基于模糊水平集的SAR图像分割方法

提出一种SAR图像分割方法,即整合了模糊C均值聚类和基于区域水平集演化的分割方法.该方法通过模糊聚类的结果计算水平集演化的初始化条件及控制参数,从而克服了水平集演化依赖于初始化条件和控制参数且需要较多人工干预的缺陷,增强了方法的鲁棒性.模拟图像及真实SAR图像的实验表明,该方法在不需要人工干预的情况下,能够快速、准确地分割出感兴趣区域.     

图像分割中的阈值法研究

图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题。阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。系统地讨论了阈值法在图像分割中的应用,给出了一个比较全面的综述,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的启发作用。     

一种基于分组自适应的网络环境快速构建方法

针对现有的网络环境构建方法部署效率低和灵活性差的缺点,提出一种基于分组自适应策略的网络环境快速构建方法. 根据软件部署时间的分布特点采取适当的分组方法,减少主机共有软件的重复部署时间,提高软件部署效率. 在此基础上,实现了一套以分组自适应策略为基础的网络环境快速构建原型系统. 对提出的相关策略和算法进行了验证.     

结合特征信息聚类分区的遥感影像配准方法

针对由于地形起伏、地物类型丰富等因素导致一般配准方法无法正确拟合遥感影像局部区域的问题,提出一种基于特征信息层次聚类对影像区域快速划分实现精细拟合的方法。该方法利用差分空间尺度约束提取更高精度的SIFT的特征点,并结合Hellinger变换优化匹配效率,完成特征粗匹配。根据点邻域信息完成初始聚类,得到变换模型;计算匹配点对不同变换模型的符合程度构建倾向集,根据距离合并集合得到聚类中心,使用泰森多边形法生成子区域。求解每个子区域的变换模型并插值拼接,得到配准结果。使用农田、山地、沿海城镇地形的遥感影像进行实验,将SIFT+ST、FSC-SIFT、PSO-SIFT方法的配准效果与该方法进行对比,结果表明该方法的精度与目视配准效果均更优。     

综合区域与梯度信息的无初始化图像分割

在无初始化水平集图像分割模型中,为解决弱边界、噪声图像的过分割,提出综合区域信息与梯度信息的无初始化图像分割方法.该方法综合利用图像梯度信息和区域的灰度信息构造外部能量函数,驱动目标轮廓曲线稳定地收敛于目标边界,同时,引入距离约束函数作为内部能量,保证水平集函数不偏离符号距离函数,避免水平集进化的初始化过程.实验结果表明,该模型对初始轮廓无要求,对弱边界图像和噪声图像有很好的分割效果.     

图像的增强与分割方法研究(英文)

以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题。在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF)。该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一。在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法———基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC)。通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割)。GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径。     

机械加工表面形貌的分形特性表征

为了表征机械加工表面形貌分形特征,介绍了用结构函数计算加工表面分形维数的方法.以车削加工和镗削加工作为算例,分别给出了粗糙度Ra为1.6μm和3.2μm的四种表面形貌图片和形貌曲线,应用结构函数法表征了表面形貌的分形维数.计算结果表明,同种加工方法的不同粗糙度下表面形貌具有较强相似性.     

基于活动轮廓模型的左侧脑室图像分割

在高斯力活动轮廓模型基础上,提出了径向力活动轮廓模型,可增加外力的作用范围,扩大初始轮廓曲线收敛区域。实验结果表明,该模型能正确分割左侧脑室图像,并且初始轮廓曲线愈接近目标真实边界,迭代次数愈少,分割速度愈快。     

基于空间主成分分析和电路理论的嘉鱼县生态网络构建

构建生态网络能够促进区域生物流动,改善城市生态环境,促进可持续发展。以嘉鱼县为研究对象,运用MSPA分析法、景观连通性提取生态源地,通过空间主成分分析法构建综合阻力面,基于电路理论提取生态廊道、生态夹点和障碍点,构建研究区生态网络。结果表明：共提取生态源地面积230.33 km²(占研究区总面积的22.59%),生态廊道30条,生态夹点23个,障碍点16个。其中,面积较大的源地斑块多分布在水体区域,而中部和西南区域较为分散,生态廊道分布不均且跨度较大。在后期城市生态建设中,可结合生态夹点、障碍点的位置进行城市绿地增设和障碍区修复,提高研究区生态网络连通性,促进区域生物流动。     

