基于模糊逻辑的元胞自动机用于图像处理

提出了一个基于模糊逻辑的元胞自动机模型用来处理图像处理中的图像分割问题。将元胞自动机原理中的元胞状态转化为模糊元胞状态,并将演化规则转化为模糊规则从而建立模糊元胞自动机模型,使图像中灰度水平介于目标和背景之间的像素得以较好地归类,从而得到一种新的图像分割方法。     

基于模糊逻辑的元胞自动机用于图像处理

提出了一个基于模糊逻辑的元胞自动机模型用来处理图像处理中的图像分割问题。将元胞自动机原理中的元胞状态转化为模糊元胞状态,并将演化规则转化为模糊规则从而建立模糊元胞自动机模型,使图像中灰度水平介于目标和背景之间的像素得以较好地归类,从而得到一种新的图像分割方法。     

基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法

为了从脑核磁共振(MR)图像中分割出脑肿瘤区域,为疾病诊断和手术导航提供参考,该文在核方法框架下提出一种基于多核协同表示分类的脑肿瘤分割算法。首先对脑肿瘤图像进行多尺度超像素分割,并构造基于超像素区域的空间特征,在多核框架中利用多核协同表示分类方法,将原始光谱信息与所提取的多尺度空间特征融合并应用于脑肿瘤图像的分类,最后结合临床特征实现了脑肿瘤区域的分割。在MICCAI BraTS 2012和2013数据集上的测试结果表明,与现有脑肿瘤分割算法相比,该文方法能够更好地提取脑肿瘤区域,并具有较好的分割精度。     

融合注视点预测和流形学习的显著性目标分割

针对现有显著性分割算法在图像背景复杂时先验知识不够健壮的问题,提出一种融合注视点预测和流形学习的显著性目标分割算法,能有效地对复杂场景中的显著性目标进行分割.该算法通过引入注视点先验知识和提取超像素分割图,预测并粗分割场景中的显著性目标;为了进一步提高显著性分割的性能,利用色彩模型(CIE-Lab)空间的颜色对比度表示超像素的特征;通过基于流形学习的方法对粗分割区域进行显著性优化,提高了分割精度.实验结果表明:在处理复杂图像集过程中,相比其他分割算法,该算法性能提高了21.8%,并且在不同环境下的显著性目标分割的鲁棒性更好.     

多特征融合和最小二乘支持向量机的运动视频图像分类研究

为了提高运动视频图像分类精度,提出了利用多特征融合和最小二乘支持向量机的运动视频图像分类方法.采集运动视频,采用两帧差分法分割运动视频图像,并提取运动视频图像的多个特征;将不同特征输入到最小二乘支持向量机中进行学习和训练,获得单一特征的运动视频图像分类结果;利用证据理论对单一特征的运动视频图像分类结果进行融合,得到运动...     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

基于综合特征的花卉种类识别方法研究

提出了1种基于综合特征的花卉识别方法﹒该方法首先利用图像显著性进行分割,以实现前景背景分离;然后分别提取花卉的颜色特征、形状特征和纹理特征,在提取纹理特征时,为了提高特征对花卉的表述能力,对图像进行边缘增强和压缩处理;最后使用SVM分类器进行分类识别﹒实验分别与BP神经网络、KNN最近邻分类这2种分类方法进行了对比分析,相对于BP神经网络的分类识别率(85.81%)和KNN最近邻分类的识别率(84.09%),基于综合特征的识别方法具有更高的准确率,识别率可以达到93.7%﹒     

基于色彩分割及信息熵加权特征匹配的刹车片图像分类算法

在基于机器视觉的汽车刹车片外观检测中,刹车片图像前景分割及形状特征的提取和匹配算法是刹车片分类的关键。为实现汽车刹车片外观高精度检测分类,该文提出并实现了一种包括前景分割、几何特征提取及特征模板匹配的图像处理算法。该算法首先将工业相机拍摄得到的红、绿、蓝(red green blue,RGB)格式图像转换到色调、饱和度、明度(hue saturation value,HSV)色彩空间,利用其中的饱和度S通道从暗色传送带背景中分割刹车片;然后提取刹车片区域的多维几何特征进行特征融合;最后采用基于信息熵加权的改进特征匹配算法,通过刹车片特征的信息熵对特征空间的Manhattan距离进行加权。对98张、54类刹车片图像进行了分类实验,结果表明:算法准确率为95.00%,每张平均耗时110ms,可以应用于刹车片生产过程中的实时自动分类。     

基于U-Net多尺度和多维度特征融合的皮肤病变分割方法

针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则, 传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性, 并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题, 提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法. 首先, 用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息; 其次, 用通道上下文信息融合模块提取特征图各通道间的权重信息; 最后, 将特征图中的多尺度和多维度信息进行融合, 以保留更多的空间上下文信息. 实验结果表明, 该方法在皮肤病变数据集上对皮肤病变区域进行分割的分割效果较好.     

