一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法

通过分析带钢图像,挖掘缺陷图像的特征,提出一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法。首先,将采集的带钢缺陷图像进行中值滤波处理;然后,通过等分图像灰度范围所确定的一系列阈值对带钢图像进行预分割,通过挖掘带钢缺陷图像的特征,以特征因子作为任务驱动,找出特征值发生突变的区间;在此突变的区间内,再按照上述方法对带钢图像缺陷存在的区域进行细分,找出面积突变点,以此确定最佳阈值,通过最佳阈值进行带钢缺陷图像分割,得到特征子图;最后将若干特征子图融合,得到带钢缺陷图像分割结果。实验结果表明,将此方法应用于带钢缺陷图像分割过程中,能够完整有效地分割出带钢缺陷区域,为带钢缺陷的视觉在线检测提供了可能性。     

基于图像融合的木板表面缺陷特征提取方法研究

木材和实木家具表面在生产过程中有时会出现裂纹、凹点等缺陷,不同纹理背景和油漆反光会给缺陷识别带来很大困难。为了识别木板表面缺陷,通过光源对同一木板表面在4个不同角度照明并获取相应的4幅图像,组成图像序列,以获得更丰富的细节信息。提出一种基于主元分析法的图像序列融合方法,其融合了一组图像序列所包括的4幅图像的互补性信息,获取的融合结果可使缺陷特征更加明显。该方法引入了主元子空间之间的概念,可以在保留原有数据信息特征的基础上,提取主要信息。实验结果表明,基于主元分析方法的图像序列融合能更好地提取木板表面缺陷特征。所获得的特征图像可用于下一步对缺陷进行自动识别和分类。     

医学DR图像分割处理过程仿真分析

研究医学DR图像准确分割方法.人体组织的分布特征很难运用准确的数学模型进行描述,由于厚度不均匀,在进行CT图像采集的过程中,图像细节信息会被噪声等不利因素埋没,边缘变得不清晰,对比度降低.传统分割算法主要针对像素的某一个具体特征做出判断,在有噪的环境下,像素提纯受到干扰,很难对非可控信息进行模型控制,导致对医学DR图像的分割效果不好.为了避免上述缺陷,提出了一种人工鱼群算法的医学DR图像分割处理方法.通过对采集的DR图像进行增强处理,提高DR图像的对比度,利用SUSAN算子去除干扰信号,准确计算初始病变区域边界,对边界像素运用人工鱼群方法寻求.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高医学DR图像分割的准确性,有利于临床医疗诊断.     

基于多特征的指纹图像分割算法

介绍了一种基于指纹多特征的指纹图像分割方法。首先简述了三种基于单一特征的指纹图像分割方法:基于灰度方差的指纹图象分割、基于方向信息的指纹图象分割和基于角部灰度均值的指纹图像分割的适用情况及利弊,然后介绍了将方向图法和灰度法两种分割方法合理结合起来的基于多特征的指纹图像分割方法,该方法首先将图像划分成多个不重叠的块并计算各子块的灰度方差与均值,再根据各个图像块的灰度方差值与方差阅的关系确定各子块是采用方向图法还是采用灰度法继续进行图像分割。实践证明,基于多特征的指纹图像分割方法充分利用了指纹图像的特征,避免了单一特征的缺陷,从而能获取更加清晰质量更好的指纹图像,为指纹的进一步识别提供了更好的条件。     

掌纹图像处理方法的研究

提出了一种利用图像方向信息提取掌纹特征纹线的方法。该方法将掌纹图像分成若干子块，充分利用子块中图像纹理的方向信息对掌纹图像进行滤波和增强处理；剔除图像中不含纹线的图像子块，对含有特征纹线的子块在其主方向上进行方向增强处理，突出特征纹线信息。对不同采集质量的掌纹图像的处理结果表明文中提出的方法是一种有效的掌纹图像处理方法，它可以应用于不同质量掌纹图像特征纹线的提取。     

基于Graph Cuts多特征选择的双目图像分割方法

双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要.由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果.目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额外通道来使用,仅对颜色特征与深度特征做简单整合,未能充分利用图像的深度特征.文中基于多分类Graph Cuts框架,提出了一种交互式双目图像分割方法.该方法将颜色、深度和纹理等特征融合到一个图模型中,以更充分地利用不同特征信息.同时,在Graph Cuts框架中引入了特征空间邻域系统,增强了图像前景区域与背景区域内部像素点之间的关系,提高了分割目标的完整性.实验结果表明,所提方法有效提升了双目图像分割结果的精确度.     

基于多特征的视频对象分割方法研究

目前从视频图像中分割出完整的运动对象仍缺少可用于一般性场合的算法.将视频图像的方向信息测度、颜色和运动信息相结合的视频对象分割算法可以解决这一问题.通过对序列图像中的连续帧进行帧差计算,利用方向信息测度和相似区域判定函数来找到特征相同的区域,并判断相邻子区域是否应该合并,然后再结合序列图像中的运动区域来提取运动对象.同时采用多分辨率分析来提高运算速度.最后,利用彩色图像边界序列图像检测方法来得到准确的区域边界.     

