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。     

一种TM遥感影像的分割算法

从多分辨率分析角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,阐述基于二进小波变换的多分辨率分析原理,采取由粗到细的控制策略,有效地选取最优分割阈值,从而实现对TM遥感影像的分割,实验结果表明该算法对复杂遥感影像分割是有效的。     

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。     

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。     

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。     

基于区域阈值的图像分割方法研究

图像分割是图像识别中的关键一步,分割结果的好坏直接影响到识别结果.介绍了图像分割的概念和详细的定义,对各种典型的基于区域阈值的图像分割法进行了深入的分析研究,并利用Matlab编制了图像分割程序,对一个典型的图像进行了处理验证,得出了有效的结果,可为目标特征的提取奠定较好基础.     

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.     

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。     

SAR图像阴影区域分割技术及其评估准则

提出了一种阈值化技术与形态学方法相结合的SAR图像阴影区分割方法.该方法首先通过寻找图像平均强度最小的子区域对阴影区域进行初始分割,之后进行图像翻转、阚值化处理,最后利用形态学处理消除虚假像素,进行简单的连通性滤波,实现阴影区的自动分割.给出了3种图像分割评价准则,并基于计算机仿真和图像分割评价准则验证了该阴影区分割方法的有效性.     

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     

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。     

PCNN图像分割新方法

为了解决脉冲耦合神经网络(PCNN)难以确定最优分割结果以及脉冲产生门限由非线性方法计算得到的问题,提出了一种基于PCNN的图像分割新方法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用二维最大相关准则确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用中值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

一种基于神经网络的彩色图像分割方法

提出了适于彩色图像分割的加强型径向基函数网络方法,采用在线自适应聚类学习算法确定隐层节点的数目、激活函数中心值;通过Hebb学习算法迅速将隐层节点中心值分为目标颜色聚类中心和背景颜色聚类中心两类;输出层用竞争规则将目标与背景分开。通过对多幅彩色图像进行分割处理验证了该方法的有效性。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

一种彩色地图自动分层的快速算法

彩色地图扫描数据自动分层是地图数字化的关键技术之一。在研究了彩色地图扫描数据中客观存在的颜色误差后,根据彩色地图颜色的变化规律,提出了一种快速分层算法。实验结果表明,利用该方法所得到的分层结果可以快速解决彩色地图的自动分层问题。     

辅助足球视频切分的音频自动分类与分段

视频伴随音轨的自动分类与分段是辅助视频切分的一种有效手段。从足球视频的特征入手,归纳总结出足球视频中三类主要的音频类型,既而提出了基于HMM并且结合一定平滑策略的音频自动分类和分段的框架,在实现音频分类分段的同时完成了足球视频的切分。初步的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

汉语语音识别中的一种音节分割方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。随着大词汇量连续语音识别研究的发展,越来越多汉语语音识别研究中选取次音节单位作为识别单元。结合汉语发音声学特性,提出了音节的重叠音素分割策略,并利用小波方法实现了音节的分割,实验证明该方法分割准确可靠。