基于智能人机接口的即时过程式图像对象提取方法

提出一种建立在智能人机接口即智能画笔上的采用即时局部信息的过程式对象分割方法.当用户驱动鼠标对目标对象的边界进行跟踪时,智能画笔动态地根据图像局部统计特征估计每个即时时刻对象分割计算所需的待分割区域、外观样本、对象轮廓等即时局部信息,通过能量函数将各种信息结合,利用图割优化算法快速计算局部分割结果并及时反馈.随用户对对象边界的跟踪结束而完成对象分割.实验结果验证了该方法在交互便捷性和用户对分割过程控制方面的优势,以及在分割效率和准确度等方面的优良性能.     

带边界项的结构敏感性超像素图像分割方法研究

针对结构敏感性超像素不能很好贴合边界的问题,提出了一种带边界项的结构敏感性超像素图像分割方法。该方法在考虑结构敏感性的同时引入边界项,通过边界项来计算当前像素落在图像真实边界上的可能性,重新分配和优化超像素边界,使得超像素分割边界和实际边界尽可能贴合,保证在结构敏感区域生成大的超像素,在稀疏区域生成小的超像素。实验采用Berkeley数据集,通过六种考核指标对分割图像进行分析对比,验证了所提方法在召回率、欠分割误差、可实现分割准确度等性能方面有良好的表现。     

地块数据支持下无人机影像图斑优化分割研究

面向对象方法中,分割的质量影响分类的精度,而影响分割的关键因素是分割尺度.传统方法采用单一尺度对整景影像进行分割会忽略地物的局部特征,会造成分割结果的"顾此失彼"现象.本文提出一种基于地块数据对影像进行局部分割的方法,为每个地块选取最优的分割尺度,保证每一个地块内的优化分割,从而实现图像整体的优化分割.从目视角度看,局部分割针对每个地块达到最优分割,而整体分割会造成局部区域的过分割和欠分割现象.本文通过引入面积、周长以及形状指数来定量分析局部/整体分割结果与目视解译对象的差异,其中局部分割与目视解译对象的面积、周长以及形状指数差异分别为7.5%、65.2%和62.9%,比全局分割低,表明局部分割方法能够有效提高分割的质量.     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.     

用于图像分割的局部区域能量最小化算法

针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.     

联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法

针对红外图像在分割过程中容易产生过分割和边缘断裂的问题,该文提出了 一种联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法.首先,根据图像的像素矩阵确定邻域窗口,再利用图像整体与局部的灰度值信息选取修正系数,改善了传统Niblack参数选择方法的不足;然后,通过局部邻域熵确定背景因子,实现图像的背景分类;最后,采取最大熵法...     

一种用于超声图像序列分割的水平集演化方法

超声图像具有低信噪比、边界模糊、边界部分缺失、灰度不均等特点,对它的分割极具挑战性.而图像分割又是图像定量、定性分析的关键环节,分割的精确性对后续的分析、处理工作影响重大.距离保持水平集演化(DRLSE)方法对超声图像中出现的弱边界、被部分遮挡边界的分割较差,容易受噪声和灰度不均的影响,因此易造成弱边界泄漏、局部最优等误分割问题;并且初始轮廓对位置敏感,这使得分割的正确性严重依赖初始轮廓位置的选择,故不能对图像进行批量处理.为此提出了一种优化策略:融合基于局部区域的灰度信息和基于边缘的梯度信息构造新的边缘停止函数和面积项权系数,使得演化曲线不仅能够自适应地改变演化方向更有利于对图像序列的处理,同时对斑点噪声和灰度不均问题也有很好的抑制能力;另外,构造了一个先验形状约束项,利用前一帧的分割结果对当前帧的分割进行约束,促进曲线正确演化至目标边界,使得对边界部分遮挡的图像也有着更精确的分割效果.通过合成图像和真实超声图像对分割算法进行了性能分析,设计了基于边缘的豪斯多夫距离和平均绝对距离对算法分割轮廓和医生分割轮廓之间的距离差异性进行度量,实验证明优化策略相比于DRLSE模型和其传统优化模型,有着更高的分割精度,分割效果更出色.     

循环分层解耦卷积和最大滤波的三维脑肿瘤图像分割

由于脑肿瘤的大小和形状呈不规则状态,从三维磁共振图像中自动分割脑肿瘤是一项具有挑战性的任务．而目前的方法存在两个问题：基于3D建模的方法参数量较大难以训练而且全局或远距离上、下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使得分割结果边界模糊．为解决上述问题,本文提出了循环分层解耦卷积和最大滤波(recurrent hierarchical-decoupled convolution and maximum filtering,RHMF)的轻量网络实现三维脑肿瘤图像分割．该网络在特征提取阶段提出循环分层解耦卷积取代标准卷积,减少参数利用多时域的反馈信息建立全局上、下文信息关联．引入改进的多尺度策略对不同尺度下的多层次特征进行提取融合,提高网络的目标识别能力．在定位阶段做局部域细节处理,提出了最大滤波模块激活目标区域像素实现特征图的像素级定位,增强目标区域像素与其他区域像素的区别,进一步细化分割,解决边界模糊问题．在BraTS2020数据集上的实验结果表明,RHMF-Net在增强肿瘤区、整体肿瘤区和核心肿瘤区的平均Dice系数值分别为77.23%、90.01%和83.10%,参数量为0.4...     

