一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

基于高斯混合模型的腹主动脉图像分割

为了有效地分割腹主动脉图像,提出了基于适度空间约束的高斯混合模型分割算法.该算法将三维空间邻域信息融入高斯混合模型中,利用最大期望算法(EM)获取腹部血管灰度图像的估计参数,从而分割出血管图像.实验结果表明:所提出的方法不仅能准确地分割腹主动脉的血管分支图像,而且对于图像噪声的抑制有较好的效果.     

融合边缘特征的马尔可夫随机场模型及分割算法

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型的图像分割中常产生边缘模糊的问题,提出了一种融合边缘特征的区域MRF模型(IEFRMRF)及其分割算法。IEFRMRF模型基于MRF理论,首先通过边缘模板提取图像的边缘特征,建立局部区域的边缘先验约束;其次利用图像局部区域像素的空间约束关系描述图像的局部高斯统计特征,并通过期望最大化算法估计高斯特征参数;然后根据贝叶斯原理建立了具有边缘保持作用的区域MRF模型;最终采用区域置信度传播(BP)算法对IEFRMRF模型进行全局优化,把局部统计特征传递到图像的全局,并按照MAP准则估计图像分割标号。人工加噪声图像分割的实验结果表明,IEFRMRF模型的分割结果和传统高斯MRF模型、局部区域高斯MRF模型的分割结果相比,分割准确率分别提高了47.9%和21.4%,并且分割结果的边缘更清晰,自然图像的分割实验也验证了提出模型的有效性。     

结合互信息熵差测度的高斯混合模型图像分割

从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种基于高斯混合模型与互信息熵差结合的分割算法--GMM-DMI算法.利用期望极值化方法确定高斯混合模型的各分量参数,以互信息熵差为模型选择准则,计算前分割图像与当前分割图像的互信息熵差,互信息熵差达到最小时即为最优解.实验结果表明,本算法所得到的目标图像的区域保持形状且定位性能好.     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量(H,Cg,Cr)T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割

提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。     

改进的混合动静态背景的分割方法

针对动静态背景场景下背景分割虚警率高的问题,提出了一种基于块直方图特征的Zivkovic混合高斯模型改进算法—BHZ-MoG。该算法设计了图像的块观测向量,并根据块观测向量的统计规律将图像块分类为动态、半动态、静态块,由此给出了结合块观测向量与块分类的块直方图特征提取算法,同时结合块直方图特征与Zivkovic混合高斯模型对不同类型的块分别进行背景分割与模型更新。实验结果表明,相较于Zivkovic混合高斯模型,BHZ-MoG算法能够在保证查全率不变的情况下,有效提高背景分割结果的查准率;Zivkovic混合高斯模型及BHZ-MoG的最大F1分数分别为0.758和0.790,说明了BHZ-MoG算法可以获得较佳的前、背景分割效果。另外,BHZMoG算法还可有效降低Zivkovic混合高斯模型在动态背景下的虚警率。     

基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法

传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法。首先采用高斯函数对像素计算先验概率值,然后采用狄利克雷分布和定律关联像素间的邻域信息,并利用梯度下降法优化参数。实验结果表明,本文算法对无噪声和有噪声图像的分割结果比传统方法更有效,误分率更低。     

基于MRF分层高斯混合模型的脑MR图分割

脑部磁共振(MR)图像由于偏移场和噪声存在灰度不均的特点.针对传统高斯混合模型应用于MR图像分割中存在噪声和异常值敏感等问题,提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的分层高斯混合模型分割算法.将传统的高斯混合模型进行分层处理,使用高斯混合模型替代其中的高斯分布;针对图像像素点构建MRF,更新分层高斯混合模型的先验概率;根...     

基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割

提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

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.     

