文本分割综述

文本分割在信息提取、文摘生成、语篇解析及其他多个领域有着极为重要的应用。文本分割的对象包括静态书面文本、语音文本以及动态文本等;分割的粒度因分割的目的不同而有所区别;分割的准确性不仅需要直接评测,更需要间接评测。在大量文献的基础上,对目前常用的分割方法及评测手段进行了全面的归纳和总结,分析了文本分割技术的研究现状,指出尚存在的问题并展望研究前景。     

一种基于像素点的手写体文本图像分割方法

文字的正确识别与否很大程度上取决于能否对文字进行有效的分割。在分析传统手写文字文本图像切分算法的基础上,提出一种基于像素点的文字分割方法。算法具有很强的抗干扰性,能够有效地解决手写过程中的小角度歪斜以及字符笔画断裂和粘连的问题。通过MATLAB的仿真试验,结果表明此方法能够对手写过程中普遍存在歪斜的文字进行有效的分割。     

一种改进的车牌字符分割算法

提出了一种改进的投影分割算法，其基本思想是将数列平滑的方法用于曲线投影上，该方法避免了传统分割算法的缺点，不仅有效地去除了噪声，而且相对于直线检测分割方法计算量减小，又比简单的投影方法分割效果明显。     

基于CT影像的肺组织分割方法综述

CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像存在噪声、伪影、部分容积效应等干扰,而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以分离的问题,系统的综述了针对肺部各个分割对象的有效解决方法。从肺实质分割、肺血管分割、肺气道分割、肺叶分割、肺结节分割以及肺部病变组织的分割等方面,详细分析了面临的挑战性问题和当前研究进展,并阐述了肺组织分割方法的发展趋势。     

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。     

管道检测中的图像分割技术研究

针时管道内光照不均等情况造成的图像效果不好,影响后续的测量环节.采用极值的自适应阈值分割,与常用的几种图像分割方法比较,实验证明此算法能够有效减小成像视场亮度不均匀的影响,因此分割效果得到了一定的改善.     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

医学图像三维分割技术*

针对人体组织器官的三维图像分割是医学图像分析和医疗诊断的重要前提,是医学图像三维可视化的重要研究内容。随着医学成像技术和三维可视化技术的飞速发展,计算机辅助诊断成为现实。计算机技术的发展使得医生和研究者可以通过虚拟交互更好地理解人体的解剖结构,对病人作出正确的诊断。在对人体组织器官和感兴趣区域的分割中,三维分割发挥着十分重要的作用。为此,针对目前不同的三维分割算法进行了总体介绍,并将这些算法分为基于结构的分割技术、基于统计学的分割技术和混合技术三大类。     

面向对象数据库的分割模式及分割算法综述

数据分割是分布式数据库管理系统常常需要解决的关键问题之一。所谓数据分割问题是研究如何将应用系统中的数据库分割成合理的片断,以达到降低系统处理费用、提高系统分布并行处理能力和增强结点自治性的目的。首先这对关系的分割方法,然后综述目前国际上关于面向对象数据库中对类的分割的研究成果。     

基于指纹的图像分割方法比较

本文用两种图像分割的方法,阚值分割和边缘检测分割处理指纹图像,通过比较处理后的图像,认识到图像分割的意义,并明确阈值分割和边缘检测分割方法,得出在何种情况下适合使用何种分割方法。     

Kapur多级分割的阈值相关性及其快速实现算法

基于Kapur算法所产生的多级阈值之间是相互联系的性质,提出了Kapur多级分割的快速实现算法.该算法利用一个给定的初始阈值,采用迭代的步骤分别计算多级阈值;当满足收敛条件时,得到多级分割的阈值.实验结果表明,无论是计算时间还是计算结果的准确性,文中算法都超过了许多已有的算法;且该算法计算相当简单,对内存要求也较低,能够满足实时计算的要求.     

全景分割研究综述

在计算机视觉领域, 全景分割是一个新颖且重要的研究主题, 它是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石, 具有十分重要的研究意义. 本文综述了基于深度学习的全景分割研究的最新进展, 首先总结了全景分割任务的基本处理流程, 然后对已发表的全景分割工作基于其网络结构特点进行分类, 并进行了全面的介绍与分析, 最后对全景分割任务目前面临的问题以及未来的发展趋势做出了分析, 并针对所面临的问题提出了一些切实可行的解决思路.     

