基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究

本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场(MRF)模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中MRF特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。实验证明,本文所提出的改进方法可以完善地提取图像的纹理细节和边缘轮廓信息,有效提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。     

基于图像灰度梯度特征的钢轨表面缺陷检测

利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,检测结果的准确性易受光照变化、钢轨表面反射不均和锈迹等因素的影响。为此,提出了基于图像灰度梯度特征的钢轨表面缺陷检测方法。首先,在设计钢轨表面缺陷检测装置的基础上,分析了钢轨图像中不同区域的灰度和梯度特征;然后,基于双边滤波思想设计了背景平滑滤波器,利用局部灰度和梯度变化信息自适应调整不同特征区域的平滑程度,对原图像平滑得到背景图像;最后,将原图像与背景图像差分,通过对差分图像阈值分割并利用连通区域标记法,实现钢轨表面缺陷检测。实验结果表明,该方法可以在凸显图像缺陷部分的同时,有效减弱光照变化、钢轨表面反射不均和锈迹的影响,对不同轨道环境下的疤痕和裂纹缺陷均取得了较好的检测效果,缺陷漏检率和误检率分别为5.79%和6.84%,具有一定的实用价值。     

半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

基于改进U-Net的工件表面缺陷分割方法

针对当前深度神经网络模型在检测小缺陷目标时性能较差的问题,提出了一种基于改进U-Net的工件表面缺陷分割方法。该方法设计了一种仅下采样3次的U型网络,在保持图像特征分辨率的同时获得足够的感受野,有效解决神经网络多次下采样造成的小目标信息丢失问题;引入Dice损失和Focal损失组成的混合损失函数,通过增强分割损失权重并抑制背景信息来提高分割效果,有效解决小缺陷目标的低概率密度问题。通过在表面缺陷数据集上的大量实验和分析,结果表明该算法能够很好地细分出缺陷区域,并在分割精度与速度之间获得平衡。     

磁瓦表面图像的曲线拟合缺陷提取方法

为了克服磁瓦图像光照不均匀、缺陷区域对比度低等难点,提出了一种基于曲线拟合的图像分割方法。对磁瓦图像进行逐行扫描后得到的灰度曲线,利用形态学滤波去除尖锐的波峰和波谷,然后以二次曲线作为模型采用最小二乘法拟合平滑后的曲线得到该扫描线的灰度分布趋势,最后通过差分手段减弱背景影响、突出缺陷区域,用阈值分割将缺陷区域提取出来。实验证明该方法能够有效准确地提取不同光照下磁瓦内、外表面的不同种类缺陷,为后续缺陷的分类识别奠定了良好基础。     

航空发动机叶片实时成像自动检测技术研究

为了实现航空发动机叶片X射线实时成像自动检测,以基于平板探测器的X射线实时成像系统为研究对象,根据射线实时成像的特点,对航空发动机叶片缺陷的提取技术进行了研究。根据航空发动机叶片X射线数字图像灰度变化的特点,将叶片图像划分为6个区域,分别进行基于扫描线的自适应中值滤波模拟出缺陷的背景:将原始图像与背景图像相减,获得背景平坦、缺陷突出的差值图像;通过对差值图像进行阈值分割,实现对缺陷的分离;用数学形态学的开运算对缺陷图像滤波以去除噪声;为保证缺陷的准确性,用区域生长法重新生长出缺陷:最后提取出缺陷的特征参数。将缺陷提取的结果和人工评片的结果比较,证明这种方法是准确、有效的,为实现航空发动机叶片X射线自动检测打下了良好的基础。     

基于多级小波分解的两类纹理图像分割技术

通过对纹理图像传统分割方法的分析,研究了农作物图像的边缘自动分割问题,提出了采用多级小波分解方法的两类纹理图像分割技术.解决了传统的基于Laws能量特征方法存在的分割边缘粗糙以及时间效率低等缺点.仿真结果表明,应用基于多级小波分解的纹理分割方法,能快速得到准确的边缘,为获取大规模农作物的机械导航路径提供了一种新的思路.     

