基于局部分形维数的遥感图像分割

本文针对遥感图像的分形特点,采用局部分形维数进行图像分割.利用金字塔模型替代了局部分形计算中的窗口模板,从而对局部三角棱柱面法进行了改进,减少了图像局部分形维数的运算量.并设计了一种新的递归计算流程,有效地降低了内存存储量.利用此法对遥感图像进行分割,结果表明:改进后的三角棱柱面法提高了基于遥感图像纹理特征的图像分割方法的计算速度,同时保留了三角棱柱面法对于分形维数计算的准确性.     

DNA遗传算法的改进二维最大熵图像分割

传统的二维最大熵图像分割算法在求解阈值时将二维直方图的噪声和边缘区域近似为零,降低了分割精度。针对这一问题,本文提出了一种基于DNA遗传算法的改进二维最大熵快速图像分割算法。利用梯度-均值灰度直方图得到有用区域,并以改进的二维最大熵作为优化函数,采用DNA计算遗传算法得到二维最优阈值。实验表明该算法对图像分割去噪能力强,分割效果好,以及快速有效处理能力。     

小波分析在图像处理中的应用

本文介绍小波分析在图像处理中的应用,有多尺度边缘检测、图像识别、图像分割.边缘检测包括可去除多余边缘的一般灰度图像实例,彩色肿瘤图像的边缘提取,汉字放大.图像识别中,对于汉字或字母的识别,是将二维图像信号降维后再进行小波分解,通过计算各层次的分形维数形成特征向量从而可以进行识别;仿射变换后的汉字或其它图像可用多尺度小波的仿射不变函数进行对比识别.最后介绍了两种图像分割算法,首先利用基于能量分析的方法将纹理部分和平滑部分先分开,然后再利用基于奇异性分进行细分,得到最终分割的结果.     

预扫描算法求解图像分割的Chan-Vese模型(英文)

本文提出了一种新的有效的算法来求解图像分割中的Chan-Vese模型。新算法避免了求解PDE的过程,极大地提高了图像分割的运算速度。这种算法保持了C-V模型和水平集方法的优点,能够自动处理图像分割过程中边缘的拓扑变形,保持边缘的尖角以及对于非凸边缘的有效的检测等等。这种算法思路简单,很容易推广到任意有限维的图像分割问题的求解中。     

多阈值S-F的光照不均图像分割

针对钢管识别统计系统开发中,图像分割环节易受光照不均匀影响的问题,以及对图像增强处理后再分割导致目标错分的不足,本文提出一种多阈值S-F(分割-融合)的图像分割方法。该方法根据改进的Otsu多阈值法,采用形态学操作与图像融合技术,实现堆垛钢管目标的提取。实验结果表明,在光照不均匀情况下,该方法对钢管图像的分割效果明显优于传统方法,具有不受光照优劣程度影响、适应性强的特点,可应用于机器视觉领域的目标识别。     

一种改进的二维最小交叉熵图像分割方法

针对当前二维最小交又熵阈值法存在计算复杂度高等问题,提出了一种改进的二维最小交叉熵阈值分割方法.首先,依据图像的含噪声类型选择邻域模板并建立相应的二维直方图来提高分割效果;然后,对二维最小交又熵公式进行推导和简化处理,利用定义的数组运算推导出新型递推算法,再确定图像及其邻域图像的实际灰度级别范围,并用这种新算法在所求的灰度级别范围内搜索最佳阈值向量来降低计算复杂度;最后,使用关键阈值一对滤波后的图像进行分割达到最佳的分割效果.仿真实验结果表明,与当前的二维最小交又熵阁值分割法相比,本文提出的方法不仅分割性能及抗噪性能更强,而且分割时间大大减少,小于0.05 s.     

基于离散分数布朗随机场的水下图像目标检测

采用传统图像检测方法存在目标区域定位不准确、目标细节信息丢、目标形状变形等问题,本文提出一种基于离散分数布朗随机场模型的水下图像目标检测方法.该方法根据分形理论和水下图像的特点,以图像中每个像素点为中心取窗口,计算在该窗口内的分形维数均值,将该均值作为中心像素的分形特征,然后根据分形维数分布图确定分割阈值,从而实现对水下图像分割,并且通过将目标表面不同尺度下的灰度差分平均值进行归一化处理,减少了用于表示不同尺度下的平均绝对值灰度差分的数据,从而提高算法检测效率.实验结果表明,该方法对水下成像条件具有一定鲁棒性,是一种有效的水下图像目标检测方法.     

基于激励压缩空洞卷积改进U-Net网 络的物流托盘图像分割算法

针对物流托盘种类多、形体规则度复杂,以及在工业生产环境下托盘存在被遮挡、光照条件变化等因素影响托盘图像分割效果的问题,提出一种新颖的基于激励压缩空洞卷积(SEDC)改进的U-Net网络,通过对特征通道间的相关性进行建模,强化重要特征,提升物流托盘图像分割性能.在SEDC模块中使用1×1×1卷积进行数据降维与升维大幅降低计算量,利用正常卷积与膨胀率为2的空洞卷积探索不同视野下的图像特征,通过SE模块对不同层的重要程度进行自动学习.实验结果表明:相较于现有的一些经典图像分割算法,本文模型在尽可能保证图像分割性能的情况下大幅降低了模型的计算量,并提升了网络的鲁棒性,为物流托盘图像的智能分割提出了一种新的解决思路.     

