一种基于空间域和频谱域特性的图象分割方法

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。     

基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘,保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性,提高了分割后图像纹理边缘的精确度．对合成图像与航摄像片的实验结果表明,该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法,且对真实图像得到了理想的分割效果．     

基于小波域灰度拉伸的Ostu图像分割

针对Ostu分割方法简单有效但不适用于没有明显双峰直方图图像分割的问题,提出了一种基于小波域灰度拉伸的Ostu图像分割方法,结合小波变换和最大类间方差分割的原理对图像进行灰度拉伸和边缘信息增强后再利用Ostu方法进行分割.实验结果表明,新的分割方法在没有明显增加计算复杂度的情况下增大了Ostu方法的普适度,保留了更丰富的细节成分,提高了分割精度.     

基于小波域分水岭变换的视频对象提取算法

提出了一种基于时、空分割融合的视频对象分割算法．时间分割采用变化检测,其关键的阈值选取通过直方图分析得到．空间分割采用小渡域的分水岭变换算法．时、空分割融合采用基于区域的双向投影策略．实验结果表明,本算法可比COST211AM参考分割取得更好的分割结果．     

一种不同色域空间下的无监督图像分割技术

针对图像分割有监督学习模型训练时间长、需要大量训练样本才能确保模型精度要求且样本标记费时费力的问题,提出了在不同色域空间下基于神经网络的无监督图像分割方法。首先将图像进行不同颜色空间模型转化,得到不同色域空间下图像的颜色表示;其次利用felz和quickshift方法,对转换后的图像进行粗粒度聚类,形成超像素结果,并对每个像素打上相应的标签;最后利用神经网络细粒度的图像特征分辨能力进行微调,得到最终的图像分割结果。该方法在公开的COD10K等数据集上选取了数据集进行验证,实验表明,文中方法能够对图像进行合理分割,且与有监督长时间训练过程相比,无监督的推理耗时大大缩短,速度显著提高。     

基于连通域阈值的自然场景文本图像分割技术

文章探讨了三类自然场景图像的基于纹理、边缘以及连通域文本定位方法的不同特点,并选取基于阈值的连通域方法,对复杂场景中的车牌图像中的文本实现图像的分割,最后分析了此方法在自然场景文本定位方法今后的应用前景。     

一种“时-空”域自动视频分割算法

为了进行基于对象的视频编码,视频图像往往需要被分割成单独的个体.提出了一种从时域到空域的自动视频分割算法.在时间域阶段,通过对相邻两帧变化部分的检测,找到运动目标的初步定位.在空间域阶段,采用预测分水岭算法对运动目标进行精确定位.两种方法互相补充,互相增强.另外为了解决分水岭的过分割问题,算法在小波变换后的图像上进行.实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,而且计算时间少,分割的结果具有更准确的语义信息和实用性.     

基于四邻域检索的自适应阈值分割方法

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.经过研究发现,由于光照原因,原图像中的若干个高光区会在图像分割后的目标区域中产生大量小孔和不规则边缘.针对上述问题,提出了一种基于并行区域分割技术的自适应阈值分割算法,并且通过四邻域检索技术解决了普遍存在的高光区问题.实验证明,该方法可以方便快捷的实...     

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．     

一种基于连通域的蒙古文文档图像版面分析方法

版面分析是一个将文本页面图像分割成不同区域,并标定区域类型(如文字、图片、表格等)的过程,与字符识别具有同等重要的地位.提出了一种基于连通域的蒙古文版面分析方法,它提取文档图像中所有连通域,根据连通域的大小进行聚类,从而可以得到文字连通域和非文字连通域,达到分割版面的目的.实验证明,该算法能够对蒙古文书籍版面进行准确的分析.     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

印刷体维文切分算法的改进——基于像素积分投影法和连通域搜索法

针对印刷体维文在连体段切分部分存在过切分和漏切分的现象,结合水平投影法和连通域搜索法实现维文文本的行切分和单词切分;同时针对连体段切分正确率不高的问题,提出一种新的切分方法。首先对字母连体段位于基线上方的部分进行竖直投影来寻找所有可能的切点,然后利用阈值判定法去除误切分。实验证明,该方法提高了印刷体维文的切分正确率,为提高维文识别的正确率打下基础。     

