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.     

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.     

复杂背景下钢材编号提取与字符分割技术

提出了一种复杂背景下多钢块图像编号的提取和分割方法．采用HSV颜色空间，并以饱和度为主区分前景和背景，再综合运用数学形态学运算及边界跟踪技术提取出钢块的有效区域．运用多投影直方图分割法对钢材区的编号进行行、列分割，并解决了干扰、字符粘连等问题，实现了编号的精确定位分割．实践表明泼方法的分割效果是良好的．     

基于OD表的广域运输通道分割

针对通道所连接的区域之间的关联度随距离的延长而逐渐弱化的特点,从系统的整体与局部关系出发,提出了广域运输通道的分割理论.分析了区域关联度计算的复杂性.区域关联度计算的基础是OD表,OD对间的客货流量代表了区域间关联关系的强弱.建立了基于OD表的通道分割方法,并探讨了通道分割时OD表的应用.用大西南通道分割的实例验证了方法的可行性.     

基于适应性阈值和遗传算法的图像分割

图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤，其目的是将目标和背景分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。提出了一种基于适应性阈值和遗传算法进行图像分割的方法，对图像的不同区域分别作灰度值的评价标准，把图像分割问题定义为一个多区域的独立优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量达到最优的图像分割阈值。试验表明，使用该方法可使图像分割获得满意的效果。     

基于灰度变化率的低对比度CT图像分割研究

整幅工业CT图像具有部分区域对比度低,灰度范围狭窄,灰度变化不明显等特点,针对传统的缺陷分割方法无法对低对比度区域的缺陷进行精确分割的问题,提出一种基于灰度变化率的缺陷分割方法.通过提取图像中某点的灰度值并计算该点与其周围邻域内点的平均灰度值的变化率、差值以及方差,选取符合图像分割条件范围内的点作为边界点,从而提取工业CT图像中低对比度区域缺陷的边界并进行分割.仿真实验表明,本文方法分割CT图像的缺陷准确率可达到95%,能够快速确定缺陷区域,并准确、有效地分割提取缺陷.     

基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

本文提出了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法．该方法利用车牌与背景的色彩特征，在HSV(Hue，saturation，value)空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阀值进行色彩分割以初步过滤背景．对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征，应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段，逐步过滤干扰区域，最终定位正确的车牌位置．该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别．实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性．     

用于医学图像分割的区域生长方法

通过分析鼻腔解剖图的气腔区域可以确定患者打鼾原因,并对其后期手术治疗有着重要意义.从鼻腔解剖图分割出气腔区域是整个计算机辅助手段的前提.根据鼻腔解剖图的特征,提出了一种改进的区域生长方法,采用两次不同的迭代规则进行区域生长,不仅能够准确地分割气腔区域,而且克服了区域生长对生长参数敏感的缺点.同时对其他医学图像进行了实验,得出了令人满意的分割结果.     

用于医学图像分割的区域生长方法

通过分析鼻腔解剖图的气腔区域可以确定患者打鼾原因,并对其后期手术治疗有着重要意义.从鼻腔解剖图分割出气腔区域是整个计算机辅助手段的前提.根据鼻腔解剖图的特征,提出了一种改进的区域生长方法,采用两次不同的迭代规则进行区域生长,不仅能够准确地分割气腔区域,而且克服了区域生长对生长参数敏感的缺点.同时对其他医学图像进行了实验,得出了令人满意的分割结果.     

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.     

A Bintree Energy Approach for Colour Image Segmentation Using Adaptive Channel Selection

A new hierarchical approach called bintree energy segmentation was presented for color image seg-mentation. The image features are extracted by adaptive clustering on multi-channel data at each level and used as the criteria to dynamically select the best chromatic channel, where the segmentation is carried out. In this approach, an extended direct energy computation method based on the Chan-Vese model was proposed to segment the selected channel, and the segmentation outputs are then fused with other channels into new images,from which a new channel with better features is selected for the second round segmentation. This procedure is repeated until the preset condition is met. Finally, a binary segmentation tree is formed, in which each leaf represents a class of objects with a distinctive color. To facilitate the data organization, image background is employed in segmentation and channels fusion. The bintree energy segmentation exploits color information involved in all channels data and tries to optimize the global segmentation result by choosing the "best" chan-nel for segmentation at each level. The experiments show that the method is effective in speed, accuracy and flexibility.     

Chinese to Braille translation based on Braille word segmentation using statistical model

Automatic translation of Chinese text to Chinese Braille is important for blind people in China to acquire information using computers or smart phones. In this paper, a novel scheme of Chinese-Braille translation is proposed. Under the scheme, a Braille word segmentation model based on statistical machine learning is trained on a Braille corpus, and Braille word segmentation is carried out using the statistical model directly without the stage of Chinese word segmentation. This method avoids establishing rules concerning syntactic and semantic information and uses statistical model to learn the rules stealthily and automatically. To further improve the performance, an algorithm of fusing the results of Chinese word segmentation and Braille word segmentation is also proposed. Our results show that the proposed method achieves accuracy of 92.81% for Braille word segmentation and considerably outperforms current approaches using the segmentation-merging scheme.     

A bintree energy approach for colour image segmentation using adaptive channel selection

A new hierarchical approach called bintree energy segmentation was presented for color image segmentation. The image features are extracted by adaptive clustering on multi-channel data at each level and used as the criteria to dynamically select the best chromatic channel, where the segmentation is carried out. In this approach, an extended direct energy computation method based on the Chan-Vese model was proposed to segment the selected channel, and the segmentation outputs are then fused with other channels into new images, from which a new channel with better features is selected for the second round segmentation. This procedure is repeated until the preset condition is met. Finally, a binary segmentation tree is formed, in which each leaf represents a class of objects with a distinctive color. To facilitate the data organization, image background is employed in segmentation and channels fusion. The bintree energy segmentation exploits color information involved in all channels data and tries to optimize the global segmentation result by choosing the ＂best＂ channel for segmentation at each level. The experiments show that the method is effective in speed, accuracy and flexibility.     

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.     

FULLY AUTOMATIC FRAMEWORK FOR SEGMENTATION OF BRAIN MRI IMAGE

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

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．     

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...     

MUTUAL INFORMATION BASED 3D NON-RIGID REGISTRATION OF CT/MR ABDOMEN IMAGES

Introduction　　 Automating medical image registration is be-coming an increasingly important goal. It formsthe basis of image processing techniques to com-bine information from the different modalities,which are now frequently acquired for many pa-tients. Such combined representations of patientimages have been shown to assistin the interpreta-tion of the complementary information provided bythe modalities[1,2 ] .　　 A variety of imaging modalities gives insightto different parameters and in…     

超声医学图象自动分割的自产生与自组织神经网络

用自产生与自组织神经网络方法进行超声心脏图象的自动分割。这种无监督的聚类方法能够自动搜索网络节点数而获取图象中的目标数，从而完成对图象的自动分割。实验结果表明，与自组织特征射方法相比，此方法具有许多优点。     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法．该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果．针对高分辨率遥感影像地面杓筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级：良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估．