A New Image Analysis Based Method for Measuring Electrospun Nanofiber Diameter

In this paper, a new image analysis based method for electrospun nanofiber diameter measurement has been presented. The method was tested by a simulated image with known characteristics and a real web. Mean (M) and standard deviation (STD) of fiber diameter obtained using this method for the simulated image were 15.02 and 4.80 pixels respectively, compared to the true values of 15.35 and 4.47 pixels. For the real web, applying the method resulted in M and STD of 324 and 50.4 nm which are extremely close to the values of 319 and 42 nm obtained using manual method. The results show that this approach is successful in making fast, accurate automated measurements of electrospun fiber diameters.     

基于图像内容的多子波去噪

本文介绍了多子波变换的一般理论及OPTFR多子波的性质,通过改进其一阶平衡器,避免了预滤波,从而简化了运算。在将OPTFR多子波用于图像处理时,采用了一种基于图像内容的阈值方法,实验结果表明,其去噪效果优于CL多子波及一般的阈值方法。     

一种空间自适应小波门限去噪算法

提出了一种空间自适应小波门限去噪算法,该算法在小波域对含噪小波系数做两次自适应去噪,两次自适应门限分别基于最大似然(ML)方差估计和最大后验概率(MAP)方差估计.仿真结果表明,该算法与其它自适应门限去噪算法相比,去噪后的图象具有更高的峰值信噪比(PSNR).     

用基函数神经网络实现多阈值图象分割

本文介绍了一种用基函数神经网络实现多阈值图象分割的新方法。它从函数逼近的角度研究基于灰度直方图的多阈值分割问题，提出了一种模糊反向传播学习算法，采用该算法的高斯基函数网络能够准确检测直方图中包含的子区域和它们的分布函数，而且速度很快。实验表明本文的方法在实际图象分割中是有效的。     

触觉传感器及其图象识别

本文讨论了两种触觉传感器,系统地阐述了这两种触觉传感器的数据采集系统和图象二值化的有关算法。     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。     

基于方向场正则化的线描画生成算法

图像风格转化在计算机视觉领域广受关注, 其研究目标在于将输入图像利用计算机转化为具有某种特定艺术风格的图像. 线描画作为一种古老的画种, 它通过简单的线条勾勒物体的轮廓, 具有简约、抽象的风格. 本文提出一种基于方向场正则化的线描画生成算法, 该算法由4部分构成: 1)采用非局部平均滤波对输入图像进行预处理; 2)计算输入图像的方向场, 并基于自表示的思想对方向场进行Tikhonov正则化, 为了提高运算速度, 采用Sherman-Morrison-Woodbury公式来对正则化算法进行加速; 3)以正则方向场作为引导, 对预处理图像作高斯差分滤波; 4)根据人类视觉系统的非线性特点, 设计感知阈值(Perceptual thresholding)算法来对高斯差分滤波的结果进行阈值处理, 得到二值化的线描画图像. 仿真实验表明, 该算法可将输入图像转化为线条流畅且能有效表达输入图像主要信息的线描画图像.     

核空间散度阈值法

提出了一种核空间散度阈值分割方法。首先定义了一种参数型Bregman散度;其次提出了参数型Bregman散度阈值法,并将现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法统一起来;再次基于参数型Bregman散度构造了核空间中一种新的不对称核函数,将图像灰度级从欧氏空间变换到再生核空间,获得了一种核空间的散度阈值分割法;最后研究了该分割法中核函数参数选取方法。实验结果表明,基于核空间的散度分割法具有一定的普适性,并能改善现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法的分割性能,同时也可将这两种经典阈值分割法看做核空间散度阈值法的特殊情形。     

基于曲波变换和快速非局部均值的地震数据随机噪声压制

在常规的地震勘探中,由于受到激发、接收环境或仪器等因素影响,地震数据中会不可避免地混杂随机噪声,导致有效信号被淹没,从而无法被清晰识别,因此随机噪声的压制至关重要。本次研究提出一种改进曲波变换阈值去噪结合快速非局部均值去除地震随机噪声的方法:首先将循环平移和块状复数域阈值方法引入到曲波变换阈值去噪中,改进传统的曲波阈值去噪方法,得到最佳去噪结果;然后将去除的噪声利用快速非局部均值方法进行滤波,得到有效信号;最后将上述两步得到的数据相加得到最终的去噪结果。将该方法与曲波变换阈值方法、小波阈值方法及快速非局部均值算法的去噪结果进行比较,模型试验和实际地震数据去噪效果表明,该方法去噪结果的信噪比更高,信号保真度更高。因此本文方法压制随机噪声的效果更佳。     

Efficient multilevel image segmentation through fuzzy entropy maximization and graph cut optimization

The fuzzy c-partition entropy has been widely adopted as a global optimization technique for finding the optimized thresholds for multilevel image segmentation. However, it involves expensive computation as the number of thresholds increases and often yields noisy segmentation results since spatial coherence is not enforced. In this paper, an iterative calculation scheme is presented for reducing redundant computations in entropy evaluation. The efficiency of threshold selection is further improved through utilizing the artificial bee colony algorithm as the optimization technique. Finally, instead of performing thresholding for each pixel independently, the presented algorithm oversegments the input image into small regions and uses the probabilities of fuzzy events to define the costs of different label assignments for each region. The final segmentation results is computed using graph cut, which produces smooth segmentation results. The experimental results demonstrate the presented iterative calculation scheme can greatly reduce the running time and keep it stable as the number of required thresholds increases. Quantitative evaluations over 20 classic images also show that the presented algorithm outperforms existing multilevel segmentation approaches.