基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像素的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理，该方法适用于图像序列、低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像。实验证明了该方法的有效性。     

基于变形模型的肝CT序列图像分割

研究了一种基于变形模型的肝轮廓提取方法。该方法以人的经验知识作为先验信息，利用灰度特征、肝CT序列图像特点、肝区轮廓的整体几何信息作为区域聚合依据进行肝区图像分割。实验表明该方法能够较好地克服噪声和轮廓初始位置的影响，对肝CT序列图像的分割效果较好。     

岩石薄片正交偏光图像的颗粒分割方法

为了解决图像分析技术应用于岩石薄片粒度分析一直受到图像分割效果的制约问题,提高岩石颗粒自动分割的准确性,提出了一种岩石薄片图像颗粒分割的新方法。该技术是以自主研制的图像采集系统为基础,通过序列图像获取、序列图像处理、多分割层叠加、SRM算法分割以及小面积合并处理等实现颗粒分割。实践表明该技术用于碎屑岩薄片粒度分析可以实现90%以上的颗粒准确分割,具有良好的实用性、可靠性和准确性,弥补了普通显微镜在粒度分析中的不足,具有较高的推广价值。     

局部C V主动轮廓模型快速图像分割算法

经典的C V模型分割算法在处理较大尺寸图像时存在需多次迭代、运算时间长的缺点。在分析图像尺寸和初始逼近图像与获得稳定解的迭代次数与运算时间的关系的基础上,提出了一种改进的基于阈值分割及快速连通域标记算法的局部C V图像分割算法,对大尺寸图像进行处理。采用OTSU算法对图像进行初步的阈值分割,再利用快速非递归连通域标记算法进行连通域的标记及图像的局部分片。对分片后的小块图像以其阈值分割的结果作为初始逼近图像采用C V算法进行分割处理。算法分析及仿真结果证实,与经典C V算法相比较,改进的算法能够以很少的迭代次数和很短的运算时间达到稳定解,能够对含有丰富轮廓细节的大尺寸图像进行快速有效的处理。     

会议电视图像序列中的运动目标分割

提出了基于递归高阶阶段的运动目标分割方案,主要用于会议电视图像序列,与传统的高阶统计方法相比,基于递归高阶统计的分割方法从高斯噪声背景中提取信息,由于利用了前ｎ帧图像的信息冗余度,递归高阶统计方法可以更有效地减少噪声,检测小目标,并且提高了目标的分割准确度,模拟试验结果显示,分割结果较好。     

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.     

基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理。该方法适用于图像序列，低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像，实验证明了该方法的有效性。     

基于灰度分布的概率密度实现实时图像分割

针对实时图像质心跟踪的问题，提出了一种目标分割的算法。对相邻两帧图像的跟踪框和背景框的灰度分布统计，加入滤波因子，再根据Bayes判别规则构造判别函数，把背景像素和目标像素进行分类。实验结果证明，该方法克服了由于图像序列中某一帧图像灰度分布发生突变产生的影响，能较好的分割出图像中的目标。在电视跟踪系统中有效的保证了跟踪的稳定性。     

卫星图像分割的聚类算法

文章首先阐述了图像K-L变换的基本原理,然后再对处理后的图像应用ISODATA,FCM等方法进行图像分割,最后运用FCM算法的思想,改进方案,将聚类与传统图像处理方法相结合,对街区卫星图像进行分析,实验结果表明,改进的方案明显提高了卫星地图图像的分割速度和精度。     

基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法

伤口测量是临床医学研究中一项重要工作。传统的接触式伤口测量方法存在测量结果稳定性差、易造成伤口二次伤害的问题,基于2D图像处理的非接触式伤口测量方法存在精度差、无法获得伤口深度信息的问题。因此,本文设计了一种基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法。采用异源图像对齐算法解决了异源图像由于视差导致的图像像素错位问题;通过基于改进的区域生长法设计了一种交互式伤口区域分割方法,实现伤口区域精准分割;最后,采用基于RBF的三维点云孔洞修复算法进行伤口皮肤复原,从而得到伤口的最大深度、体积等三维参数。实验结果表明,本文方法的测量误差低于3%,其测量精度以及稳定性皆优于接触式和基于2D图像处理的伤口测量方法,满足临床使用以及医学研究的应用需求。     

基于形态学方法的工件表面缺陷红外热像检测技术

提出一种基于形态学理论的红外热像分割方法,用于工件表面缺陷的自动检测。首先在含缺陷钢制试件红外热成像检测试验的基础上,对工件的红外热像进行灰度化、高斯高通滤波、对数变换和二值化等方法相结合的增强处理;然后采用形态学方法,基于缺陷的空间连续性和缺陷与噪声的尺寸差别,设定连通分量所含像素数的阈值,最终实现红外热像的有效分割。结果表明,新的红外热像处理方法可以实现缺陷位置和形状的精确检测,可作为含缺陷部件的红外检测和自动识别手段。     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

基于PCNN的人脸图像分割算法研究

研究了基于PCNN的人脸图像分割算法。利用简化型PCNN对人脸图像进行分割,根据人脸图像的灰度特征和空间信息的相关性,得到了人脸图像的神经元点火序列,该点火序列就是图像分割的结果。通过MATLAB仿真实现了该算法,表明该算法具有一定的工程价值。     

基于神经网络的茄子采摘机器人视觉识别方法

针对生长环境中茄子图像背景复杂的特点,提出了一种基于BP神经网络的图像分割方法。通过对茄子果实的分析,选取3×3邻域像素EXG灰度值作为图像特征。选取30幅图像作为训练样本,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号,采用改进的BP算法对神经网络的权值进行训练。经过120次循环后,获得有效的网络权值,误差为0．001。结果表明,利用BP神经网络能够较好地实现茄子与背景的分离,经过数学形态法结合中值滤波方法的进一步处理后完全能满足采摘机器人的要求。     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于水平集分割方法的医学图像三维重建

为了提高医学图像处理对疾病辅助诊断和治疗的效果,提出一种新的基于先验形状的水平集方法,对多张脊柱CT切片进行分割,并将其分割结果进行三维重建。首先使用核主成分分析算法对训练样本进行降维,并用水平集来表达主成分作为先验形状;然后对水平集形状样本均值进行形态学处理,从而获得分割的初始轮廓;最后将初始轮廓引入RSF模型来构造新的总能量泛函,并依此对形态学预处理之后的每一张CT图像进行分割,进而根据分割结果进行三维重建。实验结果表明,新方法对多张CT切片的分割比传统分割方法具有更优的分割效果和更高的分割效率,能够精准地进行椎骨重建,指导脊椎的矫正手术。     

基于Adaboost的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统的重要部分,针对已有指纹分割方法的不足,笔者提出了基于Adaboost的指纹图像分割方法.并且基于分级处理的思想,使用Otsu计算分割阈值,对图像进行初分割,然后又使用笔者提出的基于Adaboost的指纹分割方法对图像进一步的分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果进行后处理实验证明,相对于已有的指纹图像分割方法,该方法具有较高的准确性和较强的适应性.     

综合区域和边界信息的图像自适应分割技术

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题，提出了一种综合区域和边界信息的解决技术．该技术主要利用区域和边界的综合信息，对分水岭算法处理后的过分割区域进行聚合．在基于区域和边界信息的聚合过程中，借鉴人眼视觉模型的韦伯感知原理，针对区域的不同亮度环境，自适应地选取动态的聚合阈值；并根据强弱边界属性调节聚合阈值，以鼓励对象内区域聚合和避免对象之间的区域聚合．试验结果表明，这种技术对分水岭算法中的过分割有较好的改善．