基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏面板图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。对光伏面板红外图像的分割是对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外图像对比度低、信噪比低等特点,提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,使需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动地调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

基于图像熵分块的压缩感知字典学习算法

针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度矩阵计算图像块熵值,并对各图像块进行分类,每类数据组合成训练数据集,再利用基于系数矩阵的奇异值分解算法更新各类子字典.对测试图像的稀疏表示系数进行重建实验,仿真结果表明,该算法可高效训练出自适应稀疏字典,显著提高图像重建精度.      

基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。     

改进灰度共生矩阵的指纹图像分割算法

针对灰度共生矩阵对指纹图像分割过程中人工选取阈值不精确、繁琐等缺点,提出了一种采用自适应阈值分割的灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。首先,用整幅指纹图像的对比度方差值的均值Mv作阈值对图像进行初分割;然后,不断调整Mv,通过试验验证当指纹区域对比度方差值的均值Pv与Mv的比值在一个特定的区间(即Pv/Mv∈[1.5,2])时,才能获得最好的分割效果,由此获得灰度共生矩阵的自适应分割阈值Mv,从而精确地分割出指纹图像的有效区域。试验结果表明,相比于已有的分割算法,该算法在分割错误率和耗时方面均较优,并且分割更准确。     

联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法

针对红外图像在分割过程中容易产生过分割和边缘断裂的问题,该文提出了 一种联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法.首先,根据图像的像素矩阵确定邻域窗口,再利用图像整体与局部的灰度值信息选取修正系数,改善了传统Niblack参数选择方法的不足;然后,通过局部邻域熵确定背景因子,实现图像的背景分类;最后,采取最大熵法...     

改进区域生长法及其在冠状动脉造影图中的应用

冠状动脉造影过程中,由于人体骨骼、肌肉、器官等组织对X射线吸收程度不同,得到的冠状动脉造影图像亮度不均匀,传统的区域生长算法无法准确分割不均匀亮度的图像,而且种子点的选取需要人工交互,效率低下.针对这些问题,提出了一种改进区域生长算法,该算法自动生成一组种子点,种子点生长时,使用生长区域的局部平均值作为生长准则中的参数,最后使用医学影像计算与计算机辅助介入(medical image computing and computer assisted intervention,MICCAI)准则对分割后的图像进行评价.实验表明,使用该算法对冠状动脉造影图像进行分割,能得到较好的结果,且不需要人工交互,提高了图像分割的效率和准确性.     

基于区域生长和融合特征SVM的涂胶缺陷检测

针对传统的涂胶工艺缺陷检测精度低、效率低的问题,文章提出一种基于区域生长和融合特征支持向量机(support vector machine, SVM)的涂胶缺陷检测算法。首先对图像进行预处理操作;然后通过改进的快速细化算法提取涂胶区域,将去除毛刺后骨架特征作为起始生长种子,为改善分割不完全现象,采用中心像素加权灰度和区域自适应阈值生长准则分割出完整的涂胶区域;最后结合改进边缘梯度特征和区域纹理特征的优点,将改进的梯度方向直方图-多半径局部二值模式(improved histogram of oriented gradient-multi radius block local binary pattern, IHOG-MBLBP)融合特征送入SVM多分类器进行训练,实现对涂胶区域缺陷的精确检测。经过实验验证,所设计的缺陷检测算法能够精确地提取骨架并分割出完整的涂胶区域,对于涂胶缺陷具有较高的检测精度和效率,能够满足工业生产需求。     

基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法

提出了一种新的、有效的视网膜血管分割方法．它包括二维匹配滤波预处理以增强血管的灰度，以及用灰度-梯度共生矩阵的最大熵阈值化方法．该方法同时利用了图像的灰度和梯度信息．在计算梯度时选用了三次B样条小波．实验结果表明，该方法能较好地提取视网膜血管网络．     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

融合二维条件熵和脉冲耦合神经网络的图像分割算法

为了在中强度背景噪声图像分割下提高分割精度和处理速度,提出了一种融合二维条件熵和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像分割算法。该算法在分析PCNN阈值衰减规律的基础上,将原指数形式替换成线性衰减机制,构成线性门限-脉冲耦合神经网络模型,以降低循环迭代的总耗时量。此外,借助能够很好反映图像边缘细节等局部结构信息的灰度-梯度共生矩阵,将抗噪性能强的条件熵扩展为二维测度,进而形成最大二维条件熵客观判决准则以获得PCNN的最佳阈值。实验表明,与基于交叉熵的PCNN算法相比,本文算法拥有更强的抗噪鲁棒性,同时处理效率也得到明显提升。     

基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法

针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.     

基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM

描述了一种基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM,主要包括颜色共生矩阵纹理特征提取算法以及纹理特征的相似性度量函数,给出了利用MCM算法检索图像库的实例.通过MCM算法提取的特征除了反映图像的纹理关系外,还综合了其颜色构成特征,部分建立了与人的视觉感知之间的对应关系.实验表明,MCM算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,并且具有较好的检索效果.     

基于二维阈值向量分割的足迹边缘提取方法

根据足迹图像特点,提出了基于灰度 梯度二维阈值向量区域分割的边缘提取方法·该方法以灰度 梯度共生矩阵为模型,利用最大熵原理,自动求出灰度 梯度二维阈值向量;用此二维阈值向量对图像进行区域分割,具有抗干扰能力强和正确分割模糊边缘像素的特点,构造两个适合足迹图像特点的结构元算子,对区域分割后的二值图像作数学形态学运算,以光滑边缘、提取边缘·大量实验表明,用本文方法提取的足迹边缘光滑,与原始图像具有很高的相似性;噪声得到抑制,取得令人满意的效果·     

融合局部描述子的阈值图像分割算法

针对基于局部熵的过渡区阈值算法中没有同时考虑局部图像灰度变化的频率和幅度,提出一种融合局部描述子的过渡区阈值算法.提出算法首先采用图像的局部熵和局部方差等局部描述子提取图像的局部特征;其次融合局部图像特征构造特征矩阵,并选取合适的特征阈值提取图像的过渡区;最后根据图像过渡区的灰度均值分割图像.实验结果表明,根据一些图像分割的定量评价标准,提出算法提取过渡区的质量高,分割图像效果好.     

基于语义分割的光伏组件积灰检测与分析

为了解决恶略环境条件下难以对光伏电池板表面积灰定性定量分析的问题,提出了一种基于深度学习算法的光伏电池板表面积灰智能检测方法。首先,构建数据集,通过实地调研采样以及在实验室模拟等方法并利用图像处理技术构建完备的数据集;然后,利用深度学习语义分割技术对数据进行训练并对其优化;最后,采用图像处理技术对输出图像进行处理,以解决对积灰的定性定量分析。实验结果表明所提方法的有效性,可以应用于光伏电池板表面积灰的智能检测。     

基于萤火虫算法的三维Renyi熵眼底图像血管分割

对于眼底血管网络分割精度低的问题,提出了基于萤火虫算法的三维最大Renyi熵眼底血管分割方法。该方法先提取出眼底G通道图像;然后用多尺度线性滤波器对眼底血管增强;接着引入萤火虫算法,将基于三维共生矩阵的最大熵求解问题转化为寻找最亮萤火虫的问题;最后,将最亮萤火虫所处的三维空间位置作为Renyi熵函数的阈值对眼底图像分割。实验结果表明,方法的真阳性率和ROC曲线下方区域面积都有所提高,能准确分割出眼底血管。     

基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索

结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.