舌脉计算机自动分割方法

为了对舌脉进行计算机自动分析,基于现有的血管分割方法,针对舌脉分布的特点,在基于投影初始边界Snakes模型方法分割舌体的基础上,采用R通道及色度阈值对舌图像预处理,用C均值聚类方法并结合舌脉分布走向的先验知识分割舌脉.实验结果表明,这种方法可以得到较好的分割效果.     

基于直方图判别的细胞图像分割

最优阈值的选取是细胞图像分割中的核心问题，单一的分割方法往往不能适用于各种疏密不一的细胞图像。针对传统的阈值分割方法不能有效地解决稀疏细胞图像分离的问题，该文利用图像直方图的统计特性，提出了一种极小阈值点的搜索方法。并在对直方图进行统计分析的基础上，自动选取恰当的(方法来对不同类型的细胞图像进行分割。实验表明，通过这种方式处理的细胞图像分割效果较好。     

基于二值化法的车牌图象自动定位技术研究

根据彩色图象三色学原理及空间域的图像平滑算法对图象进行预处理，利用二值化法进行图象分割，算法简单，实时性好，较好的完成了车牌图象的自动定位。     

图像的二值化处理

在某些情况下，整体阈值选取方法（即根据整幅图像确定一个阈值)不宜采用，而应代之以局部阈值选取方法，本文采取局部区域自动阈值选择的方法，解决了显微细胞图像分割困难的问题。     

基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性，针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理，利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值．研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法．利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线，用数学分析的方法求出曲线的局部极值．对于出现多个极值情况时进行分析筛选，把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值．以此分割图像，其分割效果比较理想．     

一种新的自适应图像分割方法

目的研究图像分割的最佳阈值．方法一种基于灰度图像直方图嫡和遗传算法的自适应图像分割算法．结果在此研究中,分割问题被定义为一个优化问题,由于遗传算法能够有效地搜索分割参数空间,则以遗传算法的适应值作为质量标准．结论此方法可用于最佳阈值分割．     

动态阈值结合全局阈值对图像进行分割

首先讨论了图像阈值分割的两种方法：全避阈值图像分割和动态阈值图像分割。当背景的灰度值可看作恒定时，使用全局阈值一般会有较好的效果；在许多情况下,背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度也有变化，我们可将一个随图像位置缓慢变化的函数设为值，即采用动态阈值，但由于我们要对 图像分块，简单的动态阈值分割所得的图像通常包含人为的边界和阴影，为改善图像分割效果，本文提出了把全局阈值和动态阈值结合起来对图像进行分割的一种新的图像阈值分割方法。实验表明，该方法比单独采用全局阈值或动态阈值方法性能优越。     

火灾探测中火焰图像分割方法研究

在分析现有图像分割方法特点的基础上,针对最大类间方差法(Otsu法)易受图像直方图形状的限制以及分割效果不稳定等问题,提出一种火焰图像分割的综合方法,即利用HSI颜色空间参数对火焰图像建立彩色空间模型,根据火焰图像的S(饱和度)、H(颜色)等特征参数对图像进行预处理,以确定火焰疑似区域,再用最大类间方差法进行阈值分割.通过实例仿真,得到了轮廓清晰的分割图像.研究结果表明,该方法能够弥补最大类间方差法的局限性,可扩展该方法的适用范围.     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

介绍了RGB和HIS两种颜色模型,采用色调值H和色差值R-G两个特征值,通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行了分割,并对实验结果进行了对比.然后,利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征,找到了区别果实和背景的纹理特征参数,对果实和背景颜色相似的图像进行分割.实验结果证明,纹理特征和颜色特征两者相辅相成,优势互补,对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好.     

图像背景自适应分割技术研究

图像在进行分类识别之前,重要的一步处理过程是进行背景分割,以便把识别对象与图像背景分开,阈值化分割算法是图像分割中应用数量最多的一类,但如何设置阈值进行图像背景的自适应分割成了问题的关键所在。通过图像分割技术,比较分析各种算法的优缺点,提出一种用于图像背景自适应分割的方案。此算法不需要人为设定其他参数,是一种自动选择阈值的方法,且选取出来的阈值理想,对各种情况的表现都较为良好。     

基于数学形态学和HIS模型的彩色舌图像分割

从数学形态学的基本理论出发,利用数学形态学能描述图像形态特征的特点,结合ＨＩＳ模型,充分考虑图像的彩色信息,提出了基于数学形态学和ＨＩＳ模型的舌图像分割算法,实验结果表明,本算法具有较好的分割性能．     

