一种基于条分割及缩放的图像重定算法

提出了一种基于图像条分割的快速图像重定算法．根据像素梯度信息建立图像的能量图,描述图像不同区域及目标的重要性．由各图像列的累积能量,通过类间最大类内最小原理,将一幅图像分割成若干具有一定宽度和能量级的图像条．根据图像的总体缩放尺寸及不同图像条的平均能量,计算各图像条的缩减量．结合标准Scaling和Cropping方法,对图像条进行缩放操作,若边缘图像条缩减量超过一定阈值,裁剪掉该部分内容．实验结果表明,该算法能够同时保护图像的局部结构和全局视觉效果,快速生成保真的高质量重定图像．     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型； 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标； 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

基于多尺度分析的归一化割图像分割算法

不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。     

基于seam carving技术的图像非等比缩放

数字图像的缩放分全等比例缩放和非等比例缩放。本文主要研究图像非等比例的缩放。传统的图像缩放技术采用插值算法,但是这种算法在缩放时经常会出现马赛克或者图像内容丢失现象。本文研究的seam carving技术首先对图像进行能量描述,使图像中不同内容的景物具有不同的能量,然后找到图像水平和垂直方向的最低能量线,对其进行删除或插入操作,就可以在图像缩放中最大限度地保留图像的重要内容。该方法应用在视频图像4:3到16:9的转换上可以取得很好的效果。通过Matlab实验结果表明,本文的方法在图像进行非等比例缩放时,具有很好的抗畸变性能。     

基于像素差分网络和边缘方向插值的图像缩放算法

通过对图像在缩放过程中使用的不同插值算法分析比较，针对新的边缘定向插值算法中存在人工选取经验阈值的随意性与边缘轮廓连续性的问题，本文提出一种基于像素差分网络和边缘方向的图像缩放算法。从人工选择阈值完成边缘分割改为利用像素差分网络实现边缘分割；对边缘点3×3区域查找边缘线方向作线性插值，以保持图像边缘轮廓的连续性，从而保留图像边缘结构。实验表明：该算法能在提高图像分辨率的基础上保留图像所具有的边缘结构，有较低的时间复杂度，同时对于不同图像该算法具有较好的普适性。     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

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.     

电视图像目标实时分割与识别算法

研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 ms,易于硬件实现.     

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。     

一种基于模糊聚类的医学图像快速分割算法

对基于模糊聚类的医学图像分割算法进行研究,提出了一种快速有效的分割算法。该算法先将图像的直方图与高斯模板卷积,并进行峰值检测,得到c个峰值的横坐标,以此为基础进行区间划分,在各区间范围内初始化并且更新聚类中心,然后对原图像进行均值滤波,最后根据像素值所属区间完成分割。实验证明,在保证分割质量的前提下,可将运行时间减少4%以上,优于目前的图像快速分割算法。     

基于天空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法

传统的暗原色理论相关算法在处理带有天空区域的雾天图像时易出现亮度损失和光晕现象。针对这一问题,该文提出一种基于空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法。该方法首先对图像进行缩放,根据雾天图像的特性分割天空区域,获取全局大气背景光;根据散射模型获取初步的透射率图像,运用L0梯度最小化方法获取优化的透射率图像;最后运用多尺度融合的方法对不同曝光度的图像进行融合,获取最终的去雾图像。主观观察和客观评价表明,在整体和细节方面,该算法比现有暗原色算法及其改进算法处理效果更好。     

基于改进活动轮廓模型的超声图像分割

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中,文中提出了一种改进的快速活动轮廓分割法。原算法在优化过程中容易缩成一点,其初始轮廓必须给定在图像边缘附近,改进的快速活动轮廓算法给出了不同于原算法的内部能量函数,并增加一自适应的约束力,扩大了算法捕捉图像特征的范围。实验结果表明：该算法快,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的分割超声图像的算法。     

基于区域内一致性和区域间差异性的图像分割

利用区域内方差描述区域内一致性,提出以区域间平均灰度值之差的平方来构建能量函数.运用梯度最陡下降法,推导出能量函数曲线演化方程,并应用于图像分割.研究结果表明:与仅基于区域内一致性或区域间差异性的图像分割算法相比,该算法的图像分割结果更符合实际情况;随着迭代次数增加,基于该算法的图像分割边界变得更平滑;当到达一定的迭代次数时,图像分割结果稳定.     

多相同最小能量值线路下基于线裁剪的图像缩放算法研究

针对线裁剪图像缩放算法中可能同时存在多条能量值最小的线路且当其数量多于待提取的线路时,选择不同的提取路线将产生不一样的缩放效果的情况,提出一种改进的能量值线路提取方法,通过增加约束条件计算具有相同最小能量值线路的位置偏移差,在能量值相等的情况下优先提取位置偏移差最小的线路。实验结果证明,改进的算法提取的线路定位更为合理,视觉关注重点区域出现扭曲变形的问题得到改善,可较好地应用于各种风格属性的图像缩放,特别是简笔画,能获得更好的裁剪结果。     

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取，求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差，作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征，即反映了图像的全局信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题，而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果，证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。     

应用于图像分割的改进贪婪蛇算法

针对现有的贪婪蛇算法存在的计算量大且不能很好地处理凹形图像的问题,提出一种改进贪婪蛇算法;该算法对原始图像进行灰度预处理,以提高原始图像锐化程度;通过重新设计能量函数中的图像力的计算方法,得到一种新的贪婪蛇算法能量函数,用于完成蛇素的初始收敛;使用一种贪婪收敛策略实现蛇素的最终收敛。图像分割实验验证了改进贪婪蛇算法的有效性,特别是在分割复杂凹形图像时效果较好。     

基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割

针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法。在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确。实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60ms—70ms,正确识别率为94.8%—97.3%。从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中。     

基于局部中值拟合C-V模型的SAR图像分割算法

针对SAR图像特点,提出了一种基于局部中值拟合(LMF)C-V模型的新的SAR图像分割算法LMFCV-SIS.该算法核心是利用像素点及以其为中心的邻域内的像素点的局部中值拟合来构造能量函数,极小化该能量函数,得到轮廓的最终演化结果.一系列对比实验的结果表明,该算法充分利用了SAR图像的特征信息,对真实机载SAR图像进行分割具有分割边界定位准确、收敛速度较快等优势.     

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。     

一种基于改进FCM的自动图像分割算法

针对FCM进行图像分割时需要人为确定聚类数的问题,提出一种改进的基于FCM的图像分割算法.该算法先对图像进行4叉树结构的子图分解(即原图等分为2×2的4幅子图,子图再等分为2×2的4幅子图),待子图满足一定条件时进行聚类数为2的FCM聚类分割;然后将分割好的区域根据其大小及相邻区域直方图的巴氏距离进行合并,得到最终的分割结果,从而避免了聚类数目的直接确定.实验结果表明:该算法能够获得很好的分割效果;对子图进行聚类分割减少了每次参与聚类的对象数,从而在一定程度上降低了算法的计算量.