颜色恒常性的距离正则化水平集彩色图像分割

引入颜色恒常性原理用于区分自然彩色图像中的差分结构,并结合距离正则化水平集算法,对具高光和阴影的自然彩色图像进行分割。实验结果表明,该算法能够正确有效地分割出图像目标,而未引入颜色恒常性原理的水平集算法则得到错误的图像分割结果。     

中文分词技术研究

随着网络信息资源呈指数级增长,我们已经进入了信息化时代,信息技术已渗透到我们社会生活的方方面面。中文文本分词技术作为中文信息处理中的重要环节,其作用就显得越来越重要。对中文分词的必要性、存在的困难进行了综述,并分析了几种分词方法的原理、特点和算法实现。     

基于改进Snake模型的医学图像分割

活动轮廓模型(Snake模型)被广泛应用于医学图像分割之中,传统的Snake模型在分割图像时要求初始轮廓线必须给定在图像边缘附近,且难以收敛到凹陷轮廓。本文针对Snake模型的这点不足,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的医学图像分割算法。该算法用梯度矢量流代替图像梯度进行外部能量的计算,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明:改进模型能够有效的分割心脏MRI图像,是一种有效的方法。     

基于改进分割算法的退耕地树冠信息提取

优化特征空间和改进分割算法是基于面向对象技术实现退耕地树冠信息准确提取的重要环节,同时也是高分影像地物识别研究中需迫切解决的问题。为此,以北京张山营镇部分区域的QuickBird影像为数据源,根据光谱阈值实现一级分割得到林地区域,同时采用区域进化的区域增长算法对改进均值滤波算法去噪声处理后的全色波段执行二级分割,最后结合形状、光谱、纹理指标构建的特征空间完成了树冠信息提取。结果表明:改进分割算法总体精度达91.5%,Kappa系数为0.836 2,分别较传统方法提高了15.5%和0.120 4。     

采用二维Otsu直方图斜分快速算法实现方式的改进

在二维Otsu自适应阈值快速算法的斜方窄带判决域特性基础上,依据斜分线穿越窄带区的同一特性,设立算法辅助轴,对原快速算法实现方式进行改进.简化算法实现过程,在原算法降维基础上,进一步降低算法复杂度.结果表明:改进后的二维Otsu自适应阈值快速算法更加适应图像分割的实际工况,在实验验证中取得良好的图像分割效果.     

面向专利文献的汉语分词技术研究

针对专利文献专业术语多、领域广的特点, 采用基于领域词典与统计相结合的方法探讨了专利文献的汉语分词问题。利用NC-value算法抽取专业术语, 使用条件随机场模型(CRF)提高专业术语识别率, 提高分词精度。实验结果表明, 提出的方法在开放测试下分词的准确率为95.56%, 召回率为96.18%, F值为95.87%, 大大提高了专利文献的分词精度。     

改进型脉冲耦合神经网络高分辨率SAR图像分割

针对高分辨率SAR (合成孔径雷达)图像噪声强, 目标分割难度大的特点, 提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点, 采用复小波进行去噪。然后, 在传统PCNN模型的基础上, 对神经元的输入信号, 尤其是链接系数和 阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化, 同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导, 并减少人工设置的参数。最后, 通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明, 改进后的算法运行效率提高, 自适应性增强。与传统算法相比, 区域一致性提高0.013, 区域的对比度提高0.015, 效果优于传统的PCNN算法, 为高分辨率SAR图像分割提供了一种新策略。     

基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。     

结合图论Normalized Cut方法的彩色图像分割研究

归一化彩色图像分割中高斯核函数的参数选择直接影响到分割效果.为了寻找无参数的权值计算方法,提出将彩色图像中的像素点视为RGB空间的三维向量,使用向量的方向和幅值差异来衡量像素点的相似性,再使用Normalized Cut方法进行分割.实验结果表明,该方法能有效区分不同的颜色信息,计算复杂度不大,兼顾了算法的运算时间及分割效果,对不同的彩色图像均能得到准确的分割结果.     

应用启发式边缘生长的遥感影像分割

基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点：边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点：自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果.