基于加权损失函数的粘连白细胞分割算法

针对粘连白细胞很难精准分割的问题,提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法.首先,将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV,滤除红细胞并提取白细胞;其次,对提取结果中的粘连白细胞,将细胞边界设定为除前景和背景外的第三类,在深度学习分割模型训练过程中引入基于类别权重的加权交叉熵损失函数,使...     

基于乌鸦搜索优化算法的多级阈值图像分割方法

针对传统Kapur熵在多阈值图像分割算法中存在运算量大、计算效率低以及精度不高等问题,提出了一种基于乌鸦搜索优化算法的多级阈值图像分割方法,该方法采用Kapur熵作为计算适应度的目标函数,通过引入乌鸦搜索优化算法求解目标函数最大化时的全局最优问题.实验结果表明:相对于其他方法,本文方法在多个评价指标上都有很好的性能体现...     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

非理想身份证图像的字符分割算法研究

对身份证识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究,阐述了倾斜校正、行切割、小波降噪、单字符分割等算法,实验证明,该方法对退化的身份证图像具有很好的字符分割能力.     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.     

基于RAU-net的视网膜OCT图像快速自动分层研究

利用计算机图像处理技术自动分割视网膜图像,获得各层的厚度,可对多种视网膜疾病进行直观评估.为了快速准确地对OCT视网膜图像进行自动分层,提出一种结合RAU-net和图像搜索的视网膜图像自动分层方法.该方法在U-net的基础上加入了残差块结构和注意力门结构,残差块结构在构建更深的网络、获取高级特征的同时,有效避免了梯度消...     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。