一种基于EM算法的图像分割改进技术

图像分割是计算机视觉的基础,该文结合EM算法和PCA降维技术,给出了一种有效快速的进行图象分割的方法。该方法利用高斯混合模型对原始图像进行建模,通过EM算法将分割问题转化为参数最大似然估计的问题,同时采用PCA降维技术和随机采样来降低计算量。通过人工合成图象及真实图象的实际测试结果,验证了该算法的有效性和快速性。     

一种基于遗传算法的图像FCM分割方法

图像分割对于图像分析和图像理解有着极为重要的意义。提出一个基于遗传算法的图像分割算法，在充分利用遗传算法优异的全局搜索能力的基础上，该算法根据图像的灰度分布按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割，并且根据预应力的隶属度阈值自动地确定聚类数目。理论分析和实验表明，所提出的算法能产生很好的分割效果，并能自动确定分割类数。     

一种识别汽车牌照的字符分割技术

汽车牌照识别系统是交通管理领域和数字图像处理领域里的热点问题。字符分割是牌照识别中的关键环节,本文提出了采用基于直方图均衡化和密度分布的分割技术,实现了汽车牌照的字符分割,分割效率高、速度快,该技术有着广阔的应用前景。     

基于一种新的目标识别的边缘爬行算法

针对机器人目标识别的实时性、快速性和鲁棒性特点,依据物体边缘大部分区域的方向缓变原理,提出了一种基于记忆的边缘爬行改进算法.爬行搜索方法的一个明显缺点是"爬虫"容易掉进"陷阱",即围绕某个局部小区域重复爬行.记忆搜索方法则有效克服了爬行搜索方法容易掉进"局部陷阱"的不足.在边缘爬行的同时,通过标号将颜色相近的不同物体分割出来.实验结果表明,与传统方法比较,该方法的边缘线更加完整、清晰,而且缩短了处理图像的时间,使目标识别的实时性和鲁棒性得到了优化.     

一种基于机器视觉识别交通灯的方法

本文介绍了一种基于机器视觉识别交通灯的方法。将采集到的道路交通灯图像通过计算相似度定位出交通灯所在的区域,然后采取相应的颜色空间和识别算法,包括：图像分解、颜色空间的变换、颜色识别、图像分割等,来判断交通灯的颜色及其显示的数字。     

一种基于EM算法的图像分割改进技术

图像分割是计算机视觉的基础,该文结合EM算法和PCA降维技术,给出了一种有效快速的进行图象分割的方法。该方法利用高斯混合模型对原始图像进行建模,通过EM算法将分割问题转化为参数最大似然估计的问题,同时采用PCA降维技术和随机采样来降低计算量。通过人工合成图象及真实图象的实际测试结果,验证了该算法的有效性和快速性。     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

一种基于MAS的自适应图像分割方法

复杂图像的全自动分割是极具挑战性的问题．提出了一种基于MAS的自适应图像分割方法．通过属性和行为描述Agent个体，通过合作竞争描述了Agent间的交互．MAS系统在Agent反复自适应过程中达到平衡，同时完成图像分割．通过分割复杂的医学图像证实了该方法的有效性，MAS在图像分割领域具有应用价值．     

一种车型识别的预处理实现方案

准确识别车型是一个具有现实意义的新课题.文章提出了一种车型识别的预处理方案,并利用Matlab及VC 对预处理方案进行了实际检验.结果表明,此种车型识别的预处理实现方案是可行的,并对低质量的图像处理具有良好效果.     

一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术

对于光照不均匀的图像，用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，文中提出了一种实用而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿，使得整个图像亮度背景趋于一致后，再进行通常的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。     

一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术

对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题,文中提出了一种实用而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行通常的阈值分割。实验结果表明,用该方法能取得良好的分割效果。     

一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法。利用人脸隐马尔可夫模型的结构特征和Viterbi算法的特点,对特征观察序列进行分割,使用部分序列对所有隐马尔可夫模型递进地计算最大相似度,同时排除相似度最小的隐马尔可夫模型,减少观察序列的计算次数,提高识别效率。实验结果表明,该方法能在不降低识别率的情况下,有效提高识别速度。     

一种有效的人脸识别方法

人脸识别是模式识别领域中一个相当困难而又有重要理论价值的研究课题.本文首先引入表示人脸的特征图像和投影图像的概念,提出利用投影图像在特征图像上投影的坐标作为描述人像本质属性的特征矢量,并导出了基于投影图像的人脸特征抽取方法.最后构造了一个层次的距离分类器进行人脸的识别.实验结果表明基于投影图像的特征矢量具有很好的稳定性、鉴别能力和识别率.     

