基于多尺度空间PCNN模型的图像分割算法

运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像分割.在利用PCNN模拟人类视觉的图像分割过程中,由于传统PCNN模型中的连接矩阵使用固定值表示,使得PCNN模型不能满足图像分割时尺度变化的需求.为了解决这个问题,本文提出了基于多尺度空间PCNN模型的车辆图像分割算法,将尺度空间引入PCNN模型,使PCNN模型具有了尺度特性,提高了系统自适应分割车牌图像的能力.     

一种基于3D 网格分割的数字水印算法

为了提高三维模型数字水印的不可感知性,笔者提出了一种基于3D 网格分割的数字水印算法。该方法首先对三维网格模型分割,得到若干有意义的子网格。然后计算每个子网格的频域系数矩阵,将相同的水印信息添加到系数矩阵中,得到带有水印的顶点矩阵,从而获得带有水印的网格模型。实验结果表明：本算法对多种攻击具有鲁棒性,同时嵌入的水印具有不可见性,从而保持了模型良好的视觉效果。     

脉冲耦合神经网络对肝包虫图像分割

 在应用脉冲耦合神经网络模型分割图像的研究中,确定模型的参数是一个难点问题,其中连接系数β在脉冲耦合神经网络中起着重要的作用。本文使用最小交叉熵D(P, Q; t )和标准差,简化了脉冲耦合神经网络模型的连接系数β的估计公式,该方法可以自动确定并简化脉冲耦合神经网络模型的连接系数β。实验结果表明,该方法对肝包虫医学图像的分割效果显著,能获得较好的视觉结果并具有较强的普适性。     

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。     

脉冲耦合神经网络在指纹图像分割中的应用

脉冲耦合神经网络（PCNN）是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络。研究发现，可用PCNN的脉冲传播特性有效地解决图像处理中的不同问题。在此阐述了PCNN的原理，并提出一种基于PCNN的指纹图像分割算法，该算法有很强的适应性和抗噪性．     

基于脉冲发放皮层模型的图像分割方法

图像分割算法对光照强度的反应较敏感,同一种算法往往很难对不同光照情况下的图像进行有效分割。基于此,提出一种基于脉冲发放皮层模型的图像分割方法。首先选用不同阶段指数函数对漏电积分器的特性近似逼近。其次,根据亮图像与暗图像之间的区别选择不同的衰减函数,使模型对不同亮度图像具有较好的适应性。实验表明该方法能够对不同光照条件下的图像进行有效地分割,同时较好地保留图像的细节信息,与改进的脉冲耦合神经网络、改进的交叉皮层模型以及二维OTSU算法相比,具有较强的鲁棒性。     

基于NSST域的改进加权非负矩阵分解的图像融合

针对加权非负矩阵分解中算法复杂度较高的问题,提出一种基于加权非负矩阵分解和双通道脉冲耦合神经网络的图像融合的改进算法。首先,对已经配准的两个源图像进行非下采样Shearlet变换;然后,对于图像低频子带,采用改进的WNMF的算法,动态更新权值矩阵,更好地提取图像特征信息。对于高频子带,采用改进双通道脉冲耦合神经网络的算法,链接强度值采用块的梯度值,更好地保留图像的微小细节信息;最后,经过非下采样Shearlet的逆变换得到融合图像。实验表明,将加权非负矩阵分解与双通道脉冲耦合神经网络相结合,不仅能很好的提取图像的特征信息,保留更多细节信息;同时双通道的脉冲耦合神经网络的方法能提高算法运行效率。     

基于脉冲耦合神经网络的多区域图像分割

为解决传统脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)仅限于二值分割且无法对灰度缓慢变化的大范围区域进行完整分割的问题,提出了一种基于PCNN的多区域图像分割算法。将分割图像经过平滑和归一化后送入PCNN,在快速连接机制作用下,每次迭代处理中具有相似状态的神经元可实现同步点火,完成单个图像区域的完整分割。经过预定的迭代次数后,以各神经元的点火次数为新输入图像各像素点的灰度值,然后经平滑和过归一化后再次送入PCNN重复上述处理,完成多区域图像分割。Berkeley图库的实验结果显示,该算法高效、鲁棒,可有效应用于图像分割。     

基于灰狼优化算法的PCNN中药材显微图像分割

为有效分割中药材显微图像的目标信息,提出了一种基于灰狼优化算法(Gray wolf optimization, GWO)的改进型脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)中药材显微图像自动分割方法。首先,从适应处理显微图像的角度出发对传统PCNN模型进行简化与改进;其次,在训练图像中提取香农熵值作为GWO的适应度函数来自适应调节PCNN关键参数——链接系数β,进而实现图像目标的最优分割;最后,将所提算法与聚类分割法、OTSU法、传统PCNN法进行了实验比较,并用骰子系数、体积重叠误差、相对体积、精确度和交并比等常用医学图像分割评判标准对4种处理方法做了客观评价。实验结果表明,所提方法能够实现图像的自适应分割,较好地保持了图像细节、纹理及边缘等信息,对不同显微图像分割准确度高,改善了图像的分割性能,具有较强的适用性。     

