捷联导引头中基于知识的目标分割方法研究

为了保证处理效率,需要通过图像分割出可疑目标来减少干扰、减少运算,提出了一种基于知识的目标分割方法.将图像区域作为研究对象,结合目标先验知识通过区域划分、特征提取及判定来选取合适的目标分割阈值.实验结果表明:该方法能够克服全局场景的影响,有效地将可疑目标分割出来,提高了系统的实时性,为目标的识别提供依据,同时降低了后面目标识别跟踪的难度.     

炭制品图像的缺陷分割与样本提取

针对炭制品X光图像的特点,为快速准确地分割出缺陷,提出了基于迭代的阈值构造方法和数学形态学相结合的缺陷分割方法.通过迭代算法确定了图像分割的最佳阈值,有效地减少了噪声对分割阈值的影响;设计可疑点区域搜索算法,确定了可疑点区域的位置和大小;通过试验得到了滤波模板的最佳概率阈值,并建立了可疑点的合并条件表达式,得到了完整的缺陷区域.研究结果表明:该法很好地解决了噪声抑制和保持图像缺陷细节之间的矛盾,且缺陷分割结果非常准确.最后,在缺陷分割的基础上,研究了缺陷样本的输出方式,设计了两个三维特征矩阵存储缺陷特征信息,实现了缺陷几何特征与灰度特征的提取,为进一步的缺陷特征参数的提取与缺陷识别奠定了基础.     

面向红外视频图像的火焰识别

针对红外图像的火焰识别,采用基于粒子群优化算法的二维最大熵阈值选取方法,选取最佳阈值对红外图像进行分割,使可疑区域从背景中分离出来.选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价.实验证明,这种结合火焰动、静特性的算法鲁棒性强,识别率及灵敏度较高,适用于广范围的火灾监控.     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.     

基于区域信息的悬浮细胞识别与计数

悬浮细胞的培养过程需要对活细胞计数.针对人工计数方法存在的缺陷,利用图像分析技术对拍摄的细胞图片进行处理,实现活细胞自动识别及计数.要实现细胞识别,首先要对图像进行正确分割.对于前景和背景对比度较小且细胞很稀疏的图像,采用背景拟合设定阈值进行分割;针对前景和背景对比度较大的图像,采用一种基于局部区域直方图的方法进行分割.对分割后的图像进行链码跟踪并测量细胞参数,最终实现细胞识别及计数.实验结果表明上述方法能快速有效地计算出活细胞个数.     

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.     

基于多阈值算法和分水岭算法的图像分割

图像分割是图像处理中的关键技术,有利于目标的定位和识别,为了提高图像分割的精度,针对单一分割方法存在的不足,提出一种基于多阈值算法和改进分水岭算法的图像分割方法.首先采用多阈值算法分割图像,得到图像的初步分割轮廓,然后采用分水岭算法实现再一次图像分割,最后选择多种类型的图像对分割方法的精度进行验证.实验结果表明,该方法可以将用户感兴趣的目标准确地分割出来,图像分割精度和速度优于单一的多阈值算法或改进分水岭算法,更有利于图像的后期处理.     

一种基于阈值与边缘检测的遥感图像分割方法

针对阈值分割法分割遥感图像目标区域不完整问题,提出了一种融合边缘信息的遥感图像目标分割方法。方法以阈值分割得到的图像为基础,同时融合边缘提取方法得到的目标边缘图像,然后采用区域生长的方法填充融合图像的孔洞,最后利用形态学滤波得到完整的目标区域。实验证明,本方法能够完整分割遥感图像目标区域,为后续的目标识别奠定了基础。     

基于数学形态学的医学图像自动阈值分割

提出了一种自动分割癌细胞图像的方法.该方法利用数学形态学开运算型边缘检测算子对图像边缘锐化;利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像;利用改进的判别分析法自动选取灰度阈值进行图像自动分割;利用自动分割区域与手动分割区域的误差和平均最短距离对自动分割效果进行评价.用该方法对20幅癌细胞图像进行自动分割实验,证明了其对图像分割的有效性.     

基于改进的SLIC区域合并的宫颈细胞图像分割

针对现有细胞图像分割算法对噪声敏感,传统SLIC(simple linear iterative clustering)算法对边界分割不精确的问题,提出一种基于改进的SLIC融合区域合并的方法:首先对宫颈细胞图像进行均值漂移处理,消除细微噪声点;然后进行二维Otsu自适应阈值处理得到初始轮廓,应用SLIC算法得到超像素区域,并融合到原图中完成初始分割;最后,在初始分割图中进行初略标记获得交互信息,利用最大相似准则进行合并,不需要预先设定分割阈值,没有被标记的背景区域将成功合并到标记的背景区域,同时,没有被标记的目标区域会被识别出,有效地阻止与背景区域合并。对宫颈细胞图像进行大量的细胞质分割实验,结果表明本文算法能够在较短时间内准确识别出宫颈细胞的细胞质边缘。     

