细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法.首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识,进行细胞图像的精确分割;然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心.该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位.     

智能图像处理技术在车型识别中的应用研究

提出了一种应用于视频车型识别系统中的图像预处理方法．该方法对采集到的车辆图像去模糊恢复，然后采用快速的梯度算法得到背景与车辆的边缘图像，用两幅边缘图像相减分割出车辆图像，再对图像二值化，并进行直线拟合、填充处理，最后用轮廓跟踪的方法得到完整的车辆轮廓图，从而有效提取特征参数．     

基于细胞图像局部分布特性的粘连分割技术研究

在医用显微图像中,针对重叠和粘连在一起的细胞图像,根据其局部分布特性,在距离变换的基础上提出了一种新的基于图像局部像素分布的分割方法。实验结果表明,该方法简单易行,鲁棒性强,具有较好的分割效果。     

分水岭算法在胃上皮内肿瘤图像分割中的应用

图像分割是图像识别的关键,笔者曾经分别采用松弛迭代和K均值聚类方法对胃上皮内肿瘤图像进行分割,实验表明这些算法对粘连严重的图像分割效果很差,故本文应用分水岭分割算法Vincent和Inver,对粘连情况不同的多类胃上皮内肿瘤图像进行了图像分割实验,实验结果表明：对于粘连较少的细胞图像,这两种算法都能较好地分离出目标细胞,但对于粘连严重的细胞图像,Inver算法的分割效果比Vincent要好,但lnver算法容易出现过分割现象．     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

基于Matlab数字图像处理的车牌定位方法

通过彩色图像灰度化、最佳阈值法对图像进行二值化,改进的中值滤波策略对图像去噪,小波融合技术等对图像进行预处理。从而提高图像质量。利用改进的边缘检测的方法对预处理后的图像进行定位,并运用数学形态学的知识筛选车牌区域。结果证明,该定位方法取得了较好的效果,可为车牌图像的准确识别奠定基础。     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.     

基于改进遗传算法的图像分割识别方法

提出了一种利用灰度直方图熵和改进遗传算法对图像进行分割的方法，以灰度图像直方图熵作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的分割阙值．针对遗传算法的某些不足之处，利用精英策略和模拟退火的思想，对其做了一些修正．实验结果表明，该方法不仅分割质量好，而且缩短了运算时间．     

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.     

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…     

基于边缘检测的沥青混合料图像分割技术研究

在对沥青混合料数字图像进行平滑去噪处理与增强处理基础上,采用边缘检测的分割算法对沥青混合料集料颗粒进行辨识与分析,突显出集料颗粒边缘轮廓,可为目标对象做进一步的特征提取和分离提供可靠的依据.     

一种自动提取车型图像边缘阈值算法的仿真研究

提出了一种利用改进的遗传算法自动选取车型图像边缘提取阈值的方法,使车型图像边缘能被完整地提取出来;从而达到识别汽车车型的目的。仿真结果表明:该算法节省了阈值的选取时间,增强了抗噪声性能,提高了车型识别率。     

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.     

ʵʱ�����Ŷӳ���ͼ����ϵͳ��FPGAӲ��ʵ��

针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.     

Color image segmentation by edge linking and region grouping

A novel method toward color image segmentation is proposed based on edge linking and region grouping. Firstly, the edges extracted by the Canny detector are linked to form regions. Each of the end points of edges is connected by a direct line to the nearest pixel on another edge segment within a sub-window. A new distance is defined based on the feature that the edge tends to preserve its original direction. By sampling the lines to the image, the image is over-segmented to labeled regions. Secondly, the labeled regions are grouped both locally and globally. A decision tree is constructed to decide the importance of properties that affect the merging procedure. Finally, the result is refined by user’s selection of regions that compose the desired object. Experiments show that the method can effectively segment the object and is much faster than the state-of-the-art color image segmentation methods.     

沥青混合料CT图像分割技术及其效果分析

在最大类间方差法(OTSU法)的基础上,设计了环状分块方法,用以解决在处理路面芯样CT图像灰度图无明显双峰,目标集料颗粒与沥青胶浆背景分割的技术难题,并着重从图像分割效果方面设计试验,开展了评价研究.结果表明:采用环状分块和OTSU法相结合的改进算法,图像的分割质量明显提高.进一步与最佳阈值法(手动)相比较,采用粗集料...     

FULLY AUTOMATIC FRAMEWORK FOR SEGMENTATION OF BRAIN MRI IMAGE

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