一种基于Retinex理论的图像去雾算法研究

针对Retinex算法去雾存在自适应能力差、容易产生光晕现象的缺点,通过对Retinex方法去雾后的图像依次做对比度拉伸、统计R/G/B分量像素亮度个数、用三次B样条拟合、计算曲线右侧的极值、确定天空区域分割阈值、得到分割图像,然后对分割后的非天空区域做色偏校正,对天空区域做均值化处理,最后将处理后的图像融合.实验结果表明,算法处理后峰值信噪比提高约9.14%,信息熵提升约22.2%,对比度提高约6.41%,说明改进后的算法效果较好.     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换布朗分形模型的基础上,定义了水平分维数,垂直分维数,对角分维数,并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割,实验结果表明,这些特征量能够很好地反映纺理特征,从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息,较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高。     

一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用

本文根据Kullback－Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR．Pal和S．R．Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好．     

分莆技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨,为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息。通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而动用中值滤波技术和非监督聚算法对特征图象进行分割、实验发形技术进行彩色纹理分割是非常有效的。     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。