基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割

为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.     

基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割

构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法(OTSU)、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。     

一种结合梯度方向互信息和多分辨混合优化的多模图像配准方法

针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell局部优化算法动态结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供有效的初始点以抑制局部极值,同时借鉴小波变换中多分辨率的思想,在低分辨率图像中粗略配准后,上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果,增加算法鲁棒性并减少优化时间.多幅红外与可见光图像配准实验结果证明,提出的算法具有配准精度高和鲁棒性强等特点.     

基于符号化部分互信息熵的多参数生物电信号的耦合分析

提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法–-基于部分互信息符号化部分互信息熵. 研究表明, 多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系, 使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析, 从而获得其耦合程度.应用该算法对生物电信号计算并进行假设检验, 结果表明清醒期的生物电信号耦合程度显著高于睡眠期, 证明符号化部分互信息可以用来分析时间序列间的耦合信息, 而且生物电信号的耦合程度可以作为度量一个物理过程是否处于活跃状态的参数, 未来可以应用于临床医学以及生物电传感器等领域. 关键词： 符号化 部分互信息熵 生物电信号 耦合     

基于等概率符号分析方法计算互信息确定延迟时间

用互信息函数确定混沌时间序列相空间重构最佳延迟时间.针对常规符号分析方法计算互信息准确度不高的缺陷,提出等概率符号分析方法计算互信息,即对时间序列按值域大小重排列,再对重排后的序列进行等概率分割,分割的组数由分组经验公式确定,然后取每组的边界值组成符号分析方法的临界点集合进行计算.通过对Lorenz方程和强迫Brusselator振子进行仿真实验,得到的最佳延时与Fraser等概率分格子法得到的结果一致,而算法上更容易实现,证明方法有效.     

Tetrolet框架下红外与可见光图像融合

提出一种Tetrolet框架下基于联合稀疏表示结合改进脉冲耦合神经网络规则的红外与可见光图像融合方法.对源红外与可见光图像进行不考虑旋转和反射情况下的Tetrolet系数分解;采用联合稀疏方法进行低频系数融合,通过学习字典进行低频系数的精确拟合并融合.在高频子带系数融合上,采用改进脉冲耦合神经网络设置相应的融合规则,根据神经元的点火次数来选择融合图像的高频系数;并对处理后的高低频系数值进行Tetrolet逆变换获取最终融合结果.结果表明,该方法能够有效保留待融合图像的边缘与细节特征,融合结果具有良好的视觉效果,能够增强观察者对于场景的感知和重要目标的识别能力.在互信息、梯度信息、结构相似度以及视觉敏感度指标上都优于传统变换域融合方法,尤其在结构相似度以及梯度保持度上分别领先0.033和0.025,具有有效性.     

基于人眼视觉的对不良照明图像的二值化方法

提出一种新的基于视觉特性的自适应阈值分割方法.利用人眼视觉对比敏感度特性把图像块分成两类,分别借助OTSU算法和模拟人眼识别过程的多尺度模糊隶属方法实现对这两类具有不同灰度特性图像块的自动阈值分割.实验结果表明,使用该方法能够有效的克服不良照明的影响,还原图像的原本特征信息,二值化效果较好.     

基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法

针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标.     

基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法

针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标.     

基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

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。     

改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法

针对二维最大累间方差（Nobuyuki OTSU,OTSU）图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法（glowworm swarm optimization,GSO）与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。     

融合改进直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值SAR分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的相干斑噪声,对SAR图像进行分割易出现分割不精、边缘模糊等问题,融合改进的直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种SAR图像分割算法。根据PDE直方图均衡化方法,将图像去噪与图像增强加权融合,利用各自权值调整去噪项与图像增强项;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割, 建立基于多阈值的选取方法,并引入萤火虫算法来求解最优阈值对,实现了二维Tsallis熵多阈值对去噪增强SAR图像的有效分割。仿真结果表明:与其他3种分割算法相比,该文算法在处理噪声大、灰度差值小的图像时具有较高的分割精度,PRI至少提升2.53%、VOI降低8.48%、GCE降低11.14%。     

