基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取

从高分辨率遥感影像中快速,有效的提取道路信息,一直是遥感学界研究的热点和难点问题。本文研究了一种基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取算法,该算法不需人工给出道路种子点,方向等信息,在某种意义上提高了道路提取的自动化程度。提取过程是:首先利用阈值分割将遥感影像分割成包含道路信息的二值图像,然后利用数学形态学运算对二值图像进行处理,根据道路形态特征提取出道路区域。     

基于特征差异性的荧光磁粉探伤图像分割算法

为实现目标信息与伪信息的有效分割,提出一种融合了梯度法与阈值法的荧光磁粉探伤图像分割算法.以荧光磁粉图像中目标信息与伪信息的梯度特征差异为主要判据,设计了图像分割算法.滤除与目标信息的灰度特征最接近的伪信息,结合阈值法提取目标信息.主要选取梯度特征为分割判据,有效弥补了纯阈值法通用性差的缺陷.在集成了OpenCV的VC环境下进行了算法调试实验,结果显示:目标信息与伪信息的梯度特征差异显著,去除高梯度值的伪信息后,目标信息与背景信息的灰度特征差异明显,结合阈值法可以实现准确提取.     

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳．对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果．首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类问方差法的图像分割对影像进行分割对比研究．结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法．     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

基于梯度直方图的产品表面缺陷图像自适应阈值分割方法研究

为了提高产品表面缺陷检测精度并降低检测成本,文章以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法.通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,抗噪能力强;充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,适应性广;算法简单,具有实时准确分割图像的特点.     

文本区域字符颜色极性判断方法

文本区域的字符存在着不同的颜色极性.为了能够正确地把文本区域的灰度图像转换成OCR识别软件可以识别的二值图像,提出了一种判断文本区域字符颜色极性的方法.首先计算文本区域的灰度-梯度共生矩阵,并根据目标函数快速地找到分割的灰度和梯度最佳阈值;然后在此基础上提取特征向量,送入神经网络进行分类;最后根据颜色极性判断的结果,分割出字符.实验结果表明,提出的方法在复杂度不同的背景下,正确地识别出了不同类别的字符颜色极性.     

基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法

针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.     

一种高分辨率遥感影像城区道路网提取方法

提出一种高分辨率影像城区道路自动提取新方法.该方法首先引用经典的Mean-Shift算法实现道路图像的初步分割,再合并灰度相似的区域,依据直方图准则选取合适的阈值进行二值化分割；然后,引入形状因子(面积、长宽比等)去除混杂在图像中与道路形状特征不相似的区域；对于仍然与道路相连的非道路区域,构造多方向形态学滤波的方法剔除,提取独立的道路区域,最后连接断裂的道路线,实现道路网的提取,并对多幅高分辨率城区影像进行试验.研究结果表明:该方法能很好地实现从复杂环境中提取道路网,特别是对直线型道路的提取精度更高.     

优化区域生长的高分辨率影像道路精确提取

鉴于区域生长存在需提供种子点及易过生长的缺陷,改进了区域生长算法对高分辨率遥感影像进行道路精确提取。首先利用格网对原始影像进行划分,将在道路灰度范围内的外边缘格网以同质性指标依次排序作为候选种子点;将满足道路连续性和一致性要求的路径格网起始点作为种子点;并通过道路指数加以验证得到最终种子点,以此避免盲目选择种子点的不足。其次在引入梯度值进行道路生长后,以二值化的彩色分量与生长结果进行信息融合方式来优化算法,达到缓解过生长的目的。实验结果表明算法是合理有效的,能够较为精确地提取出道路区。     

一种基于无人机影像的高精地图车道线检测与提取方法

高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施,车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据,存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。基于无人机航拍影像,采用U-Net网络识别道路区域,过滤非道路区域噪声,通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征,使用Otsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图,通过局部最大值算法确定滑动窗口的初始位置,最后借助滑动窗口算法和多项式检测拟合车道线。实验结果表明,在保证一定检测精度的前提下,单条车道线检测长度超过了百米,道路检测效率达到25.2 m/s,对比于地面影像的检测算法具有明显的效率优势。     

一种高分辨率遥感影像道路提取方法

文章采用了基于核的Fisher线性判别特征分类和形状特征相结合的方法进行道路提取.首先,对标记的样本进行色彩信息的抽取;其次,利用基于核的FLD根据抽取的信息对遥感影像进行特征训练分类,将影像分为道路和非道路两类;接着利用道路的形状特征去除误提的信息;最后利用形态学对道路网进行优化处理.实验证明,本方法可以实现具有颜色信息的遥感影像道路的提取.     

实景图像的形态学角检测研究

针对二值图像角检测提出了一种改进的形态学检测算法,此算法利用了圆盘算子的对称性,避免了结构元的旋转,提高了检测算法的运行效率.然后提出了一种改进的EM图像分割方法对灰度及彩色图像进行分割处理,增强了分割后图像的区域特征,为形态学灰度及彩色图像的角检测提供了更为合理的检测环境.实验结果证明在含有噪声及复杂背景情况下,该方法仍可获得较好的检测结果.     

一种改进的有雾图像去雾算法

针对基于大气散射模型的图像去雾算法存在的图像去雾后颜色偏暗、对比度过度增强的问题,提出一种基于灰色关联度引导滤波的图像去雾算法。首先,假设有雾图像的像素可以分为正常像素和被雾霾颗粒破坏的像素,应用灰色关联理论对雾霾图像的像素值进行判断;然后,对雾霾颗粒破坏的像素进行引导滤波,通过取对数的方法缩小原始图像和滤波以后图像像素值之间的差异,在对数域中计算雾气面纱值;最后,依据大气散射退化模型反演复原清晰的图像。实验结果表明,该算法不仅可以有效改善雾霾图像的清晰度,而且能够解决去雾后存在的亮度偏暗,色彩失真等问题。     

改进的色彩结构码彩色分割算法在数字化虚拟人研究中的应用

对色彩结构码（CSC）算法做了改进,将图像边界信息结合进CSC算法的连接过程,并以色度、饱和度、亮度（HSV）色彩模型为基础确定色彩差别．通过设定颜色差别和边界梯度的容忍闽值控制分割的深度．实验用中国虚拟人（VCH）和虚拟人计划（VHP）数据集的彩色切片图像进行分割．结果表明,分割结果比原算法更准确,而且克服了原算法因分割结果对容忍阈值非常敏感而难于取得合适的容忍闽值的缺点．     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法

提出了一种新的、有效的视网膜血管分割方法．它包括二维匹配滤波预处理以增强血管的灰度，以及用灰度-梯度共生矩阵的最大熵阈值化方法．该方法同时利用了图像的灰度和梯度信息．在计算梯度时选用了三次B样条小波．实验结果表明，该方法能较好地提取视网膜血管网络．     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。