航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

基于改进自适应阈值局部三值模式的遥感图像分类

遥感图像背景复杂,存在光照变化和噪声干扰,导致图像分类准确率不高。针对该问题,在计算邻域像素离散度的基础上,通过对其施加不同权重以细化阈值范围,提出一种改进的自适应阈值局部三值模式(ATLTP)纹理特征提取算法,以提高遥感图像分类精度。首先,对原始遥感图像进行灰度拉伸预处理以增强图像对比度;然后,采用改进自适应阈值局部三值模式提取遥感图像的纹理特征;最后,利用支持向量机对遥感图像进行分类。在标准遥感图像数据集中稀疏建筑物和密集建筑物分类的实验结果表明:采用改进后的局部三值模式纹理特征对遥感图像进行分类的性能要优于传统的局部三值模式,验证了改进算法的有效性。     

基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。     

基于主成分分析的图像分割方法

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。     

纳米SiC/PTFE复合材料微观结构SEM图像处理及分析

为了对纳米聚合物复合材料微观结构进行定量分析,利用Visual C++开发纳米SiC/PTFE复合材料SEM图像分析系统,该系统包括图像灰度均衡、灰度拉伸、平滑与滤波等预处理功能以及图像分割、图像形态学处理、粒子标记等处理分析功能,可对SEM图像中粒子大小进行区分。结果表明,纳米SiC/PTFE复合材料SEM图像经直方图均衡化处理后,对比度明显增强,灰度级变宽,灰度拉伸使SEM图像中纳米粒子显示更清晰,平滑与滤波处理能抑制图像中的噪声。采用最大类间方差法分割图像的效果优于迭代阈值分割法,图像形态学处理能提高纳米粒子信息被识别的能力,粒子标记能为PTFE中不同团聚尺寸的纳米粒子赋予不同的灰度值以对其进行区分。     

基于机器视觉技术的叶面积测量系统实现

研究并实现了用于测量叶片面积的软硬件系统,并可进行叶片面积的统计.根据植物与土壤背景的颜色特征关系研究了提取叶片颜色特征将彩色图像转成灰度图像的算法,应用迭代求图像最佳分割阈值法进行图像二值化,中值滤波去除二值化图像的噪声干扰,Kirsch边缘算子进行叶面边缘轮廓的提取.     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。     

基于数学形态学滤波的灰度图像边缘检测

针对灰度图像边缘检测,提出组合二值形态滤波结合边缘检测算子的新算法。该算法通过阈值分解把灰度图像形态学滤波问题转换为对二值图像形态学滤波,具有简便且适合逻辑电路实现等优点。仿真结果表明,选取适当的结构元素,该算法能够有效消除椒盐噪声、保留图像边缘。     

一种基于多阈值迭代方法的图像分割算法

针对含有多个目标的灰度图像提出一种基于多阈值迭代方法的图像分割算法.首先使用非线性拉伸灰度直方图,并对图像不同灰度范围使用二值掩模进行处理,在此基础上采用迭代式阈值算法反复分割的图像分割算法.实验证明,这种综合分割算法能够有效降低单阈值穷举搜索算法的计算复杂度,分割效果也比较令人满意.     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于海森矩阵增强与局部裂缝拼接相结合的桥梁裂缝提取算法

针对复杂背景桥梁裂缝图像难以提取真实裂缝细节的技术问题,提出基于海森矩阵旋转矢量不变性的滤波去噪和局部区域裂缝走势生长方向连接的联合提取裂缝算法。利用海森矩阵增强图像突显裂缝区域,利用自适应阈值分割算法对图像进行二值分割;采用基于旋转矢量不变性的滤波算法滤掉团状噪声,根据裂缝的走势对生长方向一致的局部区域裂缝进行连接,排除条状非裂缝的影响和部分噪声的干扰;解决了图像处理中存在大量污渍残留和裂缝不连续现象。实验结果表明,本算法对复杂背景桥梁图像提取裂缝的准确度高于其它算法。     

一种融合图像滤波的FCM图像分割算法及其应用

模糊C均值聚类(FCM)算法常用于图像的聚类分割中,但常规的FCM算法对噪声的抑制能力较差。许多改进的FCM图像聚类分割算法虽能有效地抑制图像中的椒盐噪声和高斯白噪声,但是对图像中出现的大颗粒背景噪声的抑制效果仍然较弱。提出了一种融合图像滤波技术的FCM图像分割算法,根据噪声尺寸选择滤波窗大小,利用FCM聚类结果构造噪声判定矩阵并设计噪声判定规则,实现滤波窗内噪声点滤波操作。该算法针对人工合成的含噪灰度图像和实际的纤维图像进行了图像分割实验,实验结果表明:本文算法能有效抑制图像中的噪声,特别是大颗粒背景噪声,能获得满意的分割结果。     

红掌细菌性叶枯病的图像分割方法

针对红掌病害机器识别的需要,提出一种基于超红特征灰度化的红掌细菌性叶枯病图像的分割方法.首先对病害图像使用2R-G-B算法进行灰度化处理,将非绿色部分从绿色部分中分离出来;然后采用3×3的中值滤波技术对此灰度图像进行预处理和增强,以去除噪声影响;分别采用大津法、迭代法、改进迭代法对病害图像进行分割.将该方法所得结果与加权平均法灰度化和均值法灰度化后的结果进行了对比.结果表明:本研究方法可以将病害区域有效分割,且病害部位轮廓清晰,具有较好的分割效果.     

基于图像处理技术的坭兴陶图像特征参数提取

用阈值分割方法对灰度化后的坭兴陶图像进行处理,使其变成二值图像,用形态学和中值滤波方法进行小孔洞及噪声处理,计算目标区域的面积、周长、圆形度、矩形度、伸长度等特征参数。     

形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测

针对路面检测过程中后期处理数据工作量大、城市路面图像噪声多等特点,提出利用形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测方法.路面图像经过初始分类后,利用数学形态学变换对路面裂缝图像预处理,采用不同尺度、不同方位的结构元素对灰度图像做开运算重构,以提高图像中裂缝目标与路面背景之间的灰度差异;利用最大熵法进行图像分割,并对二值化后的裂缝图像进一步精细化处理;利用投影分析方法进行裂缝分类.研究结果表明:该方法能够在抑制噪声干扰的同时,实现快速、准确地检测路面裂缝边缘,并准确完成裂缝分类.     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

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.