基于改进3D-PCNN的中药材彩色显微图像分割

为有效提取中药材彩色显微图像的目标信息,提出了一种基于改进三维脉冲耦合神经网络的图像自动分割方法.首先,从适合处理中药材彩色显微图像的角度出发,对传统模型进行简化与改进;其次,采用RGB颜色空间,利用最大信息熵选择性排列图像,并将结果作为改进模型的输入,进而完成图像分割;最后,用最大综合判定准则选取最佳分割结果,并与最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度进行比较.实验结果表明,本文方法可以精确自动地分割中药材彩色显微图像,克服了最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度的缺点,分割效率明显优于传统方法.     

一种基于简化PCNN的色盲检测图分割方法

在色盲检测图及脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural networks,简称PCNN)的基础上,提出一种基于简化PCNN模型的色盲检测图分割方法,该方法首先根据欧式距离计算彩色图像色差,通过设定一个合适的阈值,将与红色相似的颜色替换成白色,初步分离图像中的目标与背景,对预处理后的色盲检测图像,用典型的PCNN简化模型对其红色分量进行分割,最后用形态学闭运算优化得到最终的分割结果.实验结果表明,该方法能准确分割出色盲图像中的图形,且简单有效.     

基于泛化傅里叶描述子的运动目标检测

提出了一种两层运动目标检测算法.基于普通模型的第一层检测从当前帧中粗略地分割出运动目标.第二层检测包括两部分:首先,从粗略分割和所有历史分割中提取运动目标的泛化傅里叶描述子,然后基于描述子相似性度量,从历史分割中提取和粗略分割相似程度较高的部分组成新模型,并基于新模型得到第二层检测结果.普通模型与新模型均使用概率建模方法,两层检测均使用图分割技术.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于最优尺度模型的建筑物信息提取

建筑物信息在数字城市建设过程中具有十分重要的意义和作用,从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息已成为研究热点之一.本文结合当前现有的理论与方法,提出最优尺度的面向对象的方法对建筑物信息进行提取.首先采用多尺度分割算法对影像进行分割,然后采用最优尺度计算模型选取最优分割尺度,在分割的基础上构建建筑物提取知识库,最后采用最近邻...     

基于点云语义分割算法的下颌角截骨面设计

下颌角截骨手术是近年来较为热门的颅面整形手术.现阶段,下颌角截骨的术前方案设计通常由具有一定年资的医生完成,过程繁琐且耗时较长.为了提高截骨手术术前规划效率,提出一种基于点云语义分割网络的下颌角截骨面设计方法.对颅骨电子计算机断层扫描(CT)数据进行三维重建和表面点采样,将下颌骨三维模型转换为点云数据,然后通过基于Transformer的点云语义分割网络预测下颌骨点云中的截骨区域,最后根据点云分割结果计算出下颌角截骨平面.所提网络主要包括两个部分：一是基于注意力机制的本地特征提取层,用于提取细粒度局部结构信息;二是基于Transformer的非本地特征提取层,用于提取点云的全局上下文信息.在构建的下颌骨语义分割数据集上,将所提算法与其他点云语义分割算法进行比较.结果表明：所提算法能实现最佳的下颌角截骨区域预测,优于目前常见的点云语义分割算法.     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法（英文）

本文结合基于全卷积神经网络的语义分割与基于水平集的图像分割方法,使用DeepLab V2与Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般彩色图像进行分割.通过在DRLSE模型中加入一个新形状能量项,该方法提高了零水平集的演化速度.数值模拟结果验证了方法的有效性.     

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%.     

一种层次化的乳腺肿瘤分割方法

超声图像是乳腺癌辅助诊断常用的工具之一.肿瘤分割是乳腺超声图像分析的基础.乳腺超声图像中的灰度不同质性、纹理及形状的多变性等复杂特点使得肿瘤的精确分割较为困难.提出了一种层次化的分割框架.首先将局部灰度聚类假设引入活动轮廓模型作为底层分割模型,对图像进行初始分割;然后提出基于超像素和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的高层分割模型,对初始结果再进行高层分割.在高层分割过程中,首先使用简单线性迭代聚类(Simple Linear Interactive Cluster,SLIC)提取超像素,然后提取超像素的灰度、纹理和局部特征,最后使用SVM进行分类.高层分割模型是基于底层模型的分割结果学习获取的,能够检测到底层模型可能分割错误的区域,与底层模型具有较好的互补性.因此,提出的层次化分割框架具有较好的鲁棒性.在自建乳腺超声数据库上的实验结果证明了提出方法的有效性和鲁棒性.     