一种基于笔划宽度的印鉴分割方法

印鉴分割是正确识别真假印鉴的关键问题，本文给出了一种新的印鉴图像分割算法。该算法基于样本章（印鉴）和待验章（印鉴）在具有相同的笔划宽度时，分割效果最佳，最利于真假印鉴的识别。选定一定范围的灰度值作为可能的阈值，从中选 出使待验章和样本章的笔划宽度相差最小的阈值作为最佳阈值。对位于待验章和样本章的交集中的边缘点分别在待验章和样本章中求水平和垂直方向上的笔划宽度，并且仅取宽度差最小的一个方向上的宽度差，很好地避免了印泥的浓淡、盖印时用力的深浅、印泥污染、笔划断裂和分裂带来的干扰。实验和实践证明，该方法分割效果好，并具有很好的稳定性，在识别真假印鉴的实践中得到了很好的应用。     

一种基于骨架的彩色图像分割方法

在自然场景的图象分割识别中,如何克服光照变化对分割结果的影响是研究面临的一个关键问题.针对传统方法的限制,提出了一种基于骨架匹配的彩色图像分割识别方法.利用颜色和纹理信息对彩色图像进行初分割,然后在初分割的基础上,利用目标的骨架模型在假设检验判决的框架下在初分割的目标近邻区域对包括阴影区域在内的候补目标区域进行融合处理.实验结果表明该算法是一种行之有效的算法,在对自然场景图像的目标分割识别中能一定程度上消除光照变化对图像分割的影响,取得与人的主观视觉感知相一致的图像分割结果.     

基于图像处理的盲道识别算法

提出一种基于图像处理的盲道识别算法。根据采集到的盲道图像,综合利用闻值分割、彩色连续性空间分割、纹理分割,结合直线检测算法,分析各种盲道特征以区分盲道与普通人行道。实验结果表明,该算法能有效分割多数盲道图像,检测出图片中的盲道区域和盲道行进方向,可以自适应选择速度最快且有效的分割方法,适用于实时导盲系统。     

一种基于数学形态学及融合技术的彩色图像分割方法

提出了一种新的彩色图像分割方法,该方法首先利用数学形态学在3个2维彩色子空间进行图像分割,然后将这些分割结果融合在一起得到最终图像的分割。对于RGB彩色图像,3个子空间分别取为RG、RB和GB。而2维直方图则可看作3维直方图在这3个子空间的投影,对这3个2维直方图分别实施形态学中的watershed分割算法,最后通过区域分裂与合并的方法融合这3个2维空间的图像分割结果,获得最终的图像分割。在计算彩色距离时,使用了CIE（L’a’b’）彩色空间。该方法比直接在3维空间的分割方法既快又节约内存,而且分割效果好。     

一种稳健的足球机器人目标识别算法

视觉系统是类人足球机器人获取环境信息的主要途径。在比赛中,受场地光照等比赛环境的影响,用传统的分割识别算法难以达到满意的效果。文中提出一种结合目标颜色和形状信息的识别算法。该算法在HSI空间执行基于颜色信息的快速阀值分割,获取目标像素,并且加入了自适应阀值更新,然后利用目标像素和目标形状信息执行优化边缘检测识别目标,最终获得目标在图像中准确的位置信息。实验证明：该算法能长时间在不同光照条件下稳定获取对象在图像中的位置信息,满足实时性的要求。     

一种基于数学形态学的CT图像脑瘤分割方法

针对传统的CT图像脑瘤分割方法往往需要先验知识指导的弊端,且脑瘤CT图像中肿瘤特征点与周围背景对比度较小,计算机自动提取这些特征点具有一定难度.为能清晰观察肿瘤具体位置,提出了一种基于数学形态学Top-Hat变换的脑瘤CT图像分割方法.利用形态学变换可得到分割迫切需要的谷峰值点、高低曲率点,再将变换结果与原始图像做"异或"运算就可以达到有效分割出肿瘤.实验结果表明,方法在无需先验知识指导情况下可使分割效果明显优于传统方法,具有很好的实用性.     

一种基于目标区域的图像检索方法

为了弥补颜色直方图等全局特征在描述彩色图像空间信息上的不足,该文提出了一种基于目标区域的彩色图像检索方法。该方法首先利用一种基于颜色视觉一致性的图像分割方法提取出有意义的目标区域,然后分别对各个区域提取HSV彩色直方图和Hu不变矩作为目标区域的特征描述,最后提出了一种相应的计算相似度的方法,实现了图像之间的相似度度量。通过在中科院计算所的Mires图像数据库和ViViLab测试图像库上进行实验,该文提出的方法对于目标明确、背景不太复杂的图像可以达到较好的检索效果。