基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

基于小波变换与FCM的甲骨文字图像分割

针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法及改进算法无法对背景有大片点状、片状斑纹以及字迹模糊的甲骨文字图像进行有效分割的情况,提出了一种基于二进小波变换与FCM聚类算法的甲骨文字图像分割算法.首先,采用二进小波变换模极大值点对甲骨文字图像进行边缘检测;然后,充分利用二进小波变换模极大值中的边缘信息,从而进一步修改FCM聚类算法中的隶属度函数.将实验结果与传统的FCM聚类算法及改进算法进行比较,证明了该算法能更有效地分割甲骨文字图像,具有更高的正确分割率.     

基于小波变换的医学影像图像阈值分割实现设计

探讨了基于小波变换算法的数学模型,对医学影像图像的阈值分割进行了实现设计研究,进一步对分割方法的处理结果进行了仿真实验,结果表明利用小波阈值算法对医学影像图像分割效果较好,便于实现。     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

基于curvelet变换的红外图像去噪方法研究

针对传统小波算法所生成的可分离小波只具有有限的方向，不利于图像去噪，本文采用curvelet算法对红外图像进行去噪处理.该方法以小波变换为基础对图像进行分解，在分解所得的一系列小波子带中，以定义的平滑窗函数对曲线边缘进行平滑分割，再对平滑分割处理的每个子块进行Ridgelet变换.最后将小波阈值范围外的系数置零，以curvelet逆变换对原始图像进行重构.红外图像的去噪实验表明，本文算法有效可行，相比传统的小波算法、SVD算法，本算法能获得更高的P_SNR数值，去噪效果更佳.     

基于图的脑组织磁共振图像分割方法

提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过分割现象。因此,利用对偶树复小波变换高频子带信息构造基于图的分割方法中参数k的自适应取值函数,避免图像平滑区域分割后产生大量小区域。然后,以层次聚类算法合并分割得到的小区域,解决基于图的方法分割脑组织MR图像中存在的过分割问题。最后,通过大量真实脑组织MR图像实验证明该方法在脑组织MR图像分割中的准确性和稳定性。     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割

提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。     

基于小波变换图像增强算法的手机散斑衬比血流成像技术

为实现激光散斑血流成像设备的便携化,研究了手机散斑衬比血流成像技术。通过分析和重组彩色滤波阵列的光强信号,解决了彩色图像传感器无法获取散斑信号的问题。提出了基于手机相机的散斑衬比分析方法,使用二维离散小波变换对图像低频区域进行增强,并使用k-means聚类和Ostu算法将背景区域和前景血流区域进行分割和去噪。最后,为验证这两种算法在不同情况下的分割结果,分别进行了血流模拟实验和微循环血流灌注实验。研究结果证明,Ostu算法在不同的血流模型下有更好的分割去噪表现,解决手机自带算法导致血流图像失真问题的同时,提高了图像的可视化效果。     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

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。     

基于曲线波的超声图像分割

为了提高前列腺超声图像分割的准确率,提出一种基于曲线波的半监督超声图像自动分割方法.首先,采用对微小波动敏感度高的Riemann-Liouville (RL)分数阶微分算子,突出模糊边界并增强超声图像的纹理;其次,运用曲线波变换对超声图像进行频域中的分解,获得不同子带分量以表达超声图像特征;然后,基于Adaboost的分类算法识别出超声图像中的病灶区和非病灶区;最后,采用中值滤波和腐蚀的方法使病灶区域边缘完整、平滑.实验表明,与运用共生矩阵及二进小波作纹理分析的分割结果比较,所提出的方法在准确率上有了很大的改进,分割超声图像效果更佳.     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．