图像二维阈值分割的数据场方法

针对图像分割中最优阈值选择这一难题,提出了一种新的图像二维阈值分割方法.该方法引入数据场的思想,将图像从灰度值空间映射到数据场的势空间;将二维灰度直方图的频率作为数据场对象的质量,计算二维直方图元素之间的相互作用和影响,生成二维直方图的三维数据场;再通过势心削除、势心合并等环节获得最优分割阈值,在不明显增加时间复杂度的前提下得到较好的分割结果.对标准图像数据集以及部分加噪声图像的分割实验表明,该方法是合理、有效的,能够适应大多数图像的分割,具有一定的抗噪性能,是经典一维最大类间方差法的有效补充.     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量(H,Cg,Cr)T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

基于CT图像的肋骨定位和追踪

本文以CT图像为基础,针对肋骨的定位与追踪问题设计一个检测系统。系统可以自动检测出CT图像中的肋骨区域,并精确地勾画出肋骨的轮廓。首先对CT图像做预处理,消除噪声。然后采用OTSU方法自动选取合适的分割阈值,将CT图像二值化;采用形态滤波方法去掉二值化图像中的散点以及桥接裂缝,从而得到平滑轮廓的效果,将每个独立的连通区域标记出来;最后,通过提取出的特征对不同的肋骨进行分类,并且在不同的图像中追踪到相同的肋骨。     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.     

Gabor滤波器在带钢表面缺陷检测中的应用

利用Gabor滤波器具有频率选择和方向选择的特性,将其应用在带钢表面缺陷检测系统中,不但能够去除噪声,而且能够把缺陷的纹理特征完整地保留下来.引入评价函数使缺陷图像和无缺陷图像的能量响应差别最大化,以确定最佳滤波器参数.基于最优的阈值函数得到二值化图像,并应用形态学分析方法去除二值图像上小的噪声,得到分割后的缺陷图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于X射线的BGA空洞缺陷3D检测方法

目的对球栅阵列封装(Ball Grid Array,BGA)芯片中由于焊接过程中产生的气体未能及时逸出所致的空洞缺陷进行3D检测,以降低缺陷检测难度和提高准确率,为实现BGA产品的流水线检测奠定基础.方法利用X射线三维显微镜对BGA芯片进行扫描与重建得到3D模型,将模型等距切片后转为灰度图像,根据3D可视化结果和灰度直方图选择固定阈值进行全局阈值分割,将分割得到的二值图进行连通区域标记并计算各区域面积,最后采用积分法求取焊球和空洞体积并计算空洞率.结果与2D检测方法对比,该方法可以有效去除图像中的多元器件重叠的不利因素,可直接观察空洞缺陷的大小及位置;在BGA切片图像中标记分割阈值的等值面并测量焊球和空洞的直径,将测量结果与DR图像中的测量值对比,最大误差为3.726μm,表明该方法可以准确地分割焊球及空洞特征.结论该方法可以有效地检测出BGA中的空洞缺陷,并准确地计算出焊球和空洞体积及基于体积的空洞率.     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

一种高精度CCD测试系统的非均匀性校正方法

针对高精度光电耦合器件(CCD)测试系统中像素的非均匀性给测试结果带来较大误差的问题,根据引起图像像素非均匀性噪声的特性,建立了对应的图像模型.采用自适应阈值分割算法将图像二值化分离出有效使用像素,并提出了一种采用两点线性方法对非均匀性像素进行校正的算法.仿真实验采用高速面阵CCD采集由激光器发射的圆形光斑图像,并通过计算图像光斑的中心坐标进行了验证.结果表明,该算法能够将图像的复杂背景与光斑分离,可校正其像素的非均匀性,稳定光斑的像素灰度值.在相同条件下连续采集图像,图像光斑的中心坐标稳定.     

