基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取*

由于红外人体图像所处背景的复杂性,使用阈值分割定位红外人体图像往往把大量的非人体图像一起分离出来,这给后续工作带来了巨大的计算量.研究了红外人体图像的典型特点和人眼视觉判断人体轮廓图像的敏感特征,使用该特征建立了简单的人眼视觉对人体的注意力模型,并构建特征判别概率函数,对待定目标进行概率的估算,最终使用该模型快速地剔除非人体红外图像的干扰,并准确地定位人体兴趣区域.     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

基于深度相机的手腕识别与掌心估测算法(HHME2013-ID51)

当手和手臂都进入深度相机所设定的有效深度范围时,它们将被作为一个整体来提取,若处理时也把它们作为一个整体,这可能会影响手势交互的一些重要算法,如掌心估测,手朝向估测,手的跟踪等。本文分析了手腕的运动特征和手的轮廓特点,并利用内切矩形的几何特征,提出了手腕识别算法来分割手与手臂;为了提高掌心估测算法的性能,本文分析了锐角三角形和最大内切圆的几何特征,并结合手势交互的特点,提出了新的掌心估测算法。经实验证明,手腕识别算法能较好地分割出手与手臂,新的掌心估测算法较之原算法在性能上有显著提高。     

基于连通域的快速文字图像分割算法

针对文本图像中的文字难以提取分割的问题,文章提出了一种基于连通域的算法。算法通过连通域阀值分析,将文本块联通,继而将文字成功分割。实验结果表明本算法能快速准确地分割文字。     

基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。     

WSN中面向非均匀形状事件的动态检测方案

高效且准确地事件检测与跟踪是无线传感器网络研究的热点问题之一,现有的事件检测方案无法实现对形状不定的区域事件的检测与跟踪,为了解决这一问题,提出了一种改进的动态事件检测和跟踪方案.首先,该方案利用事件质心确定事件的具体位置,然后,考虑了节点的读数强度及该读数与事件质心的距离,提出节点动量概念以引导事件融合和分割检测.仿真实验结果表明,该方案可在各传感器结点中分布式运行,延迟低,能效高,在各种条件下均有很高的准确度.不论事件大小和事件数量如何,它始终可以确定正确的事件数量,给出正确的事件形状.     

结合图论的JSEG彩色图像分割算法

静态图像压缩标准（ JSEG）分割算法是一种经典的图像分割方法,它充分考虑到了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界。但JSEG算法在分割过程中计算量相当大并且分割结果容易出现过分割现象。由此,文中提出一种结合图论的JSEG图像分割算法。首先去除JSEG算法中在多个尺度上反复计算J值的过程,改为仅在一个小尺度上进行计算。其次,在得到的J图上使用K-means方法进行聚类,分割得到过分割区域。最后,将分割后的小区域对应为图中的点,进而利用图理论的方法进行区域合并。实验结果表明新算法具有高精度和低复杂度的优势。     

Local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics

Medical image segmentation is of pivotal importance in computer-aided clinical diagnosis. Many factors, including noises, bias field effect, local volume effect, as well as tissue movement may affect the med- ical image, thus causing blurring or uneven characteristics when forming a picture. Such quality defects will inevitably impair the gray-scale difference between adjacent tissues and lead to insufficient segmentation or even leakage during tissue or organ segmentation. In the present investigation, a local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics （LARFS） was proposed. By combining segmentation algorithm principles for traditional region growing （RG） and robust feature statistics （RFS）, the location and neighborhood image information of input seed point can be comprehensively analyzed by LARFS. Results show that, for different segmentation objects, under controlling the input parameter of growing factor within certain range, LARFS segmentation algorithm can adapt well to the regional geometric shape. And be- cause the robust feature statistics is applied in the contour evolution process, LARFS algorithm is not sensitive to noises and not easily influenced by image contrast and object topology. Hence, the leakage and excessive segmentation effects are ameliorated with a smooth edge, and the accuracy can be controlled within the effective error range.     

图像显著性分割的非凸Trace Lasso方法研究

根据无监督的自下向上的思想,提出一种新的图像显著性分割方法.提取图像的颜色特征、局部能量特征和局部对比特征,并根据这些特征建立一个基于多特征的非凸Trace Lasso模型,通过求解此模型得到图像的显著性区域.不同于一般的稀疏表示方法,该方法使用矩阵奇异值的非凸函数作为约束,对图像进行超像素分割,以每个超像素块为单位进行目标函数的建立.既考虑了超像素块的局部特征,又利用了全局特征,有效联合了图像的多个特征.实验结果表明,该方法能够准确地分割出图像的显著性区域.