基于随机森林和多特征融合的青苹果图像分割

针对自然环境下青苹果图像中目标与背景颜色差异小和分割难度大的问题,提出一种基于多特征融合的随机森林(Random Forest,RF)分割方法.首先,基于灰度共生矩阵提取青苹果图像的能量、熵、对比度、相关性、熵标准差和对比度标准差6个纹理特征;然后,针对同幅青苹果图像提取RGB空间中的G+0.5R-B分量和HSI空间中的S+I分量作为组合颜色特征,以规避天空和高光区域对分割结果的影响;接着,以像素为单位对提取的纹理特征和颜色特征进行融合;最后,在融合特征的基础上采用随机森林对青苹果图像进行分割,并与传统仅利用单一特征的分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合的随机森林算法比传统仅利用纹理特征的算法正确分割率要高22.18%.     

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.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于放射影像组学和随机森林算法的肺结节良恶性分类

针对现有的肺结节良恶性分类算法存在分类准确率不高的问题,文中提出了一种基于放射影像组学和随机森林算法的肺结节良恶性分类算法.首先,提出了一种新的多尺度圆形滤波,用于对肺结节进行增强;其次,采用阈值法、形状指数和纹理特征自动获取种子点,并将种子点注入到随机游走算法中,以实现对肺结节的准确分割;然后,对分割的肺结节进行灰度、纹理、形状、小波和临床表征特征的提取;最后,采用随机森林构造肺结节良恶性的预测模型,并使用数据库LIDC对预测模型进行训练.实验结果表明,文中提出的算法对肺结节良恶性具有较高的分类性能,准确率、敏感性和特异性分别为94%、92%和94%.     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

基于超像素特征表示的图像前景背景分割算法

图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法。对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造一种对光照和颜色较为鲁棒的特征,来消除同种物体在光照和颜色差异下的影响;用所得特征训练分类器,判断每块超像素属于前景或背景;最后将超像素分类结果作为初值用图分割的方法进行修正,得到最终的二值分割结果。实验结果显示算法能较好的完成前景背景分割的任务。此外,本算法易于和现有的分类算法相结合,具有较强的可移植性。     

基于改进FCM算法的后照明图像分割与分级算法研究

后照明图像在白内障诊断和治疗中有着广泛的应用.使用计算机进行分割、分级,不仅省时而且可以得到客观的结果.针对已有算法在灰度不均匀、背景与前景灰度接近区域时无法有效分割的问题,提出一种基于改进FCM算法的后照明图像分割算法.在改进的算法中,首先计算超像素图像区域梯度信息,然后将超像素区域梯度信息归一化后作为权重引入到FCM算法中,充分考虑超像素图像区域信息和梯度信息,从而减少了这些区域的误分.实验结果表明,相比于已有分割和分级算法,本文提出的算法提高了后照明图像分割的准确率.     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

工业过程噪声干扰下图像关心区域分割算法研究

针对单纯的基于像素灰度值的图像分割方法难以精确分割工业过程有噪声干扰的情况,提出了基于自适应网格搜索的Gabor小波纹理粗糙度方法,用于对基于像素灰度值的FCM聚类结果进行去模糊化,从而分割出关心图像。将所提算法行了大量实验研究,实验结果表明,该算法能够很好地将所关心的图像从工业噪声中分割出来。     

基于多特征的旋转不变纹理图像检索

为了消除图像旋转对图像检索的影响,提出了一个基于非下采样轮廓波变换、灰度共生矩阵和新相似性度量的旋转不变纹理图像检索算法。非下采样轮廓波变换具有各向异性和平移不变性。灰度共生矩阵描述了图像的方向性、邻近空间关系和方差的变化范围。通过计算每个非下采样轮廓波变换尺度下的所有子带的平均能量和平均标准差,灰度共生矩阵的二阶矩角、惯性熵、惯性矩、反差分矩,惯性相关系数的均值、标准差,得到具有旋转不变性的纹理多特征。提出一种新的相似性度量以改进纹理图像检索性能。实验结果表明,对于1个含640幅图像的旋转纹理图像库,与基于双树复小波变换的方法相比,该文图像检索算法将旋转纹理图像检索准确率由73.28%提高至80.71%。     

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.     

