基于LBP纹理特征和Canny算子的视频分割方法研究

针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。     

基于结构张量的GrabCut图像分割算法

传统的Grab Cut图像分割方法大多基于图像的像素值建立图模型,未考虑到彩色图像中丰富的纹理信息。为此,提出一种新的Grab Cut模型图像分割算法。对比基于结构张量的Grab Cut分割方法和传统Grab Cut分割方法的结果,利用结构张量和像素值构建紧缩的结构张量。为提高计算的简洁性和高效性,将Grab Cut方法构建的混合高斯模型扩展到张量空间,并用Kullback-Leible散度代替常用的黎曼度量。在合成纹理图像和自然图像上进行的实验结果表明,与Carsten Rother,GACWRF等方法相比,该算法具有更精确的分割效果,不仅实现了纹理信息与颜色信息的无参融合,而且提高了计算效率。     

基于卷积神经网络的医学宫颈细胞图像的语义分割

显微细胞分割的精度直接影响疾病的判别诊断,特别在宫颈细胞的显微病理图像中,细胞核的形态大小、与细胞质之间的比例参数等对于病情的良恶诊断具有重大的意义。为提高宫颈细胞核质分割的精度,提出一种基于卷积神经网络的医学宫颈细胞图像的语义分割方法。标定宫颈细胞显微图像中的细胞核和细胞质轮廓,制作基于长沙市第二人民医院的基于新柏氏液基细胞学检测TCT(Thinprep cytologic test)制片技术的宫颈TCT细胞涂片的CCTCT数据集;通过卷积神经网络对核质分割模型进行训练,避免人工提取特征;通过反卷积达到图像的语义分割。实验结果表明,该算法在宫颈细胞的显微病理图像中的核质分割准确率高达94.7%,具有很高的鲁棒性和适应性。     

一种快速遥感影像海岛自动提取方法

为有效提高基于遥感技术的海岛调查中海岛提取的效率,该文提出了基于多窄带模型（Multi Narrow Band Model,MNBN）初始化的Grab Cut分割算法对高分辨率遥感图像中的海岛进行提取。首先基于海面与陆地提取进行海岛初提取,再利用初提取结果建立多窄带模型对Grab Cut进行初始化来提高分割算法的速度。分析表明,该算法可有效完成海岛提取,与其他自动海岛提取算法相比具有速度快、鲁棒性高等优点。     

一种改进型Canny联合阈值分割的图像背景去除——在外观专利图像检索中的应用

背景去除是外观专利图像检索中图像预处理的重要归一化步骤,针对外观设计专利图像库中图像背景多样性、复杂性和随机性的特点,提出了一种改进型Canny算子联合阈值分割的图像分割算法。通过对图像颜色采样的自适应阈值分割获取阈值,联合Canny算子和形态学方法对图像生成前景物体分割模板,从而有效去除背景信息。实验证明,与改进前的图像分割算法对比,该算法得到的前景物体轮廓更加精确;针对外观专利图像检索平台中的图像分割,该算法具有很好的自适应性。     

边缘检测中的改进型均值滤波算法

针对传统高斯滤波器算法存在边缘模糊及局部伪影的问题,提出一种改进型均值滤波算法,以有效去除图像中的高密度脉冲噪声。通过求解图像直方图,检测图像直方图的左右2个峰值点,以查找出可疑的噪声点,进而使用灰度值确定其坐标。利用图像像素点周围灰度值的相似性,在局部窗口选择递归加权平均值代替被污染的图像像素点灰度值。结合自动选择Canny算子的双阈值方法,对灰度图像边缘进行检测。实验结果表明,该算法的算子滤波效果优于LOG算子和传统灰度Canny算子,且具有较好的稳定性。     

