基于自适应活动轮廓的图像分割

在活 动轮廓的基础上，引入了统计“图像势能”和松驰法，提出了基于自适应活动轮廓的图像分 割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷，能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分，且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于色彩矩的无监督多分辨率图像分割

无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下，包括数字相机的图像增强，目标识别，基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法，与其他基于颜色的全局优化分割方法比较，该方法基于人的视觉系统原理，能够将感兴趣的物体从背景中分割出来，同时图像分割是一个多分辨率的分割过程，首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块，然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类，最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类，直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体，实验结果表明，与传统方法相比，本文算法能够在较短的时间内，取得较好的分割效果。     

路面损坏的图像处理算法浅析

通过对国内外路面损坏图像处理算法研究成果的总结，介绍了国外几种较为典型的算法，提出了研究路面损坏图像处理算法过程中应该解决的技术关键。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

基于视频图像的车牌定位与分割技术研究

对交通控制系统中的视频图像进行了研究,利用数字图像处理技术,在对车牌图像预处理的基础上,分别利用车牌的水平投影和垂直投影找出车牌的切割位置,实现了车牌的准确定位;对定位后的车牌去除白色边框,再求得其垂直投影,避免字符粘连在一起,从垂直投影图上确定每个字符的分割位置,取得了较好的字符分割效果。     

基于人工智能的高速公路桥梁病害检测研究

研究了人工智能背景下如何将语义分割模型应用于高速公路桥梁病害的检测技术,使用PSPNet语义分割平台对高速公路桥梁裂缝进行模型的检测实验,试验结果表明,PSPNet语义分割模型可以对高速公路桥梁裂缝进行精准的检测,效果良好。     

基于红外热成像技术的近岸船舶位姿获取和识别

为实现对港口船舶的实时监测,采用红外热成像技术对视野内所有运动船舶位姿进行实时获取和识别,考虑到海港与内河港水域背景复杂程度的不同,分别采用改进的Otsu阈值分割技术和混合高斯建模技术,对实时采集的红外图像进行前景提取,实现港口水域内所有运动船舶的图像区域提取和准确定位。该方法显著提高监测系统的精度与效率,为船舶靠泊辅助系统的优化提供可行方案。     

Java语言的字符编码问题探讨

由于Java语言的字符集有很多套编码方法,这就使得有相当多的人对Java语言的字符编码方法不易完全掌握.通过查看Java帮助文件及编程实践,在摸清该问题规律的基础上,分析讨论了3种情况下的Java语言字符编码问题,并提出了有实用价值的4点结论.     

粘连蚕卵图像分离算法研究

针对蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象,本文提出了一种新的分离方法。该方法先采用模糊C均值聚类算法将蚕卵图像从背景中分割,然后采用模糊距离变换得到模糊距离图像,最后使用分水岭算法将粘连或者部分重叠蚕卵分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

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。