基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

基于模糊逻辑的元胞自动机用于图像处理

提出了一个基于模糊逻辑的元胞自动机模型用来处理图像处理中的图像分割问题。将元胞自动机原理中的元胞状态转化为模糊元胞状态,并将演化规则转化为模糊规则从而建立模糊元胞自动机模型,使图像中灰度水平介于目标和背景之间的像素得以较好地归类,从而得到一种新的图像分割方法。     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换布朗分形模型的基础上,定义了水平分维数,垂直分维数,对角分维数,并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割,实验结果表明,这些特征量能够很好地反映纺理特征,从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息,较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高。     

紫色土彩色图像的H阈值分割

【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近似于正态分布;因此,根据正态分布确定紫色土壤自然断面的H阈值,分割紫色土壤自然断面图像。【结果】用获得的二值分割图像与原图像计算哈达玛积,分割提取出了完整的紫色土自然断面区域图像。【结论】算法分析及仿真实验显示:相对于对比算法,新的算法分割速度更快,分割提取出的紫色土自然断面图像更完整;该算法有效。     

田径运动员号码牌图像的号码识别

田径运动项目中通常拍摄得到大量的图像,如何快速获取特定运动员的图像成为普遍关注的问题.为了快速检索包含特定运动员的图像,本文提出了识别图像中运动员编号的方法,依据运动员编号的识别达到快速检索的目的.首先,采用DPM(Deformable Part Model)(可形变部件模型)进行人体检测,缩小搜索范围,接着按照运动员号码牌的先验知识,采用两种方式进行运动员号码牌定位,保障定位的可靠性;然后对定位出的号码牌进行字符分割;最后采用基于特征的BP(Back Propagation)神经网络的方法进行号码牌识别.实验结果表明,在运动员号码牌几乎无遮挡的情况下,使用本文提出的方法能有效地识别出完整号码牌;在运动员号码牌存在部分遮挡时,可以识别出未被遮挡部分的编号.本文提出的运动员号码牌识别方法为检索特定运动员图像提供了思路,大大减少了普遍采用的人工查找方式的工作量.     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

最大距离分割码误比特率的精确计算

基于最大距离分割(MDS)码的码重分布，得到了不完全译码器中发生译码错误和译码失败的概率．根据译码错误和译码失败对MDS码误比特率的影响，推导出精确的误比特率公式．利用该公式可计算出不同长度的MDS码在加性白高斯噪声(AWGN)信道中的误比特率．仿真结果表明，该公式比传统的误比特率上限公式具有更高的精度．     

基于Snake模型的图像目标轮廓自动跟踪方法

针对实验数据像素灰度的分布特点，提出了一种对目标轮廓线进行有效和可靠的搜索和跟踪策略．由于数据中病变组织与其邻近组织像素灰度差别相对明显，首先通过来用一种改进的轮廓自动跟踪方法对目标轮廓进行跟踪，将得到的轮廓线经采样得到其离散控制点作为Snake轮廓搜索和跟踪算法的输入，既克服了Snake方法对初始轮廓线控制点分布的局限性，又避免了采用单一轮廓跟踪方法跟踪目标轮廓线的不确定性，提高了分割病变组织的速度和准确性，此方法具有较高实用意义。     

基于推广的长程外力场的库仑Snake算法应用于MR心室图像的分割

提出了一种Snake算法的新的外部能量模型,用基于库仑定律的图像库仑场代替传统Snake中的外力场,并对该外部能量场进行了推广,根据图像的边缘特征自动设定参数,使其外力具有真正的长程性．实验结果表明,该方法提高了分割精度,减少了外部能量场中存在的局部最小,从而大大减少了对初始轮廓的限制,同时减少了人工干预。     

噪声图像分割的全局凸优化变分模型

基于二值标记函数及图像噪声分布模型建立了两相图像分割的全局凸优化变分模型。其能量泛函的数据项基于通用的概率分布函数,分割轮廓线的长度用标记函数的总变差近似。在交替优化过程中,当区域参数估计出后,采用凸松弛和阈值化技术计算标记函数实现全局优化,并设计了该全局凸优化模型的快速Split Bregman算法。作为实例,本文实现了基于高斯分布、瑞利分布、泊松分布及伽马分布模型的两相图像分割。