基于TM数据的敦煌绿洲土壤盐碱化信息提取研究

干旱、半干旱地区的绿洲盐碱化威胁着生态环境.随着空间信息技术的发展,遥感已被广泛应用于土壤盐碱化监测与制图.当前基于遥感技术的盐碱化信息提取方法主要归为基于图像光谱的直接提取方法和基于辅助数据的间接提取方法两大类.间接提取方法精度相对较高,但在缺乏辅助信息时并不可行,此时提高基于图像光谱特征的直接提取精度就尤为重要.本研究提出了一种优化波段组合的盐碱地提取方法,并引入了热红外波段,提高了直接提取方法的精度.以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM遥感图像中盐碱地的光谱特征,采用最佳指数因子确定盐碱化信息提取的最佳波段,结合图像变换及数据融合等图像处理方法,利用最大似然分类器进行了图像分类,提取出了敦煌绿洲盐碱地的分布区域.将不同波段组合、不同图像处理方法的分类精度检验结果进行比较得知,陆地卫星TM3,5,6和7波段组合的总体分类精度和盐碱地提取精度最高,增加热红外波段可使总体分类精度提高9%,盐碱地提取用户精度改善最高可达18%.     

超像素梯度流与元胞机融合的视频显著图检测

使用静态空间特征通常无法得到准确的视频显著性目标对象,提出了超像素梯度流场与元胞自动机融合的视频图像显著性检测方法。首先,使用SLIC方法将视频帧分割成超像素,在超像素级上运用光流梯度和颜色梯度生成一个时空梯度函数,由时空梯度得到新的梯度流场值,将视频中运动信息充分利用起来;其次,在视频帧超像素图像上使用卷积神经网络得到其深度特征,通过元胞自动机使这些深度特征依自定义规则更新出粗略显著图,然后将梯度流场显著图与元胞自动机粗略显著图融合得到最终的显著图;最后,在ViSal数据集上、采用5种评估指标、与现有的4种方法进行对比实验,结果表明本文方法在动态视频图像显著性检测中有好的表现。     

基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法

为了提高融合多序列MR图像应用于脑肿瘤提取时分割区域的准确性,基于核稀疏表示分类方法,联合多序列MR图像中的空间结构和灰度特征信息,提出一种空间特征联合的脑肿瘤核稀疏表示分类方法.首先构建各个类别的子字典,再用邻域滤波核稀疏表示方法对多序列脑MR图像进行分类,该邻域滤波核可以有效地将灰度特征与空间结构结合起来提高脑肿瘤提取的准确性.对国际数据库MICCAI Bra TS提供的临床和仿真数据进行分割.结果表明:与稀疏表示分类方法相比,所提出的基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法由于增加了空间结构信息,所得的提取准确率提高了5%~6%.     

融合随机森林的C-V模型肝脏超声图像分割

医学图像分割是临床诊断的关键环节,分割结果将直接关系到后续对病灶的识别。C-V模型(Chan-Vese)大量应用于各种医学图像分割过程。围绕肝脏超声图像,针对传统C-V模型依赖初始轮廓及运算复杂耗时的特点,融合随机森林方法,提出一种基于边缘引导能量函数和局部约束特征的分割方法,利用随机森林节点生长和分类速度快的优势,在粗分割的基础上形成无需初始化的C-V模型,而后借助分类特征得到精准的肝脏区域及病灶分割结果。实验证明,经过优化的改进方法是可行有效的,对于图像中的组织和病灶区域能有效分割和提取     

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．     

基于元胞自动机的距离变换方法

借助元胞自动机模型，通过扩展状态记录元胞的归属状态，利用其动力学特性提出了一个删格空间上对点、线、面等复杂实体的加权距离变换方法．实证研究分析表明，基于元胞自动机的距离变换方法能够较好地实现删格空间上加权复杂实体图的距离变换．     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

复杂背景下基于二维OTSU和肤色分割结合的掌纹图像分割方法

基于智能手机的掌纹识别符合非接触式、低分辨率等生物特征认证的发展趋势,但是由智能手机采集的掌纹图像背景往往比较复杂,导致手掌区域不能正确分割,限制了掌纹识别技术在智能手机上的应用推广。针对上述问题,本文在研究二维大津法(二维OTSU)和基于高斯模型的肤色分割两种方法的基础上,结合两者的优点,将两种方法分别以"串联"和"并联"两种融合方式相结合提出一种新的方法,对使用智能手机采集的复杂背景下掌纹图像分别进行分割。经实验验证,并联融合的方法对背景偏暗的掌纹图像分割正确率较高;串联融合的方法对背景偏亮掌纹图像正确分割率较高,两种方式结合能很好地满足复杂背景下掌纹分割的需求。     

基于颜色和纹理特征的道路图像分割

针对移动机器人的视觉导航需求,研究彩色道路图像的精确分割问题.为解决图像中的干扰因素对道路分割精度所带来的负面影响,首先对道路图像进行了基于颜色特征的过分割,对颜色过分割结果再进行基于小波纹理特征的区域融合.通过考察区域空间位置的相邻性以及小波纹理特征的相似性,该算法将过分割区域进行了再融合,实现了复杂环境下对道路区域及环境区域的精确分割.实验结果表明,所提出的区域分割算法快速、有效、实时性好,并对复杂环境具有良好的鲁棒性,可以满足移动机器人实际运行的要求.     

一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法

提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法，采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景，提取可能存在车辆的区域；分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割，使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌，实验结果表明，该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。     

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对(Crab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题,首先提出了一种全自动化的Crab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Crab Cut算法实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善