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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(4)
轮廓是物体的一个重要特征,轮廓提取的好坏对后续的目标定位、特征提取、识别和分类有着重要的影响.文中在现有方法的基础上,提出了一种新的轮廓提取方法.首先,在经典Otsu算法基础上,结合图像的熵给出了一种图像分割阈值选取方法;然后通过划分单元块,统计非零像素个数,去除噪声块,合并单元块,再次去除噪声块获得目标区域;最后采用4-邻域方法提取目标区域的轮廓.实验结果显示,改进的算法能够有效分割出目标,设计的目标轮廓提取方法能够有效去除噪声的影响,获得封闭的、单像素宽度的外轮廓线,为后续的图像处理和目标识别奠定了良好的基础. 相似文献
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为了提升多目标自动分割和分类效果,设计了基于模式识别的图像中多目标自动分割和分类方法。利用分水岭算法提取图像中多目标过分割区域;通过模式识别中改进模糊C均值聚类算法,聚类处理提取的多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在模式识别中的卷积神经网络内,输入自动分割结果,输出多目标自动分类结果。实验证明:该方法可有效获取多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在不同图像分辨率时,该方法自动分割的划分系数较大、划分熵较小,即自动分割效果较佳;该方法具备多目标自动分类的可行性,且自动分类精度较高。 相似文献
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船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。 相似文献
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图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割,研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度,更加突出目标特征。通过高斯金字塔对图像实施多尺度分解,并提取每一级尺度图像的4种特征,归一化处理后得到特征矢量。利用均值漂移算法实现过分割,利用图论方法实现再分割,完成分割方法研究。结果表明:与阈值法、区域法和边缘法相比,本文方法应用下,Dice相似系数更大,分割重叠误差更小,说明本文方法分割性能更高,实现更为精确化和详细化的图像分割。 相似文献
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利用传统基于SVM和基于神经网络的方法对舰船红外成像目标进行智能识别,识别距离较短,导致识别范围受限。针对上述问题,提出基于模糊数学模型的舰船红外成像目标智能识别方法。该方法分为3步:1)对舰船红外图像进行预处理,包括图像滤波、图像增强、图像分割;2)利用基于几何特性方法提取处理后的图像特征;3)以图像特征作为模糊数学模型特征因子,构建模糊集合,并利用贴近度原则对被识别对象进行归属判决,完成目标识别。结果表明:与基于SVM和基于神经网络的方法相比,利用本方法进行舰船红外成像目标智能识别,识别距离延长10 m和20 m,识别范围扩大。 相似文献
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段先华 《华东船舶工业学院学报》2007,21(5):59-63
在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上,提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理,获得运动目标的特征图像,用特征图像来求解运动目标的光流,用光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线,以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型,用改进后的模型对图像进行分割。实验证明,用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。 相似文献
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为了抑制ViBe算法在海面动态背景视频下“鬼影”区域对船舶运动目标检测的影响,提高监控视频中船舶运动目标识别的准确率,提出一种改进的ViBe算法。首先,背景模型用连续帧初始化,以减少“鬼影”的影响;然后,使用自适应阈值和闪烁级别来减少海面杂波,同时采用像素点对比消除“鬼影”,提取运动目标前景,获取完整的运动目标区域。最后,对输入视频进行高斯金字塔多尺度分解,并采用改进的ViBe算法检测低分辨率视频中的移动船舶,完整提取了海上移动船舶。实验结果表明,所改进的算法消除了“鬼影”区域,减少了海面杂波的干扰,检测率为92.5%,单帧视频图像检测时间控制在97 ms以内,可准确、快速地检测和提取海面船舶运动目标。 相似文献
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海界线对基于视觉的海面目标检测、识别、航行避障具有重要的意义,在复杂的海空或者海陆背景环境中,云层、波浪反射及嘈杂的海面、陆地信息等都会给海界线的提取造成严重的干扰。该文提出一种基于残差回归网络的海界线提取算法,首先采用残差回归网络进行全图回归获得逐像素的海界线概率图,再通过OTSU算法对概率图进行阈值分割,初步提取海界点,然后采用meanshift聚类方法进行干扰点的排除,最后采用最小二乘算法,提取出海界线的位置。该算法在大部分复杂的海空或者海陆背景中,均能快速、精确地检测到海界线的位置,其克服了传统的基于梯度或者纹理等低级特征的海界线提取算法在复杂背景下抗干扰能力差的特点,并且能提取曲线形式的海界线,时间复杂度与传统方法并无太大差距,具有实际使用价值。 相似文献
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当前图像分割算法存在分割错误率高、分割速度无法满足实际应用要求的缺陷,为了提高图像分割的精度和速度,设计了基于神经网络和多特征的图像自动分割算法。首先分析当前国内外图像分割算法的研究进展,找到引起当前图像分割局限性的因素,然后从图像中提取描述不同目标特征,并选择部分最有效特征组合成为图像分割的特征集合,最后采用神经网络对图像的不同区域进行建模和分类,实现图像分割,并与其他图像分割算法进行优越性对比测试。结果表明,神经网络和多特征的图像分割错误率低,图像分割精度超过95%,图像分割平均值时间要少于对比图像分割算法,图像分割速度更快。 相似文献
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腹部CT图像中肝脏区域提取是医学图像分割中的难点之一。本文基于多尺度分析的思想,提出将肝脏区域的粗分割与肝脏轮廓精细定位相结合的方法解决肝脏分割的算法复杂性和分割精度的矛盾。试验结果表明本文提出的算法除具有较高的分割精度和较低的计算复杂性之外,还适用于不同层次的腹部CT(Computed Tomography)图像中肝脏区域的提取,为肝脏的三维重建和疾病诊断奠定了基础。 相似文献
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在役跨海桥梁、港口工程等的服役环境恶劣,多数情况下采集到的裂缝图像背景复杂、噪声干扰较多。为了克服现有技术存在的不足,提出一种基于分形理论和二次分割的图像裂缝特征提取方法。该方法采用分形参数作为裂缝图像的特征参数,能优先抑制裂缝图像中产生干扰过多的问题,有效克服灰度不均匀、噪声块多和背景复杂的干扰因素,同时基于二次分割理论,结合两种不同的算法特点,利用粗分割排除干扰区域,利用细分割对目标区域内裂缝精准分割,实现混凝土结构裂缝目标准确有效的提取,具有更好的分割效果。 相似文献