基于颜色特征的胸环靶图分割算法

胸环靶图的识别是自动报靶系统的重要研究内容之一。在分析胸环靶颜色特征的基础上,提出了一种基于颜色特征的胸环靶分割方法。首先从RGB颜色模型颜色空间分析了靶环绿色恒量的存在性;并基于绿色恒量特征初提取胸环靶图像。然后在HSI颜色空间中基于色调和饱和度分量进一步提取靶环图像。最后对二值化后的图像作投影变换,确定胸环靶在图中的位置。该算法其他的胸环靶分割算法,避免了阈值选择不当的问题;并且能够有效克服光线、背景变化和天气条件的影响,具有很好的鲁棒性和自适应性,定位精度高。     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

融合图像边缘和区域特征的道路检测算法

利用图像分割技术对车载视频进行图像处理,提取道路信息,以用于智能车自动驾驶.首先,将彩色通道图像转换成灰度图像,并进行直方图均衡化和滤波预处理;然后,利用自定义差分算子和区域生长法,进一步对处理后的灰度图像进行分割,分别获得图像的边缘和区域特征.最后,结合区域和边缘分割的互补特性,提出一个融合两者信息的分割算法,对不同条件下获得的车载视频进行图像分割,实现道路检测.实验结果表明,所提出的方法能够获得边缘精确平滑、区域均匀的道路分割,而且算法具备较好的实时性和鲁棒性.     

改进指数加权平均比率与小波变换结合的遥感图像海陆分离

海陆分离一直是光学遥感图像舰船检测中最重要的一部分,目前大多数的海陆分离算法都是依靠先验信息或是利用灰度特征对图像进行处理,造成分割效果不明显,大量的孤立区域无法处理;而且会造成误分割,不利于后续处理。针对上述问题,提出一种基于改进指数加权平均比率(ROEWA)算子与小波变换结合的海陆分离方法。首先利用ROEWA算子对原始图像进行边缘检测得到边缘的强度,再利用非极值抑制和双阈值算法定位边缘,然后采用小波变换对叠加后的图像进行二次边缘提取,提取边缘的方向,最后对边缘检测后的图像进行区域生长,进而得到最终的海陆分离图像。实验结果表明,算法与常用的海陆分离算法相比,检测效率和精度都比较高;且鲁棒性好,有利于后续舰船检测的处理。     

融合局部描述子的阈值图像分割算法

针对基于局部熵的过渡区阈值算法中没有同时考虑局部图像灰度变化的频率和幅度,提出一种融合局部描述子的过渡区阈值算法.提出算法首先采用图像的局部熵和局部方差等局部描述子提取图像的局部特征;其次融合局部图像特征构造特征矩阵,并选取合适的特征阈值提取图像的过渡区;最后根据图像过渡区的灰度均值分割图像.实验结果表明,根据一些图像分割的定量评价标准,提出算法提取过渡区的质量高,分割图像效果好.     

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

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。     

叶菜根系图像的变分水平集分割算法

植物根系图像分割是根系构型特征提取和分析的前提.针对传统图像分割方法在处理叶菜根系弱边缘图像中存在分割精度和稳定性较差的问题,提出了一种基于改进C-V(Chan-Vese)模型的变分水平集分割算法.该算法不仅保留了C-V模型对于处理弱边缘图像的适用性,并针对叶菜根系图像局部灰度不均的特点引入了图像梯度信息,改进了原C-V模型.通过对小白菜根系样本图像的分割处理试验,证明了变分水平集分割算法的有效性.研究结果表明,相比传统的阈值处理、边缘检测及区域生长等算法,本文算法能更加精细地解决叶菜根系图像弱边缘和局部灰度不均的问题,并在分割精度和算法稳定性上具有明显的优势.变分水平集算法应用于叶菜根系构型观测系统中,可以有效地提高观测精度.     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

基于改进Otsu的室外道路实时检测与跟踪算法

室外道路检测与跟踪是移动机器人完成室外环境探索和自主导航的基础和前提.针对室外机器人工作环境复杂、光照多变等特点,提出了一种适用于室外道路实时检测与跟踪的算法.首先将CCD摄像头获得的画面通过预处理,提取视频画面的感兴趣区域(ROI)并转化为HSV颜色空间下的图像,然后通过改进的自适应阈值分割法(Otsu)获得道路图像的边缘信息,采用抗干扰能力较强的霍夫(Hough)变换得出画面中的可通行区域,最后采用加权马氏距离判别法跟踪可通行区域.实验表明,该算法在室外环境下具有较好的道路识别跟踪能力和实时性.     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于多层次模糊增强的图像边缘检测

在图像边缘检测中,往往需要提取不同灰度层次的边缘,而图像的边缘通常具有不确定性．多层次模糊增强可以较为有效地确定图像的边缘,使得不确定的边缘变成确定．对于多层次模糊增强,各层次灰度级的选取直接关系到边缘提取的有效性．文章提出的算法可以有效地确定图像各层次灰度级．     

基于二维阈值向量分割的足迹边缘提取方法

根据足迹图像特点,提出了基于灰度 梯度二维阈值向量区域分割的边缘提取方法·该方法以灰度 梯度共生矩阵为模型,利用最大熵原理,自动求出灰度 梯度二维阈值向量;用此二维阈值向量对图像进行区域分割,具有抗干扰能力强和正确分割模糊边缘像素的特点,构造两个适合足迹图像特点的结构元算子,对区域分割后的二值图像作数学形态学运算,以光滑边缘、提取边缘·大量实验表明,用本文方法提取的足迹边缘光滑,与原始图像具有很高的相似性;噪声得到抑制,取得令人满意的效果·     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

Sub-pixel edge location algorithm for bilevel images

Accurate edge localization of bilevel images is of primary importance in barcode decoding. In the sub-pixel edge location algorithm for bilevel images, the bilevel image (barcode) imaging process is modeled as a square wave convoluted with a Gaussian kernel and then sampled discretely by pixel arrays. Based on the gray levels of the pixels, assumed sub-pixel edge locations are set and adjusted so that the discrepancy of the theoretical gray level of pixels and the actual gray level of pixels reaches the minimum and then the best approximation of the actual sub-pixel edges of the bilevel image is obtained. Examples are presented to illustrate the techniques of the algorithm which can solve the problems of edge location or signal recovery of bilevel images in the case of the two features: one is that the support of the Gaussian kernel is comparable to the distance of the adjacent edges; the other is that the distance between the adjacent edges is comparable to the distance of the adjacent pixels.     

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。     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

基于语义分割的光伏组件积灰检测与分析

为了解决恶略环境条件下难以对光伏电池板表面积灰定性定量分析的问题,提出了一种基于深度学习算法的光伏电池板表面积灰智能检测方法。首先,构建数据集,通过实地调研采样以及在实验室模拟等方法并利用图像处理技术构建完备的数据集;然后,利用深度学习语义分割技术对数据进行训练并对其优化;最后,采用图像处理技术对输出图像进行处理,以解决对积灰的定性定量分析。实验结果表明所提方法的有效性,可以应用于光伏电池板表面积灰的智能检测。     

一种基于视觉的库区可疑目标识别算法研究

针对库区巡检图像采集设备对图像目标智能识别需求,进行基于视觉的远距离可疑目标识别算法设计与实现. 采用目标检测算法对图像进行目标识别并采集,通过基于卷积神经网络的深度学习模型卷积层对目标图像提取特征,采用基于机器学习传统方法的浅层网络对特征进行可疑目标分类. 根据算法设计实验,实验结果表明本算法模型识别效果良好,可有效减少人工识别工作量,能满足实际应用需要要求.