一种快速遥感影像海岛自动提取方法

为有效提高基于遥感技术的海岛调查中海岛提取的效率,该文提出了基于多窄带模型(Multi Narrow Band Model,MNBN)初始化的Grab Cut分割算法对高分辨率遥感图像中的海岛进行提取。首先基于海面与陆地提取进行海岛初提取,再利用初提取结果建立多窄带模型对Grab Cut进行初始化来提高分割算法的速度。分析表明,该算法可有效完成海岛提取,与其他自动海岛提取算法相比具有速度快、鲁棒性高等优点。     

高效的白细胞分割算法

白细胞分割是细胞形态学研究中一个重要、富有挑战性的课题。提出一种基于目标检测的白细胞分割算法。具体地讲,首先根据目标检测方法检测出白细胞,并由白细胞的位置信息得到包含白细胞的子图,然后运用多项式拟合的方法得到子图的灰度直方图的波谷值,再在子图上运用直方图阈值算法分割出细胞核。该算法在分割细胞核的过程中,既可以有效地避免血小板和红细胞等干扰,又能较容易地估计出阈值。对于白细胞的细胞质分割,将白细胞位置信息作为GrabCut算法中人工交互部分,通过迭代法分割出白细胞的细胞质。实验结果表明,该算法能准确地定位白细胞,并根据白细胞的位置信息可以降低白细胞分割的难度,提高其分割的精度和分割效率。特别地,在Cellavision的白细胞图片数据库的实验结果表明,所提的白细胞分割算法对不同类别、不同染色剂和不同拍摄环境下得到的白细胞都能得到较好的分割效果,同时算法又还具有很好的泛化性。     

基于细菌觅食与改进Otsu算法的自适应阈值边缘提取

针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法（Otsu算法）相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。     

基于粗糙集与水平集的细胞智能识别应用研究

针对细胞图像特性微弱,提出改进的Chan-Vese水平集分割算法,利用水平集演化曲线实现对微生物感染的细胞核边缘的准确分割;针对宫颈细胞图像特征,首先提取细胞图像样本的五维特征向量(纹理、几何形状特征以及灰度图像等),然后根据粗糙集理论建立决策表,用于细胞图像的微生物识别,并直接从训练样本图像中导出决策规则;应用所获取的规则对微生物测试样本图像进行分类;实验结果表明该方案应用在宫颈细胞智能识别上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的。     

基于kAS特征的目标识别新方法

提出一种复杂背景下目标识别的新方法,利用Canny算子和多边形分别提取轮廓和逼近轮廓曲线,计算k邻接轮廓线段组(kAS)特征,利用ISODATA聚类算法得到kAS码书。提取特征时采用分块加权的kAS直方图,识别过程中采用支持向量机进行训练和分类。实验结果表明,该方法在复杂场景下可以获得较高的识别率,具有平移和尺度不变性等特点。     

视觉文档图像中反渗噪声的去除方法

提出根据直方图特征去除视觉文档图像反渗噪声的方法.对于灰度直方图呈双峰特性的噪声图像,选取适当区域分别进行增强或归一化处理以达到去除反渗噪声的目的;而对于直方图呈单峰特性的含反渗噪声图像,建立了一种基于背景分离的新算法.实验结果表明,该方法可以有效去除视觉文档图像中的反渗噪声.     

RBF神经网络的多特征融合目标跟踪算法

本文提出一种基于RBF神经网络的多特征融合目标跟踪算法。RBF神经网络是一种简单且高效的三层神经网络,可以大大提高跟踪效率。首先利用引入空间相关性的三维颜色直方图、Canny算子以及灰度图多个特征来构造RBF神经网络的输入特征向量;然后,采用三角核函数作为RBF神经网络的激活函数;最后,利用所提算法对目标进行跟踪。实验结果表明,所提算法能够对目标进行可靠跟踪,对相机移动、光照变化、目标旋转、形状变形等问题有很好的适应性。     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

基于曲率估计的Canny边缘检测算法

为了解决传统Canny边缘检测算法对噪声敏感的问题,针对噪声边缘弯曲度大且弯曲空间范围小的二维空间特性,构造了基于曲线曲率估计的边缘曲度算子,并利用大尺度Canny算法边缘检测结果对边缘曲度算子进行修正,使该算子能够准确地表征噪声强度在二维空间中的分布情况,在此基础上,提出了一种在边缘检测过程中加入边缘曲度算子进行噪声衰减的边缘检测算法. 实验结果表明,算法在有效抑制噪声的同时,保留了变化丰富的细节边缘及变化缓慢的轮廓边缘,检测结果较好地反映了图像的原始结构特征.     