一种通用的基于图像分割的验证码识别方法

针对粘连、扭曲,且存在干扰噪声的验证码图像识别性能欠佳的问题,结合卷积神经网络提出一种通用的基于图像分割的验证码字符识别方法。首先对传统Otsu阈值分割算法的阈值选取策略进行改进,提出基于局部最优阈值分割的Otsu法对验证码图像进行二值化处理。其次,采用改进的融合字符积分投影特性的复杂验证码字符分割方法对存在粘连情况的字符进行二次分割。最后,将分割得到的单个字符归一化后直接输入到基于卷积神经网络的LeNet-5模型中进行训练和识别,并输出识别结果。大量网站验证码图像的实验测试结果表明,提出的方法对粘连、扭曲,且存在干扰噪声的字符验证码图像有着较高的识别率和适应性,有效克服经典方法对于不同种类验证码识别的针对性和局限性。     

熔喷材料超细纤维直径的测量方法探讨

在不同型号的光学显微镜上采集了多种熔喷材料图像,利用大律法全局阈值、LOG和CANNY算子边缘检测及边缘检测基础上的阈值分割对其进行处理,研究表明光学显微镜下熔喷材料的图像自动分析难以实现.针对扫描电镜(SEM)图片,提出一种基于边缘检测、图像分割、细化、线段连接后配对的熔喷超细纤维直径分布测试算法,验证试验表明该方法能准确地测量熔喷超细纤维的主体直径.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

基于Softmax回归模型的骨龄X射线图像手骨分割

针对儿童青少年的骨骼发育情况,临床上常采用手腕骨X射线图像进行骨龄评估。其中手骨区域的分割是预处理中的关键一步,手骨分割的准确率极大地影响最后的评估结果。传统的阈值分割方法在自动化分割过程中鲁棒性较差,利用深度神经网络的自动分割准确率比传统方法高但较为复杂。研究在阈值分割的基础上,提出先通过训练Softmax回归模型预测最佳阈值得到二值图像,再利用区域生长法提取完整手形,最后对手骨图像进行归一化处理的分割方法。在100张临床数据测试集上,将提出的方法与传统的阈值分割方法——Otsu、最大熵阈值和直方图均值分割方法进行对比,采用相似系数DSC（dice similarity coefficient）、欠分割率和过分割率3个客观评价指标对分割结果进行定量分析。实验证明该方法的分割效果最理想,平均DSC值为0.97,欠分割率和过分割率接近于0,对于复杂的手骨图像也表现出良好的分割性能,相比传统的阈值分割方法具有更好的鲁棒性,能够准确的对骨龄X射线图像进行自动化手骨分割处理。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

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。     

基于图像阈值分割的改进蜂群算法

为快速准确地将图像背景与目标进行有效分割, 提出了一种基于图像阈值分割的量子改进蜂群算法(IABCQ: Improved Artificial Bee Colony Algorithm Based on Quantum)。该算法将量子比特概率幅的正弦分量引入到蜂群算法的编码中, 通过调整相位角更新量子比特概率幅, 使蜂群算法中引领蜂向当前最优蜜源的方向移动, 避免算法搜索的盲目性; 借鉴量子运算中非门操作将个体的正弦和余弦分量互换, 使跟随蜂的蜜源进行互补更新;应用蜂群算法更新个数的限制, 避免了局部优解和不动点引起的个体不更新问题。通过不同类型图像和算法之间的比较表明, 该改进蜂群算法应用到图像阈值分割中的收敛时间减少了20%左右, 同时也表现出良好的稳定性和抗噪声能力。
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采用改进Snake模型的胸片肺野自动分割方法

为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.     

基于标记的肝脏CT图像智能提取

针对腹部CT图像所含脏器多且复杂的特点,结合解剖学知识,提出了一种新的基于多尺度梯度的医学图像分割方法。结合图像的灰度直方图的梯度变化,对图像进行内外标记,而后利用强制最小技术对多尺度梯度进行修改。在修改后的梯度图像中直接进行全局阈值分割,并结合解剖学知识再进行相应的形态学处理,最终可以较好的将肝脏从腹部图像中提取出来,适合用于肝脏的智能提取。     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

基于胸环靶图像灰度特点的有效靶面提取算法

分析了室外复杂环境下自动报靶系统采集的胸环靶图像特点。提出基于图像灰度特点的有效靶面提取算法。将彩色图像灰度化,提取图像的边缘;对灰度图像进行平滑处理,并进行阈值分割;联合图像边缘和阈值分割结果,提取最大连通区,进行合适的形态学处理即可获得有效靶面区域;根据靶面区域映射出有效靶面,并裁剪合适的尺寸。算法能准确地定位完整的靶面区域,不受胸环靶颜色的限制;且对复杂环境有很强的适应性,在绝大多数的室外环境下都适用。