视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

一种基于区域分割的多传感器图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题，提出一种基于区域分割的图像融合方法．在图像配准的基础上进行区域分割，提取显著性因子和可见性因子作为区域特征，自适应地确定融合权值以得到融合图像．该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足，尤其适用于图像没有严格配准的应用场合．实验结果表明，与小波变换融合方法相比，均方根误差减小了33％～36％，灰度标准差提高了0．9％～53％，互信息提高了39％～42％，空间频率提高了0．3％～38％，客观评价准则与目视效果吻合良好．     

基于区域分割的损伤图像修复

本文针对档案照片中两种常见的损伤,即划痕和因折叠所造成的裂纹,提出两种基于图像分割的修复方法．通过区域分割检测受损区域,然后根据分割后的二值模板取伤痕周围的某种平均值进行替代修补．在区域分割中分别采用修正的直线跟踪检测法和改进的梯度直方图法,取得了良好的效果．这些方法已经成功地应用于作者所在实验室研制开发的档案图像恢复处理系统中     

散乱点云数据区域分割综述

点云数据的区域分割是CAD模型重建的基础.对散乱点云数据区域分割的概念、准则、分类及研究现状进行了综述,总结了这些分类方法的基本思想并加以分析比较,最后对点云分割技术的发展动态作了介绍,并对未来研究作了展望.     

一种基于离散小波变换的多阈值选择方法

图形处理的一个重要环节就是如何有效地选择阈值,本文描述离散小波变换用于阈值选择,通过尺度参数对直方图信息进行小波变换得出零交叉点,从而获得一系列阈值,达到消除噪声,对图象进行区域分割的目的．图５,参５．     

光学与小波图像处理的比较研究

利用小波变换对图像进行数字处理,实现了图像的区域分割,并运用直方图方法和高宽比方法对小波图像处理结果和光学图像处理结果进行了比较.与直方图等方法相比,高宽比方法在图像的边缘增强和区域分割等图像处理中的效果较好,能定量地研究各种边缘增强和区域分割图像的边缘锐度,便于比较和判断各种图像处理方法的优劣,适合边缘锐度的定量研究.通过比较研究,得到的小波变换处理后的图像边缘轮廓分明,而采用的光学图像处理方法是反村增强,从高宽比看小波对图像的增强效果更好,整体讲二种处理方法在图像边缘增强和区域分割中各具特点.还论述了二种方法各自的优点和光电结合图像处理的必要性.     

复杂电大平台天线EMC问题的并行FDTD分析

为了对复杂电大平台天线EMC（electronic—magnetic compacity,电磁兼容）问题进行分析,提出基于MPI编程环境的并行FDTD算法．通过区域分割技术将计算区域分成子区域进行计算,实现了计算资源的扩展和计算时间的缩减．天线隔离度的分析中,FDTD作为时域方法,通过傅里叶变换可快速求解,避免了扫频计算的复杂性．数值结果表明,这种方法可以对复杂电大平台天线方向图和隔离度进行准确、快速地计算．     

基于彩色图像分割和平面投影变换的机器人障碍检测

提出了一种应用到机器人障碍检测中的新方法,该方法综合了自适应性的颜色区域分割和基于双日立体视觉的平面投影交换两种算法．此方法不但避免了图像匹配和生成全景深度图,且算法简单,可靠性强．尤其适应地面相对平坦、地面颜色大体一致的室内或高速公路等环境．最后给出了将此方法应用到移动机器人上的结果。     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．     

一种PCNN实现区域检测的图像融合方法

光学设备的有限景深造成同一场景距离不同的目标的成像效果不同,由此便产生了多聚焦图像融合问题.解决该问题的关键在于像素的分类和融合策略的选取.本文结合脉冲耦合神经网络(PCNN)模型和区域分割技术,对该问题进行尝试性研究,探讨了一种新的多聚焦图像融合算法.首先将图像的清晰度矩阵作为PCNN的输入数据,处理后得到原图像的点火映射图,然后基于映射图进行区域分割,最后根据区域分割生成融合图像.实验结果表明,该算法是有效的.     

