基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

沥青混合料图像阈值分割算法的实现

研究了沥青混合料数字图像自动检测分析系统中的图像分割算法,给出了各种阈值的选取方法;并结合沥青混合料数字图像灰度直方图的双峰特征,分析比较了采用平均灰度法、状态法、迭代法、基于最小误差理论法以及基于最大方差理论的阈值分割法的不同处理结果,选用基于最大方差理论的方法对其进行分割处理.结果表明,该处理方法对沥青混合料自动检测系统测量精度的提高起着重要的作用.     

棒材端面图像的阈值分割算法

采用几种常用的阈值分割算法以及一种最大类间方差法的推广方法对棒材端面图像进行分割,将其分为目标区域和背景区域两部分,通过比较得出对棒材端面图像最有效的阈值分割算法。实验结果表明,迭代法和最大类间方差法的推广方法对图像的分割效果较好。     

棒材端面图像的阈值分割算法

采用几种常用的阈值分割算法以及一种最大类间方差法的推广方法对棒材端面图像进行分割,将其分为目标区域和背景区域两部分,通过比较得出对棒材端面图像最有效的阈值分割算法。实验结果表明,迭代法和最大类间方差法的推广方法对图像的分割效果较好。     

改进色差法的绝缘子图像分割方法

绝缘子是输电线路中的一种重要金具,对绝缘子的精确定位是监测其运行状态的前提。针对已有的红蓝色差灰度化及聚类分割方法无法从输电线图像中有效分割褐色绝缘子这一问题,提出红绿色差灰度化方法,并结合Otsu、红蓝色差灰度化、K-means和投影特征实现绝缘子分割。首先,利用Otsu算法将绝缘子与大部分背景进行分割预处理,把预处理后的二值图分别以白色像素、黑色像素映射回原图;然后,对映射图像分别对应进行红蓝、红绿色差灰度化,接着采用K-means聚类算法对灰度图分割。最后,根据投影特征从两幅候选图像中识别出绝缘子图像。实验结果表明,该方法不仅能对输电线图像中的蓝色、褐色绝缘子进行有效分割,还能减少背景分割。     

基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法

提出了基于图像区域划分和改进C-V法的活动轮廓图像分割方法.通过区域划分的方法将整幅图像的分割问题转化为在不同的子区域上分别进行的图像分割问题,并在各子区域中采用改进C-V法进行图像分割.改进的C-V方法在简化Mum ford-Shah泛函的能量函数中增加距离函数惩罚项,从而将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中;并在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,改变了C-V法中均值取值定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.实验表明,该方法对灰度值接近、边界模糊的医学图像有很好的分割效果.     

基于分裂合并法和Ncut法的图像分割

当灰度图像较大,图像中像素较多时,利用Normalized Cut(Ncut)方法分割生成图的节点数目多,从而给算法求解带来困难,所以提出了利用分裂合并法和Ncut法相结合进行图像分割.用分裂合并法将灰度分割成多个区域,结合区域间的灰度和位置信息,再利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法有效。     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

一种结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法

传统的一维图像Otsu方法,只能对图像的灰度信息进行处理,对空间信息、像素等部分不能得到处理,因此在图像受到噪声或其他干扰时灰度直方图中的波峰、波谷会呈现不明显的分布,造成分割失误.本文结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法,是以遗传算法确定阀值空间中的最优阀值,最大类间方差法确定图像背景和目标图像之间的灰度方差面的最大值,避免受到噪声等因素的干扰.通过仿真实验发现该图像分割方法可降低分割时间,分割质量较好,发展前景广阔.     

图像二维阈值分割的数据场方法

针对图像分割中最优阈值选择这一难题,提出了一种新的图像二维阈值分割方法.该方法引入数据场的思想,将图像从灰度值空间映射到数据场的势空间;将二维灰度直方图的频率作为数据场对象的质量,计算二维直方图元素之间的相互作用和影响,生成二维直方图的三维数据场;再通过势心削除、势心合并等环节获得最优分割阈值,在不明显增加时间复杂度的前提下得到较好的分割结果.对标准图像数据集以及部分加噪声图像的分割实验表明,该方法是合理、有效的,能够适应大多数图像的分割,具有一定的抗噪性能,是经典一维最大类间方差法的有效补充.     