TFT-LCD Mura缺陷机器视觉检测方法

针对液晶显示器(Liquid crystal display,LCD)制程中Mura缺陷检测的重要性和人工检测的弊端,研究TFT-LCD Mura缺陷的机器视觉自动检测方法。基于国际半导体设备与材料组织(Semiconductor Equipment and Materials International,SEMI)标准中Mura缺陷的测量规范和LCD视觉检测试验平台,针对Mura缺陷边缘模糊、对比度低、图像中存在重复纹理背景和整体的亮度不均匀等特点,分别研究基于实值Gabor小波滤波的纹理背景抑制方法、基于同态变换和独立分量分析的亮度不均匀校正方法、基于主动轮廓模型和水平集方法的缺陷分割以及基于SEMI标准的缺陷量化方法,综合几个方面的研究,建立Mura缺陷自动检测流程。检测试验证明,所提出方法能较好地抑制纹理背景、校正背景亮度不均匀和莫尔条纹,准确的分割缺陷并进行量化评定。该方法适用于Mura缺陷的自动检测,检测方法与人的视觉特性相似,具有较好的鲁棒性。对于50个带有Mura缺陷的LCD样本,有48个样本被成功检测。     

一种基于多重分形新特征的图像分割算法

提出了一种新的基于容度的多重分形图象分析方法.在特征提取方面利用了基于Choquet容度的不同度量标准.从不同的角度提取信息,最大限度地利用了图像中的纹理信息,能将不同类型的纹理有效地区分开.同时结合模糊神经网络提出了一种基于自适应模糊聚类方法的图像纹理分类新算法,不仅克服了经典算法的不足,而且能自动确定网络结构.通过对实际图像的分割试验,证实了该方法的有效性.     

利用自适应纹理分布的活动形状分割前列腺磁共振图像

基于前列腺磁共振图像性质,提出利用自适应纹理分布的活动形状图像分割方法来自动分割前列腺磁共振图像.该方法首先通过图像的分类与拟合确定感兴趣的腺体区域,同时估计若干形状参数用于分割过程中调整形状;然后融人多重纹理信息,建立纹理一致测度,将传统的活动形状按照自适应的纹理判别步骤细分为纹理分布形状与补充形状,提高活动形状的搜索匹配能力.在搜索匹配部分,利用已估计参数优化活动形状搜索的初始估计,并根据纹理分布形状和补充形状调整迭代过程.实验结果表明,该方法分割出来的前列腺轮廓与金标准的Hausdorff距离为6.00 pixel,分割精度为93％.该方法对活动形状的改进是有效的,利用自适应纹理分布的活动形状能够自动、准确地将前列腺从磁共振图像中分割出来.     

基于色彩分割和自适应窗口的快速立体匹配

针对现有立体匹配算法难以兼顾匹配精度和速度的不足,提出了一种基于联合匹配代价的局部方法.首先,根据视差在同一色彩分割区域内平滑变化的假设,提出了一种利用参考图像和目标图像的色彩分割信息获得的基于任意形状和大小支持区域的匹配代价;然后在RGB色彩空间中,通过由窗口内的平均匹配误差、误差方差及较大窗口的偏向误差构成的窗口选择评价函数,获得基于自适应矩形窗口的匹配代价;最后,将这两种匹配代价进行有机的结合构成联合匹配代价,并通过局部优化方法获得稠密视差图.采用Middlebury dataset进行的实验结果表明,本文算法不仅可以提高视差不连续区域和低纹理区域的匹配精度,而且获得的视差与当前主流算法具有可比性.此外,所提算法的处理时间较之当前优秀的局部方法提高了约19～35倍.     

三次透视投影变换图像拼接

为了减少带有路面信息的建筑物图像的拼接中产生的图像失真并提高拼接速度,基于局部变形方法并结合建筑物和路面纹理信息的不同提出了三次投影变换图像拼接方法。该方法根据图像内容将图像分割成不同子图像,然后拼接图像内容相同的子图像,最后实施总体拼接。为了改善当前全局投影变换带来的图像形状失真或扭曲问题,整个拼接过程采用三次局部的透视投影图像变换方法。由于是在传统的透视投影变换的基础上基于图像内容分割后再拼接,故拼接结果比传统方法更精确、更真实。实验结果表明:采用提出的图像拼接方法克服了路面部分纹理信息过少导致图像失真的缺陷,拼接速度比相关拼接方法提高了20%~40%。该方法能快速得到清晰无缝的拼接图像,基本满足拼接速度快、真实度高的要求。     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

一种基于改进的边缘搜索和CANNY算法的图像分割方法

提出了一种基于边缘搜索和CANNY算法相结合的简捷而有效的图像分割方法.该算法中使用了ROBERT法来检测边缘,再用改进的带权启发式边缘搜索法来搜索所有的边缘信息,最后用CANNY算法自增强边缘.将该算法应用于ICT图像自动分割中,获得了边缘清晰、平滑、定位精确的分割图像.     

