基于分裂合并法和Ncut法的图像分割

当灰度图像较大,图像中像素较多时,利用Normalized Cut(Ncut)方法分割生成图的节点数目多,从而给算法求解带来困难,所以提出了利用分裂合并法和Ncut法相结合进行图像分割.用分裂合并法将灰度分割成多个区域,结合区域间的灰度和位置信息,再利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法有效。     

基于图论的Normalized Cut图像分割算法

基于图论的图像分割算法是近年来图像分割领域研究的的热点问题，该文就其Normalized Cut算法进行了简要的介绍，并利用其对图像进行了仿真分割。     

改进区域分割的多聚焦图像融合方法

针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点,提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法;首先,根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像,并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域,然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和,最后选取绝对值最大的区域为融合后区域,并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像;数值试验证明,本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单,还能够有效克服清晰度损失的缺点,具有有效性。     

Grab Cut数字抠图方法的研究与实现

在图像处理中,关于图像分割方法的高效性研究有着重要意义.传统的图像分割方法或者是应用图片色彩的信息(全局),例如常用图像处理工具PhotoShop中的魔术棒工具;或者是利用图片边界信息(局部),如PhotoShop中的智能套索工具.Graph Cuts分割算法有效的结合在图像处理中所用到的两种图像信息.在Graph Cuts算法的基础上发展而来的Grab Cut算法,在交互工作相当简单的基础上,可以得到良好的分割结果.结合作者所研究的课题,对Grab Cut方法在图像分割部分的实现进行了比较详细的介绍.     

基于SLIC超像素的Grab Cut算法改进

为了提高图像分割算法的效率,结合SLIC超像素算法和Grab Cut算法,提出了基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法.改进后的SLIC超像素算法主要采用均匀随机的方式提取SLIC超像素特征,用以减少冗余的聚类中心,提高算法运行效率,并改进Grab Cut算法适应改进后的SLIC算法,完成图像分割.实验证明:基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法简化了用户侧的操作,在一定程度上解决了对象主体的模糊、透明、重叠等问题,并大幅提升了运行效率.     

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对(Crab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题,首先提出了一种全自动化的Crab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Crab Cut算法实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善     

一种基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对Grab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式、复杂背景提取效果差等问题,首先提出了一种全自动化的Grab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取. 由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Grab Cut算法. 实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善.     

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对Grab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题,首先提出了一种全自动化的Grab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取.由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Grab Cut算法.实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善.     

基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割

针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景种子点,利用模糊C均值算法实现前景和背景区域聚类.将多尺度分水岭分割的区域作为图割的顶点,以Lazy Snapping为框架计算图的边界项和数据项,并构造能量函数,通过最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,从而实现图像分割.通过使用不同的分割算法进行实验比较,结果表明改进的算法在准确性和高效性方面都具有很好的性能.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取.实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

基于新区域一致性度量与图论的SAR图像区域分割

由于SAR图像含有斑点噪声, 传统区域分割方法已不再适用于SAR图像分割.为此提出了一种新的SAR图像区域分割方法.该方法通过定义一种可有效抑制斑点噪声影响的区域一致性度量,以指导四叉树技术分裂SAR图像得到初始分割区域;然后以区域为顶点和区域间的相似度为边权,构建一个完全赋权图.最后运用图论分割方法中可利用全局信息的Minimum Cut方法进行区域合并,获得最终的图像分割结果.实验结果表明了该方法的有效性.     

图像分割中一种改进的图割模型

Ratio Cut图割模型仅考虑了像素之间的灰度关系,没有考虑其空间关系,往往会导致分割结果对椒盐噪声及模糊边缘比较敏感,且计算量过大。用流域变换对图像做初始分割,然后建立相应的图割模型,能更有效地利用图像的区域性质,从而增加了分割边界的稳定性,并且由于减少了图中的节点数目,计算时间也大大减少。实验证明了这种模型的优越性。     

基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割; 然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的; 在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓; 最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5.62%,假阳性率为4.49%,假阴性率为4.33%,均优于常用的OTSU分割算法(41.40%、26.73%、10.99%)、K-means聚类算法(49.97%、35.02%、11.92%)和基于C-V模型水平集法(28.43%、20.53%、13.38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。     

基于图像分割的钢板表面缺陷识别

钢板的表面缺陷是影响钢板质量的主要因素,通过改进轧制工艺可以减少缺陷发生外,及时检测出钢板的表面缺陷也非常重要.对于钢板表面缺陷的检测,需要获取图像,然后对图像进行初步处理,重要的步骤就是对缺陷进行分割.基于图像灰度信息的不同,本文采用了两种图像分割模型(C-V模型和H-T-B模型),当图像的灰度信息均匀时,采用C-V模型对图像进行分割;当图像的灰度信息不均匀时,则采用H-T-B模型对图像进行分割.通过两种模型的组合应用可以对钢板的各类表面缺陷进行识别,获取缺陷区域,有利于提高钢板生产质量.     

汽车轮毂内部缺陷的自动分割

汽车轮毂的内部缺陷需要用X射线无损探伤的方式来检测,其中X光图像上缺陷的自动分割是整个检测过程的关键。提出一种基于数学形态学重建运算的图像分割方案,选定结构元素后先对原始图像进行顶帽变换得到模板图像,再对原始图像进行顶帽重建变换得到标记图像,通过标记图像去重建模板图像,最后对重建结果进行二值化处理,得到轮毂缺陷的最终分割结果。实验结果表明,提出的技术方案切实可行,能准确提取轮毂的缺陷区域。     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

炭制品图像的缺陷分割与样本提取

针对炭制品X光图像的特点,为快速准确地分割出缺陷,提出了基于迭代的阈值构造方法和数学形态学相结合的缺陷分割方法.通过迭代算法确定了图像分割的最佳阈值,有效地减少了噪声对分割阈值的影响;设计可疑点区域搜索算法,确定了可疑点区域的位置和大小;通过试验得到了滤波模板的最佳概率阈值,并建立了可疑点的合并条件表达式,得到了完整的缺陷区域.研究结果表明:该法很好地解决了噪声抑制和保持图像缺陷细节之间的矛盾,且缺陷分割结果非常准确.最后,在缺陷分割的基础上,研究了缺陷样本的输出方式,设计了两个三维特征矩阵存储缺陷特征信息,实现了缺陷几何特征与灰度特征的提取,为进一步的缺陷特征参数的提取与缺陷识别奠定了基础.     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分割的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于遗传算法的超声检测图像分割识别方法

基于钎焊电触头焊接质量超声成像无损检测的原理，针对超声图像分割过程中阀值难以确定的问题，以灰度图像的直方图熵作为评价标准，把图像阈值分割问题定义为一个优化问题，利用遗传算法寻优的高效性；搜索到能使分割质量达到最优的分割参数－－图像分割阈值，据此阈值可以区分出超声图像中的缺陷部分与焊合区域，因此对于后续的焊接缺陷识别具有重要的意义，实验结果表明，该算法分割切实可行，有效地缩短了寻找阈值的时间。