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.     

表面结构特征的MOTIF评定与区域合并算法

表面结构在现代工程产品中发挥着越来越重要的作用,为了提取其特征,根据最新的区域表面结构国际标准,引人流域分割法,将表面结构进行划分,从而根据3D-MOTIF参数对表面结构特征进行表征.针对表面结构划分中的过度分割问题,提出了基于灰值预处理的区域合并算法,能有效合并表面上的过度分割的不重要的微小区域,从而进一步提取表面结...     

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.     

基于灰度共生矩阵和单尺度MRF的纹理图像分割

为改善纹理图像分割效果,提出一种基于灰度共生矩阵和单尺度MRF的纹理图像分割方法．这种方法考虑到纹理信息在空间内的结构特征以及一个像素与周围像素作用的特性关系,采用灰度共生矩阵的几个二次统计量作为纹理特征向量,利用K-means聚类获得起始分割,然后联合建立MRF的特征场与标号场模型．实验表明,此方法提高了分割准确度与一致性．     

基于差分能量图和CGBP的微表情识别

微表情是一种不能自主控制和伪装的面部表情,其与诚信度的关系密切,具有持续时间短且难以识别的特征.为提高计算机自动识别微表情的准确性,提出一种基于差分能量图和中心化Gabor二值模式（centralized Gabor binary patterns,CGBP）的微表情识别方法.该方法首先利用差分法计算微表情序列的能量得到差分能量图,获得人脸面部肌肉相位的变化;其次将Gabor与中心二值模式CBP相结合,得到CGBP算子对能量图进行微表情的特征提取;最后利用ELM分类器进行微表情分类识别.在CASME微表情库上的实验结果表明,该方法比LBP-TOP、DTSA3、Gabor、VLBP、CBP-TOP算法更能有效地获得微表情序列的时空纹理特征,平均识别率为86.54%.      

灰度一梯度共生／环形Gabor滤波纹理分类

解决旋转不变纹理分析问题，提出一种新的旋转不变纹理分类方法：灰度～梯度共生（GGC）／环形Gabor滤波（CGF）联合。将灰度—梯度共生矩阵用于纹理图像的统计分析中。此外，将传统的Gabor滤波器（TGF）改进为环形对称形式，通过CGF信道输出区得旋转不变纹理特征。将两种方法结合起来作为分类纹理依据，提出基于信息增益的特征选择算法。实验结果表明该方法具有较高的分类性能。     

基于DenseNet结构的轨道暗光环境实时增强算法

车载视觉系统是未来城市轨道交通安全运行的重要保障，列车在封闭环境或夜间运行时所处的弱光照环境会严重影响车载视觉系统的检测效果. 为此，提出了一种针对铁路封闭环境或夜间行车环境下低照度图像的实时视觉增强算法. 该算法以密集连接网络（densely connected network，DenseNet）结构为骨干网建立特征尺寸不变网络，提取图像光照、颜色等信息输出光照增强率图，并基于非线性映射函数调整每个像素的光照强度，通过分级结构将低照度输入图像的曝光率由低层到高层不断增强. 建立的深度学习网络模型采用自监督的方式训练网络参数，利用低照度图像自身特征和先验知识构建损失函数，其由曝光损失、色彩恒定损失及光照平滑度损失3个分量组成. 多种场景下的低照度增强实验结果显示:本文算法能够对输入图像曝光值进行自适应，对低曝光以及高曝光区域动态调整曝光率从而改善低照度图像的可视化效果，处理速度能够达到160帧/s，满足实时性处理的要求；通过在低照度增强前后的轨道分割及行人检测算法性能对比实验证明:所提出的算法能够大大提高暗光环境下的视觉检测效果，在RSDS （railroad segmentation dataset）数据集中轨道分割F值提高5%以上，在轨道场景下行人检测误检率及漏检率均有效降低.      