基于非接触式温度测量中的高温熔体识别方法

提出一种基于灰度阚值分割的高温熔体识别方法.采用双峰法和最大方差自动取阚值法分别确定预分割阈值,再根据高温熔体的灰度值近似相等选择合适的分割闲值,使所分割的目标的灰度值的等级数较少,并使高灰度值的R色总数最多.根据这种方法,利用MATLAB软件,对拍摄的某铜冶炼厂高温熔体图像进行仿真实验,结果表明:对于目标和背景对比强烈的图像,采用双峰法分割效果较好;而最大方差自动取阈值法更适用于图像中目标占很大比例的情况;这种识别方法能自动调整不同拍摄条件下的图像分割阈值,从而准确地识别目标.     

多指标指纹图像分割方法研究

将投票决策系统引入到指纹图像分割过程中,提出了一种多指标投票决策指纹图像分割方法.首先选择区域灰度方差、灰度均值、块方向方差均值和点方向集中度指标等分割指标,然后分别采用单指标、双指标、多指标分别对指纹图像进行分割处理,最后针对所获得的多个指纹图像分割结果,采用投票决策系统在结果层进行决策融合,获得最终的指纹图像分割结...     

基于RGB颜色模型的核桃缺素症判别方法

核桃缺素症是核桃栽培过程中的多发病症,常引发其他类型的侵染性病害,因此,及时识别和防治核桃缺素症对增加核桃产量、提高果农收入具有极其重大的意义.采用RGB颜色模型,以色度为主要特征量进行核桃缺素症的判别.将叶片图像转换为灰度图,利用最小二乘法计算图像分割的阈值,并按照此阈值对灰度图像进行分割处理,区分出正常区域和缺素区域,对叶片异常区域像素点的灰度值与前期统计分析所得的缺素症状的典型灰度值比较,进行判别以确定核桃所缺元素.通过Visual C++语言实现了此算法,取得了较好的效果.     

形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测

针对路面检测过程中后期处理数据工作量大、城市路面图像噪声多等特点,提出利用形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测方法.路面图像经过初始分类后,利用数学形态学变换对路面裂缝图像预处理,采用不同尺度、不同方位的结构元素对灰度图像做开运算重构,以提高图像中裂缝目标与路面背景之间的灰度差异;利用最大熵法进行图像分割,并对二值化后的裂缝图像进一步精细化处理;利用投影分析方法进行裂缝分类.研究结果表明:该方法能够在抑制噪声干扰的同时,实现快速、准确地检测路面裂缝边缘,并准确完成裂缝分类.     

基于火焰图像的工业炉温度检测技术研究

通过CCD工业摄像机采集工业炉膛火焰图像。运用松弛迭代法对其256色火焰灰度图像进行分割,使其减少炉膛背景辐射的影响,同时保持了分割后火焰核心区域的完整性。使用全辐射测温法,得到影响炉膛温度场变量。并对全辐射测温法进行改进,结果表明,改进后的测量结果误差小。     

径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法.在预处理阶段,采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度;在字符分割阶段,采用极限元素位置确定法实现独立字符分割;在字符识别阶段,利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练.选取基于反向传播(BP)神经网络的字符识别算法和基于支持向量机(SVM)的字符识别算法与文中方法进行比较.实验结果表明:文中方法在识别准确率上具有明显优势,更适用于汽车车牌的字符识别.     

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.     

图像阈值分割的逼近算法

对小目标图像来说,由于目标在图像中所占的面积比较小,目标的灰度信息对整幅图像的贡献很小,因此,利用整幅图像的灰度直方图得到的阈值难以将目标和背景分开。为了获得正确的分割阈值,必须提高目标灰度信息在待分割直方图中所占的比例。最简单的方法是将图像划分为均等的子块,先对各子图像用阈值法进行分割,再将分割后的小区域合并在一起,得到整幅图像的完整的分割结果。这种方法存在如下缺点:     

自动多门限CT图像的分割

计算机视觉和数字图像处理中经常使用图像分割技术.如将图像按不同的灰度范围加以分割,则必须取多个门限.本文采用循环法自动确定多门限技术,并根据多个门限确定待分割图像的各灰度范围,再按灰度范围对图像进行分割.应用于CT图像的分割获得满意的效果.     

岩土材料微结构图像预处理方法

为提高岩土材料微结构特征参数提取的准确性和完整性,运用小波变换的多分辨率技术提取并重组了同组图像序列中的清晰部分,进而得到了高清晰度的图像,随后对3种常用的阈值分割方法在岩土材料微结构图像预处理中的适用性进行了对比分析.结果表明:利用小波变换的多分辨率技术重组岩土材料微结构图像,能够有效增大图像信噪比,减小灰度方差,优化微结构数字图像的质量;应用平均灰度法和最大方差自动取阈法处理岩土材料微结构图像,能够有效分割图像并保证特征参数提取的完整性.