IMAGE SEGMENTATION BASED ON MARKOV RANDOM FIELD AND WATERSHED TECHNIQUES

IntroductionThere are many methods to perform imagesegmentation and edge detection tasks that incor-porate region- growing and edge detection tech-niques,for example,it is applying edge detectiontechniques to obtain Difference In Strength( DIS)map then employ region growing techniques towork on the map as in Refs.[1 ,2 ]. In the others,combining both special and intensity information inimage segmentation approach based on multi- reso-lution edge detection,region selection and intensi-ty thre…     

IMAGE ANALYSIS BASED ON EDGE DETECTION TECHNIQUES

IntroductionEdges are pixels where brightness changesabruptly and often used in image analysis for find-ing region boundaries.It locates sharp changes inthe intensity function.Edges detection is basic im-age features.They carry useful information aboutobject boundaries.Edges can be used for object i-dentification,image analysis and image filteringapplications as well.We shall consider as an edgethe border between two homogeneous image re-gions having different illumination.This definitionimp…     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.     

Active Contours and Mumford-Shah Segmentation Based on Level Sets

IntroductionThe basic idea in active contour models orsnakes is to evolve a curve,subject to constraintsfrom a given image,in order to detect objects inthat image.For instance,starting with a curvearound the object to be detected,the curve movestoward its interior normal and has to stop on theboundary of the object.LetΩ be a bounded open subset of R2 ,with Ω its boundary. Let u0 ∶Ω→ R be a given image,and C( s)∶ [0 ,1 ]→ R2 be a parameterized curve. Inthe classical snakes and active…     

基于MS-RG混合图像分割模型的道路检测研究

道路场景因其结构的多样性、纹理变化的复杂性和自然曝光的不稳定性,使得传统基于道路分割的道路检测方法大多存在信息冗余,并且存在边界丢失、模糊等质量问题.本文首先在道路图像上使用 Meanshift均值漂移算法,通过空间内的概率密度呈梯形上升去寻找局部最优,并搜索属于同一模点的像素然后生成获得超像素块.然后利用 Meanshift算法获得的聚类超像素块进行多种子点区域生长,规范生长规则,克服不能得到封闭边界的缺陷,改进道路图像的分割效果.实验结果表明,本文提出的模型适用性强,相比于传统方法有效地提升了分割准确性和实时性,可准确识别出图像中的道路信息,确保车辆能够行驶在可行驶区域上.     

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化（brainstorming optimization,BSO）和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）,提出了一种路面裂缝图像分割算法（BSO-PCNN）. 该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决定参与次轮迭代的个体;BSO具有强收敛性,可快速确定最优个体解;结合图像特征,获得PCNN模型的最优参数,将其代入PCNN模型实现对裂缝图像的分割. 试验结果表明:算法可在20次迭代内取得不同类型路面裂缝图像的最大适应值,从而确定最佳分割参数;与Sobel边缘检测算法、PCNN图像分割算法、基于最大熵的遗传算法（genetic algorithm based on the maximun entropy of the histogram,GA-KSW）、基于遗传算法参数优化的PCNN分割算法（genetic algorithm based on the pulse coupled neural network,GA-PCNN）相比,BSO-PCNN算法取得了0.9924的区域一致性与0.0900的区域对比度.      

基于Hopfield网络的三维显微图像复原

在实际显微系统中,由于样本的折射率和透镜折射率不匹配,致使不同深度的PSF是不一样的.为了实现三维显微图像的复原,提出了基于三维高斯PSF的复原算法,将Hopfield神经网络用于三维图像序列的复原中,实验证明连续Hopfield网络能够恢复深度变化图像模型的模糊图像.     

遗传算法在图像分割中的应用

图像分割是图像分析的预处理阶段,被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出用一种改进遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中参数的设定.仿真结果表明,改进算法的计算速度不仅明显优于传统的Otsu方法,而且算法的分割效果也很好.     

