基于轮廓特征理解的城市道路图像深度估计

准确估计道路场景图像中的深度信息,是智能交通和机器人导航中对障碍物估计和定位的关键。基于区域特征理解的单幅静态城市道路图像深度估计算法,可以通过边缘生长图像分割算法得到一系列封闭的图像区域;然后统计每个分割区域自身的多元特征,包括区域的颜色、面积、位置,所包含的直线、垂线和平行线;基于这些特征,进一步估计道路消失点,并实现天空、垂直面和道路区域的分割和三维空间推理,最后根据典型道路的深度变化规律实现对道路图像的深度估计。实验结果表明,该算法能够有效地估计道路消失点以及道路区域内部的渐变深度信息。     

基于高斯混合模型的多区域并行增长图像分割算法

为克服经典区域增长算法中生长规则以及特征选取的困难,提出了基于高斯混合模型的多区域并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并利用交互式选择的属于每个区域的子块得到混合模型的个数;然后利用最大期望估计混合模型参数作为区域增长的初始参数,并在增长过程中不停地调节模型参数。为了避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,表明所提出的算法是合理可行的。     

基于改进多规则区域生长的点云多要素分割

针对现有点云多要素分割算法分割面状点集时分割精度低、分割块合并效果差等问题,提出了一种改进的多规则区域生长算法。一方面,计算点云数据的平面拟合残差,基于平面拟合残差设置种子点条件,对面状点集分割进行优化,以此提升面状要素分割的精度;另一方面,在距离条件的基础上,结合相似性和体积变化条件对合并策略进行改进,以实现分割块的有效合并;此外,利用中位数、Baarda数据探测法和k均值聚类分别对算法中涉及的阈值参数进行自适应设置。采用三种不同类型的点云数据进行实验,结果表明:改进算法能够提升面状点集的分割精度,提高了分割块合并的准确性;与其他算法相比,改进算法能够同时兼顾精度和效率,分割结果更具优势。     

基于均值漂移的遥感图像海陆边界分割算法

光学遥感图像海陆边界分割是海洋近岸目标检测和识别的重要技术基础。由于光学遥感图像分辨率的提高,海陆边界分割存在背景复杂、干扰多等问题。为解决复杂背景下高清遥感图像海陆边界分割问题,提出了一种新的海陆边界分割算法。该方法包含三个部分:使用均值漂移算法将遥感图像处理成若干同质区域;采用一种新的基于扫描线的方法选择海水区域种子像素点,利用区域增长算法填充海水区域;通过连通区域分析的方法分离陆地部分,得到海陆分割结果。实验证明,该方法能够对于复杂背景下的光学遥感图像实现准确、稳定的海陆分割,算法具有较强的鲁棒性和准确性。     

基于最小平均距离免疫算法的模糊红外图像分割

由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫构架,设计了一种具备最小平均距离免疫域的免疫分割算法。该方法根据红外图像的特点,采用多步分类算法、免疫变异和自适应免疫最小均距识别方法,根据目标区域和背景区域的总体统计特性实现最佳分类。实验结果表明,提出的基于最小平均距离的免疫算法能够有效地分割目标弱化的红外图像。与经典的边缘模板和区域模板方法相比,该算法具有更好的分割效果,尤其是针对目标弱化红外图像的分割,该算法能够较好地给出五个手指的边界轮廓。     

基于最小平均距离免疫算法的模糊红外图像分割（英文）

由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫构架,设计了一种具备最小平均距离免疫域的免疫分割算法。该方法根据红外图像的特点,采用多步分类算法、免疫变异和自适应免疫最小均距识别方法,根据目标区域和背景区域的总体统计特性实现最佳分类。实验结果表明,提出的基于最小平均距离的免疫算法能够有效地分割目标弱化的红外图像。与经典的边缘模板和区域模板方法相比,该算法具有更好的分割效果,尤其是针对目标弱化红外图像的分割,该算法能够较好地给出五个手指的边界轮廓。     

