纹理形成的分割孔洞，进一步融合两种分割结果，引入基于距离运算的分水岭算法消除矿石图像欠分割现象，最终实现矿石图像的优化分割.研究结果表明，该方法可有效提高爆破矿石图像分割准确性，实现露天矿爆破大块率精确统计，为爆破效果智能评价提供技术支持.     

工件图图像矢量化系统

介绍了一个工件图纸自动输入的矢量化系统。该系统对扫描仪读入的工件图的二值图像进行噪声去除、膨胀、修补、腐蚀、细化等预处理，形成易于矢量化处理的二值图像，然后对其进行矢量化处理，最后对矢量化结果优化，形成矢量化文件，供其它ＣＡＤ系统使用。讨论了系统实现过程中的一些技术问题。该系统实现了整个工件图的转化过程，取得较满意的效果。     

城市地图图形矢量化方法的研究

本文研究了图形的矢量化问题，其内容包括图形矢量化原理与算法，矢量化图形的数据结构和处理操作，以及误差分析，最后，给出了对城市地图的局部区域进行矢量化处理所获得的结果。     

采用超像素标注匹配的交通场景几何分割方法

针对交通场景逐像素标注方法计算复杂、模型训练耗时长的问题,提出了一种基于超像素标注匹配的交通场景几何分割方法。该方法无需进行模型训练,根据全局特征搜索一组待分割交通场景图像的相似图像集。对待分割图像进行超像素分割和超像素块特征提取,并利用朴素贝叶斯原理进行似然比计算,根据似然比在相似图像集中进行超像素块标注匹配以实现初次分割。利用初次分割结果计算出一元势,应用全连接条件随机场模型对初次分割结果进行优化。实验结果表明,与传统的逐像素标注方法相比,本文方法的分割正确率和平均召回率分别提高了4%和3%,能够有效地实现交通场景几何分割。     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

应用对抗神经网络的胶质瘤MR图像分割

针对胶质瘤在结构上的多样性给分割带来的不精确等问题,提出一种应用对抗网络的胶质瘤MR图像分割方法,使用改进的U-Net网络作为生成器的基础架构,获得逐像素的分割结果,判别器是一个卷积神经网络结构.利用对抗机制优化生成器与判别器,直到两者同时收敛为止.训练好的生成器即可完成胶质瘤MRI分割.实验结果表明:提出的方法相比于...     

基于超像素的Grab cut前景提取算法

针对海量的像素以及迭代更新高斯混合模型参数导致的Grab cut很难兼顾精确分割和实时交互的现象,提出基于超像素的交互式快速分割框架,精简了问题规模,保证了分割的准确度和实时性.首先,采用融合边缘自信度的均值漂移算法将图像分割为一系列保持颜色、空间信息以及边界特性的同质区域;其次,以每个同质区域的RGB均值为结点,构建加权网络图,建立前景和背景两个高斯混合模型;然后,采用EM算法结合一种新的max flow/min cut算法来逼近高斯混合模型参数;最后,本文引入区域项的自适应调整参数来提高分割的准确度.实验结果表明,文中算法对用户交互可以及时做出分割响应,并且分割的结果更加合理.     

基于U-net和YOLOv4的绝缘子图像分割与缺陷检测

输电线路上绝缘子的完整性直接影响了输电的安全与可靠性.采用深度学习方法，对绝缘子图像识别提取和缺陷检测问题进行了研究.首先基于优化的U-net模型获取绝缘子区域掩模图像，实现对绝缘子串语义分割；然后基于YOLOv4模型获取缺陷绝缘子的位置，实现对自爆绝缘子目标的检测.为充分利用高分辨率图像的像素信息，提出“切分-识别-合成”的检测思路，精确分割出绝缘子以及判断并获取缺陷区域；最后设计了多组实验并进行对比，验证了模型的有效性.采用优化的U-net模型分割绝缘子的Dice系数达0.92；采用YOLOv4模型检测自爆绝缘子的识别精度达0.96，平均重叠度IOU达0.88.研究结果对实现电力系统运维的智能化具有较高的应用价值.     

基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法

图像分割是图像分析与理解的关键环节之一.提出了一种基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法.首先,利用熵率超像素生成算法,将原始彩色图像划分成超像素区域;其次,结合直方图与双树复小波变换理论,提取出超像素的颜色特征和纹理特征;然后,采纳最大类间方差阈值法确定出TWSVM训练样本;最后,利用训练好的TWSVM模型对超像素进行分类处理,以获得最终分割结果.实验结果表明,本文算法可以获得较好的彩色图像分割效果.     

Hyper-SegUNet:基于超网络的超参自学习医学图像分割模型

为解决在训练UNet及其变种时需要手动选择超参数的缺陷，提出一种嵌入超网络(Hypernetworks)的医学图像分割模型Hyper-SegUNet.首先，构建编码器和解码器组成的U型网络结构.然后，将多组超参数作为解码器的输入单元，进而输出多组不同超参数下的性能，并从中挑选最优超参数.在腹部多器官分割数据集Synapse和心脏单器官分割数据集ACDC的实验结果表明，该模型可以自动选择超参数，而且分割准确性优于基线方法.     

基于深度信息的无标记手势分割与3D定位

基于Kinect深度信息提出一种精确稳定的无标记手势分割和3D定位方法.基于深度阈值方法在实验空间中检测出手部二值图像.根据一般手势行为特性,提出基于目标手势端点检测和动态阈值算法无标记地分割出精确手势.为避免不精确的分割结果,对分割手势基本形态阈值限定.选取精确目标手势的重心坐标和纵向平均深度灰度值对手势3D定位.实验表明:该手势分割方法比已有无标记方法更精确稳定,3D定位比Kinect SDK的骨骼点手势定位稳定可靠、无奇异点.