基于马尔可夫随机场的改进Metropolis混凝土CT的图像分割方法

提出一种基于马尔可夫随机场改进的Metropolis模拟退火算法.该算法中阈值α的选取优化了Metropolis算法.根据Beyes理论将图像分割问题转化为最大后验概率求取问题,并给出了参量预测算法.在实验中,将本文提出的算法与ICM、传统的Metropolis和Gibbs采样模拟退火算法进行比较.结果表明改进的Metropolis算法在图像分割效率和分割准确度上都有明显的提高.通过混凝土CT图像分割实验,改进Metropolis的应用能够较完整地反映出混凝土材料的内部结构和缺陷.     

基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法

为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型非线性整数规划问题.广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上,引入自适应平衡搜索,当算法发生停滞时引入模拟退火机制有选择地对当前全局最优粒子进行混沌优化,在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象.实验证明,运用广义混沌混合PSO算法实现红外图像二维模糊划分最大熵分割是快速、稳定的.     

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。     

基于Chan-Vese模型与形态学的医学图像分割算法

针对传统的多相Chan-Vese模型在进行多区域分割时容易产生空相位的问题,提出了一种改进的新的医学图像分割算法;该算法结合Chan-Vese模型、数学形态学、复合多相水平集分割算法,通过迭代腐蚀操作提取医学图像的轮廓,利用添加了复合多相水平集算法的Chan-Vese模型对医学图像进行分割,通过迭代膨胀操作复原图像;实验结果和分析表明,采用该算法很好地解决了医学图像分割过程中容易出现的多区域分割问题,减少了空相位的产生,而且对图像边缘有很好的分割效果。     

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法。该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割。算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

改进的多粒度原理在遥感图像分割算法研究

针对传统的遥感图像分割算法由于计算复杂等原因,造成图像的分割分辨率低,清晰度不高,当图像中的信息量非常大时,对图像分割非常耗时等问题缺陷,为了有效地分割图像,提出了一种改进的多粒度原理和小波算法相结合的遥感图像分割算法;该方法首先采用小波变换对图像的弧度直方图进行小波多尺度变换,并进行分解操作,然后采用粒度合成技术对分解后的图像进行合成;文中采用的是256×256的SAR图像来进行实验对比,结果表明,提出的算法有效地改善了分割效果,分割出的图像边缘效果明显清晰,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于改进模拟退火算法的非均匀燃烧场分布重建

本文研究了选取不同谱线组合对非均匀燃烧场分布重建精度的影响,并针对传统模拟退火算法收敛速度慢、运行效率不高的问题,提出了一种改进的模拟退火算法(ISA算法)用于燃烧流场的场分布重建.通过改变算法的模型扰动及退火方式,大大提高了算法的运行效率.数值仿真模拟结果显示,纳入更多的谱线有助于提高燃烧场重建的精度和降低重建对噪声的敏感性.相较于传统模拟退火算法,改进模拟退火算法在精度一致的前提下,将运行效率提升了近40倍.利用改进模拟退火算法在实验室平焰炉上重建了两种不同燃烧状态,重建分布与原始分布基本一致.通过数值仿真与实际实验,验证了该方法的有效性,对高光谱重建燃烧流场的温度浓度分布具有一定的指导意义.     

基于伪魏格纳分布分解的合成孔径雷达图像目标与阴影分割

在二维魏格纳分布的框架内,针对魏格纳变换的交叉项问题和计算量大的问题,提出了合成孔径雷达图像局部伪魏格纳变换的目标和目标阴影的分割方法.首先,将合成孔径雷达图像进行二维伪魏格纳变换,得到各像素点的二维能量谱图;然后提取各像素点的二维能量谱图对应位置值形成多个不同频段的与原图像同大小的能量谱图;最后,对不同频段的能量谱图采用不同的处理方法后,将各能量谱图相加处理后形成区域标识图像,最终得到原图像的目标和目标阴影分割图像.本文利用该方法对MSTAR切片图像进行了分割试验,并对分割图像与频谱最大值距离或方位分割算法和基于双参量CFAR与隐马尔科夫联合分割算法进行了分割图像对比度对比.实验结果表明,采用本文算法的合成孔径雷达分割图像,对比度明显提高,且保留了目标图像细节.     

基于伪魏格纳分布分解的合成孔径雷达图像目标与阴影分割

在二维魏格纳分布的框架内,针对魏格纳变换的交叉项问题和计算量大的问题,提出了合成孔径雷达图像局部伪魏格纳变换的目标和目标阴影的分割方法.首先,将合成孔径雷达图像进行二维伪魏格纳变换,得到各像素点的二维能量谱图|然后提取各像素点的二维能量谱图对应位置值形成多个不同频段的与原图像同大小的能量谱图|最后,对不同频段的能量谱图采用不同的处理方法后,将各能量谱图相加处理后形成区域标识图像,最终得到原图像的目标和目标阴影分割图像.本文利用该方法对MSTAR切片图像进行了分割试验,并对分割图像与频谱最大值距离或方位分割算法和基于双参量CFAR与隐马尔科夫联合分割算法进行了分割图像对比度对比.实验结果表明,采用本文算法的合成孔径雷达分割图像,对比度明显提高,且保留了目标图像细节.