一种改进超像素融合的图像分割方法

基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题. 文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法. 方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割. 算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性. 实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法.     

用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 ,得到了比较满意的效果     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

基于动态规划的最优化医学超声图像边缘提取

动态规划（DP）是一种解决多阶段决策过程最优化的方法。图像边缘提取时为了使系统输出具有最小的不确定性，考虑最优化判据是必要的。动态规划算法用于图像的边缘检测主要是获得一个图像的最低能量代价阵的过程，而图像的边缘对应于最低代价阵中的终止点和起始点之间能量梯度降低最快的路径，由此可以由最低代价阵勾勒出需要的边缘。对于质量较差的图像，可以先用梯度算子和一种LUM滤波器相结合进行预滤波。实验表明，基于该算法用于超声图像的边缘检测要获得全局最优的稳定的边缘线，是一种理想的最优化算法。     

一种改进的路面裂缝图像分割方法

针对公路裂缝检测中的图像分割问题,运用机器学习领域的方法,以裂缝图像为研究对象,在深入分析经典K-Means聚类算法以及高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）之后,提出一个利用全局K-Means和高斯混合模型来对公路裂缝图像进行分割的方法。该方法在全局K-Means聚类算法的基础上,采用改进策略,同时,将传统GMM的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用EM算法。仿真图像和实际裂缝图像实验结果显示,本研究得到了比使用传统K-Means算法和普通GMM的分割方法精度更高、稳定性更好的分割结果。     

粗细粒度超像素行人目标分割算法

针对车载视觉行人目标分割由于复杂场景对行人目标的分割结果产生干扰而出现信息冗余以及错误分割的问题,提出一种粗细粒度超像素行人目标分割算法。该算法以Mask R-CNN作为粗粒度一次分割,将所得结果经Slic超像素细粒度二次分割,融合两次输出结果来提高现有图像目标的分割精度,为行人目标识别和跟踪提供有益先验感知信息。经仿真验证,该算法能够对复杂背景情况下的图像进行有效分割,MS COCO标准公开集测试结果与原有Mask R-CNN检测算法相比,mAP提高0.71%,为图像识别和计算机视觉系统完成精准的预处理,具有较强的工程应用价值。     

一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型

计算机化X射线体层照相(computeried tomography, CT),图像中的磨玻璃型肺结节,由于其具有模糊的轮廓,且肺结节区域与其邻域的亮度值相差很小等特性,一般的图像分割算法很难对其进行精准地分割。针对该问题,提出一种全局隶属度和小波能量相结合的活动轮廓模型。首先,利用全局隶属度函数调整初始活动轮廓曲线,使之与目标边界的距离更接近,且形状更相似;同时,基于全局隶属度的边界停止函数能快速收敛于目标边界,使得预测曲线更加贴合待分割目标;其次,基于小波能量的局部活动轮廓模型数据项增强了目标与背景之间的对比度,进而能更精准地分割在低对比度和亮度非均匀场景中的目标轮廓。将该模型应用于全实质及部分实质磨玻璃型肺结节的CT图像中,实验证明了本文算法的优越性。     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。     

成型中的聚合物物料流变行为的层析图像测量与分析

以成型中的聚合物为对象,研究处于高压、中温的密闭成型设备中的物料形变与流动行为的层析图像无损测量方法.首先,利用物料层析图像测量系统来获取由成型设备和聚合物物料组成的成型系统的层析图像.为了提高目标的信息量,以目标与背景的分割误差最小为条件,对密闭成型系统的层析图像进行处理,从中提取出物料的目标图像.然后,运用包括时间、空间、物质吸收系数等多参数的图像分割算法对物料层析图像进行特征提取 采用高维贯穿和低维分凝的层析链算法,对物料层析特征进行图像识别,利用物质吸收系数的阈值算法,对物料层析特征结构形态进行测量 利用物质吸收系数的阈值算法,对物料层析特征结构形态进行测量 通过物料层析特征结构在成型设备中的几何特征量及其分布来分析物料的流变行为.最后,对层析图像测量的实验进行了讨论.     

半自动图像分割

半自动图像分割是图像分割的方法之一,本文提出了一种半自动图像分割的方法,即首先用手工粗略地将图像中的对象勾画出来,将图像划分为目标区域和背景区域,再利用边缘检测、最佳阈值分割、数学形态学等算法对图像的目标区域边缘进行优化,通过大量试验,得到精确的对象形状信息。