医学图像中细胞分割方法简介

细胞分割作为细胞跟踪、细胞分裂检测过程中提取细胞特征的一个重要手段,在医疗图像处理、分析领域占据重要的地位。本文通过对国内外常见生物医学细胞图像分割方法的大量研究,较为全面地介绍了现行的各种细胞分割方法,同时对各个方法的优缺点进行了论述,最后对细胞分割算法进行了归纳总结。     

采用注意力机制的显微图像智能检测方法

显微图像普遍具有背景复杂、细胞多重叠的特点,传统的图像处理方法由于其技术局限性,无法实时准确地完成识别任务.针对上述问题,本文提出一种采用注意力机制的显微图像智能检测方法,该方法对目标检测模型DETR进行改进,利用分组卷积机制对输入特征进行降维并分别训练不同卷积核实现特征提取,从而提高模型对于显微图像中目标物体的注意力...     

基于显微图像处理PM2.5尺寸的分布研究

了解大气中PM2.5颗粒物的大小分布对人体健康的影响有重要意义,本文中分析了大气颗粒物的图像特征,图像的识别和处理方法,用提取颜色通道、直方图均衡化、有选择保边缘平滑、开闭操作以及阈值分割等处理,分割图像中的颗粒,并有效地识别和分类颗粒物的大小;并在Image-Pro Plus 4.0(IPP)软件平台上实现了这一图像处理过程,这种处理和识别方法为PM2.5和其他微米、亚微米颗粒材料的图像分析提供了参考.     

生物医学显微图像采集与处理技术研究

本文利用生物医学显微镜获取显微图像,并对其进行研究,探讨出适合显微图像的处理及分析方法,从而结合医学超声技术观察研究动物组织细胞的活性、表皮等生理特性。该文的主要内容分为:(1)对生物细胞图像采集与分析的方法进行了讨论;(2)描述了常用的图像处理技术,并且实际应用于细胞图像技术。然后对生物细胞图像滤波,细胞图像二值化,细胞图像的点运算,图像形态学处理,图像分割的方法进行了讨论与筛选;(3)对图像处理结果进行了分析,根据结果得出结论,从而使得生物医学显微镜的生物图像采集与处理提供一定的依据。     

基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割

传统模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,并且使用对噪声较敏感的欧氏距离作为像素与聚类中心距离度量的标准,因此抗噪性能较差.为了克服传统FCM算法的局限性,本文提出了一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割方法(2DFCM).该方法利用二维直方图描述的像素邻域关系属性,一方面为聚类提供较准确的初始聚类中心,从而避免聚类中的死点问题;另一方面通过提出聚类中心同时在像素值、像素邻域值二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现了图像的分割.实验结果表明,这种方法抗噪能力强、收敛速度快,是一种有效的模糊聚类图像分割方法.     

一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合方法。首先,将多聚焦源图像进行预融合;然后,用熵率超像素分割方法将融合图像分割成不同的区域,得到一幅融合图像的分割图像,对得到的分割图像进行膨胀操作得到新的分割图像,每个区域计算源图像相应区域的区域空间频率,从源图像中选择区域空间频率大的区域赋予融合图像。最后,当融合图像的相邻区域来自不同的源图像时,对他们的边界进行边缘处理,从而得到最终的融合图像。实验结果表明,所提出的方法能够得到较好融合效果,同时还具有运行效率高等优点。     

基于数学形态学的印刷网点图像分割方法

印刷显微网点图像的分割是实现印刷质量在线检测的基础.在对网点图像进行灰度化、图像增强、二值化处理的基础上,采用数学形态学方法构成的噪声滤除器对网点图像进一步去噪处理,使最终网点图像分割取得了良好效果.     

基于阈值的几种图像分割算法研究

图像分割就是将图像分成若干具有特定意义的区域,并将它们提取出来进行处理的技术。本文介绍了阈值化分割技术的基本原理,描述了几种常用的图像分割算法,并对几种算法的优缺点进行了分析。     

基于多残差网络的遥感图像语义分割方法

高分辨率遥感图像含有许多较为复杂的地物信息,对其进行的语义分割存在分割精度低、分割边界模糊等问题.本文提出一种新型的多尺度语义分割网络模型,旨在提高遥感图像语义分割精度.该模型为编码—解码(Encoder-Decoder)网络结构,编码器利用残差网络对图像特征进行提取;解码器利用反卷积进行上采样;残差连接将提取到的高级语义特征与残差连接层提取到的多尺度特征进行融合;同时使用Dice损失函数代替传统的交叉熵损失函数,以处理多类语义分割任务中的类别数量不平衡和难分样本问题.实验可得:与其它经典分割模型相比,本文算法对遥感图像具有较高的分割精度,所提出的方法在"CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛"的数据集上均交并比(Mean Intersection over Union, MIoU)值达到了0.823 5,召回率Recall达到0.891 4.     

基于多分辨率分析和分水岭的图像分割方法

提出了一种基于小波多分辨率分析和分水岭算法的图像分割方法.在小波分解后的低分辨率图像上进行分水岭分割,提高了分割的速度;由低分辨率图像返回到高分辨率图像时,采用了一种基于边缘信息的合并函数,避免了边缘信息的丢失,保证了分割的准确性.此外预处理过程中,在梯度图像上基于Rayleigh分布采用阈值处理的方法,有效抑制了高斯噪声对梯度图像的影响,避免了过分割.实验结果证明,本文所提出的基于小波多分辨率分析的图像分水岭分割算法能够很好地兼顾算法的效率和分割的准确性.     

荧光纳米颗粒图像分割算法研究

在图像处理过程中,图像分割起着重要的作用。一直以来,图像分割的算法多种多样,但并没有通用的方法,只要能够将所需图像分割出来的方法就是有意义的,文章对荧光纳米颗粒图像进行分割,结合高帽滤波、腐蚀、膨胀等多种处理方法。     

图像分割方法综述

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。本文针对当前主流的灰度图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结,指出了各类方法的优缺点,为选择不同的分割算法提供了一定的依据。