基于DCE算法的压缩域视频镜头分割方法

镜头分割是视频检索的结构化基础,为此提出一种高效的视频镜头分割方法.首先,在压缩域中提取视频流中I帧携带的特征信息,并生成帧间特征分布曲线;然后,利用离散曲线演化(DCE)算法对预处理过的曲线进行分析与演进;最后,分割出视频镜头并提取关键帧.试验结果表明:该方法充分考虑了视频编码的时序特点,具有较好的分割效果,鲁棒性强.     

基于频率域的显著性区域提取方法

一般的视觉显著性区域提取方法都不能一致地突出显著性区域和给出显著目标定义明确的边界.因此提出一种基于频率域的显著性区域提取方法.该方法使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,在频率域里利用颜色和亮度信息来预测中间-周围对比度.该方法不仅输出完整分辨率的显著图,而且解决了上述两个问题.对真实数据实验结果表明,该方法分割的查准率和查全率都好于多尺度分析方法和Itti方法.     

一种基于MPEG压缩域的运动对象分割算法

针对目前视频压缩域中运动对象分割准确率不高的问题 ,提出一种有效的压缩域运动对象的分割算法 .该算法先对运动矢量进行运动累加和中值滤波处理 ,然后利用离散余弦变换 (DCT)系数块之间的相关性对非零运动矢量区域进行校正 .由于在对运动矢量处理的同时加入了空间DCT块的相关性校正 ,因此分割准确率有了较大的提高 .实验统计结果表明 ,对几种不同视频场景中的运动对象进行分割 ,其分割率比现有的算法提高了约 15 % .     

基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法

针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,计算待修复边界所有像素点的时空域置信度,对时空域置信度最大的像素点计算其时域和空域深度数据,并根据时空域置信度为时空数据分配权值进行数据融合,实现像素点的修复;最后,待修复边界改变,迭代执行上一步直至图像修复完成。实验结果表明:与传统修复算法相比,基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法的深度图峰值信噪比更高、均方根误差更小,图像质量更好。     

基于分数域加窗和对比度增强的路面裂缝检测

针对传统人工路面裂缝检测的效率和精度低以及耗费大量人力物力等问题,提出了一种基于分数域加窗和对比度增强的路面裂缝检测方法。首先,使用分数阶傅里叶变换将裂缝图像转化到分数域,利用最优窗函数对频谱进行加窗处理达到去噪效果。然后,使用分数阶同态滤波算法对去噪图像进行对比度增强,并通过迭代的方法获取最佳阶次下对比度最高的图像。最后,使用Canny算法和Otsu算法分别对增强图像做边缘检测和阈值分割,通过对两者结果做或运算和图像形态学运算来有效提取裂缝图像中的裂缝特征。将检测结果与分数频域处理法和改进HC显著法对比,该方法的准确率分别提升了5.84%和4.5%,召回率分别提升了5.58%和3.52%,表明该方法在路面裂缝检测上具有更好的检测效果和更高的识别率。     

图像分割技术在多媒体人机交互领域的应用研究

研究了图形分割技术在多媒体人机交互领域的应用前景和存在的主要问题，并且提出了在图示分割过程中引入图像匹配技术的可能性．     

基于频域分析的联指图前后背景分离算法

为了快速又精确地分离四联指图的前景和背景区域,提出了一种基于频域分析的联指图前后背景分离算法.该算法主要包括:①基于局部3阶累积量的前后背景粗分离,有效地降低了噪声对方差的影响,并对低对比度区域能够实现有效快速分离;②结合全局信息的局部最佳直方图阈值分割法的二值化增强算法,实现以局部区域为基础的全局二值化;③基于频谱分析和2条判别规则的非指纹区域去除,有效地去除诸如印刷字符之类噪声所在的干扰区域;④基于中心最近邻法则的区域合并,使得那些由于质量较差而被分解为若干个不连通的区域标记为同一区域.实验结果表明,该算法的几个步骤是有效的,且具有速度快和精确度高的特点.