基于欧拉运动放大算法的桥梁索力测试方法研究

斜拉索、吊杆和系杆是缆索承重桥梁的重要受力构件,但传统的索力测试方法存在操作复杂、 成本高和效率低的缺点,为此开展基于欧拉运动放大算法的索力测试方法研究。采用数码摄像设备采集拉索振 动的数字图像数据,经过基于相位的欧拉运动放大算法处理,获取运动放大后的图像序列;利用基于 Canny 算子的边缘识别算法得到边缘图像序列,并通过边缘定位提取拉索人工标记的位移时程数据;最后利用频率 法识别拉索索力。以拱桥吊杆索力测试为背景,讨论了基于相位的欧拉运动放大算法与基于 Canny 算子的边 缘识别算法的适用情况。与传统基于加速度传感器的索力测试方法相比,该方法具有易操作、低成本和高效 率的特点。     

基于中心定位算法的细胞双光子显微图像分割

细胞双光子显微图像中存在边界模糊不清、噪声严重以及背景复杂等问题,使用现有方法提取边缘的结果不够理想。为此,提出了一种有效定位细胞核、提取边缘的新方法。采取由粗到精的分割策略,逐步提取出细胞核的边缘:首先,用C-均值聚类算法对图像进行分类,大致分出细胞核、细胞质和细胞间质三部分;然后,对分类结果的Canny边缘图进行圆形度计算,准确定位细胞核;最后,采用改进的水平集方法提取出细胞核的边缘。实验结果表明:对于背景复杂、干扰较多的细胞双光子显微图像,该方法可以精确地定位细胞核,所提取的细胞核边缘也较为精确。     

Automatic extraction of face contours in images and videos

The paper proposed an automatic and accurate extraction of the human face contour algorithm. Because a human face contour includes very important facial features to identifying or verifying a person, the accuracy of face contour extraction influences performance of face recognition. The automatic extraction human face contour algorithm includes a novel flowchart for improving accuracy of face contours extraction. To obtain the edge map of a face contour, the divided-and-conquer technique and Canny edge detector were used to avoid the features in the central part of face. The genetic algorithm is implemented to automatically find the parameters of Canny edge detector. Finally, the Poisson gradient vector flow (PGVF) active contour model used the edge map to extract face contours. Three datasets with temporal sequence images were tested for evaluation of the proposed algorithm. The experimental results demonstrated that the algorithm obtained accurate face contours.     

一种综合有效的癌细胞图象分割方法

该文综合两种常用的分割算法,即阈值法和边缘检测法的优点,介绍了一种针对食管癌细胞的形状提取方法。对该方法提出一种基于直方图势函数的多阈值分割方法,分割时细胞及细胞核部分不变而将它们以外的部分设为背景,保留了核的区域性质同时去除了噪声,以便于边缘检测;采用Canny算子,结合预分割结果进行边缘检测,以获得细胞尤其是细胞核的边缘形状特征,为癌细胞的诊断工作提供好的依据。将该分割方法应用于实际的医学图象分割的实验中,证明了该方法的有效性。     

一种排序统计滤波的快速算法

提出快速排序统计滤波 (FOSF)算法 ,利用相邻滑窗的重叠性质 ,通过把灰度直方图改造为静态链表的形式 ,实现排序统计滤波。由于无须对滤波窗内的象素进行排序 ,所以大大提高了算法效率 ,并取得较好的实验效果。