基于改进模糊C均值聚类和区域合并的矿物颗粒分割方法

岩矿石薄片图像中矿物颗粒的分割提取是分析鉴定工作的前提,为了进一步提高矿物颗粒提取的准确性,提出一种新的矿物颗粒提取分割方法。该方法以一组岩矿石薄片正交偏光序列图作为输入,对每张正交偏光序列图采用改进的模糊 C 均值聚类(FCM)算法进行初始的边缘提取,并叠加多张边缘图像,再对得到的叠加边缘图像进行精细化处理并进行目标颗粒筛选,得到初始的分割提取图像。为了抑制颗粒的过分割现象,利用基于区域邻接图(RAG)的合并算法进行区域合并,首先依据颗粒的颜色纹理等特征进行初始合并操作,再根据矿物颗粒在不同正交偏光角度下的变化规律进行二次合并操作,从而得到最终的分割提取图像。通过对多组图像进行实验表明,该方法可以获得良好的效果。     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像，提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波，抑制噪声；利用最大类间方差阈值法分割图像，分割出特定目标；选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀，去掉细小背景杂波干扰；对二值化的图像进行面积统计，搜索出面积最大的目标．在原实时图中，以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明，利用裁剪的新实时图进行匹配，可以有效去除背景对匹配的不利影响，弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

可见光与近红外医学图像融合算法及软件

针对使用2CCD相机AD—080CL作为图像获取设备的荧光成像系统,设计了可见光与近红外图像的融合算法;并利用MFC程序架构在VS2010环境下搭建配套的软件系统。系统由同一光学路径获取可见光与近红外图像,确保了图像位置信息的完全匹配。通过比较伪彩色增强、彩色图像处理和图像分割等方法,得出改进的最大类间方差分割法和小波融合结合的处理算法,较好地在可见光图像上显示出荧光标记区域,具有简洁快速、适用于工程开发的优点。软件实现了多通道实时显示、保存图像视频、数据库病例管理等功能。     

一种不同色域空间下的无监督图像分割技术

针对图像分割有监督学习模型训练时间长、需要大量训练样本才能确保模型精度要求且样本标记费时费力的问题,提出了在不同色域空间下基于神经网络的无监督图像分割方法。首先将图像进行不同颜色空间模型转化,得到不同色域空间下图像的颜色表示;其次利用felz和quickshift方法,对转换后的图像进行粗粒度聚类,形成超像素结果,并对每个像素打上相应的标签;最后利用神经网络细粒度的图像特征分辨能力进行微调,得到最终的图像分割结果。该方法在公开的COD10K等数据集上选取了数据集进行验证,实验表明,文中方法能够对图像进行合理分割,且与有监督长时间训练过程相比,无监督的推理耗时大大缩短,速度显著提高。     

一种基于句子分割的文法自动推导算法

信息咨询口语对话系统中的领域文法规则往往需要专家来人工设计。该文针对一种面向汉语口语的上下文无关增强文法,提出了一种基于句子分割的文法自动推导算法。其基本思想是:用初始规则集对训练例句进行分析,若不能得到完整的语法树,则先对分析结果进行消歧和归一化,然后根据顶层成分递归地推导出缺少的规则,并更新已有的规则集。为了提高最终文法的性能,在例句处理顺序和规则更新上对算法基本流程做了改进。在天气预报查询领域进行了实验,结果文法的句法分析准确率在初始规则集为空时达到了64.8%,在初始规则集只包含日期相关规则时达到了86.4%。     

室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法

针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题, 提出一种基于绿色作物G\|R颜色特征, 结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法, 解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题. 实验结果表明, 该方法不仅对作物、 土壤和光照变化不敏感, 且可以消除图像阴影部分的影响, 与颜色索引方法EXG-Otsu和RGB算法（G>R, G>B）相比, 该方法分割效果更理想.     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

光线传播方式对田间图像分割效果影响的研究

光线按传播方式分直射光和漫射光。在田间图像中,光线传播方式与背景土壤干湿程度一同影响叶片镜面反射现象的形成。针对这一现象,在自然光照条件下按太阳光直射和漫射、背景土壤干湿分为4种情况采集图像。采用常用的超绿特征(2G-R-B)和H特征作为分割特征,分别使用Otsu阈值分割、全局阈值分割两种方法分割田间图像进行对比实验。在田间实验中,每组田间图像包括4幅原始图像,按不同分割特征、不同分割方法进行4次图像分割。在7组田间图像的分割实验中,分割结果表明背景土壤潮湿环境下太阳光漫射条件下田间图像的分割误差小于其它三种情况。这为相关田间机器视觉设备的开发提供了理论基础。     

基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。     

基于高斯混合模型的遥感影像云检测技术

【目的】高分辨率遥感影像云检测技术一直是遥感影像处理亟待解决的难题,尤其是边缘薄云和散云的检测。针对高分辨率遥感影像的成像特点,利用形态学运算、多边形简化技术,实现含云影像的准确提取。【方法】首先对影像进行高斯低通滤波平滑,取得一致均匀的明暗效果; 然后将影像分为多云、少云、无云3种情况,对多云影像采用Otsu阈值分割,对少云影像采用高斯混合模型进行阈值分割; 最后对云区进行形态学处理得到最终云区。【结果】高分辨遥感影像云检测方法目视效果较好,可有效提高云检测精度,该方法准确率为98.60%,查全率在90%左右,错误率约为2.58%,可以较为准确地检测出厚云、薄云、散云,同时还可有效地减少对房屋、道路、裸地的误判。【结论】基于Otsu阈值分割和高斯混合模型的高分辨率遥感影像云检测技术算法复杂度适中,计算量小,运算速度快,检测精度高,适用性广。