环渤海地区区域经济空间网络关联结构研究

采用网络分析方法,对1995—2014年环渤海地区区域经济空间网络关联结构进行分析,研究发现:环渤海地区区域经济空间网络关联特征显著,分为"辽宁"和"京津冀鲁"两个子网络;网络密度稳步上升,但仍然较低;核心区域的经济比重有所降低,但份额始终较大;网络效率在波动中趋降,空间溢出效应趋于显著.其中,北京、天津、济南等9地属于"主受益"板块,石家庄、保定、潍坊等19地属于"经纪人"板块,沈阳、大连、鞍山等4地属于"双向溢出"板块,而秦皇岛、承德、葫芦岛等12地属于"净溢出"板块.产业结构转型升级、控制FDI区域差异以及投资多元化等有利于环渤海地区增强区域经济空间关联.应多途径构建区域经济关联通道,打造"环型"网状关联经济,并通过产业转型升级和经济多元化发展增进区域经济空间关联.     

图像分割相关技术及其应用研究

图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题．文章介绍了常用的图像分割的常用技术：如阈值分割方法、边缘检测方法和区域分割方法,以及图像分割的新技术．应用了基于标记的分水岭算法,从仿真实验结果可以看出,标记的选取是该算法图像分割的关键．     

分段常值多相图像分割的变分水平集方法

基于变分水平集方法,建立一种具有噪声去除能力的分段常值多相图像分割模型. 该模型能在完成噪声去除的同时完成图像分割,从而缩短针对噪声图像的分割时间;其次,基于十进制数和二进制数转换,构造区域划分的特征函数表达式,从而建立一个新的多相图像分割模型;最后把该多相图像分割模型应用于合成图像和医学图像的分割.实验结果表明,与Chan-Vese模型相比,该模型能更快地提取噪声图像中的目标.     

基于动态K均值聚类算法的SAR图像分割

针对SAR图像的分割问题,对K均值聚类算法进行研究.分析动态K均值聚类算法,用聚类样本数的正比函数对该聚类适应度函数进行平均,改进适应度函数的计算.毫米波SAR图像分割实验结果表明,对于城区建筑及路、桥场景的分割,改进后的动态K均值聚类算法和自适应动态K均值聚类算法的分割质量与改进前相同,但是分割时间有一定的减少,改进适应度函数后分割效率得到了提高.     

基于显著性的SAR图像船舶目标检测方法

船舶检测是SAR海洋应用的重要方面。提出一种通用的检测方法,用以检测不同状况下的SAR图像船舶目标。首先将SAR图像分解为金字塔图像序列,然后对其中每一层图像使用谱残差法进行显著性检测,得到包含船舶目标的显著性子图;而后融合各子图得到最终显著图,对该显著图应用优化阈值的分割方法得到最终的检测结果。SAR数据实验结果表明,该方法具有复杂度低、检测精度高等特点,且极大降低了对先验知识的依赖。     

一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法

针对现有机载激光雷达（light detection and ranging,lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型（canopy height model,chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶,以此作为单木位置的先验知识,继而采用归一化割（normalized cut,Ncut）方法实现冠层的初始分割;最后,以全局最大值代替局部最大值,并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件,再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测,进而实现单木的精确探测。实验结果表明,针对密集林区的单木分割,本方法有效地减少了漏识单木,整体精度达90%以上,将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。     

基于MRF高斯混合模型的海浪纹理背景目标区域分割

为进行海洋图像处理,根据海面背景的特点,提出1种基于马尔科夫随机场(Makov Random Field,MRF)高斯混合模型的海浪纹理背景目标区域分割方法.通过对海平面特征的分析,建立MRF先验模型;运用MRF和Gibbs分布理论,建立海浪纹理的MRF高斯混合模型;用期望极大化方法获取海浪纹理的参数;根据最小后验能量准则实现海浪纹理背景目标区域的分割.与采用经典分割方法进行对比表明,该方法可行.     

基于光流场的运动目标检测

论述了将光流场应用于运动日标检测.利用光流场与运动物体的关系,将运动目标检测转换为静态图像的区域分割问题.