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题，提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法，分别用于检测和跟踪. 首先，对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理，去除无关点云；然后，基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类，完成障碍物点云检测；最后，利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪，且聚类时间缩短32%.      

Unsupervised color-texture image segmentation

The measure J in J value segmentation （JSEG） fails to represent the discontinuity of color, which degrades the robustness and discrimination of JSEG. An improved approach for JSEG algorithm was proposed for unsupervised color-texture image segmentation. The texture and photometric invariant edge information were combined, which results in a discriminative measure for color-texture homogeneity. Based on the image whose pixel values are values of the new measure, region growing-merging algorithm used in JSEG was then employed to segment the image. Finally, experiments on a variety of real color images demonstrate performance improvement due to the proposed method.     

应用形态学方法提高SAR目标检测中的聚类效果

Lincoln实验室提出的SAR(synthetic aperture radar)ATR(automatic target recognition)算法由于其经典性而被广泛采用,该算法为三级结构模式,处于其中Prescreener级和Discriminator级之间的聚类算法对于检测算法整体性能有重要的影响,文中介绍了SAR ATR算法采用的常规聚类算法,分析了常规算法在聚类过程中存在的杂波干扰问题,针对问题在聚类前引入形态学操作方法,将待聚类图像中包含的孤立点删除而只保留团状分布的样本,从而消除了杂波点对聚类的干扰,基于实际SAR图像的聚类结果验证了应用形态学方法对提高聚类效果的有效性.     

基于云模糊理论的图像纹理分割

为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.     

结合区域分割和Wishart分类器的机场跑道区域快速检测方法

提出了一种结合区域分割和Wishart分类器的极化合成孔径雷达图像机场跑道区域快速检测方法; 利用简单线性迭代聚类算法分割极化合成孔径雷达图像, 并将分割得到的超像素作为后续分类处理的基本单元; 采用一种优化后的距离度量方式给超像素分配类别标签, 解决了传统Wishart距离度量因子冗余运算量大的问题; 分析了机场跑道区域像素的极化散射特性, 利用机场跑道区域的弱散射特性从分类结果中提取感兴趣区域; 利用机场跑道的结构特征筛选辨识感兴趣区域, 进而确定机场跑道区域的准确位置; 利用极化合成孔径雷达实测数据测试了算法的有效性, 并与传统基于像素的检测结果进行对比。试验结果表明: 该算法在复杂大场景下能够快速有效检测出机场跑道区域, 检测出的跑道轮廓清晰, 结构比较完整; 采用简单线性迭代聚类算法预处理图像极大地降低了后续处理的复杂性; 针对墨西哥湾试验数据, Wishart分类器处理单元个数分别是Freeman+Wishart算法和FCM+Wishart算法的1.0%和2.4%, 整个检测过程耗时分别为Freeman+Wishart算法和FCM+Wishart算法的9.9%和27.1%;针对大岛试验数据, Wishart分类器处理单元个数分别是Freeman+Wishart算法和FCM+Wishart算法的1.0%和2.6%, 整个检测过程耗时分别为Freeman+Wishart算法和FCM+Wishart算法的14.0%和31.8%。可见, 所提检测方法的实时性能优于基于像素的检测方法。      

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.      

基于视觉注意机制 PCNN 模型的车牌 图像分割方法

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影 响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以 上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方 法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合. 数据驱动模式中,通过对 PCNN 模型细胞感受野功能的完善,使优化 PCNN 模型具有了尺度性和方向性.任务驱 动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特 征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有 较好的分割效果.     

基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法

在指纹自动识别系统中,图像增强是比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精度．利用指纹图像在经小波多尺度分解后,低频部分集中了指纹图像的主要纹理信息这一特性,提出了一种在小波域对指纹图像进行Gabor滤波增强的算法,实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取。     

FULLY AUTOMATIC FRAMEWORK FOR SEGMENTATION OF BRAIN MRI IMAGE

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

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.     

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.