基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘,保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性,提高了分割后图像纹理边缘的精确度．对合成图像与航摄像片的实验结果表明,该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法,且对真实图像得到了理想的分割效果．     

基于多尺度分析的归一化割图像分割算法

不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法

图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一．由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题．针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法．该模型的新颖之处在于：（1）同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;（2）基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;（3）基于G^0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;（4）基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性．针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA／JPL AIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点．     

基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法

给出一种基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法.首先,对SAR图像进行预处理,分割出可能的目标片;其次,利用小波多尺度分析滤波和基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接,得到真实轮廓.实验结果表明该方法能较好地提取SAR图像的轮廓.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

基于梯度向量流的活动轮廓模型

针对当前活动轮廓模型对噪声敏感, 难实现弱边界图像的准确分割问题, 提出一种基于梯度向量流的活动轮廓模型. 首先采用Contourlet变换对图像进行去噪处理, 解决了噪声对图像分割的干扰; 然后在活动轮廓模型中引入一个指示函数, 用于描述向量场与轮廓曲线间的关系, 通过轮廓曲线演化过程实现图像分割; 最后用实验对本文模型的图像分割性能进行验证. 实验结果表明, 该方法可以快速、 准确地实现多种类型的图像分割, 分割精度和抗噪能力优于其他活动轮廓模型.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

多分辨超声心动图像分割模型

提出了一种新的基于水平集的多分辨空间超声心动图像分割模型，该模型在粗尺度上实现预分割，然后通过解传递方法将结果传递到细尺度上进行优化分割．在粗尺度上采用基于区域的高斯噪声模型分析图像，并和测地线模型相结合实现预分割，预分割结果表明了组合模型能自动和精确地提取边界．提出了基于数学形态学算子的尺度间快速解传递方法，该方法不需要进行插值运算，避免了常规方法效率低的问题．在细尺度上提出了一种局部活动轮廓优化模型，定义了新的基于局部亮度的目标函数．优化后的平均相似性从0．9862提高到0．9985．对左心室图像的分割实验证明了多分辨模型和常规方法相比具有更好的精确性和鲁棒性．     

基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法，非常适合于医学图像（如CT和MRI）的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时，由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理，往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此，在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上，引入边带限制概念，并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明，该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响，而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。     

一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.     

快速有效的全局和局部能量驱动的活动轮廓模型

由全局和局部拟合能量驱动的活动轮廓模型(LGIF模型)对活动轮廓的初始化和噪声不敏感,且能够分割灰度不均匀图像;但是该模型的演化方程在每次迭代中需要进行多次高斯卷积,使得分割速度非常慢;基于这一缺点提出了一个新的模型;实验表明:该模型不仅能够分割灰度不均匀图像,而且分割效率优于LGIF模型。     

基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型图像去噪

小波域局部背景隐马尔可夫模型（LCHMM）可获得尺度内的相关性和局部的统计特征,并且复杂度小,多小波分析在图像去噪方面有很好的性能。利用多小波分析和局部背景隐马尔可夫模型各自在图像去噪方面的优势,将两者结合起来,提出了一种基于多小波的局部背景隐马尔可夫模型（M—LCHMM）图像去噪算法。算法主要有两步：局部背景隐马尔可夫模型去噪处理和均值处理。该算法简单有效,仿真试验表明M—LCHMM的去噪效果优于目前许多已有的去噪算法。     

一种改进的水平集主动轮廓模型

通过统计具有图像增强能力的局部区域信息,提出了一种改进的水平集主动轮廓模型.结合非负核函数和具有矫正图像误差特点的灰度集群思想,定义了一种新的符号压力函数(SPF),此函数能够很好处理灰度不均匀、对象边界不明确的问题.并且,引入惩罚项,确保水平集函数的适应性.真实图像和合成图像的实验结果表明,该模型收敛迅速,具有抗噪性,对分割目标图像敏感,能够处理弱边界的多目标图像.     

浸没式超滤膜过滤器内流场的数值模拟

利用计算流体动力学(CFD)方法对浸没式超滤膜过滤器内的流场进行数值模拟,通过计算得到过滤器内流体速度场,压力场和紊流强度的分布情况,并针对膜组件放置位置不同,对3种方案进行分析比较.结果表明,在过滤器后端壁面处会形成回流区,影响水流均匀分布;两膜组件之间间距较小的情况下,会降低膜表面的水流紊动强度,这有利于均匀布水和颗粒的沉积,从而提高过滤效率.     

一种改进的数字图像亚像素位移测量算法

在三次曲面拟合法的基础上,提出了一种改进的亚像素位移求解算法。针对该算法中影响亚像素位移定位精度的两个因素进行分析,找出了最佳的拟合距离及合适的计算窗口子区。并用计算机生成的模拟散斑图,对该算法与常规的三次曲面拟合法针对计算精度、抗噪性能及效率进行了比较。试验结果表明,该算法相比一般的三次曲面拟合法,在计算时间增加较少的基础上,计算误差与抗噪性在一定范围内得到明显的改善。     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.     

基于改进MRF的高分辨率SAR图像中建筑物轮廓提取算法

本文提出了一种基于改进马尔科夫随机场模型(MRF)的高分辨率SAR图像建筑物轮廓提取的方法.该方法首先引入了自适应的权重系数来改善邻域系统对先验能量项的影响,从而使分类结果更加准确.其次,利用Fisher分布来描述观测图像每一类的边缘分布,并且估计Fisher分布的参数;然后,根据改进的MRF对图像进行分类;最后,利用面向对象的方法,利用建筑物的形状特性及空间关系来提取建筑物.实验结果表明该方法可以较好地提取出建筑物的轮廓.