基于NSCT与形状特征的遥感影像道路提取

提出一种基于非抽样Contourlet变换（NSCT）与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明：该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果.     

基于形态拟合的时间序列距离计算

针对现有的距离度量方法度量准确度低且计算效率低的问题,提出了基于形态拟合的距离度量算法.该算法使用滑动聚集平均近似方法对序列进行分段降维处理,计算降维后的分段序列的动态弯曲路径,并计算处于动态弯曲路径上的分段序列之间的欧式距离,以所有分段序列的欧式距离的累积值作为最终的距离计算结果.实验表明基于形态拟合的距离度量算法具有度量准确度高且计算效率高的优点.     

一种改进的局部区域特征医学图像分割方法

水平集分割方法中的Chan-Vese模型能够处理具有模糊边界和复杂拓扑结构的图像,但没有充分利用图像局部灰度的变化信息,致使其不能准确分割强度不均匀物体。针对这一问题对模型做了改进,引入局部灰度均值替换全局均值,以边界指示函数作权进行加权长度积分,加入使用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化。试验结果表明:改进后的模型能够有效提高分割精度与效率,可以有效应用在医学图像的分割领域。     

改进的Mean-Shift遥感影像分割方法

基于高斯核Mean-Shift(MS)算法因收敛速度慢难以满足遥感图像处理的实时应用要求,提出一种改进的MS算法应用于遥感图像分割.针对传统MS算法需多次人工试用来确定固定带宽的问题,给出几种类型遥感影像的空间带宽参考值,且不同波段影像用plug-in规则分别计算值域带宽.针对遥感影像数据量大、MS迭代计算时间长的不足,使用一些加速策略来加速收敛;由于采用MS算法检测出的模点数较多,采用基于全局模点融合来稳定遥感影像分割结果;可用于分割遥感影像的特征很多,模点检测时用灰度特征,全局模点融合时用纹理特征,这样充分利用了遥感影像多维特征且不降低计算速度.采用Quickbird影像进行分割试验,研究结果表明:本文算法自适应程度高,速度和精度也能满足应用要求,是一种稳健的自动分割方法.     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

基于频率域的显著性区域提取方法

一般的视觉显著性区域提取方法都不能一致地突出显著性区域和给出显著目标定义明确的边界.因此提出一种基于频率域的显著性区域提取方法.该方法使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,在频率域里利用颜色和亮度信息来预测中间-周围对比度.该方法不仅输出完整分辨率的显著图,而且解决了上述两个问题.对真实数据实验结果表明,该方法分割的查准率和查全率都好于多尺度分析方法和Itti方法.     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.     

基于机器学习的PCB孔位信息在线光学检测

为了实现PCB的孔位信息在线检测,依据机器学习理论中机械学习法模型,抽象出整个图像检测过程中的要素,建立了对应的自动光学检测的学习模型.针对工件定位时初始位置的微小错位可能导致的自动检测意外中止,开发了三类专门的图像检测算法,减少了自动检测出错几率.在BolandC++环境下,开发设计了相关学习类,并按照设计的检测学习过程流程和检测执行过程流程,开发了对应的检测软件,实现了PCB孔位信息的流水线自动化全检.该研究结果大幅度提高了PCB板检测效率,有助于改善其制造品质,对于PCB其他瑕疵检测具有参考意义.     

基于最小二乘支持向量机和高分辨率遥感影像的大尺度区域岩性划分

基于大尺度区域分割的理念,提取高分辨率遥感图像中与岩性相关的纹理、形状、光谱信息,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在非线性预测中的优势,对研究区地质岩性进行识别。首先对高分辨率图像中与岩性相关的光谱、纹理、形状、高程等特征信息进行样本选取,选取过程中以图像的纹理为主要特征信息,同时以J-M距离、转换分类度为依据选取最优特征空间,采用因子分析变换降维对特征空间进行压缩,实现特征信息最优化;然后对已知样本进行训练,建立分类模型,评价模型精度;最后利用模型对研究区进行岩性划分,并进行分类后处理。研究结果表明:基于LS-SVM的分类方法在利用高分辨率遥感图像岩性识别中表现良好,为地质岩性分类提供了一种新的方法和手段;加入纹理等信息后的LS-SVM分类模型更加利于岩性的判别。     

集成非线性统计形状先验的M-S图像分割模型

为克服噪声污染、血管遮挡、光照不均匀、对比度小、个体间差异大等视网膜和视神经细微组织结构医学图像分割中固有的困难,提出了一种集成非线性形状先验的医学图像分割新方法.该方法首先采用非线性的核函数将目标先验形状窄带水平集映射到其核空间,然后在核空间进行主成分分析(PCA),以获取目标形状窄带水平集核空间的基底向量,并据此将目标形状先验知识集成到Mumford-Shah向量值图像分割模型,实现医学图像的分割.不同青光眼病人的视乳头图像分割实验结果表明,该方法能够有效地分割噪声大、对比度小且部分被血管遮挡的各阶段的青光眼病人视乳头图像.