髋关节序列CT图像中股骨近端分割方法研究

针对现有髋关节序列CT图像中骨骼近端分割精度差、自动化程度低、计算复杂度高的问题,提出一种自动分割股骨近端的方法。该方法充分利用序列CT图像中股骨头与股骨中段呈现类圆形以及相邻切片中股骨特征相似度高的特点,融合双向分割的股骨轮廓信息得到可靠的股骨近端轮廓。实验结果表明,该方法能准确地从髋关节序列CT图像中提取出股骨近端的轮廓信息,具有一定的实用价值。     

基于Hilbert扫描和小波变换的自适应图像分割

阈值的选择是图像阈值分割法的关键,针对现有阈值法中存在的没有充分地考虑图像像素之间的空间相关信息等问题,提出把Hilbert图像扫描方法和小波变换相结合,获得了连续光滑的阈值曲线,从而建立了一种局部自适应阈值法。首先通过Hilbert图像扫描的方法将2维图像信息转化为1维Hilbert序列;然后利用小波变换对其进行多分辨分析获得信号的发展趋势曲线,并将该曲线作为阈值曲线对Hilbert序列进行量化处理;最后对量化后的Hilbert序列运用Hilbert图像扫描的反过程恢复为2维图像信息,从而实现原图像的分割。该方法所建立的阈值曲线能够随像素点的环境变化而自适应调整,反映出当前区域图像灰度信息的变化趋势,从而充分地保留了图像的局部信息和原图像中相邻像素的相关性,提高了图像分割效率。实验结果表明,该方法具有分割性能好以及受噪声影响小等优点,是一种非常有效的图像分割方法。     

分级特征融合的图像语义分割

在图像语义分割中,利用卷积神经网络对图像信息进行特征提取时,针对卷积神经网络没有有效利用各层级间的特征信息而导致图像语义分割精度受损的问题,提出分级特征融合的图像语义分割方法。该方法利用卷积结构分级提取含有像素级的浅层低级特征和含有图像级的深层语义特征,进一步挖掘不同层级间的特征信息,充分获取浅层低级特征和深层语义特征中隐藏的特征信息,接着通过上采样操作细化浅层低级特征信息后对所有特征信息进行合并融合,最终实现分级特征融合的图像语义分割。在实验方面,通过多次分解实验验证了所提方法在不同阶段所提取的特征信息和不同网络深度时的特征信息对语义分割结果的影响。同时在公认的图像语义分割数据集PASCAL VOC 2012上,与3种主流方法进行实验对比,结果显示所提方法在客观评价指标和主观效果性能方面均存在优越性,从而验证了该方法可以有效地提升语义分割的精度。     

基于噪声调节主成分分析法的彩色图象融合滤波

彩色图象滤波是图象处理领域中的经典命题之一.由于滤波算子选择的不同,滤波后影像的质量也不尽相同.为此在分析经典滤波算子的滤波器特性的基础上,将含噪彩色图象的亮度分量分别经过中值滤波与小波软门限滤波,形成亮度滤波结果图象,而后利用基于噪声调节的主成分分析法对彩色图象与亮度滤波结果影像进行融合处理,得到融和滤波图象.同矢量中值滤波器和α-TMF滤波结果影像相比,融合滤波后影像与原始影像具有更好的峰值归一化均方误差,能够更加真实地反映原始景物的色彩信息.实验证明,该融合滤波方法能有效地滤除高斯噪声、脉冲噪声及其混合噪声.     

一种光照鲁棒的图像拼接融合算法

针对传统图像拼接方法只能处理光照一致图像的问题,提出了一种对环境光照鲁棒的全景图拼接算法。该算法首先使用圆环投影来获取待拼接图像的匹配特征序列,不仅克服了传统图像特征提取方法中的区域局限性问题,而且较好地实现了光照变化的图像匹配;然后使用统计参数来调整待拼接图像的整体亮度,以解决光照变化问题;最后对于传统图像融合处理中采用线性加权函数通常引起的最终拼合图像重叠区域模糊问题,构造了包含图像梯度的能量函数,用于计算重叠区域的全局最优融合因子。实验表明,该算法对光照变化图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

一种基于MDARNet的低照度图像增强方法

由于低照度环境下所采集的图像存在亮度低、对比度差、出现噪声和色彩失衡等低质问题,严重影响其在图像处理应用中的性能.为了提升低照度图像质量,以获得具有完整结构和细节且自然清晰的图像,结合Retinex理论与卷积神经网络,提出了一种基于MDARNet的低照度图像增强方法,并引入Attention机制模块和密集卷积模块以提升性能.首先,MDARNet利用同时包含二维和一维的3个不同尺度卷积核对图像进行初步特征提取,并用像素注意模块对多尺度特征图进行针对性学习;其次,设计跳跃连接结构对图像进行特征提取,使图像特征被最大限度地利用;最后,用通道注意模块和像素注意模块同时对提取到的特征图进行权重学习和照度估计.实验结果表明：MDARNet能够有效提升低照度图像的亮度、对比度、色彩等;且相较于一些经典算法,该方法在视觉效果及客观评价指标（PSNR,SSIM,MS-SSIM,MSE）能够得到更好的效果.     

