印鉴图像骨架提取与链码表示的研究

在直方图重采样的基础上,以直方图拟合选取最佳阈值对经灰度化处理的印鉴图像进行二值化分割;进一步对二值化印鉴图像进行基于数学形态学的增强处理;利用修剪算法对细化的印鉴图像进行处理提取其形态学骨架;对印鉴的骨架图像进行了链码编码。     

分形维-最大熵阈值的弱边缘工业CT图像分割算法

含有弱边缘的工业CT图像在分割时易产生过分割现象,对此提出了一种分形维定位和最大熵阈值分割的图像分割算法.首先,采用中值滤波和高斯平滑对图像进行预处理;其次,对预处理后的图像进行分块,并求取每个分块的分形维;再次,根据背景和缺陷处分形维的差异对缺陷进行粗定位,并根据连通域分析精确定位缺陷区域;最后,利用最大熵阈值法对精确定位后的局部区域进行分割.仿真实验表明:所提算法具有良好的分割能力,可以准确地分割出含有弱边缘的缺陷目标,并有效排除轮廓背景对分割的干扰,避免了过分割.     

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.     

基于改进的均值漂移的森林火灾图像提取技术

为了解决呈红色山地路面等对火灾图像提取的干扰问题,考虑林区图像的R通道直方图的分布曲线,采用一种基于均值漂移改进算法,自适应地得到背景与火灾,山地路面的分割闽值T1.通过阈值分割将火灾和山地路面从背景图像中分割出来,再利用改进算法对R通道占比率直方图进行处理,自适应地得到火灾与山地路面的分割阈值T2,从而实现火灾的自适...     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

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.     

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.      

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交通图像处理系统需要存储或上传非正常交通状况的图像,而图像数据量大难以存储或上传,对此本文设计了一种基于FPGA的交通图像压缩系统.针对交通图像压缩的特点,采用算法复杂度相对较低的JPEG算法,并对算法进行并行化处理,使系统内各个模块并行运行,增强了系统的实时性;采用两个基于Loeffler快速算法的一维DCT变换(1D DCT)模块实现二维DCT变换（2D DCT）,并在对大量交通图像进行实验的基础上给出一套适合交通图像压缩同时适合FPGA处理的量化表,大大降低了系统对FPGA资源的占用.外场实验分析表明,系统工作稳定,压缩图像质量好,压缩比较高,实时性强,对分辨率为720×576的彩色图像具有30帧/s的处理能力,可以作为交通图像处理系统的重要组成模块.     

基于Kittler最小误差分割算法的小视场星图分割

小视场星图易受光照不均和噪声影响，常用阈值分割算法存在处理效果不佳或效率较低的不足. 针对星图灰度的高斯分布特征，基于贝叶斯最小误差理论，提出利用Kittler最小误差分割算法处理小视场星图. 以视频测量机器人为测量平台，以 "优度法"、区域一致性、区域对比度和时间复杂度为评价指标，对比了常用的阈值分割算法和一维最大熵法，验证了Kittler算法在确保星图良好分割的同时，星图处理效率可以提高70%左右. 基于半仿真星图和真实星图的室内试验表明，Kittler算法可以准确提取星点质心坐标，水平和垂直方向均方根误差分别为0.025像素和0.019像素；采用该算法的野外天文定位实测表明，经纬度内符合平均精度分别优于0.015 s和0.22″，外符合精度分别优于0.025 s和0.35″，可以满足一等天文测量的精度要求.      

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.     

基于多峰直方图的遥感图像阈值自动选取算法

基于多峰灰度直方图的阈值自动选取算法,首先使用平均滤波器平滑直方图,消除直方图中微小的波动,保留反映直方图总体趋势的大的波峰波谷;然后通过寻找直方图中局部最大值和最小值,以确定合理的阈值.该算法使用时仅需要用户指定直方图应保留的合理波峰数,在针对大尺寸遥感图象计算出的阈值要优于大津算法和双峰算法计算出的阈值,且算法计算复杂度较低,适用于快速阈值选取.通过对TM影像中水体自动提取实验研究,阈值自动选取算法可用于水体及其它地物目标遥感信息的批量自动提取处理,具有较好的提取效果.     

基于主元分析和色调的彩色图像分割

提出一种基于主元分析和色调的彩色图像分割方法.首先应用主元分析法确定分类数,将彩色图像分成几个区域,然后基于色调特征将区域再划分为若干个子区域,最后根据CIE(L*α,b*)空间的颜色差异合并具有相似颜色的子区域,得到最终的精确分割结果.     

Image series segmentation and improved MC algorithm

A semiautomatic segmentation method based on active contour is proposed for computed tomography （CT） image series. First, to get initial contour, one image slice was segmented exactly by C-V method based on Mumford-Shah model. Next, the computer will segment the nearby slice automatically using the snake model one by one. During segmenting of image slices, former slice boundary, as next slice initial contour, may cross over next slice real boundary and never return to right position. To avoid contour skipping over, the distance variance between two slices is evaluated by an threshold, which decides whether to initiate again. Moreover, a new improved marching cubes （MC） algorithm based on 2D images series segmentation boundary is given for 3D image reconstruction. Compared with the standard method, the proposed algorithm reduces detecting time and needs less storing memory. The effectiveness and capabilities of the algorithm were illustrated by ,experimental results.     

Automatic outer surface extraction of femoral head in CT images

Computer-aided hip surgery planning and implant design applications require accurate segmentation of femoral head and proximal acetabulum. An accurate outer surface extraction of femoral head using marching cubes algorithm remains challenging due to deformed shapes and extremely narrow inter-bone regions. In this paper, we present an automatic and fast approach for segmentation of femoral head and proximal acetabulum which leads to accurate and compact representation of femoral head using marching cubes algorithm. At first, valley-emphasized images are constructed from original images so that valleys stand out in high relief. Otsu’s multiple thresholding technique is applied to seperate the images into bone and non-bone classes. Region growing method and threedimensional (3D) morphological operations are performed to fill holes in the bone. In the reclassification process, the bone regions are further segmented, and the boundaries of the bone regions are further refined based on Bayes decision rule. Finally, marching cubes algorithm is applied to reconstruct a 3D model and extract the outer surface of femoral head and proximal acetabulum. Experimental results show that this method is an accurate segmentation technique for femoral head and proximal acetabulum and it can be applied as a tool in medical practice.     

基于改进模糊算子和形态学的舌体分割方法

舌诊是中医望诊中的重要内容,为了自动分析舌体的各项指标,必须将舌体从背景区域中分割出来.由于舌体与脸部等背景区域颜色较为接近,提出一种基于改进模糊算子和形态学的舌体分割方法,该方法根据由大津法确定的阈值定义隶属函数,取得了令人满意的分割效果.     

基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法

给出了一种在HSI空间上基于模糊C均值的彩色图像分割方法．首先对每个像素根据H分量和I分量计算出4个隶属度,然后将其中的两个隶属度结合形成一个二雏特征矢量来表征像素的全部颜色特征,最后对二维矢量运用模糊C均值聚类算法得到最终的彩色图像分割结果．