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.     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

基于颜色和纹理特征的黄瓜果实图像分割

温室黄瓜的识别是黄瓜采摘机器人研究的重要环节,要解决此问题首先必须对采集的黄瓜图像进行分割。提出了一种结合颜色特征和纹理特征进行分割的方法。根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,在RGB模型中先通过颜色滤去不相关物体,然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征,得到可区分果实和背景的两大纹理特征,即熵和能量,有效地解决了果实和背景颜色相似的识别问题。     

基于图像分割和局部亮度调整的微光图像颜色传递算法

为提高微光夜视图像质量,提出一种基于图像分割和局部亮度调整的颜色传递算法。用简单线性迭代聚类结合K均值聚类对微光图像进行分割,在YCbCr颜色空间中利用子区域与参考图像每一个像素点上亮度的一致性,将匹配参考图像的颜色分量传递到目标图像的子区域,以目标图像纹理特征中对比度的值作为系数,调整目标图像子区域的亮度值,进行颜色空间转换并显示颜色传递结果。搭建了微光图像成像系统,进行了微光图像分割及完成了微光图像的颜色传递。结果表明,改进的分割算法将图像中不同的景物分割出来,得到的彩色微光图像的峰值信噪均值达到12.048 dB,比Welsh算法平均提高2.63 dB。     

基于纹理基元的多层马氏链图像分割

多层马氏链图像分割算法在纹理碎片化阶段基于颜色信息实现聚类,用于聚类的特征只包含颜色以及颜色之间的关系,导致最终的分割结果对颜色过度敏感。针对此问题提出基于纹理基元的纹理碎片化聚类方法,将颜色与灰度分布相结合构造为纹理基元,面向纹理基元的聚类分割使碎片结果稳定,避免了因光照等因素导致纹理的误分割。实验证明,改进后的算法分割精度有明显的提高,对于遥感图像分割来说,纹理分割结果的稳定性更高。     

基于区域增长的图像跟踪算法的研究

为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。     

Laws纹理模板在立体匹配中的应用

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心问题,基于区域整体匹配算法较好地解决了纹理单一区域的立体匹配问题,其关键步骤是纹理单一区域的分割和匹配.针对纹理单一区域的特点,提出利用Laws纹理模板对图像纹理特征进行分析描述,然后进行基于直方图的分割,得到纹理单一区域.对于各种场景图像.通过分析比较各种Laws纹理模板组合,能够得到最好的分割效果.在国际标准图像上测试的实验结果表明,相对于灰度共生矩阵描述纹理单一区域和基于区域生长的方法,该方法能提高纹理单一区域的识别率和分割阈值选取的稳健性,这有助于提高基于区域整体匹配算法的匹配精度和实用价值.     

改进的多分辨纹理图像分割算法

提出了一种改进的有监督纹理图像的分割算法。基于实际纹理图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用被污染的高斯分布描述待分割的图像,并且利用多分辨模型得到代分辨层上的模型参数,从而实现由粗到细直到纹理图像的每个像素的分割。另外在禽域关联为先验信息利用上更为合理。所以这种方法不仅计算量小,而且分割结果也较为精确。     

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.     

基于BP神经网络的复杂彩色图像文本定位

针对复杂彩色图像中文本的特征,提出了基于小波变换和BP神经网络甄别文本区域的算法.该算法首先利用文本块的边缘特征遴选出备选图像块,而后采用小波变换提取备选图像块的纹理特征,把这些纹理特征参量连同图像块的颜色特征和笔画特征参量输入训练好的BP神经网络,判断备选图像块是否包含文本.该方法运算简单,定位时间短.采用专用的文本定位比赛用图进行实验的结果表明,定位准确率可达到92%,召回率为87.4%.     

基于BP神经网络的复杂彩色图像文本定位*

针对复杂彩色图像中文本的特征,提出了基于小波变换和BP神经网络甄别文本区域的算法.该算法首先利用文本块的边缘特征遴选出备选图像块,而后采用小波变换提取备选图像块的纹理特征,把这些纹理特征参量连同图像块的颜色特征和笔画特征参量输入训练好的BP神经网络,判断备选图像块是否包含文本.该方法运算简单,定位时间短.采用专用的文本定位比赛用图进行实验的结果表明,定位准确率可达到92％,召回率为87.4%.     

