基于关联度分析的图像分割性能评估

针对图像分割的性能分析问题,运用关联度分析技术建立了一种多层次的综合评估方法,运用此方法评估既可以在整体性能上进行,又可以从某个侧面性能。该方法所采用的评估指标具有多层次的特点,评估结果的离散性高,便于区分不同分割算法的性能。应用实例表明,该方法较好地克服了以往评估中存在的不灵敏性和奇异性,可更有效地分析图像分割算法的性能。     

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。     

基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法

针对U-Net图像分割在下采样过程中会丢失过多信息且在上采样过程恢复效果不佳,从而导致图像分割精度降低的缺陷,提出了一种基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法。该多层次自注意力机制在每一层上采样层前均嵌入自注意力模块,将上采样层的输入与缩放的原图拼接后处理成模板图,再与原本的输入信息融合后输出到上采样层。该算法不仅能通过拼接原图的自注意力模块进一步提供更多细节信息,还能利用上采样层的特征选择功能减少拼接原图带来的背景噪音,提高模型的分割精度。最后,在PASCAL VOC数据集和DeepFashion2数据集的基础上进行了人体分割和服装分割实验。实验结果 证明,该方法 能较好地改善图像的分割性能,从而证明了其正确性和有效性。     

三维连接系数矩阵的脉冲耦合神经网络彩色图像分割

提出三维连接系数矩阵的脉冲耦合神经网络(3D-PCNN)模型,将二维连接系数矩阵扩展成三维,值取空间欧氏距离的倒数,提出指数上升的动态阈值。利用神经元脉冲同步发放特性和自动波特性,直接分割彩色图像。结果表明,3D-PCNN算法与其他分割算法相比,运行时间减少了25%以上;该算法能够将不同区域信息以多层次彩色显示,改变RGB分量输入顺序时,同样可以分辨出更多的图像细节信息,分割精度高。     

基于CTA图像的两阶段U-Net冠状动脉分割

基于CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)图像的冠状动脉自动分割的挑战在于冠状动脉结构复杂、前背景分布严重不平衡,分割时易受冠状静脉和其他组织的干扰.提出了一种两阶段的冠状动脉分割算法,第一阶段采用具有密集特征提取和残差特征修正能力的3D DRU-Net进行分割,保证分割的召回率;在第二阶段提出2D双编码多特征融合U-Net(2D DEMFU-Net)进行细分割,先对原始图像和第一阶段分割结果分别进行特征提取,再采用密集跳跃连接融合两个分支上的多层次语义特征,进一步提高分割准确性.实验结果表明,提出的两阶段分割算法在CortArt2020数据集上的Dice相似系数、召回率和精确度分别优于3D U-Net网络3.83%,5.31%和2.23%.     

一种多层次语义视频对象分割算法

提出一种基于高斯马尔可夫随机场及规则化图划分的多层次语义视频对象分割算法,其主要特点是将视频序列帧中对象的分割看成是“内容树”结构中复合结点的形成过程.首先使用高斯-马尔可夫模型来进行视频帧内的最优标记场标定,然后引入规则化图划分准则进行过分割区域的合并,得到具有语义意义的视频对象.实验表明,本分割算法具有较高的准确性,误差的均值为11.375%,标准方差为0.94%.     

基于特征的复杂零件分割算法

为了获得最优分割方案,提出一种基于特征的零件分割算法.算法将特征技术首次应用于零件分割工艺中,将特征作为研究对象,以特征可加工性分析替代传统零件三角面片可视性分析,提高了计算精度与效率;分割过程中约束条件不但保证了分割块的规整性而且有利于CAD/CAM的集成;算法中引入分割方案优选规则,保证了分割方案的最优性.该算法具有分割效率高、适用性强和实现过程简单等优点.     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

改进CV的图像分割

为了提高传统CV分割算法对含纹理的图像分割效果,该文分析了图像纹理分量的统计特性,在图像TV平滑的基础上,设计了新的保边平滑函数,建立了保边平滑模型;运用传统CV分割算法对平滑分量进行分割;根据不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,相对于传统CV分割算法,该算法对自然图像分割的效果较好,对非一致区域不敏感。     

一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围,提出了适用于高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法。该方法首先计算多光谱图像的梯度,接着去除梯度图像上不相关的局部最小区域,然后计算分水岭的动态范围,通过设置不同的阈值,得到多层次（多尺度）分割结果。采用城市地区的高分辨率数据来评价所提出的方法,并与现有的图像分割方法进行比较。实验结果表明,该方法可生成多层次的分割结果,并较准确地分割出地物特征。分割结果反映了地物的多层次信息,为后续的面向对象分析提供了有意义的参考。     

一种基于先验知识约束的车牌字符分割新算法

车牌字符分割是车牌自动识别系统的三大核心技术之一,字符分割是字符识别的基础;针对传统的基于连通域分割字符算法计算量大、处理时间长的不足之处,在此提出了一种改进的算法,充分利用先验知识进行字符粗分割,在此基础上再利用连通域法最终实现字符完整分割,同时利用先验知识改进了传统的迭代法求二值化阈值算法,减少了迭代次数;实验表明:在此提出的字符分割算法在准确提取了车牌字符的前提下,大大缩短了处理时间,满足了实时性要求。     

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.     

基于阈值分割和区域生长的车牌识别方法

【目的】改善车牌定位的质量,提高车牌识别的正确率和效率。【方法】联合使用阈值分割和区域生长算法进行车牌定位,使用垂直投影法进行字符分割,并使用字符模板匹配方法实现车牌字符的识别。【结果】基于阈值分割与区域生长的车牌识别方法能准确地识别出车牌号,识别率高,运行速度快。【结论】该方法实时性较好,具有一定的实用价值。     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

基于方向场的车牌倾斜校正方法

车牌字符分割与识别是智能交通系统中的重要环节,而倾斜变形的车牌图像对车牌字符分割与识别有很大影响,为解决这个问题,提出了一种基于方向场的车牌校正方法.建议方法采用Sobel算子计算车牌图像的梯度方向场,通过对方向场角度直方图的分析找出车牌水平倾斜角,根据水平倾斜角对车牌图像进行水平旋转校正并二值化.然后,应用垂直投影法...