基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

基于图像分割的噪声方差估计

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法。第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差。第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果。在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差。     

一种基于分水岭分割的快速图像修复算法

为快速准确地对破损图像进行修复,提高传统算法的修复质量和速度,本文提出了一种改进的基于分水岭分割的快速图像修复算法.首先针对传统算法在修复速度上的不足,采用改进的匹配区域搜索方法以缩小搜索区域,然后通过分水岭分割结果筛选匹配块以进一步加速图像修复,最后利用分水岭分割结果提出了新的分类修复方法来改进图像修复质量.实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在修复质量上有明显的改进,并且修复速度平均提升了40%左右.     

基于Grabcut的图像目标提取

在图像处理过程中,快速准确地提取感兴趣的目标是图像处理的一个重要任务.提出了一种基于Grabcut准确提取图像目标的算法,该方法根据用户指定前景物的基本形态获取初始的前景、未知的背景区域,并用mincut/maxflow对分割能量函数进行了优化,利用大量图像对本文方法进行了实验分析,结果表明了算法能有效提取图像中感兴趣的目标.     

一种复杂文本图像中快速文本行检测算法

图像中的文本常常包含许多对图像理解,图像处理有用的信息,因此文本检测和提取被应用到很多应用当中如文档分割,文本修复,机器视觉,车牌检测与识别等.提出了一种基于游程分析的快速检测文本的算法,算法对图像中水平黑,白游程进行分析,把同一文本区域中的空白填满（变黑）,而把文本行间过长的笔画切断,然后做基于游程的连通域分析,再根据三条基于文本特征的判断准则进行筛选得到文本行区域。实验证明,该算法可以同时提取不同字体,字号,语种的文本行,并且对Logo,条形码等非文本准确判定。     

基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割

本文提出一种基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割方法.文中采用对图像进行分块后进行图切割的方法,大大降低了算法的时间复杂度,在分割的过程中利用先验知识和图像边缘信息,对分割进行约束和指导,并与区域生长算法相结合从而实现了超声图像的快速自动分割.实验结果证明该方法分割效果良好,具有一定的应用和研究价值.     

基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法

图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一．由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题．针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法．该模型的新颖之处在于：（1）同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;（2）基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;（3）基于G^0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;（4）基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性．针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA／JPL AIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点．     

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.     

基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法

针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

高性能管线钢落锤撕裂试样断裂性能的试验研究

对不同缺口形式的X70管线钢试样进行了准静态三点弯曲断裂和示波落锤撕裂试验，详细研究了加载速度和缺口形式对管线钢断裂的影响，分析了高性能管线钢落锤撕裂试验中出现异常断口的原因．研究表明：异常断口常出现在韧脆转变温度附近，温度较低和较高均不易产生异常断口；管线钢动态断裂扩展是由许多裂纹扩展、止裂、重新起裂过程组成的，裂纹在整个韧带上的扩展速度变化幅度很大；裂纹扩展速度改变引起的裂尖应力状态变化、断裂的扩展方向和韧脆状态改变也可产生异常断口，仅通过改变试样缺口形式来减小试样起裂载荷和起裂功，并不能完全避免异常断口的产生．     

包围圆分割在铁路货车车号字符的应用

针对铁路货车车号的断裂、倾斜、变形等特点,传统字符分割方法分割精度低的问题,提出一种基于改进包围圆的分割方法。基于铁路货车单行、双行2种排列方式,采用自适应游程算法进行双行车号的分割,鉴于游程算法背景像素前景化的处理特点,预先采用游程算法进行断裂消除,再使用包围圆方法进行字符分割。实验结果表明:在图像质量不高情况下,可以实现良好的分割精度且在分割准确率和鲁棒性方面均优于传统算法。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于形态学方法的工件表面缺陷红外热像检测技术

提出一种基于形态学理论的红外热像分割方法,用于工件表面缺陷的自动检测。首先在含缺陷钢制试件红外热成像检测试验的基础上,对工件的红外热像进行灰度化、高斯高通滤波、对数变换和二值化等方法相结合的增强处理;然后采用形态学方法,基于缺陷的空间连续性和缺陷与噪声的尺寸差别,设定连通分量所含像素数的阈值,最终实现红外热像的有效分割。结果表明,新的红外热像处理方法可以实现缺陷位置和形状的精确检测,可作为含缺陷部件的红外检测和自动识别手段。     

面向高分辨率卫星图像的几种图像分割算法稳定性对比分析

将基于均值漂移和图模型的图像分割算法及这两种算法的混合算法应用到高分辨率卫星光学图像,并对比了它们在分割遥感图像时的稳定性。均值漂移算法是一种基于核密度梯度估计的特征空间分析算法,其实质是一种统计优化过程。基于图模型的算法将一幅图像抽象为一个无向图,通过不断合并图结点,将这个图分割为多个连通分量,进而实现一幅图像分割。混合算法首先利用均值漂移技术对图像进行滤波,然后再使用图分割算法对图像进行分割。实验结果显示,均值漂移算法分割结果对其参数变化较为敏感,而基于图模型的算法和混合算法则较为稳定。     

基于空域滤波和空间相关的钢丝绳图像分割算法研究

在钢丝绳断丝实时检测中,由于复杂环境因素的影响和钢丝绳自身结构特点的原因,钢丝绳图像经常受不均匀光照、阴影、油泥、粉末等干扰,导致图像降质严重,给钢丝绳的分割带来困难.本文提出了一种有效、快速的分割算法:首先采用改进的空域同态滤波器对钢丝绳图像进行滤波,去除不均匀光照和削除阴影边缘,然后根据钢丝绳的几何对称性,结合边缘方向信息测度的差异和钢丝绳区域的局部特征统计,消除干扰,实现钢丝绳的分割.实验结果表明,该分割算法能够快速、完整地分割出钢丝绳图像.     

成捆特钢棒材端面字符识别算法研究

为实现特钢棒材生产信息的全流程可追溯,分析特钢棒材生产环境及形状特点,采用基于双标志点的标记方案进行标记并利用机器视觉技术实现成捆特钢端面字符的识别。首先,采用Hough变换将成捆特钢棒材端面图像分割成单根;其次,采用基于小波变换的图像增强算法完成单根特钢棒材端面图像的增强;再次,将MSER算法和边缘检测算法相结合完成单根特钢棒材字符区域的检测,并基于投影法完成字符的分割;最后,通过创建和训练SVM分类器完成每一根特钢棒材端面字符识别,并将成捆特钢棒材端面字符识别结果输出保存。结果表明,新算法可以满足成捆特钢棒材生产过程中字符识别要求,字符识别准确率可达到97.35%。新算法将Hough变换、基于小波变换的图像增强算法、MSER算法、边缘检测算法、投影法及SVM分类器等算法融合到特钢棒材端面字符识别过程中,为特钢棒材生产过程中的信息获取、信息传递及信息追溯的技术实现提供了参考。     

基于PCNN的人脸图像分割算法研究

研究了基于PCNN的人脸图像分割算法。利用简化型PCNN对人脸图像进行分割,根据人脸图像的灰度特征和空间信息的相关性,得到了人脸图像的神经元点火序列,该点火序列就是图像分割的结果。通过MATLAB仿真实现了该算法,表明该算法具有一定的工程价值。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.