基于CV模型和形状信息的光学遥感舰船目标分割方法

为了克服光学遥感舰船目标分割中的光照、视角变化和阴影问题,提出一种基于CV模型和形状信息的光学舰船目标分割方法.该方法首先利用核主成分分析来提取舰船目标的形状信息,然后将构造的形状能量泛函与CV模型相结合,得到新的舰船目标分割模型.最后,提出了新的Heaviside函数,以确保水平集演化过程中的数值稳定性.选用来自不同传感器的光学遥感舰船目标图像进行实验.实验结果表明,提出的方法在光学遥感舰船目标的分割性能上优于传统的CV模型.     

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法研究

提出了一种基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法。通过YIQ色彩模型的肤色区域分割进行人脸的粗定位,再根据眼睛的灰度及形状信息的眼睛定位实现人脸的准确检测。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。     

一种改进的基于肤色分割和PCA人脸检测方法

人脸检测在安全、信息处理等应用领域起到很重要的作用。提出了一种改进的基于肤色分割和PCA的人脸检测方法。首先,基于肤色模型的建立提出了一种基于边缘和数学形态学的肤色分割方法;其次,用基于知识的人脸检测方法验证候选人脸,缩小候选人脸的数量;最后,用PCA人脸检测算法进行检测。实验表明该方法不仅可以有效地运用于多人脸、不同尺寸和复杂背景的情况,而且对包含部分遮挡、肤色干扰等复杂环境下的图片均有很高的检测率。     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.     

基于U-Net多尺度和多维度特征融合的皮肤病变分割方法

针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则,传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性,并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题,提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法.首先,用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息;其次,用通道上下文信息融合模块提取特征图各通...     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

基于双Snake模型的颅骨CT图像分割方法及应用

利用活体人颅骨CT图像,通过双snake模型边界分割算法确定CT图像中颅骨的内外边界,并利用多边形近似其边界,随后通过计算内外多边形中相对应的线段间的距离,实现前额骨、顶骨和枕骨在图像中的厚度信息的获取,从而为基于CT图像获取颅骨的厚度信息的应用提供了一种有效手段.在对前额骨、顶骨和枕骨的不同位置的厚度计算结果进行分析...     

复杂背景下的人体轮廓提取算法

针对现有人体轮廓提取方法在复杂背景情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出了一种改进的自适应人体区域分割方法。首先提取肤色样本,并建立自适应高斯模型提取肤色区域;然后在HSV色彩空间分割提取服装区域;最后线性融合以上两检测区域实现人体区域的检测。实验结果表明,该方法可以得到比较准确且完整的人体区域,有效降低了复杂背景环境、光照等条件的限制。     

基于多尺度注意力的皮肤镜图像自动分割算法

针对现有的皮肤镜图像分割算法存在边缘分割时效果较差和对中小目标的识别能力较弱等问题。本文提出了一种基于多尺度注意力融合的分割网络MAU-Net(Multi-scale attention U-Net)。MAU-Net网络是以U-Net网络为基础的分割模型,通过本文设计的多尺度注意力模块(MA),在特征提取时融合不同层次的特征,并将重要的目标特征给与一定的权重,从而使网络能更快和更精准的分割出目标区域。实验结果显示,在ISIC2017数据集上平均交并比(MIOU)、精确度(PRE)和kappa值分别为83.61%、93.58%和81.70%,性能比U-Net分别提高了5.27%、2.01%和6.83%;并在ISIC2017挑战赛数据集上进行了消融实验,实验结果验证了MA模型有助于网络性能的提升。本文提出的MAU-Net网络在皮肤病变分割任务中表现优异,同时具有良好的泛化性能。