一种新的基于U-Net和ResNet的病理图像细胞核分割方法

医学图像分割是图像处理的重要环节,而细胞核分割结果是病理学家进行癌症分类和评级的重要依据,提高其分割的准确率一直是研究的热点。但由于同器官的不同细胞核存在形态可能不一样、细胞之间相互重叠、细胞边界不清楚等现象,导致细胞核图像难以准确分割。为提高相互接触和重叠细胞核分割的准确性和精确率,本研究提出一种新型的细胞核分割网络模型。该模型首先是对原始细胞图进行ZCA白化预处理,并基于经典的U-Net网络结构,通过U-Net和ResNet残差模块进行训练,使用Batch Normalization方法实现数据归一化处理,解决训练过程中梯度震荡问题。在MoNuSeg和ISBI2018Cell两个数据集上的实验结果表明,本研究所提出的模型的分割准确率较高,分割出的细胞没有出现细胞核大面积粘连的现象,细胞核轮廓更加清晰。本研究所提的分割网络基于经典的U-Net网络结构,通过构造ResNet残差模块实现对细胞核上下文特征的提取,同时在残差模块使用Batch Normalization使得梯度的传输更加便捷,减少了训练时间,而且在分割相互接触的细胞核时,具有精确定位和准确分割的能力,是一种有效的细胞核分割方法。     

用于图像分割的局部区域能量最小化算法

针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

基于分水岭变换的图像分割方法

针对基于分水岭变换的分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,采用形态学的运算去除噪声及背景像素的影响,搜索区域极大值点,将分割定位于目标图像,从而达到很好的分割效果,方法从消除过分分割及区域轮廓定位等方面均具有很好的分割效果．     

基于子区生长的移动机器人视觉图像分割

针对区域生长法中自播种过程消耗了大部分时间的问题,提出了基于子区生长的图像分割方法,以提高图像分割效率.该方法在具有区域一致性的子区生长基础上,将分割与自播种过程结合在一起,提高了图像分割速度.同时针对图像噪声干扰子区一致性检测问题,提出采用区域像素平均距离作为区域一致性标准.实验结果表明:区域像素平均距离比传统的方差具有更好的噪声抑制能力;移动机器人视觉图像分割实验验证了所提出的基于子区生长的图像分割法的有效性.     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。     

基于全局注意力引导的肺结节分割方法

肺结节的精确分割能有效地辅助医生的治疗诊断工作,但由于不同患者所呈现的肺结节病灶形式多种多样,基于传统专家系统和统计学习的方法难以获得准确的肺结节分割结果。针对这种情况,提出一种由全局注意力引导的注意力机制,达到了从一张完整的胸部影像切片中自动定位并分割出肺结节的效果。该方法首先对目标区域进行肺实质分割,再利用区域建议网络（region proposal network,RPN）进一步缩小感兴趣区域,并生成注意力权重图,最后使用融合了残差网络（residual network,ResNet）与卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory,ConvLSTM）的结构结合注意力权重进行肺结节分割。将所提方法在肺图像数据库联盟（lung image database consortium,LIDC-IDRI）数据集上进行了全面的评估,结果表明,本文方法分割结果的平均dice得分（标准差）为89.97%（8.9%）,具有出色的分割性能,精度相较其他方法取得一定提升。进一步在相同数据集上将所提方法的肺结节分割结果与4位放射科医生的手工标注结果进行了比较,结果表明本文方法的分割结果与医生们的标注结果的一致性达到了85.81%,相较于医生们手工标注之间的一致性高出了3.39%。     

实时语义图像分割模型研究

为了实现快速语义图像分割,提出一种简化整合模型.首先,对频域视觉注意模型PQFT的四元数图像虚部系数进行简化改进.然后,将改进PQFT模型的显著图与简化PCNN的内部活动项结合起来对显著目标区域进行粗略定位,并以提出的显著目标区域均值的3/2倍进行精细分割.最后,根据"尺寸变化与否"准则判断输出正确的语义图像分割结果.实验结果表明,提出的整合模型具有实时性,且取得的AUC值和F值较原PQFT模型分别提高了29.9%和44.2%.