基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割

改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好干与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法.     

基于遥感影像中电磁特性的地物提取方法

电磁特性数据是电子信息装备内场仿真试验不可或缺的数据资源,为了克服传统电子信息装备仿真试验中的电磁特性数据获取方法的不足,提出了从遥感影像中大批量获取大区域范围的电磁特性数据的新方法.首先依据不同地物的电磁特性规律对某一地域的地物进行了分类,从多尺度分割概念和基于异质性最小的区域合并算法两个方面.深入研究了针对地物分类的面向对象多尺度分割算法,并结合实践对算法进行了应用.由于遥感影像的真实性.保证了电磁特性数据提取的准确性与可靠性,实践证明此研究为大批量获取电磁特性数据提供了一种有效的方法和思路.     

改进的模糊熵与图像局部信息相结合的遥感图像分割新算法

针对传统的一维最大模糊熵图像分割算法没有考虑图像的局部信息而对噪声十分敏感的这一不足,本文提出了结合图像局部信息的一维模糊熵图像分割算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用微正则退火算法对一维最大模糊熵进行改进,从而提高了传统的一维最大模糊熵分割精度。实验结果表明,该算法显示了很好的分割效果和较强的抗噪性能。     

Synthetic aperture radar image compression using tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform

Currently, wavelet-based coding algorithms are popular for synthetic aperture radar (SAR) image compression, which is very important for reducing the cost of data storage and transmission in relatively slow channels. However, standard wavelet transform is limited by spatial isotropy of its basis functions that is not completely adapted to represent image entities like edges or textures, which means wavelet-based coding algorithms are suboptimal to image compression. In this paper, a novel tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform is proposed for SAR image compression. Inspired by the intrinsic geometric structure of images, the new transform improves the performance of standard wavelet by filtering along the regular direction first and then along the orthogonal direction with directional lifting structure. The cost function of best basis selection is designed by textural and directional information for tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform. The new transform including speckle reduction can be used to construct SAR image coder with the embedded block coding with optimal truncation for transform coefficients, and arithmetic coding for additional information. The experimental results show that the proposed approach outperforms JPEG2000 and Fast wavelet packet (FWP), both visually and item of PSNR values.     

基于改进遗传算法的图像分割

分析了OTSU图像分割算法和遗传算法,针对基本遗传算法在优化OTSU图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割算法。结合OTSU对遗传算法中的适应度函数进行改进,使得对个体的评价更合理,提高算法的全局搜索能力,避免了遗传算法陷入局部最优。实验结果表明,与基于基本遗传算法的图像分割方法相比,改进的图像分割算法在图像分割中获得的分割效果更佳。     

汽车牌照自动识别系统的设计与研制

基于计算机图像处理技术的汽车牌照自动识别系统 ,要求能够将运动中汽车的牌照从复杂背景中准确地提取并识别出来。介绍了所研制的汽车牌照自动识别系统和关键技术 (图像分割与车牌定位、图像二值化和字符提取、车牌字符识别等 )。试验结果显示 ,系统在CeleronⅡ 6 33+12 8M的PC机上 ,对图像尺寸为 76 8× 5 74的 311幅试验图片的识别准确率达到 90 % ,识别时间≤1.5s。     

Maximum a posteriori estimation in presence of film grain noise

Maximum a posteriori (MAP) estimation of images in the presence of film grain noise has been presented. Image statistics have been assumed as gaussian with known mean and variance. Signal independent transformations have been used which considerably reduce the computations in MAP estimation. Normalised mean square error (NMSE) has been evaluated and the results have been discussed.     

基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作.针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域,通过比较各个子区域间特征向量的相似性,利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并,实现超声图像目标区域的有效分割.和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比,该方法具有较强的鲁棒性,有效提高了目标区域的分割精度和分割效率,取得了较好的分割效果.     

基于模糊聚类和时域跟踪的视频分割

本文提出了一种基于模糊聚类和时域跟踪的视频分割方法。它把视频序列的连续7帧图像作为一组,对每组中间那一帧图像进行初始分割,对组内其他帧图像采用时域跟踪方法进行分割。初始分割采用了改进的多特征模糊聚类方法：时域跟踪是利用上一帧的分割结果通过运动估计向下一帧投影,作为下一帧的初始分割来完成的。     

三维激光扫描测量系统的三维图像数据压缩

三维彩色激光扫描测量系统是利用计算机视觉的原理对物体进行三维测量和重建,以获取物体的三维图像。三维图像的数据量很大,文中研究了三维图像的压缩策略和算法,采用三角形条带的网格压缩方法,以及顶点数据的编码方法,可以把三维图像的存贮空间减小到压缩前数据的１／６,从而有效地解决了测量系统在实际应用环境下的图像存贮和传输问题。