基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

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。     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。     

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。     

光学显微结核杆菌图像的区域分割算法

为提高结核杆菌目标的分割精度,提出了一种区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。通过顶帽—底帽变换增强彩色图像对比度,融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,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;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,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。     

复杂自然背景中人造目标的分割研究

在以自然景物为背景的图像中,分形维数特征是一种能有效将人造物体从自然背景中分割出来的一种纹理特征.提出了一种基于Gabor滤波器及差分盒维数的分形纹理特征提取方法,该方法依据不同的滤波器尺度分别采用不同尺寸的滑动窗口来计算分形纹理特征.并利用FCM方法实现了对图像的分割.实验表明该方法能很好地对真实自然背景的图像进行分割,并能由此获得人工目标的轮廓图像.     

基于SAR图像的目标散射中心特征提取方法研究

针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。     

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。     

一种基于显著性区域的图像分割算法

针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

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     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

海天背景下舰船可见光图像目标区域定位方法

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。     

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。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。