一种基于LTP特征的图像匹配方法*

为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP（局部三值模式）特征的图像匹配方法。LTP是LBP（局部二值模式）的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光照变化都具有良好的鲁棒性,解决了在光照可变条件下流行的SIFT方法进行匹配的困难。通过对不同变换的图像进行匹配实验表明,该方法得到的匹配结果比LBP效果更好,鲁棒性更高,而在光照可变和噪声很大的情况下比流行的SIFT方法更实用。     

基于Relief-PCA特征选择的遥感图像变化检测

面向对象的变化检测技术在高分辨率遥感图像领域已经得到广泛地应用。由于遥 感图像受光照、大气环境等成像条件的影响,图像特征的质量也参差不齐,筛选出高质量的特 征成为对象级遥感图像变化检测的关键。针对此问题,提出了一种基于 Relief-PCA 特征选择的 对象级遥感图像变化检测方法。首先,对原始图像进行多尺度分割获得目标对象,并提取对象 的光谱特征与纹理特征;然后,利用对数比值法获得变化矢量,再使用 Relief-PCA 特征选择的 方法对图像的对象特征进行筛选与降维;最后,计算并生成 CVA 变化强度图,利用 Otsu 方法 对变化强度图进行阈值分割得到最终的变化检测结果。实验表明：与已有方法相比,该方法的 变化检测精度更高,误检率和漏检率更低。     

改进的基于纹理特征的图像配准算法

针对图像纹理规则性与重复性及图像起始纹理分布的不一致性,依据VE4000检测系统的纹理特征配准算法达到配准目的。该算法自行设计标准单一模板,对单一模板进行裁剪与拼接技术达到了图像配准的目的,但是配准效果较差,在此基础上提出了改进的纹理特征配准算法,重新设计模板,拼接生成标准的参考图像,对参考图像进行匹配与裁剪以获取不同配准图像。实验结果证明,改进的基于纹理特征的配准算法运行时间短,配准误差小,能够很好满足缺陷检测的配准需求。     

大旋角无人机影像全自动拼接方法研究

低空无人机抗风能力弱、稳定性差,影像旋偏角大且存在突变,无法按照常规正射影像镶嵌方法获得全区域拼接影像。为此,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与多分辨率样条融合的低空无人机影像全自动拼接方法。对非量测影像进行畸变校正,利用查找表设计多幅影像快速畸变校正算法。采用SIFT特征的单应约束影像匹配算法,计算相邻影像的最优变换矩阵。给出最优变换矩阵的多分辨率样条融合影像拼接算法。实验结果表明,该方法能够获得大量稳定的匹配点对,影像间几何变换关系稳定,得到的拼接影像无缝清晰,适用于大旋角、低稳定性的低空无人机影像非摄影测量快速拼接。     

基于颜色和边缘方向的图像检索方法

提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值 ,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向 角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特 征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同 的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有 相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法 能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步 增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。     

A method of illumination compensation for human face image based on quotient image

Illumination variation is one of the critical factors affecting face recognition rate. A novel approach for human face illumination compensation is presented in this paper. It constructs the nine-dimension face illumination subspace based on quotient image. In addition, with the aim to improve algorithm efficiency, a half-face illumination image is proposed and the low-dimension training set of the face image under different illumination conditions are obtained by means of PCA and wavelet transform. After processing, two different illumination compensation strategies are given: one is adding light, and the other is removing light. Based on the illumination compensation strategy, we implement the typical illumination sample image synthesis and the standard illumination sample image synthesis on a PCA feature subspace and a wavelet transform subspace, respectively, and the illumination compensation of the gray images and the color images are further realized. Experimental results based on the Yale Face Database B, the Extended Yale Face Database B and the CAS-PEAL Face Database indicate that execution time after compensation is approximately half the time and face recognition rate is improved by 20% compared with that of the original images.     

基于MapReduce的液晶屏缺陷检测方法

5th液晶屏在生产过程中会产生多种类型的缺陷,通过单一节点进行缺陷检测存在存储资源和计算时间的瓶颈。利用Hadoop集群的分布式计算、存储能力处理海量的高分辨率液晶屏图像是一个新的思路。针对高分辨液晶屏图像缺陷局部性特点,设计基于MapReduce的分布式缺陷检测方法,对高分辨率图像分块,并行完成每块图像的缺陷检测,再将检测结果归并,从而解决高分辨率图像缺陷检测效率低下问题。通过运行在Hadoop平台上的实验表明,该方法在完成缺陷检测的同时具有良好的效率提升。