基于动态规划与图像分割的立体匹配算法

针对传统图割立体匹配算法耗时太长以及动态规划立体匹配算法匹配精度不高,且视差图带有条纹瑕疵的问题,提出了一种基于动态规划和图像分割的立体匹配算法.采用自适应多阈值图像分割算法对参考图像进行高效可靠的区域分割,提取边界,使用多种子点动态规划算法精细求取边界上点的视差,并以区域为单元用图割立体匹配算法求取区域内各点的视差,拟合得到图像对的视差图.通过对比,实验结果表明：此算法较传统图割法匹配速度有明显提高,且可以得到匹配精度较高的稠密视差.     

基于改进Cascade R-CNN的织物瑕疵检测方法

制造业瑕疵检测问题是工业产品的关键环节,其中织物瑕疵检测尤为关键.针对织物图像尺寸大、局部瑕疵数量少、图像背景复杂等问题,设计了一种基于Cascade R-CNN融合尺度不变特征的织物瑕疵检测方法 .通过训练具有多个递增交并比（IoU）阈值的级联检测网络,解决了传统深度神经网络的过拟合和错配问题;针对工业生产上存在的待检测图片发生倾斜、偏转和迁移等问题,通过尺度不变特征变换（SIFT）算法对待检测织物图进行预处理,将其正确定位到模板图上对应位置后,再进行瑕疵检测;借鉴孪生学习的思路,通过扩充输入通道,同时输入并分析待检测的图像和模板,提高了瑕疵检测的精度.实验结果表明：该模型能够有效地完成瑕疵检测任务,可对7类织物瑕疵进行检测与分类,平均精度均值达87.5%.     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于多图像与多分辨率的路面裂缝检测方法

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于多图像和多分辨率的路面裂缝检测方法.首先,在数据采集上,本文使用双摄像机对同一段路面于不同角度进行数据采集,光源分别使用定向光源和自然光源进行测试.其次,在裂缝检测上,使用金字塔变换对图像进行多尺度分解,再将每个尺度的分解图像阈值处理后重建为类梯度(gradient-like)图像,然后使用分水岭算法对类梯度图像进行分割,得到细化后的检测图像.最后,将同一块路面的两张检测图像进行融合,得到最终的检测图像.经试验证明,融合后的结果比单张图像检测效果更好,且使用多尺度的方法能更好保存图像的几何特性,很大程度提高了路面裂缝检测的可靠性和精度.     

基于机器视觉的经编机在线瑕疵检测技术

文中提出了一种离线学习、在线检测的经编机瑕疵检测方案。在离线情况下,利用小波参数方程构造完备的正交小波集,采用遗传算法寻优获取与待检布匹相匹配的最优小波;在线检测时,利用最优小波对待检图像进行单层分解,对瑕疵信息分布集中的高频分量进行子窗口分割,提取窗口内的灰度方差作为纹理特征描述,采用自适应双阈值分割方法自动检测瑕疵。实验表明,自适应小波方法对瑕疵信号有明显的增强作用,检测算法的准确率能够保持在98.5%以上。     

板坯边角裂纹的小波检测方法

提出一种通过小波变换检测板坯边角裂纹的方法。该方法针对边角裂纹图像的特点,利用小波对其进行多尺度分析,在检测出边缘线的同时将图像分解为4个方向的细节分量;再选择恰当的阈值对垂直分量图进行分割．得到最终的检测结果。实验表明：与其他两种常用检测方法相比,该方法能更有效地提取出板坯边角裂纹。     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

运用启发式阈值搜索和形态学重建分割细胞图像

提出了一种基于启发式阈值搜索和形态学重建的细胞图像分割方法.该方法首先将彩色骨髓切片细胞图像分解为色度和饱和度分量图,然后在上述分量图中分别运用启发式的最大类间方差法进行阈值搜索,并用得到的阈值进行分割,提取出有核细胞的大体轮廓及其细胞核;然后运用快速形态学重建,将不同颜色分量的分割结果结合起来,成功地从复杂背景中提取出有核细胞.实验结果表明:该方法不仅可以提取出待分离细胞.还可以分解出细胞核和细胞浆.     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.     