基于Gabor滤波与分水岭算法的锂电池极片缺陷检测方法

针对锂电池极片在人工检测过程中检测效率低、检测错误率高等问题,提出一种基于自适应Gabor滤波与分水岭算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先通过改进传统Gabor滤波器的参数,实现Gabor滤波器的自适应,得到滤除背景的缺陷图像;然后使用大津法对图像二值化处理,利用分水岭算法进行边缘提取;最后利用分割出的边缘获得坐标,利用最小外接矩形法实现缺陷检测。结果表明,相对于区域生长算法和改进的Canny算法,本文方法的抗干扰能力得到提高,可以对锂电池极片漏金属、黑斑、白斑、脱碳、条痕等多种缺陷进行较为精确地检测,能够用于锂电池极片缺陷的自动化检测。     

基于区域划分的多特征纹理图像分割

由于纹理图像的复杂性和多样性,仅依靠传统的单一特征实现纹理图像分割无法满足其对分割精度的要求。本文提出结合区域划分的多特征纹理图像分割方法。首先,依据像素灰度的空间相关性定义多个纹理特征;然后利用区域划分将图像域划分成不同子区域,待分割同质区域由这些子区域拟合而成;通过分别定义多个特征图像的同质区域之间的异质性势能函数和刻画各子区域邻域关系势能函数来定义全局势能函数,并构建非约束吉布斯概率分布,从而建立纹理分割模型;最后,采用M-H算法采样上述概率分布,从而获得最优图像分割结果。分别对模拟纹理图像、遥感图像、自然纹理图像和SAR海冰图像进行了分割实验,并与利用单一特征得到的分割结果进行对比分析,定性和定量的测试结果验证了算法的有效性。     

一种改进的高斯混合模型的玻璃缺陷分割方法

针对传统玻璃缺陷检测技术准确率较低、时间长、精度低等难点,提出了一种改进高斯混合模型的玻璃缺陷图像分割方法。首先,基于分数阶微分运算获取灰度特征,并利用灰度共生矩阵提取纹理特征,构建玻璃缺陷完整的双特征观测数据;然后,引入相邻像素间的空间关联性和约束性,通过交替进行基于双特征随机场评估像素点与标号场之间的对应关系和空间约束来完成玻璃缺陷分割;最后,在不同温度系数参数β下对分割算法进行了性能测试实验,同时,与当前流行的分割算法对4种不同类型的玻璃缺陷进行了性能比较实验。实验表明该算法能够提高图像分割的鲁棒性和精确性。     

弱纹理环境双目视觉稠密视差鲁棒估计方法

精确稠密视差估计是立体视觉系统恢复观测场景三维信息的关键。从立体视觉在机器人环境感知的实际应用角度出发,提出了对于弱纹理、阴影和遮挡等关键影响因素,具有良好鲁棒性、精度和处理速度的稠密视差图估计算法。针对弱纹理、阴影和深度不连续的问题,设计了基于灰度相似度概率的置信度传播算法,结合视差平滑约束,以期实现较高精度的视差初值快速估计。由视差级数定义的消息向量通过异向平行迭代进行传播,消息向量包含表征像素点灰度相似性和平滑性的能量信息,通过全局能量函数的迭代收敛,快速获得视差初始估计。根据独立连通区域通常具有相似纹理特征和视差一致性的先验知识,提出了基于Mean-Shift聚类分割算法和参数空间投票自适应视差近似面估计算法,进行稠密视差的精细优化估计。利用具有不同弱纹理特征的5组标准测试图像、4组室内环境实际图像、4组室外环境实际图像和4组月面模拟特殊光照环境的实际环境图像进行了测试实验,实验结果表明了本文算法的良好鲁棒性和有效性。     

Gabor变换在轮胎X光图像处理的应用

在轮胎X射线检测图像中,钢丝帘线的不同排列方式构成不同的纹理图像。Gabor函数可提取图像在频域不同尺度和方向的特征,因此采用基于Gabor和Log-Gabor小波对轮胎X射线图像进行特征提取的方法,并用K-means方法进行图像聚类,实现了轮胎不同纹理图像的分割;采用Log-Gabor函数提取不同方向的纹理特征,并对提取结果进行比较,可检测带束层钢丝帘线疏线或顺线缺陷。     

基于HSI三分量独立性木材缺陷图像分割

HSI模型的彩色图像分割方法具有传统的RGB彩色图像分割所不具有的出色的分量独立性和色彩的真实性,具备良好的易分割的特点。提出首先将图像转化为HSI图像,然后根据各分量的特点单独进行分割,最后融合处理后的分量,得到准确的缺陷图样。该方法克服了单纯使用灰度图像分割不能准确定位缺陷边缘的弊端,同时对于木材图像纹理等细节信息具有较好的鲁棒性。试验的结果表明该方法即时准确有效。