基于梯度阈值对象提取的图像检索技术研究

为加强图像检索领域中图像有效特征的提取,提出一种基于对象提取的图像检索技术.该方法采用二维Otsu梯度阈值选取的快速迭代算法,利用灰度级-最大梯度二维直方图进行阈值选取,同时采用迭代思想代替穷举搜索,快速选取阈值进行对象分割,提取出目标对象,克服了传统二维Otsu算法分割效果不够准确、计算复杂度较高的缺点.将分割出的目标对象进行特征提取与比对,用于检索系统进行检索.实验结果表明,该算法能够较准确的分割出适于图像检索的对象,同时可以得到较高的查准率.     

一种改进的针对退化文本图像的二值化方法

在经典的Niblack方法的基础上提出了一种改进的针对退化文本图像的二值化方法,该方法仅在文本区域周围较小范围内进行局部阈值计算,在大大减少运算量的同时,克服了Niblack方法容易产生大量背景噪声的缺点,与另外一种同样基于Niblack的Sauvola方法相比较,对于低对比度的退化文本图像有更好的适应性。     

基于FY-3C MERSI影像的洱海水体提取研究

遥感技术在水体监测方面已有成熟应用,风云三号是我国自主研发卫星,时间分辨率高、覆盖范围广,能短时间内完整监测大范围水体。针对国产FY-3系列中分辨率卫星在水体信息自动化提取中的应用问题,以FY-3C MERSI影像为数据源,采用归一化差异水体指数(NDWI)结合大津算法(Otsu)进行阈值分割,提取出洱海水体边界,通过与采用相同方法的邻近时期Landsat 8 OLI影像水体提取结果的对比分析,发现二者水体边界整体拟合较好,面积误差为1.53%,FY-3C MERSI影像较为快速、准确地提取出了洱海水体。表明MERSI数据在水体信息自动化提取方面具有较高的应用价值和潜力,可用于较大面积湖泊的水体提取。     

A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation

To overcome the shortcomings of 1D and 2D Otsu’s thresholding techniques, the 3D Otsu method has been developed. Among all Otsu’s methods, 3D Otsu technique provides the best threshold values for the multi-level thresholding processes. In this paper, to improve the quality of segmented images, a simple and effective multilevel thresholding method is introduced. The proposed approach focuses on preserving edge detail by computing the 3D Otsu along the fusion phenomena. The advantages of the presented scheme include higher quality outcomes, better preservation of tiny details and boundaries and reduced execution time with rising threshold levels. The fusion approach depends upon the differences between pixel intensity values within a small local space of an image; it aims to improve localized information after the thresholding process. The fusion of images based on local contrast can improve image segmentation performance by minimizing the loss of local contrast, loss of details and gray-level distributions. Results show that the proposed method yields more promising segmentation results when compared to conventional 1D Otsu, 2D Otsu and 3D Otsu methods, as evident from the objective and subjective evaluations.      

多特征组合的深度图像分割算法

深度图像直接反映景物表面的三维几何信息,且不受光照、阴影等因素的影响,对深度图像处理、识别、理解是目前计算机视觉领域研究的热点和重点之一。针对深度图像信息单一且噪声较大的特点,提出一种基于组合特征的阈值分割算法,实现对深度图像数据的有效分割。算法首先通过梯度特征对图像进行Otsu阈值分割;在此基础上,分别在不同分割区域内利用深度特征进行Otsu多阈值分割,得到候选目标;然后,在空域上利用像素的位置特征对候选目标进行分割、合并与去噪,最终得到图像分割的结果。实验结果表明,该方法能有效克服深度图像中噪声的影响,得到的分割区域边界准确,分割质量较高,为以后的室内对象识别和场景理解工作奠定了较好的基础。     

A multi-scale 3D Otsu thresholding algorithm for medical image segmentation

Thresholding technique is one of the most imperative practices to accomplish image segmentation. In this paper, a novel thresholding algorithm based on 3D Otsu and multi-scale image representation is proposed for medical image segmentation. Considering the high time complexity of 3D Otsu algorithm, an acceleration variant is invented using dimension decomposition rule. In order to reduce the effects of noises and weak edges, multi-scale image representation is brought into the segmentation algorithm. The whole segmentation algorithm is designed as an iteration procedure. In each iteration, the image is segmented by the efficient 3D Otsu, and then it is filtered by a fast local Laplacian filtering to get a smoothed image which will be input into the next iteration. Finally, the segmentation results are pooled to get a final segmentation using majority voting rules. The attractive features of the algorithm are that its segmentation results are stable, it is robust to noises and it holds for both bi-level and multi-level thresholding cases. Experiments on medical MR brain images are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The experimental results indicate that the proposed algorithm is superior to the other multilevel thresholding algorithms consistently.     

高速铁路沿线土地利用/覆盖变化检测方法研究

为开展高速铁路沿线土地利用/覆盖的快速变化检测工作,本文首先对两期高分辨率遥感影像进行主成分分析得到两期影像的第一主成分量,再用GIS矢量数据分割两期第一主成分量得到影像对象层,构造对象的灰度均值向量特征,最后利用最大类间方差阈值分割算法(Otsu法),自动提取变化类与未变化类。为验证该方法在高速铁路沿线土地利用/覆盖变化检测应用中的有效性,本文对2009年与2012年武广高铁武江特大桥沿线的GeoEye影像(分辨率1.6m)进行了变化检测验证性实验,得到变化检测结果的精度能够达到84.7579%,仅耗时5s。在此基础上将该方法应用于2009年与2010年石武客专郑州东站段WorldView-2影像(分辨率2.0m)的变化检测中,得到的变化检测结果精度为88.6953%,耗时86s。可见,该方法在检测高速铁路沿线土地利用/覆盖变化中具有较高的可靠性和效率,对更新高速铁路数据库具有一定的使用价值。     

基于Otsu多阈值和分水岭算法的乳腺肿块分割

在乳腺X线图像中,肿块大多埋没在复杂的、高密度的腺体背景中难以检出和识别.针对这一问题,提出了一种应用快速多阈值Otsu算法和改进的分水岭算法相结合的乳腺X图像肿块分割方法.首先对乳腺X图像进行形态学预处理,然后应用多阈值Otsu算法对图像进行处理,并对图像运用分水岭算法进行分割.为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并.实验表明该方法对于乳腺X图像中各种类型的可疑肿块的分割都是有效的.     

一种基于纹理的SAR图像居民区提取方法

居民区是SAR图像中比较重要的一类地物,它的提取在许多方面有着重要的应用。给出了一种居民区提取方法,根据居民区具有的高亮度和规范的纹理特性,利用Sobel算子和Otsu阈值处理得到居民区离散点图,再用K均值将其分割成块,最后用格雷厄姆方法生成居民区的边界,实现了居民区的自动提取。实验处理结果表明,该方法是一种有效的居民区提取方法。     

灰度图像二维最小类方差递推及差分演化的快速分割

为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,应用差分演化算法搜寻使图像类方差最小的阈值向量,并用该阈值向量对图像实施分割.在合成及真实图像上的实验结果表明,采用文中方法可获得良好的分割性能,有效地克服了Otsu法及一维最小类方差法的不足;采用递推及差分演化算法使计算时间大幅降低,可满足工程应用需求.