基于布朗模型和小波变换的图像分形维数计算

函像分形维数是反映图像纹理特征的重要因素，也是图像分割的主要依据；通常，图像的分形维数多数采用盒维数计算方法来得到．但是避免不了计算时阚值选择带来不精确的问题，本文结合小波变换和布朗模型，提出了一种新的计算方法，并且和盒维数方法计算结果进行比较，结果表明，通过本文的计算方法得到的图像分形维数较准确。     

数字分形图像分形维数计算

针对数字图像分形维数计算准确度较低问题,为提高图像精确性,消除噪声,设计了基于图像处理和分形维数计算的一体化系统.对具有分形特征的数字图像进行了灰度转换、去噪、阈值分割和轮廓提取处理,得到二值轮廓数字图像;利用计盒维数算法,统计一系列不同像素边长的正方形覆盖二值轮廓数字图像,根据像素数量和正方形个数之间的关系,确定数字图像的分形维数.结果表明,对分形图像的处理简单、方便,通过对kochsnow曲线、Sierpinski垫片等有规则分形图像分形维数的仿真计算,验证了方法的准确性、可靠性和简便性,能为数字图像分形维数的计算提供可靠工具.     

一种基于数学形态学的分形维数估计方法

对于分形维数的估计是基于分形理论的纹理图像分割算法中最重要的环节。由于使用固定划分的规则网格，常用的基于盒计数的分形维数估计算法及其各种改进方法的误差较大；而传统的形态学维数估计算法虽然在准确性上有一定提高．但其时间复杂度偏高。为此提出了一种基于可变结构元的数学形态学分形维数估计方法(VSEM)。该方法将灰度图像视为一个三维空间中的曲面，使用一组不同尺度的结构元分别度量该曲面．根据度量结果与尺度之间满足的指数率来估计图像表面的分形维数。通过恰当的选择结构元和使用递推技术得到不同尺度下的膨胀结果，新方法成功地弥补了现有算法的不足。本文使用了一组合成纹理和一组自然纹理来评估几种常见的分形维数估计算法。结果显示，本文提出的新方法能够在较小的时间复杂度下，得到更为精确的估计结果。最后，将该方法应用于遥感图像的分割。与其他常用的分形分割算法相比，使用该方法估计的分形维数和图像的临域均值作为特征能够得到更好的分割结果。在对比分析和分割实验中表现出的良好性能说明本文提出的分形维数估计算法可以有效地应用于纹理图像分割。     

基于布朗模型和小波变换的图像分形维数计算

图像分形维数是反映图像纹理特征的重要因素,也是图像分割的主要依据;通常,图像的分形维数多数采用盒维数计算方法来得到,但是避免不了计算时阈值选择带来不精确的问题,本文结合小波变换和布朗模型,提出了一种新的计算方法,并且和盒维数方法计算结果进行比较,结果表明,通过本文的计算方法得到的图像分形维数较准确。     

基于分形的彩色岩石裂隙分割

纹理分割是图像处理与计算机视觉领域研究的重点和难点.现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,该文提出了一种基于分形纹理特征和颜色信息结合的彩色纹理分割算法.该算法将复杂的彩色图像分形维数计算转化为单色图像分形维数的计算,将纹理特征和颜色信息相结合,采用区域生长法来实现分割.通过对彩色岩石裂隙图像的分割实验,结果证实该该方法行之有效.     

基于分形维数的图像边缘提取

针对医学领域中的红细胞图像要求测出细胞面积、圆度及个数等特征,提出一种基于分形维数的图像边缘提取方法.以分形布朗随机场模型为依据,计算每个像元的分形维数,将原来的灰度空间映射成分形维数空间,在该空间进行边缘检测.实验结果证明,在选择最佳窗口大小的情况下,该方法能突显医学细胞图像的检测特征,并且具有很强的抗噪声能力.     

基于分形维数的纹理图像分割

纹理图发割过程一般分为特征抽取和特征划分,文中提出一种新的基于分形维数的纹理图像分割方法,在特征抽取上,以分形作为纹理特征,运用图像变换的思想,结合差分盒计数和基于分形布朗自相似模型的分形估计方法。     

一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法

提出了一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法,根据分形理论构造了图像的一组分形纹理特征参量,利用遗传神经网络作为图像素的分类器,以此为基础对图像进行分割,分数维的计算采用改进的盒子计算法.试验表明,将该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,达到满意的分割效果.     

基于分形理论的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对其进行分割,文章将SAR图像的特点和分形理论相结合,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先对原始SAR图像每个像元为中心取两种不同窗口,计算在该两种窗口下基于区域自选的分形维数并求均值,将其作为分形纹理特征。然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像分形纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果分析表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

彩色图像分形维数的计算方法

分形维数是描述图像复杂性的一种重要测度,广泛应用于图像特征提取及图像分类、分割和检索等方面。多种黑白图像和灰度图像的分形维数计算方法已被提出,但其中很少有适用于彩色图像的分形维数计算方法。把计算灰度图像分形维数的差分盒维法扩展到欧氏五维空间,提出了一种简单且易实现的计算彩色图像分形维数的方法。实验结果表明,提出的方法能够捕捉到彩色图像纹理的复杂性,在识别彩色图像粗糙度变化和计算精度方面优于其它算法。     

Fast fractal image compression by pixel peaks and valleys classification

To overcome the long-time consuming problem of the existing fractal image compression methods, combining with the characteristics of fractal image encoding, this paper selects the number and the positions of both pixel peaks and valleys in row direction within an image block as the classification features. And a three-layer tree classifier which provides a stepwise precise classification is utilized. The presented classification method has the advantages such as simple principle, convenient implementation and more accurate classification. Experiments show the validity of the presented approach in improving fractal encoding speed and holding the quality of the reconstructed image.     