基于三维卷积神经网络的肝脏静脉血管的分割

针对传统的血管分割算法需人工参与且分割效果不佳,神经网络的方法存在设计特征量的数量有限等诸多问题,提出了一种基于三维卷积神经网络的血管分割的算法,可以利用多层卷积神经网络获取三维图像的特征,与传统的二维分割有很大的不同。通过正负样本训练后得到的模型,可以对CT图像分割后的三维子块V_i中心位置的像素点进行分类实现血管的自动分割。使用正负样本各14 976个来进行训练和测试所提出的三维卷积神经网络算法,最终,三维卷积神经算法的准确率能够达到86.11%,Dice相似系数为92.43%,召回率为99.76%。实验结果表明了基于三维卷积神经网络的血管分割算法的有效性,可以获得比二维输入数据更好的实验结果。     

一种基于简化PCNN的色盲检测图分割方法

在色盲检测图及脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural networks,简称PCNN)的基础上,提出一种基于简化PCNN模型的色盲检测图分割方法,该方法首先根据欧式距离计算彩色图像色差,通过设定一个合适的阈值,将与红色相似的颜色替换成白色,初步分离图像中的目标与背景,对预处理后的色盲检测图像,用典型的PCNN简化模型对其红色分量进行分割,最后用形态学闭运算优化得到最终的分割结果.实验结果表明,该方法能准确分割出色盲图像中的图形,且简单有效.     

基于二维Tsallis熵的改进PCNN图像分割

为了改善图像分割的性能,采用改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行分割,通过对其内部活动项进行空不变的单阈值化分割,来达到对原图像空变阈值化分割效果.另外分割准则也作了修正,通过计算图像二维直方图的Tsallis熵,得到二维Tsallis熵,以此作为图像分割准则.最后,修正了动态门限项的下降速度,使得PCNN收敛更快.实验证明二维Tsallis熵准则优于最大Shannon熵准则与最小交叉熵准则,且改进的PCNN模型比传统PCNN模型收敛更快.     

基于颜色信息的水稻稻曲病图像分割算法研究

提出一种从颜色空间进行稻曲病图像的稻曲球分割算法,通过研究稻曲病图像颜色空间的各颜色分量对应坐标值的比值,分析颜色分量的色差模型,找到稻曲球、稻穗和叶片之间颜色信息的不同分布区域,采用动态阈值法有效分割稻曲球。图像分割实验结果表明所提算法的有效性,为后续进一步研究稻曲病的图像特征提取与图像识别等提供研究基础。     

基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别

组织细胞图像形态各异、大小不一、纹理变化多样等特点,导致难以精准地分割细胞区域的问题,对此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和边缘聚类方法的新算法.对原始切片采用染色校正预处理,提高色彩对比度,利用CNN得到初步分割结果,结合边缘聚类方法提升初步分割结果的连续性和完整性.在此基础上,结合计算机视觉技术,获得分割图像中细胞颗粒的基本属性特征,并使用Softmax分类器判别细胞类型.实验结果表明:相较于经典的卷积神经网络、阈值分割、模糊聚类等细胞图像分割算法,该算法在分割结果的完整度方面提升了6.15个百分点.     

基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割;然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像,根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图,以Laplace矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵;最后根据玉米穗丝特点,结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。实验结果表明：所提的研究方法像素精度值为97.96%,综合评价指标值为94.16%;其中像素精度值相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3,分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91百分点,综合评价指标值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13百分点。此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷,提取的目标区域接近真实区域,准确度高,从而为智...     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法

为准确获得目标图像,提出一种自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法。在HSV颜色空间中以颜色直方图作为颜色特征．设计Gabor滤波器提取图像纹理特征,对马尔科夫算法进行研究．设计自动权值算法。实验证明．该方法能有效降低算法复杂度,减少了分割过程中人为设置参数的主观性．较好地屏蔽图像噪声影响,可以很好地提取出目标图像。     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

基于非接触式温度测量中的高温熔体识别方法

提出一种基于灰度阚值分割的高温熔体识别方法.采用双峰法和最大方差自动取阚值法分别确定预分割阈值,再根据高温熔体的灰度值近似相等选择合适的分割闲值,使所分割的目标的灰度值的等级数较少,并使高灰度值的R色总数最多.根据这种方法,利用MATLAB软件,对拍摄的某铜冶炼厂高温熔体图像进行仿真实验,结果表明:对于目标和背景对比强烈的图像,采用双峰法分割效果较好;而最大方差自动取阈值法更适用于图像中目标占很大比例的情况;这种识别方法能自动调整不同拍摄条件下的图像分割阈值,从而准确地识别目标.