用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

一种基于多熵阈值图像分割的边缘检测新方法

该文提出的熵阈值分割图像边缘检测新方法,在噪声严重的情况下,能够提取出准确连续的物体边缘,实验结果表明这种方法能获得比Ｓｏｂｅｌ算子及Ｋａｐｕｒ多阈值分割法更为满意的边缘检测结果,这一方法在出版系统中具有一定的实用价值。     

多方位形态学结构元素在图像边缘检测中的应用

应用基本形态运算,定义了多方位形态学结构元素,通过形态运算加权平均组合,构造了多方位形态学边缘检测方法,使得局部方差最大．通过计算机仿真实验,对原始图像分别用本文方法、Ｓｏｂｅｌ 算子、Ｌａｐｌａｃｅ算子进行边缘检测,实验结果验证了本文方法能很好地检测出边缘．     

利用计算机视觉检测家蚕微粒子病的改进研究

在家蚕微粒子病显微图像自动识别图像分割问题中，首先应从显微图像中将微粒子从复杂背景中提取出来．由于显微图像对比度差、光照不均匀及噪音等因素的影响，采用传统的阈值分割方法和边缘检测方法不能顾及到图像局部的实际有用的目标信息，因此很难准确提取微粒子孢子区域．利用数学形态学的方法根据微粒子图像的形状特征来检测微粒子区域，实现微粒子和背景的分割，取得了较好的效果．运用基于遗传算法的BP网络进行了识别和分类，结果证明此方法是有效的．     

基于矩保持法的散焦图像深度估计

提出了一种基于散焦图像计算景物深度的新方法。该方法不需要获得光学镜头的点传播函数,利用Ｓｏｂｅｌ算子将同一场景的两幅散焦程度不同的灰度图像转换成梯度图像。利用矩保护法计算边缘区的大小与整个图像区域大小的比ｐｃ,根据两幅图像的Ｐｃ值计算出景物的深度。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

一种基于熵优化的区域生长图像分割方法

提出了一种基于熵优化的结合区域生长的图像分割算法，它利用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，然后再沿着图像中每个类的边缘试探性地调整分割，以熵的大小作为优化分割的指标逐步优化图像的分割．实验结果证明了该算法的有效性，而且比其他一些常用的灰度图像分割算法更准确．     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明, 该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘,保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性,提高了分割后图像纹理边缘的精确度．对合成图像与航摄像片的实验结果表明,该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法,且对真实图像得到了理想的分割效果．     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

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PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

混合神经网络在颗粒图像边缘检测中应用

提出了一种应用混合神经网络进行颗粒图像边缘检测的方法·边缘候选图像是通过采用基于灰度极小值算法提取边缘候选像素获得,神经网络以边缘候选图像中的边缘候选像素及其邻域像素的二值模式作为训练样本·对经过噪声污染的图像进行实验表明,该方法获得的边缘图像封闭性较好、边缘描述真实,适用于颗粒图像的边缘检测·     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

Surface Quality Evaluation of Fluff Fabric Based on Particle Swarm Optimization Back Propagation Neural Network

Aiming at the problem that back propagation(BP) neural network predicts the low accuracy rate of fluff fabric after fluffing process,a BP neural network model optimized by particle swarm optimization(PSO) algorithm is proposed.The sliced image is obtained by the principle of light-cutting imaging.The fluffy region of the adaptive image segmentation is extracted by the Freeman chain code principle.The upper edge coordinate information of the fabric is subjected to one-dimensional discrete wavelet decomposition to obtain high frequency information and low frequency information.After comparison and analysis,the BP neural network was trained by high frequency information,and the PSO algorithm was used to optimize the BP neural network.The optimized BP neural network has better weights and thresholds.The experimental results show that the accuracy of the optimized BP neural network after applying high-frequency information training is 97.96%,which is 3.79% higher than that of the unoptimized BP neural network,and has higher detection accuracy.     

基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法

为了提高低照度图像去噪处理的整体效果，本次研究提出了基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法。采用Sobel梯度检测图像边缘信息，采用OTSU（Nobuyuki otsu 大津展之）阈值分割法分割图像为平坦区域和细节区域；通过模糊均差方法分别估计两个区域图像的噪声标准差；采用小波域方法对图像进行平滑软阈值去噪，实现低照度图像的平滑去噪。实验结果显示，本文方法可以在不同噪声水平下获取接近真实值噪声标准差，在噪声水平最大时信噪比大小达到了27.97dB，去噪效果达到92.1%，质量很好的图像数量占比达到了80.58%，图像信息损失较小，去噪效果较好，具有极大的应用价值。     

种子区域生长法的改进算法及其在钉螺图像提取中的应用

种子区域生长法是图像分割中一种常用的方法,其性能在很大程度上取决于种子点的选取与生长规则.为了更有效地应用种子区域生长法从真实图片中提取钉螺图像,在分析种子区域生长法的基本思想后,提出了一种改进的种子区域生长算法并用于提取钉螺图像.改进种子区域生长法使用了新的区域生长相似性规则和区域生长停止的动态阈值方法,改进算法采用人工方式来选择区域生长的种子点.结果表明,改进的种子区域生长法在复杂背景图片中能获得更好的钉螺图像提取效果.     

一个反向的Hardy-Hilbert积分不等式

通过引入单参数λ, β函数及改进权函数的方法, 建立一个反向的Hardy-Hilbert积分不等式, 并证明其常数因子为最佳值. 作为应用, 建立 了若干等价形式及一些特殊结果.