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。     

基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法

为明确X光图像纹理粗细和组织分布状况,强化呈现身体结构信息,降低模糊图像对医生诊断病情结果的错误判断,提出一种基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法.该算法首先统计X光图像全部范围内相同亮度像素,利用直方图均衡化法将原始图像变换成灰度级分布影像,消除光线干扰;然后分析组织属性,通过灰度共生矩阵提取X光图像的纹理特征,获取图像纹理粗细和布局结构的灰度信息;最后通过映射函数和对数函数计算平均亮度,用Markov随机场模型调整图像明暗度,补充纹理细小部位亮度,再用随机场函数划分光滑图像,采取二次重构,以保证图像锐化增强效果平衡.仿真实验结果表明,该算法能提升图像的内部信息清晰度.     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

多特征融合的图像格贴近度匹配方法

针对目前基于内容的图像检索方法中存在噪声、边界划分模糊及相似匹配算法复杂而检索精度不高的问题,提出了一种多特征融合的格贴近度图像内容匹配方法。为了抑制噪声,对像素间的灰度关系S~g_(ij)与空间关系S~s_(ij)进行合成,提出了邻域窗口像素灰度特征描述子;为了对组成图像的对象的边界进行分割,设计了一个像素密度分布特征描述子;在对图像的灰度、纹理及密度特征进行融合的基础上,提出了一种格贴近度图像匹配方法,实现了两图像相似性比较。实验结果表明:在灰度图像的相似性检索中,多特征融合的格贴近度匹配方法与特征压缩匹配及兴趣区域匹配等其他方法相比,平均归一化修正检索秩低10%左右,查准率-查全率综合评价指标高5%左右,该方法不仅设计简单,而且具有较高的检索精度。     

基于颜色纹理和形状特征相结合的图像检索系统

灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,为了更有效地进行图像检索,定义了一种新型的灰度共生矩阵描述子,该矩阵描述子能够有效结合颜色、纹理和形状特征,通过描述像素的空间相关性来进行基于内容的图像检索. 利用该矩阵描述子进行图像检索时,先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用灰度共生矩阵来描述图像特征. 实验结果表明其检索性能优于传统的普通灰度共生矩阵.     

自适应随机游走图像分割算法

传统的随机游走算法图像信息描述单一,目标轮廓易受背景干扰;针对这一问题,提出一种自适应随机游走图像分割算法.算法首先建立了一种基于纹理相似性的权函数表达式,借助Gabor能量滤波器,首次将纹理特征引入到随机游走算法中,来突出图像的结构信息;其次,为了更加准确地计算节点间的连接权值,算法还提出一种自适应权值计算方法,根据图像边缘密度,自适应地计算纹理和灰度特征在权函数中所占的权重.最后应用狄利克雷边界条件,实现图像分割.实验结果表明,所提算法更好地刻画了图像的结构信息;与传统方法相比,具有更好的适用性和分割准确性.     

基于CT图像3D特征的肺结节检测

为了提高肺结节检测的性能,提出一种基于中心点连续性的肺结节检测算法.该算法使用基于简单线性迭代聚类超像素方法分割CT图像,并根据相似度合并超像素,进而得到肺部区域及疑似肺结节区域,降低了疑似肺结节的漏检率.根据各帧CT图像中疑似肺结节区域的中心点偏移程度评价其中心点连续性,最终判断出阳性肺结节.文中的实验数据来自于上海市胸科医院和LIDC数据库.实验结果表明,改进后算法的敏感度达到86.36%,假阳性率为1.76.     

基于分区域特征提取的单张图像天气识别

针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域;分别提取图像中天空区域、地面区域和图像整体的纹理特征、形状特征及颜色特征,并利用随机森林分类模型进行训练和测试。结果表明,该方法对于单张图像天气识别的准确率为92.6%,可以准确地识别图像天气,具有较强的实用性和普适性。     

基于连续最大流的三维肺实质快速分割算法

肺结节是肺癌的表征形式,形状结构多样且易与正常组织产生粘连,使分割存在困难.提出了一种基于空间约束的三维肺实质分割算法,实现对肺实质组织的分割及目标区域的获取.首先使用SLIC方法将二维CT序列图像构建成超像素图像矩阵,并对矩阵进行稀疏化处理,降低矩阵维度.然后连接相邻切片间的超像素构造肺实质组织的三维结构.最后采用连续最大流方法对构造的三维肺部结构进行分割.实验结果表明,所提算法能够快速准确地分割三维肺实质组织,对不同类型肺结节的分割均取得较好结果,具有一定的临床应用价值.