基于水平集的闪光照相图像分割算法

针对Chan-Vese(CV)模型局部控制能力差的缺点,将基于区域的CV模型和分割曲线的局部信息结合起来,提出了一种新的水平集图像分割算法。该算法以CV法的分割曲线为初始曲线,以获得全局收敛性,在后继分割中引入分割曲线的局部信息,以提高模型对图像中微弱信号的分割能力。对闪光照相图像的数值实验表明,该算法噪声抵抗能力强,对初始轮廓位置不敏感,能实现对含细长拓扑结构和微小孔洞的弱边界闪光图像的自动分割。     

基于灰度变换的红外图像实时分割算法

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.     

基于谱聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择

随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的分辨率不断提高,其庞大的数据量在提高其遥感探测能力的同时,也给分析和处理带来了很大的困难。高光谱波段选择可以有效减少数据冗余,提高分类识别精度和处理效率。因此如何从多达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题。针对上述问题,采用基于图论的谱聚类算法,将原始高光谱图像中的波段作为待聚类的数据点,利用互信息描述两两波段间的相似度,生成相似度矩阵。再根据图谱划分理论,将相似度矩阵生成的非规范化图拉普拉斯矩阵进行谱分解,得到类间相似度小且类内相似度大的类簇;然后根据地物类型计算各波段的类间可分性因子,将其作为类簇内进一步选择代表性波段的参考指标,达到降维的目的;最后通过支持向量机与最小距离分类方法对波段选择后的图像分类。该方法区别于传统的无监督聚类方法,采用基于图论的谱聚类算法,并根据先验知识计算类间可分性因子来选择波段。通过与自适应波段选择算法和基于自动子空间划分的波段指数算法的对比实验,结果表明：两组实验当聚类数目达到相对最佳时,该波段选择方法支持向量机图像总分类精度达到94.08%和94.24%以上,最小距离分类图像总分类精度达到87.98%和89.09%以上,有效保留了光谱信息,提高了分类精度。     

基于粒子群优化算法的自适应图像分割方法

提出了一种基于粒子群优化算法的图像分割新方法。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短了寻找阈值的时间。将PSO用于基于改进的最佳加权熵阈值法的图像分割中,试验结果表明,该方法不仅能够避免陷入局部极值,而且其速度得到了明显的改善,是一种有效的图像分割新方法。     

基于多尺度区域粒度分析的遥感图像分割

针对高分辨率遥感图像中不同地物具有粒度差异的特点,提出了一种多尺度区域粒度分析的图像分割方法。该方法首先使用均值漂移得到图像各尺度上的初始过分割区域,然后通过考虑区域大小和区域间上下文关系进行粒度分析,最后利用马尔科夫随机场模型对图像的粒度信息和光谱信息进行建模,得到分割结果。用平朔地区SPOT5和泰州航拍等遥感图像进行了实验,并与若干考虑光谱特征的分割方法进行了对比,结果表明提出的方法能有效地提高分割精度。     

基于投影的X光图像分割区域数量判定

为了在随身行李X光图像中自动地检测和识别低亮度的危险物品,首先需要将原始图像进行分割,以得到各个目标的区域.分割图像既不能过分割,也不能欠分割.本文提出了一种基于投影的X光图像分割区域数量判定方法,通过比较分割图像序列在水平和垂直方向投影的相关程度的变化,确定最佳的图像分割区域数量.和基于统计有效指数的方法相比,该方法综合考虑了图像的统计信息和空间分布信息,不仅所得到的最优分割图像中包含足够的目标信息,便于后续的目标检测和识别,而且算法具有较小的计算量.     

改进的遥感图像多种信息熵阈值分割算法

给出了一种新的图像信息量的表述方法,提出了五种基于信息熵的科学分割遥感图像的改进方法。用MATLAB对这些算法进行了实验仿真,并进行了算法性能优化。得出了各种不同算法的最佳阈值和耗时,并对它们进行了比较和分析。实验数据表明,新算法较以往的算法在分割效果和速度上都有明显的改善和提高。