基于二维阈值向量分割的足迹边缘提取方法

根据足迹图像特点,提出了基于灰度 梯度二维阈值向量区域分割的边缘提取方法·该方法以灰度 梯度共生矩阵为模型,利用最大熵原理,自动求出灰度 梯度二维阈值向量;用此二维阈值向量对图像进行区域分割,具有抗干扰能力强和正确分割模糊边缘像素的特点,构造两个适合足迹图像特点的结构元算子,对区域分割后的二值图像作数学形态学运算,以光滑边缘、提取边缘·大量实验表明,用本文方法提取的足迹边缘光滑,与原始图像具有很高的相似性;噪声得到抑制,取得令人满意的效果·     

荧光屏涂层混色检测图像处理方法研究

研究了利用单色检测系统检测荧光屏彩色涂层中的残留和混色的图像处理方法；利用图像像素之间相关等性质，解决了分色和区域分割的自适应问题，实验结果表明，该方法的检测精度达到了一个像素级，且具有较强的鲁棒性．     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于区域分割的差分进化算法求解0-1背包问题

为了更有效地求解0-1背包问题,提出了基于区域分割的差分进化算法(PDE).为保证变异算子的封闭性,对传统差分进化算法(DE)的变异算子进行了修改.引入区域分割算法以后,解空间中一些没有希望的点被移除,缩小了最优解的搜索范围,增加了找到最优解的概率.将区域分割和贪婪算法相结合,用搜索到的最好解替换了种群中目标函数值最差的个体,保证了种群的多样性.数值实验表明:该算法比文献中的DE算法更稳健,全局搜索能力更强,能以更大的概率找到背包问题的最优解.     

一种人脸对象的区域分割方法

人脸特征的提取通常是先把人脸中包含特征信息的区域分割出来,然后分别对每个区域进行特征定位和提取。这样可以克服将整个人脸作为一个研究对象来处理所存在的复杂性,减少背景和其它物体的干扰,提高特征提取的准确性。还可以减少图像数据处理量,节省处理时间。在分析用在人脸对象区域分割的常用方法基础上,采用基于眼间带状人脸区域垂直梯度图的人脸对象区域分割方法对五官进行分割。实验结果表明:这种方法具有很高鲁棒性,并且算法实现简单。     

基于构造实体几何模型动态重构的快速显示算法

将区域扫描线算法结合到光线投射算法,提出了一种基于构造实体几何（CSG）模型动态重构的快速显示算法．对每一扫描线,以场景中各物体的视图投影轮廓线作区域分割,对每一分割区域生成不同的CSG动态显示模型．此模型通过动态重构一个原CSG模型的子集而得,可大幅减少计算中所处理物体个数．利用扫描线相邻区域的相关性给出一种快速生成CSG动态显示模型的方法,使显示速度达到实时要求．     

高光谱海岸带影像水陆区域分割方法研究

高光谱海岸带区域影像的多纹理、多边缘信息特性给区域分割带来困难.在C-V模型基础上针对海岸带区域影像的特性提出一种区域分割的活动轮廓模型,引入一边缘引导函数并对其通过梯度模值来增强捕捉细节信息的能力;此外在模型中还设置了一个约束函数,该函数利用演化曲线内部和外部区域灰度差来调控演化速度.实验结果验证了模型的有效性.     

基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅SAR图分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,本文提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,首先对雷达图像进行Frost滤波、LSM图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标ROI区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对本文方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了本文方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。     

一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

结合边缘置信度的自然场景图像分割算法的初探

本文针对基于单个视觉线索传统分割方法的不足,提出了一种结合多种边缘检测信息的自然场景图像区域分割方法。首先,采用边缘检测算子检测出图像的边缘;然后,赋予各个边缘信息一个贡献值,计算出一个综合边缘信息;最后,将综合边缘信息结合均值漂移分割算法对图像进行区域分割。多幅图的目视结果表明:本方法能更有效的抑制过分割和欠分割的产生。