人脸检测的自适应肤色分割算法研究

为寻找候选人脸区域,从复杂的背景中分割出肤色信息成为一种有效的方式。作者分析了几种常用的彩色空间,提出一种自适应肤色分割算法,即检测出彩色图像中的肤色区域。算法选择了分割效果很好的HSV彩色空间,对Sandeep等人提出的方法进行改进,克服了因为皮肤区域的颜色随着拍摄的光照、角度等因素难于分割的不足。实验结果表明,该算法能有效地从复杂背景中分割出肤色区域,显示出更强的鲁棒性(robust),在人脸检测系统中具有很好的应用价值。     

基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法

提出了一种基于颜色和纹理综合特征的车牌定位新方法。首先进行色彩分割,然后进行区域生成,最后从中分割出车牌。实验结果表明算法效果好、速度高,而且适用于对有噪声及复杂背景的车牌图像进行分割。     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

一种改进的基于图论的图像分割方法

提出了一种融合边缘检测与图论的图像分割方法,在基于图论方法进行图像分割之前,引入边缘检测对像素点进行预分类,以消除图论方法因为区域的过合并导致的欠分割现象.实验结果表明该文的算法能取得很好的分割效果.     

一种基于改进FCM的自动图像分割算法

针对FCM进行图像分割时需要人为确定聚类数的问题,提出一种改进的基于FCM的图像分割算法.该算法先对图像进行4叉树结构的子图分解(即原图等分为2×2的4幅子图,子图再等分为2×2的4幅子图),待子图满足一定条件时进行聚类数为2的FCM聚类分割;然后将分割好的区域根据其大小及相邻区域直方图的巴氏距离进行合并,得到最终的分割结果,从而避免了聚类数目的直接确定.实验结果表明:该算法能够获得很好的分割效果;对子图进行聚类分割减少了每次参与聚类的对象数,从而在一定程度上降低了算法的计算量.     

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪声干扰,而且能够消除过分割区域,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,有效提高了图像分割效果。     

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.     

一种彩色汽车车牌的自动分割方法

汽车牌照的定位是一个公认的较难解决的图像分割问题,文章提出了一个综合多种特征的车牌分割算法;该算法首先利用颜色信息特征加强输入图像的车牌区域,然后基于车牌区域的灰度变化和纹理特征提出一种垂直边缘检测方法实现牌照与背景的进一步分离,使用数学形态学滤波和区域合并,最后运用投影法确定牌照区域;实验结果表明,该方法取得了良好的效果。     

三维网格表面的分层分割算法

提出了基于单位外法向矢量空间的分层表面网格分割算法 ,通过将任意表面映射到单位矢量空间即单位球面上 ,以单位球面划分作为模板应用到任意表面分割 .通过划分 ,为三维表面网格建立了自然的区域面片分层表示 .实验表明 ,新算法不仅计算速度快 ,而且具有很好的分割效果     

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。     

室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法

针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题, 提出一种基于绿色作物G\|R颜色特征, 结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法, 解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题. 实验结果表明, 该方法不仅对作物、 土壤和光照变化不敏感, 且可以消除图像阴影部分的影响, 与颜色索引方法EXG-Otsu和RGB算法（G>R, G>B）相比, 该方法分割效果更理想.     

基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割

针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法。在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确。实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60ms—70ms,正确识别率为94.8%—97.3%。从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中。     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳．对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果．首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类问方差法的图像分割对影像进行分割对比研究．结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法．     

一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究

针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题,根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法．首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算,在消除原图像噪声的同时,更好地划分了图像的边缘和纹理区域;然后提取图像的纹理特性运用到聚类算法中,从而对图像进行分割．实验证明：与未经扩散处理的分割算法相比,基于各向异性扩散的图像分割算法不仅改善了分割效果,而且提高了计算速度．     

基于Chan-Vese算法的自适应分等级分割方法

针对多目标物体图像的分割问题,在Chan-Vese多相分割模型的基础上,结合分等级分割的概念,提出自适应分等级分割方法,在每一阶段分割之前能够先根据图像中的物体数量判断出所需要的Level Set函数的个数,再进行分割工作.实验结果表明,自适应分等级分割方法不仅消除了多相分割模型对初始化曲线位置敏感的不足,而且能够充分利用每一个Level Set函数,减少分割步骤,并且能提高弱边界的提取精度,是一种有效且稳定的方法,能够产生光滑、准确的分割结果.     

基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题和医学图像的特点,比较并选取了彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的,然后利用阈值分割方法消除无效梯度信息,并用分水岭算法处理所得到的梯度图,再结合Canny算子提取的物体边缘得到分割结果.实验结果表明:该方法能够有效消除局部极小值和噪声干扰,得到精确的分割结果.     

弱可视环境下象素级多传感器图像自动分割方法研究

象素级多传感器图像分割容易受到外界环境的干扰,在弱可视环境下将丢失大量分割图像的边缘信息,导致分割效果差,分割效率低。为此,提出一种新的弱可视环境下象素级多传感器图像自动分割方法,通过Retinex算法对弱可视环境下象素级多传感器图像进行增强处理。介绍了PCNN图像分割方法的基本原理,通过PCNN方法对输入原始图像进行迭代,对输出结果和输入图像进行“与”运算,获取PCNN一次迭代的象素级多传感器图像,求出迭代后图像的最小方差比,计算出该次最小方差比与上次迭代最小方差比的差值,依据该差值判断是否继续迭代,将最终的输出结果看作象素级多传感器图像的最佳分割结果。实验结果表明,所提方法具有很高的分割效率,且分割效果佳。     

一种基于区域分割的图像融合方法

文章提出了一种基于区域分割的图像融合算法。首先对各个源图像使用基于金字塔链接的多分辨率分割,将源图像在各个尺度上划分为一系列区域,在划分过程中为了克服根标识时的不可预知性,先给定根的数目,然后在这些区域上采用小波变换的方法进行融合。实验表明,该方法可较好的消除边界的模糊性。