红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

车牌定位算法在边防出入境车辆管理中的应用

基于图像差分析和投影分布特征的车牌自动定位算法,在充分考虑了汽车原始灰度图像和车牌结构特点的基础上,通过图像差分、二值化、分别向垂直和水平方向投影等步骤,最终实现对车牌的自动定位和分割.整个算法使用Matlab软件进行了仿真,仿真的结果表明该算法具有快速准确的优点.通过大量的试验证明,该算法在实践中是有效的,对于实现边防出入境车辆的自动化管理有着重要的应用价值.     

基于双向映射的非网格型全向图展开插值方法

原始的全向图存在严重的同心圆环状变形,通常需展开为更适合人眼观察的柱面全景图像。结合折反射全向成像特点,提出一种基于双向映射的全向图展开为柱面全景图像的插值方法,通过光路跟踪得到图像间的坐标映射关系,将所要生成的柱面全景图中每一点正向映射到原始的全向图中,确定插值邻域点;将这些邻域点逆向投影到柱面全景图中,针对邻域点在柱面全景图中呈非网格型分布的特点,采用非均匀二维插值算法进行图像插值运算。该方法既准确地定位插值邻域点,又避免了全向图的非线性畸变对邻域点权重计算的不利影响。实验证明该方法能有效提高插值精度和展开后图像的质量。     

分形约束二维Otsu红外图像分割方法

提出了一种分形约束Otsu阈值分割算法。该方法结合图像的灰度分布和像素间空间分形纹理信息,在二维类间方差准则取最大值时得到一个二维分割阈值,从而实现红外图像的自适应分割。将该方法应用到低对比度、低信噪比、边缘模糊的红外图像分割中,并与传统的二维Otsu分割方法作了比较。结果表明,该方法在分割效果和抗噪能力等方面均得到了明显的改善。     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

基于局部特征及最佳量化的Quantum TV算法

量化TV算法是一种量化的全变差正则化算法,滤波后的图像取值为一定数量的量化数值,其主要应用为二值图像恢复、图像量化及图像分割等。图像的不同部分灰度变化程度不同,需要不同的量化等级数;不同的直方图分布下,根据不同的原则,存在不同的量化等级。根据上述原则对量化TV算法进行了改进,实验结果说明了改进算法更适用于图像量化。     

BGA焊点气泡缺陷X射线图像的动态阈值分割方法

BGA焊点使用X射线检测时,气泡缺陷的灰度对比度较低,如何准确分割一直是研究热点。提出一种动态阈值分割算法,首先对原始图像进行平滑处理,然后用原始图像减去平滑图像,对得到的差图像设定阈值进行分割,实现目标区域的提取。实验中使用典型BGA焊球的X射线图像,通过控制图像的平滑程度和差图像阈值的大小,分别提取焊球区域和气泡区域,二者相与后实现气泡缺陷的最终分割。实验过程中与OTSU分割算法做对比,表明本算法具有更好的适应性和分割结果。     

融合阈值法和边缘提取的图像分割算法

针对阈值法分割目标区域不完整和边缘提取断续边缘多的问题,提出了一种融合阈值法分割和多尺度边缘提取的图像分割算法。该算法充分利用阈值分割提供的目标区域信息和边缘提取给出的边缘信息,采用基于区域生长的最大轮廓法连接断续边缘,填充目标孔洞,完成目标分割。利用Matlab平台对该算法进行了验证,结果表明:该算法能有效分割出目标完整轮廓。     

层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法

基于图的分割算法（Graph-Based Segmentation,GBS）算法）是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类（Hierarchical Clustering,HC）算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。     

融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割

结合合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像生成特点,提出了一种融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割方法。该方法利用SAR图像成像机理的统计特性,给出了一种区域生长的新准则,用于获取SAR图像初始分割;然后以初始分割区域为顶点、区域间相似度为边权构建一个赋权无向图,运用采用全局信息的最小图割方法(minimum cut,MCut)进行区域合并,获得最终分割结果。新方法具有在图像分割过程中融合了图像的局部信息和全局信息的优点。实验结果表明了新方法的有效性。     

混合MIMO相控阵雷达反向非均匀重叠子阵分割方法

针对混合MIMO相控阵雷达子阵分割中发射相干处理增益和波形分集增益不能兼顾的问题,提出了一种反向非均匀重叠子阵分割方法,该结构在非均匀重叠子阵分割的基础上,对其结构进行了反转.通过推导证明了反向非均匀重叠子阵分割方法在两种增益上的优越性.相较于传统的子阵分割方式,该方法既增强了发射相干处理增益,又保留了波形分集增益.仿真实验表明,所提出的方法具有更低的方向图旁瓣、更高的信干噪比以及更小的波达方向估计均方根误差.     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

基于区域分割的光学显微结核杆菌图像分割算法*

为了提高结核杆菌目标的分割精度,本文提出了一种基于区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。首先,通过顶帽-底帽变换增强彩色图像对比度,然后融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,在此基础上利用分水岭算法实现对图像的初始分割;对分割区域采用相邻区域最大相似度准则进行合并,从而得到完整的目标区域;最后根据结核杆菌图像的特点,通过分析结核杆菌目标区域的颜色特性,采用多阈值分割的方法滤除区域中的杂质,实现对结核杆菌目标的分割。实验结果表明,本算法可以分割出目标对比度低以及饱和度过低的结核杆菌目标,并且对不同染色背景的图像均能取得较好的分割结果。     

矩不变量在目标形状识别中的应用研究

本文提出了图像分割的一种新的算法，简单实用。实验表明，它优于经典的最大方差准则门限法和最大熵分割法。本文利用中心矩构成仿射不变量，作为目标的特征。本文提出了利用上述各特征的一种数据融合算法。实验表明，利用该算法进行识别时正确率高，且所用时间短，效果好。本文所提供的方法在对１８类目标１３８幅图像进行识别时总识别正确率高于８５％。     

基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法

二维最大熵图像分割算法充分利用了图像象素的灰度分布信息和各象素间的空间相关信息 ,因此具有很好的分割效果。但该算法的计算复杂度高、计算时间长。为解决这一问题 ,本文提出了一种基于遗传算法的二维最大熵法。该算法充分利用遗传算法的特点 ,极大地减少了计算量和存储空间。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

现场总线周期信号的实时调度算法

对基金会现场总线FF(foundation fieldbus)集中式介质访问控制方式中的周期信号所采用的总线调度算法进行了分析,并提出了改进算法.该算法首先对每个子节点总线占用时间进行分割,通过增加average判断环节使得微周期分配更加均匀;然后,采用最终节点自动调度环节减少了最终节点的调度次数,节省了系统开销,并利用改进算法制定了调度表,提出了调度表验证公式,搭建了实验平台模拟总线调度;最后,通过实际案例对比分析了原算法与改进算法的使用特点.结果表明:改进算法生成的调度表具有更大的调度范围和更高的时间利用率.     

一种探雷声纳图像分割方法及应用

提出一种适用于探雷声纳图像的疑似水雷目标扫描分割方法。该方法以图像区域生长法为基础,根据探雷声纳的成像原理及水雷目标的图像特性,对区域生长法中的参数做了特别设定,分搜索和定位两步对图像中疑似目标进行扫描分割,讨论了搜索和定位两种扫描窗口的尺寸及扫描方法。将该方法应用于实际探雷声纳图像,可得到符合预定信混比要求的疑似目标区域,为基于探雷声纳图像的水雷自动判别奠定了基础。     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。