复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别

 针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求.     

复杂背景彩色图像中的文字分割

提出了一种纹理和连通域特征相结合的彩色文字分割方法。基于文字的边缘纹理特征,粗略分割出可能的文字区域。计算各区域内的颜色统计直方图,进行二类颜色聚类。分析文字连通域的几何特征,滤除非文字连通域。计算文字连通域像素点的垂直投影,估计文字的宽度和文字间隔,判断是否为文字排列,对粗分割的文字区域进行校验,确定文字区域的边框。通过自然场景下拍摄的100幅图像的文字分割实验,证明了该文字定位和分割方法的有效性。     

图像局部熵用于小目标检测研究

分析了局部熵用于小目标检测时造成目标范围扩散等问题的原因,并提出了熵增长方法.该方法用于点目标检测可避免发生目标范围扩散现象.由于边缘纹理和点目标在熵增长处理过程中表现出截然相反的属性,故可避免边缘纹理对于小目标检测产生的严重干扰.该方法也可用于不受噪声干扰的边缘检测.针对相同信噪比目标在不同背景亮度中具有不同熵值和增长量的问题,提出用方差增长替代熵增长,使相同信噪比目标在不同背景亮度中表现出相同的增长量值,降低了后续目标分割的难度.试验表明,熵增长方法和方差增长方法能够有效检测1或2像素大小的点目标,并不受背景中边缘纹理的干扰.对算法的复杂度进行了分析,并提出采用双通道并行流水线方式实现工程化的设计思路.     

基于EM和GMM相结合的自适应灰度图像分割算法

提出一种阈值自适应、EM方法估计GMM参量的图像分割算法,能够根据图像的内容结合区域和边界两方面的信息自适应地选择阈值,精确地进行图像边界分割.算法首先提取图像的边界,然后根据边界的直方图计算图像的可分割性,由可分割性确定EM方法的阈值进行GMM分割,最后合并图像的近似区域.实验数据表明,相比其它图像分割算法,以及固定阈值的传统EM算法,本算法的分割结果更为准确.     

一种基于强边缘块的时域多分辨率图像分割算法

针对序列图像的变化检测,提出了一种基于强边缘块的时域多分辨率图像分割算法.首先在具有明显边缘特征的图像序列中,提取图像强边缘块的直方图,然后,利用时域多分辨算法,比较不同帧之间的图像差异.这种方法不但能够检测出图像的变化,而且能够确定图像变化的类型.在阈值的选取过程中,采用了自适应阈值方法,实验证明这种方法取得了较好的效果.     

X光图像中缺陷的自动提取方法研究

针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。为快速准确地提取缺陷,设计了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了原始图像中目标区域的增强及其背景的去除。在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从目标区域中提取出缺陷区域,并在迭代阈值分割的基础上,利用基于数学形态学的边缘提取算法提取了缺陷的边缘。实验结果表明,该法很好地实现了缺陷区域及其边缘的自动提取,且受噪声影响很小,为进一步的缺陷特征参量的提取与选择奠定了良好的基础。     

架构于双树轮廓波方向及相位特征的纹理图像分割

考虑到纹理的方向及相位特性,提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像分割新方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它不仅保持了轮廓波灵活的方向选择性,克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点,而且提供了复子带系数.本文以各方向子带的能量作为方向特征,复系数的平均相角作为相位特征,生成特征向量,利用模糊C均值聚类算法进行纹理图像分割.实验结果表明,相位特征是方向特征的有效补充,与传统方法相比,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善.     

架构于双树轮廓波方向及相位特征的纹理图像分割

考虑到纹理的方向及相位特性,提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像分割新方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它不仅保持了轮廓波灵活的方向选择性,克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点,而且提供了复子带系数.本文以各方向子带的能量作为方向特征,复系数的平均相角作为相位特征,生成特征向量,利用模糊C均值聚类算法进行纹理图像分割.实验结果表明,相位特征是方向特征的有效补充,与传统方法相比,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善.     

一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索

提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度.     

SAR图像中机场跑道自动检测方法研究

跑道检测通常由边缘检测和霍夫变换2个步骤组成.由于SAR图像中存在大量斑点噪声,使得边缘检测中存在大量虚假边缘,增加了霍夫变换的时间,降低了跑道检测的准确度,提出一种基于区域分割和距离变换的SAR图像中机场跑道自动检测的新方法.采用基于统计信息的方法增强跑道一背景的对比度,然后用二维直方图阈值分割方法分割图像,再通过距离变换对跑道一背景二值图进行处理,得到跑道中心线的大致分布,最后采用局部空间霍夫变换得到跑道参数.实验结果表明:该方法能够可靠检测出跑道,运算速度满足实时性要求.