基于决策树参数优化算法的人行横道检测

为了使车辆快速并准确地检测出人行横道,针对车载摄像头获取的路面图像,提出了一种基于决策树参数优化的人行横道检测方法,该方法分3个步骤完成:首先,通过逆透视变换获得指定区域内的道路俯瞰图;其次,通过阈值分割提取出路面白色标线;最后根据人行横道的特征属性实现检测。其中,白色标线的提取是准确检测的基础,因此结合边缘信息与自适应阈值,改进了分割算法,并使用决策树优化分割参数。结果表明:即使在路面光照不均匀的情况下,改进后的算法分割效果显示良好,有效提高了人行横道检测率。     

基于卷积神经网络的室外运行太阳能电池板裂纹检测

针对室外运行的太阳能电池板裂纹检测问题,提出一种基于卷积神经网络的自动检测算法.首先,采用寻找轮廓、拟合四边形和透视变换等图像处理方法对采集的太阳能电池板电致发光图像进行矫正;然后,采用背景去除、图像投影、电池单元边界线寻找和透视变换等方法将矫正的图像分割为太阳能电池单元图像;最后,应用经训练的改进卷积神经网络检测电池单元图像是否含有裂纹.训练神经网络时,使用欠采样与过采样技术解决正负样本的不平衡问题.结果表明:该算法在测试集上的准确率可达96.37%,满足太阳能电池板自动分割的要求,能有效检测出有裂纹的电池单元.     

利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割

在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。     

基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法

针对可见光图像中靠岸舰船的灰度、纹理等特征的自动检测比较困难的问题,提出一种基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法.根据飞行器实时返回的姿态信息,将港口模板变换到实时图同一视角下进行港口配准,确定实时图海域部分,再对海域进行分割,检测出舰船.采用基于边缘梯度矢量的港口配准方法,克服岸内边缘干扰,提高匹配精度.提出一种特征融合聚类结合生长的分割算法,解决灰度不均匀导致的分割后舰船断裂现象,优化海陆分割效果.试验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法

分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.     

基于主成分分析的图像分割方法

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。     

基于改进Canny算子和Hough变换的表格图像校正方法

为了校正表格图像提高后续单元格分割和光学字符识别的准确性,将Canny算子和Hough变换应用于表格图像的校正中。针对传统Canny算子对于局部噪声去除效果不理想且易出现误检和漏检的问题对其进行了改进,改进后的Canny算子采用联合双边滤波进行图像平滑,图像梯度和幅值的计算使用3×3模板代替2×2模板并增加了45°和135°方向的计算模板。针对Hough变换倾角计算结果与真实倾角存在部分偏差的问题,在Hough变换所计算出倾角的邻域范围内,利用数学形态学原理对真实倾角进行了迭代计算。实验结果表明,改进的Canny算子可以有效去除图像噪声并保留图像边缘,结合Hough变换和数学形态学的迭代倾角计算方法可以有效提高表格图像的校正效果,具有较强的实用性。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

基于小波变换与改进维纳滤波的SAR图像分割

图像分割在图像识别与计算机视觉中起着举足轻重的地位.为了提升合成孔径雷达(SAR)图像的分割质量,提出一种基于小波变换与改进维纳滤波相结合的SAR图像分割算法.首先用改进的维纳滤波对含有噪声的SAR图像进行去噪.接着对处理后的图像进行小波多层次分解,在每次重构前都对低频部分进行分割,保留前景并将背景置为0,同时对水平、垂直与对角分量的三个高频分量进行阈值降噪,再逐层重构.最后采用Canny微分算子对重构图实行边沿的检测.实验最终体现,该方法与已有方法相比能更好地索取图像的边沿信息,有更好的抗噪效验.     

一种无阈值的傅里叶窗口滤波算法

提出了一种无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法,该方法解决了加窗傅里叶变换法无法克服的阈值问题,得到单一最佳频率图像,并大大缩短了计算时间．该方法可用于各类条纹图像的低通滤波,为从条纹图中进一步提取变形相位奠定了良好的基础．笔者介绍了自动窗口傅里叶变换算法的原理,利用该算法对散斑图进行了处理,并与加窗傅里叶变换法的滤波结果进行了对比．实验结果证明了无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法具有良好的滤波效果．     

基于行向S变换的布匹图像疵点检测方法

受光照条件影响,实际生产车间采集的布匹图像中,其疵点和纹理背景差异不明显,现有的布匹疵点检测方法适应性较低.为提高疵点检测率,提出一种基于行向S变换的布匹疵点检测方法.首先,通过分析周期性纹理布匹图像在行方向上的S变换系数特点,确定布匹纹理频率,去除规则性纹理,只剩下疵点和干扰部分;然后,采用阈值分割,提取疵点信息;最后,根据疵点面积特性判断布匹是否存在疵点,得到最终检测结果.实验结果证明算法的可行性和有效性.