装甲车辆润滑油监测数据的多元回归分析

利用多元回归分析方法对装甲车辆变速箱润滑油监测数据进行了分析,说明了油样中铁谱磨粒浓度和油液污染度之间的线性相关性,并建立了两者的线性模型,为预测油液污染度提供了一种方法.     

基于改进C-V模型乳腺癌MR图像分割

在乳腺癌MR图像分割中,传统C-V模型没有充分利用图像边界曲率信息,需要重新初始化水平集函数使其保持为一个符号距离函数(SDF),导致图像分割比较慢,同时目标区域易产生过度分割.为此,通过在传统的C-V模型中引入惩罚能量项和全局边界曲率能量项,提出一种改进的C-V模型图像分割方法,克服了水平集函数需要重新初始化和目标区域易产生过度分割等问题.实验表明,改进的C-V模型对乳腺癌MR图像具有较好的分割效果,分割收敛速度较快.     

边缘信息指导下的半模糊聚类图像分割方法

提出了一种利用边缘信息的半模糊均值聚类的图像分割算法，它先用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，确定聚类的初始参数，然后在这个基础上对“边缘”部分的点采用模糊聚类、非“边缘”部分使用分明聚类，避免了模糊聚类时初始参数设定的盲目性，减少了迭代时的计算量，提高了迭代收敛速度．除灰度特征外，聚类时还利用了点到类的距离特征，较好地保持了分割图像的连续性．直接观察对比多幅图像的分割实验结果可以明显地发现，该算法较常用的Cksu方法、二维熵阈值分割方法以及FCM方法的分割结果更准确．就Lena图像而言，该算法的收敛速度也比一般的FCM快了将近一倍．     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

基于条纹池化和迁移学习的耕地分割模型

耕地的数量和质量是保持农业可持续发展的关键,是政府部门的决策依据。目前这些信息的获取主要依靠人力,不仅浪费大量人力、财力,而且效率较低,不准确,因此利用卫星遥感影像识别分割耕地图像具有重要价值。本文提出了一种耕地图像分割神经网络SP-Vnet,其包含了条纹池化模块和空洞卷积的V型分割模型,并与迁移学习、图像形态学方法等结合,实现了卫星遥感图像中耕地的精确分割和提取。与目前六个主流的语义分割网络模型相比,本文提出的SP-Vnet在最近MathorCup遥感图像耕地分割的竞赛数据集上,取得了更高的整体准确率OA、F1值和平均交并比（mIoU）。实验表明,SP-Vnet能够加强网络的全局特征表征能力,显著提高了耕地识别的准确率,同时结合图像形态学方法的后处理操作,提升了耕地分割边缘的平滑性和准确性。     

采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

基于最大类间方差的数字化铁谱图像分割

根据铁谱图像的特点,基于最大类间方差法,针对数字化铁谱图像的二值化分割进行了算法研究,提出了一种铁谱图像自动分割方法。实验证明,此方法能够实现较好的分割效果,为后续的铁谱磨粒特征提取与识别作了必要的准备。     

结合阈值算法的Chan-Vese模型图像分割方法

阈值分割是图像处理中频繁使用的基本灰度变换,把阈值分割方法与Chan-Vese模型进行结合,并用尺度变换的方式加以辅助,以提高Chan-Vese模型的分割速度和效果。实验表明：该方案大大提高了Chan-Vese模型的收敛速度和分割效果,而且重点改善了Chan-Vese模型在图像灰度变化缓慢的边界迭代次数较多、演化速度慢等问题。     

基于数学形态学的铁谱磨粒图像分割研究

铁谱磨粒图像识别中,由于磨粒与磨粒的相互粘连,造成磨粒图像二值化后,边缘提取不能体现其原有形状。该文将数学形态学的腐蚀和膨胀算法引入铁谱磨粒图像的分割中,通过对二值化后的磨粒图像实施先腐蚀后膨胀的运算,成功地完成了磨粒图像的分割,并且结合拉普拉斯算子,有效地提取出单个铁谱磨粒的形状,有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

红外破碎人体目标的水平集修复算法

许多图像分割方法提取红外人体目标时的结果常存在破碎现象,需要修复.将图像修复转化为图像分割问题,首先应用薛定谔变换使人体碎片形成连通区域,然后提出一种综合图像区域和边缘信息的水平集分割模型提取该连通区域,模型收敛时目标修复完成.实验结果表明,该方法可自动确定目标碎片位置与归属,排除背景干扰,填补目标内部缺损,胶连缺损人体轮廓段,修复结果与真实外形总体相似度高于80％,内部残缺率低于4％,通过优化模型参数可获得良好鲁棒性.     

样条几何形变模型及其在CT图像分割上的应用

根据医学图像分割的特点，建立了一种样条几何形变模型，它表示为一个有序的用边线连接的顶点集合，其有序的顶点集合组成顶点模型，有序的边线集合组成边线模型，两者通过形变模型的二阶连续性紧密地结合在一起，样条几何形变模型能够获得平滑而连续的对象描述，适合于形状复杂的解剖结构，将其用于肝脏CT图像分割，结果表明，模型具有很好的收敛性和描述效果。     

基于奇异熵的磨粒群特征提取

为定量分析磨粒群,利用销-盘摩擦磨损试验机进行船用柴油机活塞环-缸套材料配副磨合磨损试验.在铁谱显微镜上对不同磨损阶段的磨粒群图像进行观察分析,应用奇异熵提取磨粒群图像的低频特征参数和高频特征参数.结果表明:低频特征参数和高频特征参数刻画了磨粒群图像上磨粒的形态特征.低频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒尺度大小,其值越大,磨粒越大;高频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒的数量,其值越大,磨粒越多.低频特征参数和高频特征参数可作为磨粒群特征参数.     

DetSegNet:一种基于检测和分割的高精度水尺水位检测网络

为了克服传统水位测量方法中水位边缘粗糙和检测精度不足的问题,提出了一种高精度的水尺水位检测网络——DetSegNet。DetSegNet在网络结构、损失函数等方面对YOLOv4和DeepLabv3+算法进行了改进,并将水尺刻度识别、水体区域分割、水位线检测和水位值计算等模块进行有效结合,实现了对水尺与水体交界区域的高效定位和精确分割。实验结果表明,DetSegNet在水尺图像数据集上的检测精度和速度均优于传统的检测方法; 现场测试表明,DetSegNet的水位检测误差小于1.cm,满足水文监测的精度要求。     

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization

Particle swarm optimization is a stochastic global optimization algorithm that is based on swarm intelligence. Because of its excellent performance, particle swarm optimization is introduced into fuzzy entropy image segmentation to select the optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold adaptively. In this study, the particles in the swarm are constructed and the swarm search strategy is proposed to meet the needs of the segmentation application. Then fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is implemented and the proposed method obtains satisfactory results in the segmentation experiments. Compared with the exhaustive search method, particle swarm optimization can give the same optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold while needing less search time in the segmentation experiments and also has good search stability in the repeated experiments. Therefore, fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is an efficient and promising segmentation method.     

基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法

提出了基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法.该算法利用实时图像熵自适应计算模型能量函数中的拟合参数以提高分割速度,并通过检测熵在曲线形变过程中的变化来判定曲线演化的稳定态.实验表明.针对含噪严重、目标模糊且边缘不连续的红外图像目标检测,所提出的分割算法可以取得精确、高效的分割结果.     

基于图像分析的堆浸铀矿石颗粒参数辨识

采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求.      

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型； 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标； 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.