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。     

一种融合分层信息熵的MRF视频运动前景分割算法

针对视频图像中相邻像素的相关性对前景分割的影响问题,提出了一种以熵图像为纽带的分层马尔可夫随机场(MRF)视频运动前景分割算法.通过图像像素层和信息层构建自适应像素模型和动态光滑模型,增强了视频图像中邻域像素的空间一致性和时间连续性.然后在马尔可夫模型的框架下,采用多环置信度传播算法求解最大后验概率估计,提高视频运动前景分割的质量.实验结果表明该方法能够在不同的视频图像序列条件下完成对运动前景的有效分割.     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于局部像素特征分类的图像分割算法

图像分割是模式识别、计算机视觉等领域的重要研究内容,也是图像信息处理的难点和热点之一.以孪生支持向量机(TSVM)与极坐标复指数变换(PCET)理论为基础,提出了一种基于局部像素特征分类的图像分割算法.该算法首先对局部像素窗口进行PCET,并将PCET系数幅值作为图像的像素级特征;然后利用指数交叉熵阈值技术确定训练样本,并进一步训练出TSVM分类模型;最后利用已获得的TSVM分类模型对原图像像素进行分类处理,从而获得图像的最终分割结果.实验结果表明,该算法可以获得较好的图像分割结果.     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

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．     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于局部卷积的视频图像像素补偿方法

为了修复高速运动目标视频图像的缺失像素，提出了一种基于局部卷积的视频图像像素补偿方法(局部卷积补偿方法).首先引入局部卷积方法，分割神经网络模型，重建视频图像帧；再激活源视频图像及对应像素空间；最后采用线性均值补偿方法补偿视频图像内插帧空洞，并判断视频图像匹配程度，完成视频图像像素补偿.对比实验结果表明，局部卷积补偿方法的平均梯度为11.239,明显高于遥感图像分类方法、单幅图像超分辨率重建方法和多尺度递归图像超分辨率重建方法的平均梯度，说明经过局部卷积补偿方法补偿后的视频图像具有较高的清晰度.     

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。     

基于IE 和AG 的小波图像融合方法

为客观评价几种小波融合图像算法的优劣, 采用了基于信息熵(IE: Information Entropy)和平均梯度(AG: Average Grads)的融合图像质量评价方法。首先选取了两组不同的源图像, 其中一组为曝光度不同的两幅图像, 另一组是焦距不同的两幅图像。然后对图像进行4 层小波分解, 低频系数全部采用像素点平均值法进行融合, 高频系数分别运用区域绝对值最大法、像素点绝对值最大法、区域最大梯度法以及像素点平均值法4 种小波系数融合规则进行小波图像融合, 最后分别比较了4 种融合图像的IE 和AG 值。实验结果表明, 将4 种小波融合方法进行比较, 基于像素点的最大绝对值法IE 和AG 值最大。对于曝光度不同的两幅图像, 其IE为7. 206 5 bit, AG 为5. 983 7 10^-5 , 对于焦距不同的两幅图像, 其IE 为7. 130 8 bit, AG 为4. 794 3 10^-5 。可见, 4 种融合规则相比较, 基于像素点的最大绝对值法融合效果最好, 从而验证了该方法的有效性。     

一种密文域医学图像可逆信息隐藏算法

鉴于图像的密文域可逆信息隐藏在安全云计算和隐私保护方面的重要作用,为了提高信息嵌入率,结合医学DICOM图像像素深度高、像素分布连续性高的特点,提出了一种结合两种压缩算法的密文域医学图像可逆信息隐藏算法。首先发送方对图像进行预处理,根据像素中高位比特连续为0的数量嵌入标记信息,腾出高位的冗余空间;然后用一种特殊设计的块加密算法进行加密,在保证明文信息不被泄露的同时保留了部分图像相关性;接着嵌入方根据标记信息,在对应位置嵌入额外信息;此外,为了进一步提高嵌入率,嵌入方还可以利用图像像素的相关性,在块内进行做差,并压缩实施信息嵌入。实验结果表明,该算法不仅具有较高的信息嵌入率,同时还有较好的安全性表现。     

结合对比度塔和克隆选择加权Wedgelets的图像融合

为增强融合图像的效果,提出了一种图像融合新方法.先利用对比度塔分解得到多分辨序列,然后利用加权Wedgelets变换和小波变换在图像序列相应尺度上融合源图像细节,并采用免疫克隆选择算法优化权值.新方法不仅有效保留了图像的细节和纹理,改善了视觉效果,而且使融合图像信息熵保持在较高水平.仿真实验结果表明,采用新方法所得到的图像像素平均梯度值比小波和Wedgelets方法分别提高了0.31和3.27,图像灰度值标准差分别提高了2.27和3.93.     

基于多幅不同曝光量照片的场景高动态范围图像合成

提出了一种恢复相机成像系统光照响应曲线,合成场景高动态范围图像的方法.在满足光学成像系统相反法则的前提下,利用多幅同一场景不同曝光量的照片图像,结合最小二乘原理和B样条函数拟合方法,恢复了相机的光照响应曲线,获得图像中像素值与曝光量之间的映射关系,进而将不同曝光量的场景照片图像融合成一幅高动态范围图像.图像中的像素值与场景中对应点的真实亮度值成正比,扩大了场景图像的表示范围,增加了场景图像中高亮区和暗区的细节特征.实验表明,合成的高动态范围图像效果满意.     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

具有抗噪能力的图像阈值分割法

图像阈值分割在图像分析和图像识别中具有重要意义,本文将Brink所提出利用一维相关系数对图像进行分割的方法推广到二维。该方法除了考虑系数的灰度信息外,还考虑了像素点与其领域的空间相关信息,理论与实践表明,该文方法在进行图像分割时有很强的抑制噪声性能,比一维相关系数法好。     

基于Clifford代数的多光谱图像边缘检测

为了充分利用多光谱图像不同图层之间的关联性,采用Clifford代数描述多光谱图像.在Clifford代数空间中,定义了多光谱图像的Clifford微分与Clifford梯度.在此基础上,提出了一种新的多光谱图像边缘检测与融合算法.该算法首先计算出各像素点的Clifford梯度,进而得到Clifford梯度范数;然后以此为依据,判断像素点是否为边界点,从而得到多幅边缘检测图像;最后,将这些图像融合,便可得到最终的边缘图像.与基于最大熵的多光谱图像边缘检测算法的比较结果表明,算法由于利用了多光谱图像不同图层之间的关联性,因而可以更好地保留边缘信息,获得更完整的边缘检测效果.     

基于均匀置乱和混沌映射的医学图像加密方法

医学图像由于涉及隐私等重要问题,存储与传输过程中需要加密,为了提高医学图像加密的质量并保证加密速度,针对分块后的图像使用一种基于Arnold映射的均匀置乱方法,结合logistic映射生成伪随机数来控制置乱参数,同时对像素点的值进行异或操作以进一步加密图像.实验发现此方法对密钥的敏感性较强,能很好地掩盖图片信息,与单一的logistic映射等加密方法相比,可同时抵御一些裁剪和篡改攻击.上述方法的操作步骤比经典加密算法简单,因此也能满足加密速度的要求.     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

一种基于模糊积分的图像最优融合方法

为极大保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和空间分辨率信息，提出一种基于模糊积分的图像最优融合方法。综合光谱信息和空间分辨率2个单因素指标，在IHS（Intensity Hue Saturation）空间，对强度分量，的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合，低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标，进行像素级最优融合，实验结果证明本方法是有效的。