图像分割技术的发展

图像分割是图像处理中的一项关键技术,也是一经典难题,从发展至今仍没有找到一个通用的方法,也没有制定出判断分割算法好坏的通过标准.本文对图像分割方法中的域值分割方法、边缘检测方法和区域提取方法等作了一概述,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况.最后,指出了图像分割技术今后的发展方向.     

基于小波与神经网络的图像分割

图像分割是图像处理的一个经典难题,分割方法也有很多种,但没有一种是万能的方法,都很难在分割效率和分割精度上达到平衡.随着小波分析理论和人工神经丹络在图像处理中的广泛应用,基于小波与人工神经网络相结合的图像分割方法可以更快、更好的分割图像.     

基于MATLAB的区域生长

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不重叠的同质区域,是图像处理与机器视觉的基本问题之一.从20世纪70年代开始,许多研究人员为图像分割付出了很多努力,但是没有公认的标准.本文针对图像分割的几种方法作了讨论.这些方法都可以实现较好的分割效果,使图像更加明了,其中主要研究的是区域生长法.     

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。     

基于深度学习的图像语义分割研究进展

图像语义分割是对图像中的每个像素点进行分类,将图像中的前景和背景区分并且识别出每个前景的类别。随着深度学习技术的发展,传统图像语义分割方法在分割精度和分割速度上已经彻底被超越。针对深度学习图像语义分割方法研究现状进行综述,对近年来国内外基于深度学习图像语义分割方法主要思想、优缺点进行了分析和总结。提出了该领域目前存在的问题,对将来的发展进行总结和展望。     

基于小波域灰度拉伸的Ostu图像分割

针对Ostu分割方法简单有效但不适用于没有明显双峰直方图图像分割的问题,提出了一种基于小波域灰度拉伸的Ostu图像分割方法,结合小波变换和最大类间方差分割的原理对图像进行灰度拉伸和边缘信息增强后再利用Ostu方法进行分割.实验结果表明,新的分割方法在没有明显增加计算复杂度的情况下增大了Ostu方法的普适度,保留了更丰富的细节成分,提高了分割精度.     

CASVFMM改进算法及其在景物分析中的应用

对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有明显增强.另外,对势函数的结构作了一定的修正,加快了算法的收敛速度,增强了算法收敛时分割结果的合理性.通过在MIT标准图像集上的景物分析仿真实验,对比说明了新算法较之CASVFMM算法改进的有效性,为其他图像分析应用提供了一种有效的分割方法.     

基于改进粒子群优化算法的图像分割

针对当前主动轮廓模型难实现图像高精度分割的问题, 以获得更理想的图像分割结果为目标, 提出一种基于改进粒子群优化算法的图像分割方法. 首先分析传统主动轮廓模型, 指出其存在的局限性; 然后建立能量最小化控制点的泛化函数, 采用粒子群优化算法对泛化函数的最优值进行搜索, 根据所有的能量最小化控制点实现图像分割; 最后采用标准图像库与传统图像分割方法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于传统方法, 该方法能更精准、 快速地分割图像, 并有效抑制图像中的噪声干扰, 可获得理想的图像分割效果.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

Grab Cut数字抠图方法的研究与实现

在图像处理中,关于图像分割方法的高效性研究有着重要意义.传统的图像分割方法或者是应用图片色彩的信息(全局),例如常用图像处理工具PhotoShop中的魔术棒工具;或者是利用图片边界信息(局部),如PhotoShop中的智能套索工具.Graph Cuts分割算法有效的结合在图像处理中所用到的两种图像信息.在Graph Cuts算法的基础上发展而来的Grab Cut算法,在交互工作相当简单的基础上,可以得到良好的分割结果.结合作者所研究的课题,对Grab Cut方法在图像分割部分的实现进行了比较详细的介绍.     

图像分割技术研究

对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述,并分析了每类分割方法的特点,探讨了图像分割技术的未来发展方向。     

基于四邻域检索的自适应阈值分割方法

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.经过研究发现,由于光照原因,原图像中的若干个高光区会在图像分割后的目标区域中产生大量小孔和不规则边缘.针对上述问题,提出了一种基于并行区域分割技术的自适应阈值分割算法,并且通过四邻域检索技术解决了普遍存在的高光区问题.实验证明,该方法可以方便快捷的实...     

基于蚁群算法的图像分割方法

目的提出基于蚂蚁算法的图像分割技术,解决传统的图像分割算法分割图像的效果不理想、不能满足图像分割要求等问题。方法将图像的灰度、梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对图像的外廓提取。结果与结论相对于传统的图像分割算法,基于蚂蚁算法的图像分割算法的外廓提取具有更高的仿真精度,得到的图形外廓更为理想。     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

浅海水深遥感影像的水陆分割研究

本文对现有的几类遥感图像分割方法进行了概括介绍,对基于水体光谱特征的水深遥感图像水陆分割方法进行了重点阐述,并验证了此方法的可行性。为在该领域进行进一步的研究提供了参考。     

基于改进遗传算法的二维模糊熵图像分割算法

 图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。     

支票自动处理系统中的图像处理及识别

为对银行支票进行自动分析、验证、检索,该文设计了一种支票自动处理系统,介绍了图像处理及识别技术在该系统中的应用,描述了一种支票要素自动分割方法及针对支票图像的处理与识别算法,成功地实现了强噪声情况下支票部分要素的图像分割和识别,具有较好的稳定性和很强的抗噪声能力。对５５０张真实使用的支票做版面分割、角码区域分割识别实验,其中版面分割正确率为１００％,角码分割识别准确率为９９１％。另外该文实现了一种小波编码压缩算法,在较高的压缩率下获得了较好的图像质量,极大地节约了支票图像的备份空间。     

基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究

掌纹识别属于相对较新的一种生物特征识别技术,是利用人手掌上丰富的纹理特征来进行身份识别。掌纹图像的质量是影响掌纹识别性能的关键,因此,由掌纹的特点入手,对掌纹图像采用基于形态学方法进行感兴趣区域(ROI)的分割,为了防止由于采集时手放置位置的旋转或偏移导致的掌纹图像的差异,通过中值滤波、二值化、膨胀腐蚀等操作确定了特殊角点,再利用角点连线确定旋转角度,来旋转掌纹图像。然后对掌纹图像感兴趣的区域采取小波阈值法来去除噪声。最后结合Gabor滤波器的方向性,采用基于二维Gabor滤波器对掌纹纹线的特征进行提取。为了验证所提出的掌纹图像预处理方法的有效性,在PolyU掌纹图像库上进行实验并取得了较好的实验效果。     

古建筑图像的分割方法与应用研究

图像分割技术是数字图像处理中的关键技术之一。它能将图像中有意义的特征部分提取出来,这对古建筑图像进一步进行识别、分析和理解有着非常独特的作用。通过采用基于混合距离的双指数模糊C均值算法(HDDIFCM)的图像分割技术来对无锡古建筑灰度图像进行多组分割应用,以此证明这种图像分割方法的有效性。     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.