改进的GrabCut算法在古代壁画 分割中的应用

壁画作为一种珍贵的文化遗产,在经历数千年的沉淀后普遍存在毁坏破损的现象,其保护工作刻不容缓.利用智能信息处理技术对壁画进行自动分割是壁画数字化保护的一个重要组成部分.针对壁画噪声明显、边缘不清晰的特点,提出了一种融合小波去噪和边缘增强的改进的GrabCut算法新模型.该算法用小波变换对壁画图像进行分解,并采用自适应特征阈值方法去除壁画图像中的噪声,然后融合Sobel算子和Canny算子提取壁画轮廓以增强边缘,在此基础上对壁画图像进行分割.仿真实验通过分割效果和PSNR,Kappa,Error这3个指标来评价本文算法模型,实验结果表明:本文算法相对于对比方法的PSNR值平均提高了7.817,Kappa值平均提高了0.076,Error值降低了0.080,说明本文提出的模型在分割含有噪声、边缘模糊的壁画图像时不仅具有良好的抗噪能力,而且分割效果更好,准确度更高.     

基于链码的分水岭算法在图像分割中的应用

在图像特征提取、识别以及基于特征的图像压缩等领域内,作为关键技术的图像分割方法具有重要的地位。本文首先对基于区域的图像分割技术进行了介绍。然后针对静态位图图像,利用基于链码的分水岭算法对图像进行分割,达到与人视觉系统比较符合的分割结果。     

基于改进k-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法

针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域.将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础.     

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法

针对视频镜头的快速有效分割问题,提出一种结合视频帧码流分析与边缘检测的镜头分割算法。算法首先提取并分析视频码流中的每个宏块编码类型和运动向量信息,根据码流分析结果确定部分镜头切换帧及候选镜头切换帧,然后对候选切换帧再进行边缘检测,分析边缘纹理特征,排除非镜头切换帧,保留镜头切换帧。试验结果表明,算法对不同类型视频的镜头突变和渐变检测都有较好的效果。     

模糊C-均值算法在彩色牛乳体细胞图像分割中的应用

图像分割是进行图像处理的基础,是图像工程技术中的一个重要问题.在分析了FCM算法的基础上,采用RB和G颜色值分别对彩色牛乳体细胞图像进行初分割,再对其分割结果利用融合技术进行二次分割,并与利用R、G和B三个颜色值方法进行比较,实验结果表明,二次分割方法不仅具有良好的分割效果,而且提高了分割速度.     

反馈型颜色分割在边缘检测中的应用

针对传统的边缘检测算子容易产生边缘丢失和畸变的缺点,为准确获取彩色图像的边缘,本文提出了将传统方法提取的边缘作为反馈对原始彩色图像进行初步颜色分割,根据区域内颜色信息的分布统计,进行分裂合并及均衡化处理,对颜色区域边界进行骨架细化,从而提取边缘。实验结果表明:与传统方法比较,该方法可以更有效地检测出边缘信息。     

融合彩色模型空间的非线性低照度图像增强

低照度图像存在图像整体亮度偏低、亮度不均匀、色彩饱和度过高、图像模糊等问题,针对此类问题,提出了一种融合彩色模型空间的低照度图像增强算法。在该算法中,将图像的亮度增强与图像色彩恢复转换至不同的彩色模型空间分别进行处理:在RGB彩色模型空间中,首先对图像的高灰度级进行预处理,随后进行滤波处理,最后再用三分量增强函数对图像进行亮度恢复;在HSV彩色模型空间中,利用非线性色彩饱和度校正函数与亮度增强函数进行图像的色彩恢复,最后将两个空间中的处理结果进行加权融合。最终的对比实验结果表明,该方法在避免图像出现过度增强、色彩恢复与图像照度增强方面有着良好的效果,所处理的图像符合人眼视觉特性。     

一种改进的Snake模型及其在医学图像分割中的应用

以超声肿瘤图像为例,将改进的Snake模型应用到超声图像的目标轮廓提取中,并取得了较好的效果。首先采用数学形态学方法对图像进行增强预处理,从而提高图像的对比度,将肿瘤区域凸显出来;然后利用改进的Snake模型提取肿瘤的边缘。该方法与传统的轮廓提取方法相比,具有捕获范围广、抗噪性强等特点。实验结果表明,采用该方法可以准确地提取肿瘤区域的轮廓,在临床上具有广泛的应用前景。     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

基于IWT和HVS的彩色图像数字水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。提出了一种基于整数小波变换(IWT:Integer Wavelet Transform)和人类视觉系统(HVS:Human Visual System)特性的彩色图像数字水印算法。本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数中。实验证明,该算法对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于彩色图像分割的可伸缩性压缩编码

按各区域重要程度的不同，采用改进的嵌入零树小波方法组织码流，以得到可伸缩性压缩码流．算法首先将图像分割为纹理均一或表示独立意义的区域，并按重要程度排序；然后对各区域边缘像素进行DCT和各区域进行小波变换；最后采用改进的嵌入零树小波(MEZW)对小波系数进行处理并复合为输出码流．该算法能实现图像冗余的去除，得到高压缩比．     

视觉皮层中线条检测器的改进算法及应用

在简单细胞的视觉模型基础上，提出一 线条检测器的改革算法，该算法利用边缘检测器与线条检测器在形状和功能上的和两个方向相反的边缘检测器来实现线条检测器，避免了传统有不同宽度线条的骨架的提取，并且在指纹识别、字符识别等研究领域有着广泛的应用前景。     

基于颜色模型的欧普艺术图形自动生成算法

以欧普艺术理论为基础,提出了自动生成欧普艺术图形的算法,实现了将普通彩色图片转变成具有欧普艺术效果的图形。首先,分析颜色模型,将原图片进行二值化处理转换成黑白图片;然后,分别将黑色和白色区域用几何线条进行填充,生成基本欧普艺术图形;最后,对整幅图形的线条进行旋转,并更改线条的颜色,获得更具视觉冲击力的图形。     

分形域内彩色图像检索算法

提出一种在分形域内对彩色图像进行分形编码提取特征的方法, 并将其应用于基于内容的图像检索. 算法充分利用了彩色图像的颜色信息, 有效地解决了传统分形编码方法在图像检索领域中忽略颜色信息和速度慢等问题. 实验结果验证了该方法的快速性、 可行性和有效性.     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法.水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像.该算法对彩色水印的R、G...     

基于人眼视觉特性的自适应空域彩色图像数字水印算法

以静态图像压缩编码、彩色空间转换、人眼视觉特性(HVS)为基础，提出了一种将灰度图像(即数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字水印算法；(2)充分利用人眼视觉特性(HVS)，实现了数字水印图像的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性；(3)能够依据原始彩色载体图像内容，实现数字水印嵌入深度的智能调节，(4)检测水印信息时，不需要原始载体图像．同时实验结果也表明：该自适应空域彩色图像数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种小波域图像水印算法

提出了一种基于小波域的图像数字水印算法.该算法将相互正交的两种水印(鲁棒水印和参考水印)同时添加到经过DWT后的载体图像小波系数中,然后用小波反变换得到添加了水印的图像.用提取出的参考水印来估计图像所受到的攻击,由于提取出的鲁棒水印所受的攻击与参考水印受到的攻击一样,因此可以估计出原始的鲁棒水印.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理等试验,均能正确检测出水印,表明该算法具有很好的感知效果和鲁棒性.