一种基于初始化Snake轮廓线的混合舌图像分割算法

Snake模型是一种常用的舌图像分割方法,但Snake对初始轮廓的定位准确度要求较高,且对噪声敏感.为此提出一种基于双层极坐标边缘检测的算法以获取舌体的粗略边缘,再使用Snake模型根据局部细节对舌体粗略边缘进行修正得到准确的舌体边缘.基于500幅舌图像进行的实验结果表明,该方法的分割正确率达到95.6%,是一种较有效的分割方法.     

一种新的自适应二维Otsu图像分割算法研究

现有二维Otsu图像分割算法的阈值识别函数是通过计算类间离散度矩阵的迹来实现的,没有考虑目标和背景这两类像素自身的内聚性且计算复杂度高,为此提出一种新的阈值识别函数设计算法.该算法先统计待分割图像目标类和背景类各自类内的绝对差,相加得到总体类内绝对差之和;再统计目标类和背景类两类之间的总体平均离差;然后把总体类内绝对差和类间总体离差的商式作为阈值识别函数.实验结果表明,与现有的识别函数相比,利用新构造的阈值识别函数来自适应寻优阈值,从主观上和客观上都取得了较好的分割效果,而且计算量较小.     

数字仪表彩色图像分割方法

针对石英晶体振荡器在计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对多种图像分割技术的比较研究,提出一种在HSV颜色空间进行彩色图像分割的方法,首先将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间并进行色彩预处理,然后根据选定的参考颜色计算各像素色差,得到色差直方图,通过色差直方图确定色差阈值,最后通过色差阈值对彩色图像进行分割。该方法对一些老化的数码管比较有效,对面板存在部分反光的仪器有较好的拟制作用,在实际应用中取得了满意的彩色图像分割效果。     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法

提出了一种基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,克服了神经网络收敛速度慢,以及容易收敛到局部最优解的缺点。并与遗传算法进行了比较,结果表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,而且在分割准确率、误差率以及运行时间上也都有了较明显的提高。     

改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数;优化参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间。该方法使FCM算法的运算速度提高了将近10倍,而且不会影响算法的分割效果。     

一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.     

图像分割算法的探究

将图像中具有不同含义的区域分割开来,就是所谓的图像分割。它在计算机视觉和图像处理中是一个非常重要且具有权威意义的实际应用问题,在图像分析和图像处理中也起至关重要作用。因此,图像分割技术具有极高的研究价值。随着数学、生物学、计算机科学等学科的发展,图像分割技术也在不断更新与完善。但到目前为止,图像分割还没有一套完整切实可行的理论。力求就图像分割算法做一些积极的探索和研究,尤其是对区域分割法、边缘检测分割法及其它领域相关理论工具的分割法做一些比较详细的阐述,最后给出未来可能的研究方向。     

测井工程图的前景背景分割方法

在测井工程图纸的矢量化过程中经常采用二值化的方法达到分割前景与背景的目的，但是目前许多陈旧图纸严重退化，经典的大津阈值法二值化分割测井工程图纸的前景与背景存在着不足，该文针对这一问题提出了一种有效的前景背景分割方法，该方法先对背景图像进行采样，再利用双3次内插法生成背景图像，实现退化图纸的前、背景分割，为进一步分析测井工程图纸提供了方便．     

一种基于一致性分片FCM的图像分割算法

针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法.为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间.为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(local polynomial approximation and intersection of confidenec intervals,LPA-ICI)构造自适应形状一致性分片.在脑磁共振图像上的实验表明,与传统的FCM算法相比,该算法具有更高的分割精度和运行效率.     

快速非匀质图像分割方法

针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法.该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数.一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图像的非匀质分布.另一方面,用割测度逼近的曲线长度作为全局正则性,利于轮廓快速定位于物体边界.最后,在轮廓演化过程中,使用基于栅格图的最大流算法,避免了传统模型计算代价高昂的水平集函数.合成图像和真实图像的实验结果表明,提出的方法能有效快速地分割灰度非匀质图像中的弱边缘物体及多灰阶复杂结构物体;同时,对初始轮廓线位置和噪声具有较好的鲁棒性.     

改进的混合高斯模型的运动对象分割算法

针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新速率,从而有效地改善了长时间静止物体转为运动后留下的"鬼影"及光线突变导致的大面积误检情况.采用阴影抑制和形态学滤波使得前景目标分割的性能得到有效的提高.实验表明,本算法能够迅速响应实际场景的变化,准确分割出运动对象.     

自适应脑组织影像分割

提出一种支持二维及三维MR脑影像的脑组织分割方法。首先采用改进的C-V模型去除脑脊液对灰质分割准确性的干扰。其次通过采用结合C-V模型的带标记区域增长算法,去除脑壳并提取脑室。最后结合覆盖背景的方法提取灰质及白质,从而实现了脑组织的自动分割。对该算法进行了仿真与实验验证,结果表明,该算法具备良好的准确性、通用性与实用性。     

一种基于语词的分词方法

提出了一种基于语词的分词系统 ,设计了相应的分词词典 .该分词词典支持词条首字Hash查找和标准的不限词条长度的二分查找算法 ,并应用于全文检索中 .结果分析表明 ,此分词系统无论是在检索速度上 ,还是在歧义处理上都有很大的改进     

岩石薄片正交偏光图像的颗粒分割方法

为了解决图像分析技术应用于岩石薄片粒度分析一直受到图像分割效果的制约问题,提高岩石颗粒自动分割的准确性,提出了一种岩石薄片图像颗粒分割的新方法。该技术是以自主研制的图像采集系统为基础,通过序列图像获取、序列图像处理、多分割层叠加、SRM算法分割以及小面积合并处理等实现颗粒分割。实践表明该技术用于碎屑岩薄片粒度分析可以实现90%以上的颗粒准确分割,具有良好的实用性、可靠性和准确性,弥补了普通显微镜在粒度分析中的不足,具有较高的推广价值。     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

季节性商品销售量预测模型

利用两次回归分析、Fourier级数频谱分析、自回归模型的叠加建立了一类销售量的预测模型.对季节变化关联较强的商品的销售量,该模型有较高的预测精确度.不仅给出了模型中主要参数的估计方法,还给出了一个建模的实例。     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

一类新的修正Fletcher-Reeves算法

研究了一类非单调线性搜索技术在无约束化问题共轭梯度算法中的应用,该类非单调线性搜索是属于Armijo型的线性搜索.在适当的条件下,对一般非凸函数,证明了新给出的的非单调线性搜索下,修正Fletcher-Reeves共轭梯度算法的全局收敛性,数值结果表明了该算法的有效性.