一种实用的多运动目标标记与计数新方法

针对多运动目标的识别与计数.首先提出了一种改进的像素标记法,即对二值图像进行逐点扫描,将同一目标的像素赋于相同的标号,形成相应的标签图像,并初步统计出运动目标的数量;通过标记后,进一步按照运动目标的标号,提取每一个运动目标的面积、高宽比、质心特征量,并通过阈值判定,将特征量不在阈值范围内的伪目标清除,最终实现真实运动目标数量统计.实验证明该方法稳定性强、准确率较高,针对轮廓复杂的目标也有良好的效果.     

一种利用分形压缩指纹图象的方法

提出了种改进的分形压缩方法。该方法首先将指纹图象小块内的数据沿纹理方向进行重新排列,形成一维数据,然后再进行一维分形数据压缩编码,实验结果证明了该方法可以提高图象压缩比和恢复质量,最后给出一种消除块效应的方法。     

基于机器视觉跟踪的计数算法

为了鱼苗的饲养、运输和销售过程中对一定数量或批量的鱼苗实现精确计数,提出了一种基于机器视觉跟踪的鱼苗计数算法.按一定时间间隔动态跟踪拍摄鱼苗图像,采用图像处理技术提取每个图像块的面积作为其特征值;根据面积的大小,将图像块划分为正常图像和异常图像,并对正常图像和异常图像分别进行分析处理,进而建立图像特征值与鱼苗的数量之间的相关算法模型;利用动态跟踪拍摄的多组图像数据回归获得最优模型参数,得到估计函数,并应用到计数中累加求和.实验结果表明:基于动态视觉跟踪和回归分析的鱼苗计数方法,能够有效区分鱼苗计数过程中的黏连问题,提高了鱼苗计数精度.     

基于加权方差的煤矸石X射线图像分形维数最优估计算法

传统方法对于煤矸石X射线图像分形维数估计存在单层次缺陷,提出了基于加权方差的煤矸石X射线图像分形维数最优估计方法。由局域窗口特征检测方法获取图像的二维边缘像素特征分量,取其最大值构成图像采集的像素特征量,实现对图像的特征分解。在此基础上,提取二值化图像边缘轮廓特征量,采用包络轮廓线分割方法超分辨融合煤矸石X射线图像,建立煤矸石X射线图像的模板匹配模型。采用多层次纹理重建方法,获取图像的活动轮廓多层次分布集,结合加权方差获取图像方差和标准差,将图像的分形维数估计方差和标准差输入图像的相关性检测模板匹配函数中,进行图像分形维数最优估计。仿真结果表明,采用该方法进行煤矸石X射线图像分形维数估计的精度较高,自适应性较好,提高了煤矸石X射线图像的识别和检测能力。     

基于眼底图像的糖尿病视网膜病变分类系统设计

针对眼底图像,设计了一个糖尿病视网膜病变(Diabeticretinopathy,DR)分类系统,通过对视网膜血管图像进行定量分析来实现对DR病程的分类.采用Messidor数据集的眼底照片图像,这个数据集共包含100个研究项目,其中32张未患DR的眼底照片,24张患NPDR.根据数据集中DR患者和非DR人群的眼底图像以及眼科专家的分类结果,利用数字图像处理技术分析特征值的统计意义,判断该图像所反映的DR病程.预处理为提取特征值前的图像增强、主像素成分分析、匹配滤波以及Gabor滤波,对预处理后的图像进行直径、角度和分形维数等特征值提取.最终结果展示了直径、角度和分形维数的准确率达到了93％、96％、81.8％,提供有效的辅助诊断手段.糖尿病视网膜病变的特征值分析包括直径、角度和分形维数准确率较高.对于缺乏医疗条件的地区很有价值.     

基于模糊推理的方向中值椒盐滤波算法

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于模糊逻辑推理的方向中值滤波算法.该算法先利用椒盐噪声的特点,将图像像素点分为信号像素点和噪声像素点,然后利用模糊推理在4个方向上推理出最接近理想值的非噪声点代替当前噪声点.同时算法中采用一种简便的方法检测出噪声点所处的滑动窗口中的边和线.仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保存图像的细节信息.     

面向高性能DSP的图像滤波库优化

滤波函数在图像处理领域起着至关重要的作用. 传统的滤波实现方法以窗口为处理单位,但窗口尺寸较小导致指令流水线频繁中断. 针对该问题,本文提出了算法切片的优化方法. 首先,对滤波算法进行切片,使得每个切片处理滤波窗口中的一个像素点;接着,根据切片处理的像素点在滤波窗口中的位置计算出有效处理范围,去除图像边缘处理中复杂的条件判断;最后,按列方向进行多簇流水,让流水线重复执行大量相同的指令序列. 结合BWDSP 1042的特殊指令和硬件逻辑,对中值滤波等图像滤波函数进行了优化. 实验结果表明：在四簇流水模式下,所有图像滤波函数性能均提升了51倍以上.