一种快速提取连续CT脑肿瘤病灶区的算法

脑肿瘤图像提取就是将肿瘤病灶区域(水肿、坏死、癌变)从正常的脑部组织(灰质、白质、脑脊液)分开,精确的脑肿瘤分割对脑瘤的诊断、研究和治疗有重要的临床意义。针对传统脑部CT肿瘤病灶提取的缺点,即需要耗费大量时间并且分割精度不高的问题,提出一种综合了形态学重建、分水岭分割和改进的区域生长算法。先用形态学重建进行去噪,再用结合多尺度梯度分水岭分割提取整个图像的边界,然后在肿瘤病灶区域内选取种子点进行区域生长,提取肿瘤区域轮廓,滤除其他封闭区域,得到的图像作为改进的区域生长法的初始分割区域,使用改进的区域生长法,滤除过分割区域。实验结果显示该算法分割出的结果有效区域大,分割精度高。结论：该算法提高了分割精度,由于不用匹配结构参数,加快了分割速度,具有一定的临床价值。     

基于改进区域生长法的电力设备红外图像分割

为实现电力设备红外图像中目标设备图像的分割,对传统区域生长法需要人工选择初始种子点,以及易产生过分割与欠分割的不足提出了改进,将红外图像中邻域均值最大的像素点作为种子点,实现种子点的自动选取。提出了使用Sobel算子计算梯度幅值作为附加限定条件的生长准则。改进的区域生长法的分割效果比传统的区域生长法效果更好。     

中药光谱成像图像自适应区域增长分割方法

为了消除背景噪声对药材光谱图像检测结果的干扰,根据中药材光谱图像的特点,设计一种能够自适应对中药材光谱图像进行有效区域(ROI)分割的区域增长算法。该区域增长算法根据药材光谱图像的灰度直方图分布来自动选取种子点和分割阈值,在生长的同时进行连通性分析,生长结束后通过区域填充技术来消除图像中出现的孔洞。实验表明:该方法能够自动、准确地进行ROI分割,分割偏差小于8%,并且能较好地消除噪声的干扰,没有产生无意义的生长区域。     

基于背景粗糙度估计的红外目标检测算法

在分析海天背景下目标红外图像特征的基础上,提出了一种基于背景粗糙度估计的红外目标自适应检测算法.该算法利用LOG算子进行目标基本轮廓检测,将目标的中心点作为区域生长的种子点,通过背景粗糙度估计自适应确定LOG算子参量,完成目标图像分割.与传统检测方法比较,采用该处理方法进行小目标检测及识别过程的预处理,可以有效地减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点进行区域生长,提高了目标的检测概率.     

A modified region growing algorithm for multi-colored image object segmentation

A hybrid algorithm based on seeded region growing and k-means clustering was proposed to improve image object segmentation result. A user friendly segmentation tool was provided for the definition of objects,then k-means algorithm was utilized to cluster the selected points into k seeds-clusters, finally the seeded region growing algorithm was used for object segmentation. Experimental results show that the proposed method is suitable for segmentation of multi-colored object, while conventional seeded region growing methods can only segment uniform-colored object.     

利用区域信息的航拍图像分割

提出一种利用区域信息的航拍图像分割模型。针对GAC模型和Chan-Vese模型存在的不足,提出一种符号压力函数,该符号压力函数可以有效地增大模型的作用范围。与Chan-Vese模型相比,新模型不受初始条件的限制,进一步增大了模型的作用范围。新模型利用了图像的区域信息,可以同时将目标的内外边界分割出来。在新模型中,水平集函数不必初始化为符号距离函数,节省了计算开销。与传统的基于水平集方法的模型相比,新模型不含曲率项,实现简单。实验结果表明,与GAC模型和Chan-Vese模型相比,新模型的分割精度高于3%,分割速度快6倍以上。     

基于灰度信息的动场景视频序列中运动对象的提取

提出了一种基于视频序列灰度信息的运动对象提取方法。该方法采用改进的Sobel算子提取边缘图像,依据边缘信息将视频图像分割为不同的灰度连续区域。在各灰度连续区域中,选取特征点进行匹配获得特征点对。根据特征点对合并灰度连续区域,获得全局运动参数。采用具有自适应帧间隔的帧差交集法,获得图像中运动对象区域。结合灰度信息和运动信息,分割出运动对象。实验结果表明,该算法可以有效地将运动对象从视频序列中提取出来。     

A method for moving objects segmentation based on human vision perception in infrared video

In this paper, a new region growing method to achieve the accurate and complete segmentation of the moving objects is introduced. Firstly, the ideal seeds of every moving object are extracted based on “hole” effect of temporal difference. Secondly, on the basis of the consideration that human vision system is most sensitive to the local contrast between targets and surrounding, we proposed a metric for “good” infrared target segmentation based on human vision perception. And according to this metric, a search method based on fine and rough adjustment is applied to determine the best growing threshold for moving objects. The segmented mask of every moving object is grown from the relevant seeds with the best growing threshold. At last, the segmented masks of all moving objects are merged into a complete segmented mask. Experimental results show that the proposed method is superior and effective on segmentation of infrared moving object.     

