利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

示温漆色彩量化及其图像分割算法研究

提出了一种基于颜色聚类和区域特征相结合的示温漆图像分割算法。利用PGF滤波算法进行图像的噪声滤波,通过聚类算法在HSV颜色空间对示温漆图像进行色彩量化,最后利用区域增长和合并方法达到分割目的。实验结果表明,与其它针对自然真彩图像分割的算法相比,本算法的计算复杂度相对较小,对示温漆图像分割的效果良好。     

基于海森矩阵增强与局部裂缝拼接相结合的桥梁裂缝提取算法

针对复杂背景桥梁裂缝图像难以提取真实裂缝细节的技术问题,提出基于海森矩阵旋转矢量不变性的滤波去噪和局部区域裂缝走势生长方向连接的联合提取裂缝算法。利用海森矩阵增强图像突显裂缝区域,利用自适应阈值分割算法对图像进行二值分割;采用基于旋转矢量不变性的滤波算法滤掉团状噪声,根据裂缝的走势对生长方向一致的局部区域裂缝进行连接,排除条状非裂缝的影响和部分噪声的干扰;解决了图像处理中存在大量污渍残留和裂缝不连续现象。实验结果表明,本算法对复杂背景桥梁图像提取裂缝的准确度高于其它算法。     

一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法

传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类,实现图像的分割,它容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果.针对这些问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法.首先使用显著性检测对图像进行初始化分割,得到带有区域级标注信息的引导图,然后将引导图作为指导信息,引导...     

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.     

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.     

一种改进的模糊C均值图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)图像分割算法效率较低和分割结果对噪声敏感等问题,提出了一种改进的模糊C均值图像分割算法,可以有效地根据图像灰度分布信息选取初始聚类中心,同时充分考虑了邻域像素对于聚类的影响.结果表明,该算法能够根据图像特征自动初始化合适数量的近似聚类中心,对噪声图像具有较好的分割效果.     

基于HMRF的半监督中智聚类算法

针对中智C-均值聚类算法抗噪能力弱的问题,提出基于隐马尔科夫随机场的半监督中智聚类分割算法.利用隐马尔科夫随机场模型的先验信息描述图像像素邻域关系,将其与隶属度相结合作为监督因子,嵌入现有中智聚类并构造半监督中智聚类目标函数;将欧式空间样本通过非线性变换用核函数映射至高维特征空间,增强图像的抗干扰能力;最后采用最优化方法获得隐马尔科夫随机场的半监督核空间中智聚类分割的迭代表达式.对灰度图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试,以验证算法性能.测试结果表明:所建立的分割算法相比基于隐马尔科夫随机场的模糊C-均值聚类等分割算法的抗噪性能有了显著提高.     

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.     

基于SOM-K聚类的图像分割算法

针对介电弹性体图像在电致形变实验中存在噪声过多、光照不均和无法准确分割等缺陷,提出一种基于形态学重建、核聚类算法与分水岭算法相结合的目标图像分割改进算法.首先选取合适的结构元素对图像进行形态学重建,然后对重建后的形态学梯度图像进行分水岭分割,最后通过SOM-K算法聚类所得分割图像,合并相似区域,以降低过分割的影响.结果表明该分割算法准确度高且可行性好.     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

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。     

结合路面深度影像梯度方向直方图和分水岭算法的裂缝检测

裂缝检测对于道路维护和管理具有重要作用.由于深度影像对路面油污、阴影等因素不敏感,近些年来基于深度影像的检测方法已成为路面裂缝检测新的研究方向之一.传统的激光扫描线方法没有顾及裂缝在整个空间分布的变异性、各向异性和全局性特征,无法有效检测横向、块状、网状等裂缝.针对以往算法的不足,提出一种结合梯度方向直方图和分水岭算法的路面裂缝检测方法.首先,通过梯度方向直方图算法提取路面深度影像的裂缝边缘强度和方向;然后,利用裂缝边缘方向改进传统分水岭算法,最终提取裂缝目标.实验结果表明,该方法不仅能够准确检测多种类型的裂缝目标,而且能识别裂缝破损程度.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于边缘检测的溢水标记分水岭算法

