基于模糊最大类间方差的图像分割算法

阈值分割是一种被广泛使用的图像分割技术,其技术关键,确定合适的分割门限。为了体现图像中因模糊不确定性产生的信息量,本文在Ostu算法的基础上引入隶属度的概念,提出了模糊最大类间方差法。通过利用亚采样图像获取分割门限,提高了算法效率。实验仿真结果表明：该方法在分割质量上取得了很好的效果,时间复杂度也有所降低。     

基于OpenCV的图像分割

图像分割是图像处理中的一个经典难题,也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术。虽然已有上百种分割方法,但至今没有一种通用的分割方法。OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。本文主要介绍了用OpenCV实现的图像分割的三种算法:分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

基于BM3D的图像噪声方差估计方法

传统的图像噪声方差估计方法在处理具有较多内容变化或者丰富纹理信息的图像时,往往容易造成较大的估计偏差.提出了一种基于BM3D的图像噪声方差估计方法.首先使用传统的F-NLE噪声估计方法获取图像噪声的初步估计值,并根据噪声初步估计值生成多组噪声方差候选值;然后,使用得到的噪声方差候选值作为BM3D滤波方法的参数,对含噪图...     

基于Gabor变换的雷达图像滤汉及无监督分割

提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的多尺度、多方向的ＳＡＲ图像去除斑点噪声及纹理分割算法，根据ＳＡＲ图像的特点设计一组Ｇａｂｏｒ滤波器，对ＳＡＲ图像进行二维Ｇａｂｏｒ变换，得到一组滤汉后多分辩率，多方向的图像、通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平均滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像，给出对ＳＡＲ图像进行纹理分割的满意实     

基于图像分割的无线图像监控系统设计

受到有效传输速率的限制,无线图像监控的实时性都很不理想.为了增强实时性在前端对监控目标进行图像分割,并采用嵌入式系统加以实现;当目标进入监控区域,监控前端可以将目标物体从背景环境中分离,并在监控中心与事先已有的环境背景相融合;由于传输的只是目标区域,因此有效地利用了带宽,提高了实时性.     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

数字视频图像中运动估计的实现

要提高视频压缩编码的效率，必须选择一种实用的数字视频压缩技术。因MPEG-2，MPEG-4等压缩技术中的运动估计算法可以满足这种要求而具有良好的应用前景。     

基于熵的图像噪声方差估计

在噪声图像去噪、分割等算法中,需要知道噪声的分布模型和统计参数,为此提出了一个新颖的噪声估计算法.首先计算输入噪声图像中每个图像块的方差和局部熵的综合值;然后将所有综合值按降序排列,按序取综合值对应的标准差值进行去噪;最后通过图像质量评价算法筛选出最终的噪声估计结果.该算法不需要对输入图像进行如滤波、小波变换等复杂的预处理过程,直接对输入图像进行一系列的数据处理就可以得到噪声方差值,方法简单易于实现,计算效率高并且具有良好的鲁棒性,同时也可以指导BM3D等去噪算法进行自适应去噪.     

基于区域生长的红外图像分割

该文采用区域生长的方法 ,结合人工智能 ,针对红外图像中目标相对较小、灰度值与视场中目标物体的热辐射量相关的特点 ,选取相应种子点根据灰度相似性判决生长出目标区域。结果表明 ,采用这种方法具有一定的针对性 ,能够有效地分割出目标物体     

基于最大类间方差的数字化铁谱图像分割

根据铁谱图像的特点,基于最大类间方差法,针对数字化铁谱图像的二值化分割进行了算法研究,提出了一种铁谱图像自动分割方法。实验证明,此方法能够实现较好的分割效果,为后续的铁谱磨粒特征提取与识别作了必要的准备。     

一种改进的基于类间方差的阈值分割法

在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时,提出了一种改进的基于最大类问方差法的图像分割算法．对新算法进行了测试并与最大类间方差法和最大熵法进行了比较,结果表明,新的改进算法在图像分割过程中具有速度快、效果好的特点．     

基于环形分割的医学图像检索

针对医学图像全局特征检索不能很好地体现局部特征,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法,提出了环形划分图像的分割方法.在基于环形分割的条件下,分别提取医学图像的颜色和纹理等内容特征,并在此基础上,实现医学图像检索.试验表明,基于环形分割的医学图像检索能够较好地体现图像所记录的颜色空间信息,而且具有旋转偏移不变性的特点,大大提高了医学图像检索的正确率与查全率.     

基于模糊逻辑的彩色图像分割

模糊图像分割主要是针对灰度图像,文中提出了基于模糊逻辑的彩色图像分割算法,并同时包含了色调的平均处理。定义了模糊规则、隶属度函数。和概率C均值、模糊C均值等其它算法的定性和定量对比实验,验证了本方案对RGB和HSV模型彩色图像的分割效果更好。     

基于分水岭变换的彩色图像分割

为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果     

图像分割算法的探究

将图像中具有不同含义的区域分割开来,就是所谓的图像分割。它在计算机视觉和图像处理中是一个非常重要且具有权威意义的实际应用问题,在图像分析和图像处理中也起至关重要作用。因此,图像分割技术具有极高的研究价值。随着数学、生物学、计算机科学等学科的发展,图像分割技术也在不断更新与完善。但到目前为止,图像分割还没有一套完整切实可行的理论。力求就图像分割算法做一些积极的探索和研究,尤其是对区域分割法、边缘检测分割法及其它领域相关理论工具的分割法做一些比较详细的阐述,最后给出未来可能的研究方向。     

Adaptive segmentation based on local image attribute

The problem of automatic threshold selection is considered. After a brief discussion of several available techniques, an adaptive thresholding technique is proposed. It is based on the local edge information which can be computed without histogramming the gray level value of the image. This method is specifically designed to deal with gradual shading situation. The effectiveness of the method is shown on a practical example. Supported by National Defence Scientific Work Committee Foundation of China Sun Xiaoan: born in May, 1968, Ph. D     

基于分水岭算法的彩色图像分割

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。文中针对静态彩色图像,利用形态学分水岭算法对图像进行初始分割,并以结合了边缘和区域信息的合并法则进行图像融合,达到与人视觉系统比较符合的分割结果。     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

基于图像分割的LSB隐写信息盲检测方法

为消除LSB隐写术不当使用造成的不良影响，提出了基于图像分割的LSB隐写信息存在性盲检测方案，该方案首先选用特定的图像分割技术得到多个区域，并研究图像区域特性，根据图像分割方法，区域形成的过程即其最小生成树（MST）形成的过程，基于图论给出嵌入LSB隐写信息前后对应区域最小生成树中结点的度的不同统计特性，其次考虑到实际应用中隐藏信息一般嵌入在图像的复杂、阴暗区域，给出图像复杂度的定义，最后利用Fisher鉴别分析检测该区域中是否存在LSB隐写信息，试验结果显示所提方案对具体的LSB隐写术均有较好的检测效果，在嵌入率低于0.1bpp时仍然具有较高的检测率，因此，通过对图像局部特性的研究可以提高LSB隐写信息的盲检测率。