Recolor method for the fading terracotta warrior using the texture image

For the recolor problem of the terracotta warrior's fading texture, we make an improvement on the Welsh algorithm. By using local standard deviation, this paper presents a new mixed color distance of color transfer algorithm based on independent component analysis (ICA) In lαβ color space, an ICA analysis of the gray source image and color target image are made using the Fast ICA, so that two types of image data have non-Gaussian distribution and are independent of each row vector in color space. Then, the best matching color is determined by the mixed color distance measurement function founded on local standard deviation. And the color transfer is completed from color target image to gray source image. Experimental results show that the algorithm can improve the color transfer issues of the Welsh algorithm in different colors points of the same brightness. At the same time, color information of the terracotta warrior's gray texture can be better recolored.     

基于微粒群算法的彩色图像增强研究

在增强彩色图像问题中,把图像增强看作最优化问题,提出了一种基于微粒群算法的彩色图像自适应增强方法．将在RGB空间表示的降质图像转换到与人类视觉系统特性相适应的HIS颜色空间进行增强,提出了应用于亮度1分量的新的目标函数．使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全口函数的最优参数值,对原始图像降质类型进行正确的推理．仿真结果表明所提出的方法在自动拟合灰度的广义变换上有很好的性能,图像增强效果显著．     

中医望诊图像信息标准量化与显示复现

针对中医望诊信息系统普遍存在数据不规范、显示效果差异大的问题,指出目前望诊图像数据采集与描述的误区,给出信息规范化的解决途径.认为6 500 K日光模拟光源可作为望诊信息系统的标准评价光源;提出采用色度空间作为数据描述的标准空间,通过基于成像模型的图像数据颜色修正方法实现原始图像数据向标准空间数据的转换,达到标准化数据描述的目的,由此形成了望诊图像采集与描述的标准化框架及评价方法,实验结果表明该框架可使不同望诊图像信息系统达到较高的数据一致性;最后,结合显示器颜色属性测试和修正方法,实现了显示图像的颜色复现.     

结合人眼视觉特性和模糊集理论的彩色图像增强

针对不均匀光照或低照度的彩色图像对比度低的问题,提出一种结合人眼视觉特性的全局亮度调节和局部对比度增强的方法. 首先,将已有的RGB图像转换到HSV彩色空间,根据人眼视觉特性,自适应生成算法参数,非线性调节图像全局亮度和动态范围,提高图像亮度的整体水平; 然后,结合模糊集理论增强算法特性,建立局部对比度隶属度函数,非线性调整图像的局部对比度细节信息; 最后,将增强后的图像由HSV空间转换回RGB空间,完成彩色空间恢复. 实验表明,该方法能够有效地增强低照度图像的全局亮度和局部对比度,提升低照度图像的视见度.     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于清晰度的彩色图像量子增强算法

针对信息熵不能客观地反映图像清晰程度的不足,提出一种基于图像清晰度的量子增强算法。该方法首先将一幅由RGB空间表示的彩色图像转换为由HSV空间表示,其次根据相关灰度阈值函数对其亮度分量进行归一化处理,并采用量子衍生增强算法对其进行增强,在此基础上采用清晰度评价函数自适应确定本算法的灰度阈值参数,最后将增强后的HSV空间表示的图像还原为一幅新的RGB空间表示的彩色图像。实验结果表明,基于清晰度评价的彩色图像增强算法较信息熵函数准则有更好的图像增强效果。     

基于差异最大化加权聚类的免疫组化图像处理方法-研究生论坛稿件

传统聚类方法在应用于组织病理图像处理时存在较大误差,为了提高细胞分类以及计数的准确率,提出一种新的免疫组化数字图像处理方法,首先将转换到LAB色彩空间的原始图像进行归一化处理,然后转换至HSV色彩空间并采用基于差异最大化加权聚类的方法对图像中不同类别细胞进行有效分类,最后综合利用形态学方法对免疫组化病理图像中不同类别细胞进行分割、计数。实验结果显示,该方法能够有效提高图像颜色信息利用率,在保持高容噪性的前提下,有效地提高免疫组化病理图像处理过程中对不同细胞组织分类、识别及计数的准确率。     

一种新的图像颜色特征提取方法

为了降低特征空间的维数,将图像的先验知识融合到采用SVM构造的分类器中,提出了一种新的基于HSV空间的20色非均匀颜色量化算法．与传统的颜色量化算法相比,该算法降低了时间和空间复杂度,提高了检索的准确率,易将图像的先验信息融合到SVM的核函数中,提高了分类效果．实验表明本文提出的图像颜色特征提取算法可成功应用于海量图像库检索和图像语义信息的自动提取．