针对已有标记分水岭算法存在的过分割问题,提出一种基于边缘检测的溢水标记分水岭算法。首先,对遥感影像进行相位一致边缘检测,获取边缘信息。然后,基于获取的边缘信息进行区域增长,检测对象区域的微弱边界,并改善对象边界的位置精度。最后,利用提出的溢水模型生成新标记继续增长,直到得到最终分割结果。在卫星影像和航空影像数据集上的实验结果表明,所提出的算法有效地抑制了过分割现象,能够准确的提取对象区域。     

基于物体信息的图像显著性区域检测

针对目前图像显著性检测存在的显著性图边缘模糊、缺乏视觉高层信息等问题,提出了一种基于物体信息的显著性检测算法。将似物性计算与显著性计算相结合,可以将前景与背景分离,抑制高对比度干扰区域的影响。首先采用改进的L0平滑算法对图像进行滤波处理,然后通过超像素分割将图像分成若干图像块,再通过聚类算法进行合并,得到待检测图像块。采用似物性检测算法计算物体可能存在的区域,与待检测图像块进行融合,得到物体显著性图,再通过颜色对比度及空间分布特征计算显著性图,最后将二者融合,得到最终结果。实验结果表明,算法能够得到清晰的物体边缘,对图像的显著性区域能够较为全面地覆盖,有效地抑制高对比区域的干扰。     

An adaptive spatial clustering method for automatic brain MR image segmentation

In this paper, an adaptive spatial clustering method is presented for automatic brain MR image segmentation, which is based on a competitive learning algorithm – self-organizing map (SOM). We use a pattern recognition approach in terms of feature generation and classifier design. Firstly, a multi-dimensional feature vector is constructed using local spatial information. Then, an adaptive spatial growing hierarchical SOM (ASGHSOM) is proposed as the classifier, which is an extension of SOM, fusing multi-scale segmentation with the competitive learning clustering algorithm to overcome the problem of overlapping grey-scale intensities on boundary regions. Furthermore, an adaptive spatial distance is integrated with ASGHSOM, in which local spatial information is considered in the clustering process to reduce the noise effect and the classification ambiguity. Our proposed method is validated by extensive experiments using both simulated and real MR data with varying noise level, and is compared with the state-of-the-art algorithms.     

基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法

针对现有的大部分细粒度图像分类算法都忽略了局部定位和局部特征学习是相互关联的问题,提出了一种基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法。该算法的分类网络由区域检测分类和多尺度特征组合组成。区域检测分类网络通过类别激活映射(class activation mapping,CAM)方法获得局部区域,以相互强化学习的方式,从定位的局部区域中学习图像的细微特征,组合各局部区域特征作为最终的特征表示进行分类。该细粒度图像分类网络在训练过程中结合提出的集成迁移学习方法,基于迁移学习,通过随机加权平均方法集成局部训练模型,从而获得更好的最终分类模型。使用该算法在数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上进行实验,结果表明,与原有大部分算法对比,该算法具有更优的细粒度分类结果。     

基于计算机视觉的混凝土裂缝识别

为降低对结构表面进行裂缝识别的经济和时间成本,而采用计算机视觉技术、使用消费级照相机对裂缝图片进行处理,识别裂缝区域和测量裂缝宽度,包括图像模糊、图像增强、形态学运算、图像畸变校准、连通域标记、孤立点消除、裂缝碎片拼接等.对提取出的裂缝区域,统计裂缝发展方向,计算其对应的裂缝长度及宽度.通过钢筋混凝土梁静力加载试验,对梁表面裂缝进行拍摄,在实验室条件下得知裂缝宽度误差在0.1 mm左右.