医学图像分割算法综述与探索

医学图像分割是图像分割技术的重要应用领域,是医学图像处理的基本技术.本文对集中典型使用的分割算法进行分类和综述,简要讨论了每种算法的研究现状.     

基于高效的多尺度特征提取的轻量级语义分割

近来移动端视觉应用的发展激发了对轻量级语义分割技术的需求.尽管取得了十分辉煌的成就,当前轻量级语义分割模型仍存在精度不足、参数过多的问题.本文的目的在于开发一个具有少量参数的高精度分割模型.为此,本文基于以下观察提出了一种新的轻量级分割模型MiniNet:(1)语义分割依赖于多尺度特征学习;(2)下采样是加速网络推理和扩大卷积感受野的最有效方法;(3)网络深度和卷积通道数之间的良好平衡对于轻量级模型至关重要.具体来说,MiniNet采用空间金字塔卷积(Spatial Pyramid Convolution,SPC)模块和空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块作为多尺度特征学习的基本单元.此外,MiniNet将大多数网络层和操作放在较小的尺度上,即原始图像分辨率的1/16,而不是先前模型中常用的1/8尺度.MiniNet还设法平衡网络深度和卷积通道数.在没有ImageNet预训练的情况下,MiniNet在Cityscapes测试数据集上仅以211K参数和94.3fps的速度即可达到66.3%的mIoU.     

笔迹图像中的单个汉字字符分割

提出了一套完整的针对单字的笔迹图像分割算法,选用不同的笔迹样本作了验证实验,对实现单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起,提高了算法的运算速度和精确度。利用50幅笔迹样本进行测试,92%的单字分割样本可以作为单字模板,应用模板匹配分割算法92%的样本可以实现单字提取。     

一种优化的文档图像分割方法

文档图像在数字图书馆、电子商务以及电子政务等工程中已获得广泛应用。如何对文档图像进行有效的转换、存储和传输，成为人们研究的焦点。将文档图像分割成不同的区域，根据不同区域的特点分别进行处理，成为一种有效的解决方案。本文在传统的块分割和图层分割方法的基础上，提出了一种优化的文档图像分割思路，对这两种方法进行了合理的综合处理，能够取得更好的效果。     

肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述

目的 高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础上针对CT图像中的肺部解剖结构分割进行了大量研究。方法 通过对相关领域有代表性或前沿性文献的归纳总结,系统性地梳理了现有肺组织、肺气管、肺血管、肺裂纹、肺叶或肺段等解剖结构CT图像分割方法的主要流程、方法理论、关键技术和优缺点,讨论了各解剖结构分割的参考数据获取、实验设计方法和结果评价指标。结果 分析了现有研究在结果精度和鲁棒性方面所面临的挑战性问题,以及基于分割结果在定位病变、定量测量、提取其他结构等方面展开的热点应用,特别详述了当前被重点关注的深度学习方法在本领域的工作进展,同时展望了本领域在分割理论方法和后续处理等步骤的发展趋势,并探索了如何在实践中根据分割结果发现新的临床生物标志。结论 快速精确地从CT图像中分割肺部各解剖结构可以获取清晰直观的3维可视化结构影像,展开解剖结构内部的定量参数测量或结构之间的关联关系分析能提供客观、有效的肺部组织疾病辅助诊断依据信息,可以大大减轻临床医生的阅片负担、提高工作效率,具有重要的理论研究意义和临床应用价值。     

图象数据读取方法及阈值分割技术

对ＢＭＰ文件格式进行分析,读取图象数据,并对这些数据进行处理,通过阈值分割技术得到图象边缘。     

典型视频镜头分割方法的比较

视频镜头分割作为视频处理的第一步,一直受到学者的关注和重视,数十年来已提出了大量的算法。该文对几种常用的视频分割算法作了综述,分析了基于直方图的算法、基于运动的算法、基于轮廓的算法、以及直接针对压缩视频的算法等典型算法的特征,并详细研究了各种算法中帧差异值的计算和阈值设定的方法,比较了它们的优缺点,最后对视频分割算法研究作了展望。     

图象过渡区提取与分割算法评价

对几种基于过渡区提取的图象分割算法进行了较为全面的综合评价,包括分割质量评价、抗噪性评价、运算复杂度评价、目标背景面积比影响及人为参数等方面的评价,评价使用了4种典型的过渡区提取与分割算法,以及两种经典的阈值化分割算法。评价结果表明,过渡区提取与分割算法可以取得优于传统阈值化分割算法的综合性能,是一种值得研究的图象分割方法。