多尺度无监督彩色图像分割

非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像素点,利用纹理和颜色特征欧氏距离,对彩色图像采用区域生长和区域合并的方法进行分割.实验结果证明:该算法将图像空间域的颜色特征与非采样Contourlet变换域的多尺度边缘和纹理特征恰当结合在一起实现彩色图像无监督自动分割,与传统算法相比有更高的准确性和鲁棒性.     

一种自动分割跟踪视频运动对象的方法

针对视频图像中单个运动对象的分割和跟踪问题,提出了一种基于时空离散度的视频对象分割跟踪算法。该算法首先采用时空离散度进行运动对象区域的粗定位;然后通过形态学算子来进行细定位,并获取运动物体的二值模型;再然后使用部分Hausdorff距离实现后续帧中运动对象模型的匹配;最后为了容纳运动对象在视场中形状的变化,在图像距离空间中引入了欧几里德范数作为约束条件来完成运动物体模型的更新。实验表明,在运动对象跟踪过程中相邻位置差未超过2个像素点,从而验证了算法的有效性。     

基于红外图像形心优化提取的汽车夜视安全系统

为了提高汽车夜间行驶安全性能,设计并实现了一套基于红外图像处理的夜视安全系统。使用被动式红外相机对车辆和行人进行红外成像以得到车辆前方行人和车辆的准确位置;测距必须确定对象的形心,对红外图像的灰度值进行判定区分行人和车辆,对行人使用中值空域滤波方法进行降噪,对车辆使用db4小波进行预处理,然后使用基于图像边缘的图像分割方法进行图像分割,使用最大类间方差评估确定分割结果,再进行区域提取得到形心坐标;使用小孔成像模型计算形心与本车的距离,提取本车速度、加速度参数计算理论碰撞时间,当理论碰撞时间小于时间阈值时进行声光告警,从而实现实时预警。系统使用DIR-384-P红外相机,系统算法使用PFGA实现,测试结果表明,经过标校和加固后,系统与目标存在5米距离时,车辆测距的误差率达到2.74%,行人测距的误差率低于3.9%,具有一定的实际应用价值。     

Spatio-temporal segmentation of moving objects using edge features in infrared videos

In this paper, a novel method is proposed for spatio-temporal segmentation of moving objects using edge features in infrared videos. We define motion saliency of edge (MSoE) to generate the MSoE-map. The seeds of moving objects are extracted from the MSoE-map by using Otsu's method and subsequently compensated by historical data. An improved layer-based region growing method is applied to the seeds to achieve spatial segmentation of moving objects. The region growing method has an adjustable growing threshold. So, one of the focuses of our work is how to determine the best growing threshold. A Markov Random Field (MRF) based criterion with maximum a posterior (MAP) estimation principle is proposed for performance evaluation of moving object segmentation without ground truth (GT) in infrared videos. This criterion can be considered as an object function of threshold determination during global searching. The global optimum is accomplished by using simulated annealing (SA) algorithm to obtain the best growing threshold. The final segmentation mask of moving objects is grown from the seeds with the best growing threshold. Experimental results are provided to illustrate that the proposed method has better performance for moving object segmentation with fewer effects of object-background misclassification in infrared videos.     

Needle and seed segmentation in intra-operative 3D ultrasound-guided prostate brachytherapy

In order to guide the needle to the correct location in 3D US-guided brachytherapy, the needle is continuously tracked as it is being inserted. A pre-scan before the needle insertion and a post-scan after the needle insertion are subtracted to obtain a difference image containing the needle. The image is projected along two orthogonal directions approximately perpendicular to the needle, and the 3D needle is reconstructed from the segmented needles in the two projected images. The seeds implanted with the needle are located in the cropped volume along the needle. Thus, the seeds are segmented using a tri-bar model and 3D line segment patterns. Finally, the positions of the seeds are determined using a peak detection technique. Experiments with agar and turkey/chicken phantoms as well as patient data demonstrated that our needle segmentation technique could segment the needle in near real-time with an accuracy of 0.6 mm in position and 1.0 degrees in orientation. The true-positive rate for seed segmentation is 100% for the agar phantom and 93% for the chicken phantom. The average distance to manual seed segmentation was 1.0mm for the agar phantom and 1.7 mm for the chicken phantom.