Hierarchical Non-linear Image Registration Integrating Deformable Segmentation

IntroductionSegmentation and registration are two impor-tant problems in the field of medical image analy-sis. Traditionally, solutions have been developedfor each of these two problems in relative isolationfrom the other, but with increasing dependence onthe existence of a solution for the other. For exam-ple, model-based segmentation methods[1,2]need toregister individual data sets to a common frame ofreference, so that statistics about the models canbe gathered to guide the evolution of the…     

FULLY AUTOMATIC FRAMEWORK FOR SEGMENTATION OF BRAIN MRI IMAGE

Automaticbraintissuesegmentationfrommag neticresonanceimages(MRI)isofgreatimportance forresearchandclinicalstudyofmuchneurological pathology.Duringthepastdecade,theMRIhashad agreatimpactonthediagnosticimagingofmosthu manorgansystem.Thesegmentationofbrai…     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

噪声符合高斯分布的曲面图像分割

针对噪声符合高斯分布的曲面图像分割问题,提出了一种基于变分水平集方法的隐式曲面上噪声符合高斯分布的图像分割模型。为定义隐式曲面上图像区域划分的动态轮廓线,引入另一个动态水平集函数,其零水平集与隐式曲面的交线即为曲面上区域划分的轮廓线。该模型采用N个水平集函数划分2^N个区域的区域竞争策略。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型对曲面上噪声符合高斯分布的图像具有良好的分割效果,并且在图像分割的同时能够完全保持曲面固有的几何特征。     

MEDICAL IMAGE SEGMENTATION BASED ON A MODIFIED LEVEL SET ALGORITHM

Imagesegmentationplaysanimportantrolein imageanalysisaswellasinhigh levelimageinter pretationandunderstandingsuchasrobotvision, objectrecognition,andmedicalimaging.Numerous segmentationmethodshavebeendeveloped.How ever,medicalimagesareoftencorruptedbyno…     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

PCNNģ����ϲ������Ż�������ͼ��ָ�

脉冲耦合神经网络（PCNN）具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

Modified gray level difference-based thresholding segmentation and its application in X-Ray welding image

Thresholding is a popular image segmentation method that often requires as a preliminary and indispensable stage in the computer aided image process, particularly in the analysis of X-ray welding images. In this paper, a modified gray level difference-based transition region extraction and thresholding algorithm is presented for segmentation of the images that have been corrupted by intensity inhomogeneities or noise. Classical gray level difference algorithm is improved by selective output of the result of the maximum or the minimum of the gray level with the pixels in the surrounding, and multi-structuring of neighborhood window is used to represent the essence of transition region. The proposed algorithm could robustly measure the gray level changes, and accurately extract transition region of an image. Comparisons with other approaches demonstrate the superior performance of the proposed algorithm.     

基于球面图像的三角网格模型分割

为了从局部形状的角度实现对三角网格模型的管理和重用,提出了一种基于球面图像的三角网格模型分割方法.通过球面参数化及球面划分,将三角网格模型的表面属性信息映射到球面图像中;利用成熟的区域生长、区域合并图像分割算法对球面图像进行分割;将球面图像的分割结果转换为三角网格模型的分割结果.实验结果表明:该分割方法可以对不均匀的低分辨率三角网格模型进行有效分割,降低了几何属性估算对分割结果的影响,不会发生过分割现象,不需要进行分割的后续处理.     

基于GPGPU的快速医学图像FCM分割算法

由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算图形处理器技术的引入,保证了初始聚类中心的准确性.又由于模糊C均值聚类算法是可并行的,将其改进并在图形处理器上完成计算,降低了算法迭代次数和计算时间,保证了实时性.实验结果表明,使用该方法对医学图像分割得到了良好的结果.     

Image Segmentation Using an Improved Watershed Algorithm

IntroductionOne of the firstand mostimportantoperationsin image analysis and computervision is image seg-mentation.The aim of image segmentation is thedomain- independent partition of the image into aset of regions,which are visually distinct and uni-form…