Phishing web image segmentation based on improving spectral clustering

This paper proposes a novel phishing web image segmentation algorithm which based on improving spectral clustering. Firstly, we construct a set of points which are composed of spatial lo-cation pixels and gray levels from a given image. Secondly, the data is clustered in spectral space of the similar matrix of the set points, in order to avoid the drawbacks of K-means algorithm in the con-ventional spectral clustering method that is sensitive to initial clustering centroids and convergence to local optimal solution, we introduce the clone operator, Cauthy mutation to enlarge the scale of clustering centers, quantum-inspired evolutionary algorithm to find the global optimal clustering centroids. Compared with phishing web image segmentation based on K-means, experimental results show that the segmentation performance of our method gains much improvement. Moreover, our method can convergence to global optimal solution and is better in accuracy of phishing web seg-mentation.     

复杂车辆图像中的车牌定位与字符分割方法

车牌定位和字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤。提出了一个综合多种特征的车牌定位算法和一个基于模板匹配的字符分割算法,有效地解决了背景复杂的彩色图像中车牌定位和字符分割的问题。综合这些算法并结合字符识别核心,实现了一个完整的车牌照自动识别系统。该系统对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行了大量实验,实验结果证明算法准确率高、鲁棒性好。     

车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验方法。车牌定位模块中,提出了采用基于小波变换的车牌边缘提取和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波后使用垂直投影法分割出车牌字符,最后使用多模板匹配和二次细分识别相结合的方法识别出车牌字符。经实验验证,基于该算法的车牌识别系统能够达到较高的车牌识别率。     

基于改进的CV模型的医学图像分割

基于CV模型的水平集分割是医学图像分割的一个重要的分割手段。医学图像分割要求精度高,速度快。传统的处理方式效率比较低,不能满足医学图像的分割要求。针对这一缺点,本文提出新的分割模式。首先,在分割过程中间断的对图像进行窗口化处理,减少演化过程所需计算的数据量。同时使活动轮廓的演化速度伴随窗口规模进行调整,减少演变所需的迭代次数。实验表明,改进之后分割方法能够极大的提高分割速度,同时图像细节部分的分割也有更高的精度。     

基于局部模糊方差的过渡区提取及图像分割

为取得良好的图像分割效果,利用局部模糊方差区分过渡区与背景区的差异,提出了一种基于局部模糊方差的图像过渡区提取方法并用于图像的分割.首先将利用模糊集构造模糊方差的方法拓展到二维图像的情形,进而利用局部模糊方差构造过渡区.在此基础上通过多阈值的选择方法在过渡区上确定阈值,最后将其用于图像分割.实验结果表明所提方法具有较强的鲁棒性,并能取得良好的分割效果.     

一种海量数据库记录归档处理和查询方案

提出了一种对海量数据进行归档的处理方式,能够简单、高效地存储和访问这些数据.其基本思路是在归档时,对不同的数据进行分别处理,建立索引和压缩数据,将索引和压缩数据存储在文件系统中,并对归档后的记录提供独立高效的查询支持.     

一种序列图像中运动点目标的检测方法

序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪（TBD）的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行．既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。     

基于改进C-V模型的B超图像分割

图像分割是医学超声图像学中的难题之一.针对传统的水平集图像分割法速度较慢,提出了一种基于改进Chan-Vese(C-V)模型和加强中值滤波的B超图像分割方法,并与传统的C-V模型分割方法进行比较,最后用最大香农熵等方法评价分割结果.实验结果表明:改进的C-V模型B超图像分割法具有较好的分割性能,并且耗时方面明显优于传统C-V模型分割方法,可以将其应用于医学超声图像的分割中,能够到达实时性的要求.     

基于子波分解的多通道神经网络纹理分割方法

描述了一种体现多通道滤波技术的神经网络纹理分割方法，决策神经网络（ＤＢＮ）可提高纹理分类的精度，同时纹理的子波变换降低了图像数据间的相关性，提高了网络的学习效率，实验表明本文提出孤方法分类误差较低，获得了令人满意的纹理分割效果。     

基于Wishart分布和MRF的多视全极化SAR图像分割

提出一种新的多视全极化SAR图像分割方法.将描述多视协方差矩阵的Wishart分布与马尔可夫随机场模型结合起来,利用迭代条件模型法(ICM)求取最大后验概率准则下的分割结果,其中ICM所需的初始分割图由基于Wishart分布的最大似然法获得.NASA/JPL实验室AIRSAR系统多视全极化数据的实验结果表明,与几种常用方法相比,本文方法分割精度更高,分割结果图中孤立像素少,图像连通性好.