基于改进的SLIC区域合并的宫颈细胞图像分割

针对现有细胞图像分割算法对噪声敏感,传统SLIC(simple linear iterative clustering)算法对边界分割不精确的问题,提出一种基于改进的SLIC融合区域合并的方法:首先对宫颈细胞图像进行均值漂移处理,消除细微噪声点;然后进行二维Otsu自适应阈值处理得到初始轮廓,应用SLIC算法得到超像素区域,并融合到原图中完成初始分割;最后,在初始分割图中进行初略标记获得交互信息,利用最大相似准则进行合并,不需要预先设定分割阈值,没有被标记的背景区域将成功合并到标记的背景区域,同时,没有被标记的目标区域会被识别出,有效地阻止与背景区域合并。对宫颈细胞图像进行大量的细胞质分割实验,结果表明本文算法能够在较短时间内准确识别出宫颈细胞的细胞质边缘。     

基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法

现有的基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型,对于边缘模糊、噪声强的图像存在易产生边缘泄露的现象,导致分割效果不理想.针对这种现象提出了一种基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法.算法将原始图像通过Nystrom方法采样,近似估算相似矩阵和特征向量,通过k-means算法将特征向量聚类,最后利用水平集分割方法实现图像分割.实验结果表明,与基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型相比,在相同的迭代次数中,分割时间减少,相似度系数提高.     

基于主成分分析和线性鉴别分析融合的阿尔茨海默病分类算法

在阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)诊断方法中,通过对脑图像分析已成为准确诊断的一种重要手段.针对从单一脑图像模态磁共振图像(MRI)中提取的特征,提出了一种基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)融合的AD分类识别算法.该方法首先对从MRI中获取的特征进行PCA,对低维的特征进行LDA获取组合特征向量,并采用最邻近算法,利用获取的组合特征向量对未知状态类型进行分类识别.实验表明,该算法与其他相关算法相比,具有较高的识别准确率、敏感性、特异性,这说明了算法的有效性.     

基于航拍图像的输电线路异物识别

为提高无人机电网巡线故障点排查的效率,针对输电线路走廊悬挂异物的潜在故障,提出一种可从大量航拍输电线路图像中筛选出挂有异物的图像的方法.基于形态学算法改进Otsu(最大类间方差)自适应阈值分割算法分割图像背景,提出一种新的基于输电线路特征的滤波方法进一步滤除背景;通过梯度法获取电力线的边缘,选取Hough变换累加器中局部极大值个数与最终检测到的线路数量作为异物特征向量来识别异物.最后,开发出批处理系统识别验证.结果表明,该算法能将挂有异物的电力线图像准确识别,为输电线路可靠性提供保障.     

电视图像目标实时分割与识别算法

研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 ms,易于硬件实现.     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。     

基于改进Kaze特征匹配的低分辨人脸识别算法

针对普通算法难以提取低分辨人脸图像特征以实现人脸识别问题,探讨一种基于改进Kaze特征匹配的识别算法。首先,通过改进P-M扩散滤波中阈值和扩散函数来保留低分辨图像的边缘和细节,并利用加性算子分裂算法构造非线性尺度空间;其次,通过寻找不同尺度归一化后的Hessian矩阵局部极大值点来检测特征点,并使用M-SURF构造特征描述向量;最后,利用欧式距离进行特征向量的匹配实现识别分类。实验结果表明,与基于SIFT、SURF和普通Kaze特征匹配的算法相比,所探讨算法正确识别率更高,同时对噪声图像也有更好的鲁棒性。     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

基于改进半监督局部保持投影算法的故障诊断

为解决在少量标记样本的条件下故障诊断困难的问题,提出一种基于改进半监督局部保持投影(ISS-LPP)的故障诊断方法。ISS-LPP算法利用部分标记样本的标签信息调整原始特征空间中样本间的权值矩阵,并根据所有样本在特征空间的分布情况自适应的调整邻域参数,寻找数据的低维本质流形,得到原始特征空间样本数据的低维特征向量和投影转换矩阵。以得到的低维特征向量为输入,建立分类器,识别和判断故障类型。将ISS-LPP算法应用于滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:该方法能够在标记样本较少时,提高轴承的故障诊断精度。     

白细胞的自动识别和分类

白细胞的分类目前已成为医院的常规检查项目之一,检查结果对于临床诊断有着十分重要的意义。然而,显微镜下的这项工作是十分耗时的,且不同的检验人员有着不同的分类误差。为此,本文初步探讨了用图象处理和模式识别的方法对白细胞进行自动识别和分类,希望能以计算机来帮助人的眼脑系统,从而减轻检验人员的工作强度,提高分类的效率和一致性。本文运用了图象处理手段,用求熵阈值法对细胞图象进行分割,提取细胞及细胞核;用全向跟踪法提取细胞轮廓和核轮廓,同时,提出了一种快速的区域生长算法对轮廓内区域作填充。本文对每幅细胞图象提取了一个五维的特征向量,采用多两类分类和留一法,对有限的样本作训练,以设计Bayes分类器,对白细胞逐层分类,并对分类效果作出检验。本文通过以上方法的应用,白细胞的分类取得了比较好的结果。     

白细胞的自动识别和分类

白细胞的分类目前已成为医院的常规检查项目之一,检查结果对于临床诊断有着十分重要的意义.然而,显微镜下的这项工作是十分耗时的,且不同的检验人员有着不同的分类误差.为此,本文初步探讨了用图象处理和模式识别的方法对白细胞进行自动识别和分类,希望能以计算机来帮助人的眼脑系统,从而减轻检验人员的工作强度,提高分类的效率和一致性. 本文运用了图象处理手段,用求熵阈值法对细胞图象进行分割,提取细胞及细胞核;用全向跟踪法提取细胞轮廓和核轮廓,同时,提出了一种快速的区域生长算法对轮廓内区域作填充.本文对每幅细胞图象提取了一个五维的特征向量,采用多两类分类和留一法,对有限的样本作训练,以设计Bayes分类器,对白细胞逐层分类,并对分类效果作出检验. 本文通过以上方法的应用,白细胞的分类取得了比较好的结果.     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

基于图像色彩特征融合的绝缘子污秽等级检测

针对绝缘子污秽状态非接触检测问题,提出基于可见光图像RGB(red green blue)和HSI(hue saturation intensity)空间信息特征级融合的污秽等级检测方法.利用最佳熵阈值分割法(OET)提取绝缘子盘面区域,分别在RGB和HSI色彩空间进行特征计算,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,利用核主元分析(KPCA)对两个色彩空间特征的组合进行降维融合,得到三维融合特征向量,结合概率神经网络(PNN)实现污秽等级识别.实验分析表明,基于核主元分析的图像信息特征级融合能够全面地反映绝缘子污秽状态,与单独利用RGB或HSI特征进行识别相比,其准确率有显著提高,可以实现绝缘子污秽等级的有效识别,为绝缘子污闪防治提供了新的方法.     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法

利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度...     

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

基于特征散度的模糊彩色图像分割算法

为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FDCIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.