基于动态规划的序列图像自动分割

序列图像在计算机辅助手术和放射治疗的三维重建中起着重要的作用,它要求在可行的计算代价下,实现图像序列的最优化自动边缘跟踪本文提出基于动态规划的最优化方法,引入边带等新颖的搜索策略来完成这一目标正常的病态超声心血管序列图像的实验结果证实了算法的可行性     

一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法

本文提出了一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法。此算法首先利用MeanShift图像分割算法对左右图像对进行分割处理,从而得到分割域的深度范围约束;然后结合窗口匹配及可信度约束得到地面控制点;综合地面控制点和其所属分割域的深度一致性关系可以有效剔除部分不可信点;以地面控制点和分割域作为约束信息,对动态规划的数据能量项和遮挡能量项加入分割域关系约束,利用动态规划算法得到最终视差图。实验结果表明,该算法可得到较好的视差结果。     

高分辨SAR 图像中桥梁目标的自动分割

作者沿图像边缘检测的思路,在研究SAR 图像特性的基础上,提出了一种高分辨SAR图像中桥梁目标的自动分割算法,同时提出了一种新的类矩形区域的中轴线搜索算法,使得桥梁目标的图像分割更为方便,并取得了良好的检测效果。     

高分辨SAR 图像中桥梁目标的自动分割

作者沿图像边缘检测的思路，在研究SAR图像特性的基础上，提出了一种高分辨SAR图像中桥梁目标的自动分割算法，同时提出了一种新的类矩形区域的中轴线搜索算法，使得桥梁目标的图像分割更为方便，并取得了良好的检测效果。     

基于最小能量的图像分割方法

提出了一种图像分割新方法,与 Ｓｎａｋｅ 模型一样,该方法融合了传统的三阶段分割方法,并克服了 Ｓｎａｋｅ 模型只能处理单区域轮廓线的缺陷,适用于多区域、多空间位置关系的图像分割,无需轮廓线的初始位置设定。同时,动态规划的嵌入特性,保证了图像分割的全局最优化,实现了图像轮廓线的精确定位和自动分割。实验结果表明了该方法对于多区域图像分割的有效性。     

基于电视图像分割技术的研究

图像分割是图像处理领域中的一个基本问题。从大的方面来说,图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法,以及在此基础上的、采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。     

基于感兴趣区域轮廓的图像分割方法

针对耗时和区域边界不精确的图像分割问题,对边缘检测方法和区域生长方法进行研究、改进,提出以边缘检测和区域生长相结合的感兴趣区域轮廓的图像分割方法,该方法能够更加精确地对图像进行分割。实验结果表明,该方法对复杂环境下感兴趣区域的图像分割具有良好的效果。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

基于边缘信息的图像分割技术研究

介绍了基于边缘信息的图像分割方法及其算法特点，并对其性能、特点做了分析研究。在此基础上，对一阶微分算子、Roberts算子、Sobel算子及Canny算子进行了设计，并通过Matlab 6．0进行了仿真，经调试得出了较理想的实验结果。该图像分割方法不仅具有较好的理论基础，而且针对不同的目标对象和应用领域具有实时性好、分割精度高等特点，具有十分广阔的应用前景。     

动态规划在遥感影像边缘检测中的应用

利用遥感影像中不同地类的纹理特征及灰度特征,提取出类识别因子,用动态规划方法将各种因子考虑在内,找出不同地类之边缘,这种综合运用的方法可有效地检测遥感影像中地类的边缘。     

球形物料图像的分割方法研究

本文以水泥窑生料球为背景，分析了球形物料图像在灰度空间和梯度空间的特征，对一些经典算法进行了颗粒分割实验，理论分析和实验结果表明，利用局部特征值进行总体像素归属判决将使颗粒图像的边界不连续，或边界描述失真。为此提出的一种由局部特征值直接提取球形物料边界的图象分割方法。实验结果表明，该算法分割的图像边界封闭性好，边界描述真实，适合球形物料图像的分割。     

基于图像感知与分割的自动背景虚化算法

针对单目移动设备难以拍摄出背景虚化图像的问题,结合深度学习的图像感知与分割算法,提出了一种图像自动背景虚化算法.基于深度学习的图像感知与分割算法得到图像的焦点图、深度图和掩码图三种辅助图.利用辅助图自动确定主体或由用户指定主体,并计算背景各区域的深度.利用多尺度高斯滤波对背景各区域进行不同程度的虚化处理.将虚化后的各区...     

基于图像分割与重组的激光全息图像处理方法

为了提高激光全息图像成像质量,设计了图像分割与重组的激光全息图像处理方法。采用边缘检测技术通过边缘细化与边缘剪切实行图像分割处理,获取分割后的激光全息图像;通过空间邻域边缘能量融合方法对分割图像实行重组,得到重组处理后的激光全息图像;利用偏微分方程的各向异性扩散方法对重组后的图像实行去噪处理,获取清晰的激光全息图像。以激光全息图像为例进行仿真实验,结果表明:所研究方法的图像分割准确性高,重组效率好,去噪后的高层建筑激光全息图像成像视觉效果更清晰、信噪比高,图像处理效率高。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.     

基于小波变换的高分辨SAR港口目标自动分割

根据图像边缘检测的思路 ,在研究SAR图像特性的基础上 ,提出了一种高分辨SAR图像中港口目标的自动分割算法 ,并将小波分析成功地应用在预滤波和去噪以及真伪目标识别上 ,取得了良好的检测效果 .     

基于进化规划的医学图像恢复方法研究

图像模糊对图像中特定目标的检测以及特征的提取等都会造成影响,采用图像恢复可以改善图像的质量.本文提出了一种基于进化规划的图像恢复方法,该方法把图像的可行解用个体表示,由多个个体构成种群,通过种群的进化而获得质量较优的图像.这种方法可以应用于医学图像的处理.首先分析了图像恢复的原理,然后给出了方法的详细实现步骤和相关的实验结果.     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于图像局部熵的红外图像分割方法

分析了图像局部熵的性质,提出了一种基于图像局部熵的红外图像分割方法.该方法首先进行中值滤波消除图像脉冲噪声,然后计算图像局部熵进行阈值选择提取目标边缘,最后进行边缘连接分割出目标区域.对不同红外图像进行的仿真试验表明了该方法的有效性.     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性.