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.     

基于偏振测量的雾天图像场景分割

现有场景分割方法主要依赖于图像亮度、颜色和纹理等特征,然而在雾天图像中提取这些特征将变得困难且不稳定.基于此本文提出了适用于雾天图像场景分割的特征矢量,以及相应的特征提取算法.特征矢量由目标偏振度、深度和颜色三部分组成.特征提取算法分别为:用去相关的方法从图像偏振度分离出大气偏振度和目标偏振度;根据雾天退化模型和雾天图像偏振表示形式推导出场景深度信息;利用两幅偏振图像求出非偏振彩色图像,从而得到场景的颜色信息.将这些特征构成的特征矢量用于基于图的分割算法中,并从两个方面比较了仅使用颜色特征和使用本文特征矢量的分割结果.最后得出结论:对于雾天图像而言,这些特征比通常的颜色特征更加有效和鲁棒.     

一种结合JPEG压缩编码的彩色图像加密算法

为了研究针对联合图像专家小组压缩标准（joint photographic experts group,JPEG）彩色图像特点的加密算法,综合选择加密和在编码过程中加密两种思路,提出了一种空域和频域结合的加密算法. 首先在空域对8×8分块进行扩散置乱,然后利用边缘检测手段找出包含细节信息较多的重要分块,先加密所有分块中的直流（direct current,DC）系数,再选择重要分块中的一部分交流（alternating current,AC）系数进行加密,最后将分块重要性标记信息嵌入AC系数中进行传输. 通过理论分析和大量实验证明,算法格式兼容,密文图像视觉效果好、色彩分布均匀;算法密钥空间大,密钥敏感性强,安全性良好. 关键词： JPEG彩色图像 边缘检测 选择加密 结合编码加密     

基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像融合方法

为克服当前偏振图像融合方法存在的不足,提出了一种基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像近自然彩色融合方法.该方法首先将偏振参量图像映射到HSI颜色空间,再得到初步的融合图像后将它变换到YIQ颜色空间,并采用颜色迁移技术对其进行颜色修正.通过将修正后的图像变换到HSI颜色空间,并利用对线偏振度图像进行模糊C-均值聚类分割的结果...     

可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割

针对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病叶片图像中存在光照不均匀和背景复杂的问题,提出了一种基于可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割方法。首先,提出了一种基于可见光谱的颜色特征CVCF(combination of three visible color features)及其检测方法,该颜色特征将超红特征(excess red,ExR)、H分量和b*分量三种颜色特征结合,通过设置ExR参数,降低光照条件对ExR的影响,克服了光照不均匀对病斑分割的影响。在CVCF的基础上,结合基于径向基核函数的支持向量机分类器,通过优化分类器参数构建病斑分割模型,获得了温室黄瓜霜霉病图像初始分割结果。在初始分割结果基础上,采用SURF(speeded up robust features)特征及形态学操作,对分割结果进一步优化,消除背景噪声对分割结果的影响,从而获得最终病斑分割结果。为进一步验证方法的有效性,选择了OTSU算法、K均值聚类算法和决策树算法,作对比研究。结果表明,OTSU+H*0.2,K-means+H+b*,DT+H+b*和该研究算法的错分率分别为：19.44%,40.19%,16.27%和7.37%,该算法对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病图像的分割效果明显优于其他对比方法。该方法能够充分克服光照不均匀和复杂背景的影响准确地提取病斑,为病害识别提供了良好的数据来源。     

Basic oxygen furnace steelmaking end-point prediction based on computer vision and general regression neural network

End-point prediction is one of the most difficult problems in basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process. To address this problem, some researchers have proposed some methods based on flame image processing and pattern classification. Because of the dynamically changing flame and real-time needs during the blowing process, there are still some issues that need to be solved. We propose a novel method based on accurate and fast multi flame features extraction and general regression neural network (GRNN). Firstly, flame images were acquired, and then the background of each image was removed via color similarity determination algorithm; secondly, color, texture, and boundary features were extracted; the fast and robust boundary and texture features were extracted by using the proposed methods, and these features were tested for their validity to the end-point prediction via comparing them with some other similar methods; finally, the prediction model was built using multi-features and GRNN. The experimental results demonstrated that it is accurate and fast to use the proposed method to the BOF end-point predict.     

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...