软骨细胞图像的分割和测量

在软骨细胞自动分割计量系统的分割部分中，用Ostu法初步分割图像后，对轻度粘连细胞采用了形态滤波处理，利用细胞核信息进一步细化分割粘连较多的细胞，获得了较好的效果。     

几种经典阈值分割方法在图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理中最常见但也是最重要的组成部分,目标的状态、背景复杂程度、光照强度以及不同分割方法等因素都会对目标分割的效果产生影响。通过迭代法、直方图选择法、最大类间方差法三种经典的图像分割方法,对不同时间、不同状态下的大理大学标志物进行分割,并对不同分割方法的分割结果进行比较,仿真结果显示不同分割方法分割出的大理大学标志物在细节上存在着差异,同时得出分割结果受光照因素影响。     

融合otsu算法和数学形态学在canny边缘检测中的运用

canny算子的参数选取决定着图像边缘检测的效果,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)容易计算出比较理想的阈值,使canny算子的门限选择具有自适应性,实验最后用数学形态学对结果进行后处理,结果表明,算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了canny算子边缘检测的效果,取得了预期效果.     

十字激光图像的亚像素中心检测算法研究

激光光斑中心的精确定位是机器视觉检测领域的关键技术。本文就双摄像头获取的十字激光图像进行光斑中心检测。首先,根据激光光斑亮度高的特点,以最大类间方差法对激光图像进行二值化处理,既可以简化后续处理、提高实时性,又可以排除背景中的各种干扰因素。然后分别检测两条激光中心线点群作为直线拟合的样本点,并采用最小二乘算法拟合两条激光线得到激光光斑中心的亚像素级定位。最后,对得到的激光光斑中心进行分析,去除由于物体表面不光滑等因素产生的干扰线对检测结果的影响。实验结果表明该算法能够满足实时性需求,鲁棒性好,定位精度高。     

基于影像快速处理系统的DSM生产方法

充分发挥新型影像快速处理系统pixel factory与pixel grid的优势,利用资源三号卫星立体影像,提供一套可行、高效的DSM生产方法,并用实际生产数据进行试验。试验结果表明:利用影像快速处理系统pixel factory与pixel grid,可高效、高自动化地生产高精度数字表面模型DSM,可以为大规模的进行DSM与DEM快速生产提供一定的经验指导与技术支持。     

一种使用经验系数灰度化的中药叶片分割方法

针对传统的彩色叶片图像灰度化分割效果不理想问题,使用了一种经验系数灰度化的彩色叶片图像分割方法。该方法利用RGB颜色相关性特征进行灰度化,提高叶片颜色比例,增加叶片与背景的差异性,在不同背景条件下对叶片图像使用最大类间方差法进行分割。实验结果表明,使用经验系数灰度化的方法可以获得更理想的分割效果。     

一种基于PCNN和改进的OTSU的图像分割算法

脉冲耦合神经网络(PCNN)已广泛应用于图像分割领域,但其参数众多,计算复杂,迭代次数需人工判别,且对低对比度的图像分割效果不理想。针对这些情况提出了算法改进,首先将PCNN的参数简化为单参数可调,然后将图像对比度作为新的判断因子加入最大类间方差(OTSU)的判别式中,以判断PCNN迭代的停止时间。最后利用PCNN的同步点火机制,设计出一种新的双向PCNN算法,对图像分割结果进行优化,去除孤立的噪点,同时使分割边缘更加清晰。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和较强的适应性。     

粗糙集和规定化直方图图像增强算法研究

图像增强能够有选择地突出图像中的有用信息并抑制无用信息,以改善图像视觉效果进而提高图像清晰度和使用价值。由于图像信息本身具有复杂性和相关性,导致在图像增强中出现不确定性和模糊性。提出粗糙集和规定化直方图的图像增强算法,采用粗糙集表示图像,用规定化直方图和最大类间方差法求出划分图像的灰度阈值和噪声阈值;将图像划分为背景子图、前景子图和噪声子图,分别对各个子图进行增强处理,然后合并子图以增强图像。实验分析表明,粗糙集、规定化直方图和最大类间方差法相结合的图像增强处理对灰度图像有效,具有一定的实用性。     

一种改进的视频运动目标检测算法

为了克服帧间差分法和HS光流法在运动目标检测中的缺点,提高视频运动目标检测准确性,提出了一种将改进的三帧差分法和基于灰度梯度优化计算的光流法相结合的运动目标检测算法。首先利用改进的三帧差分算法对图像进行预处理,使用最大类间方差法对图像进行二值化,获得全局二值化阈值,得到准确度较高的运动目标区域;然后利用优化灰度计算的光流法处理,排除光线等因素的干扰,从而更加准确地提取运动目标区域。实验结果表明,该方法能够有效提高运动目标检测的准确性。     

基于遥感的广西钦州湾海岸带造陆过程及环境影响分析

利用钦州湾海域1987-2011年的3个时期多时序TM影像为信息源,通过提取水体指数并以最大类间方差法计算水陆分割阈值,从而分类得到水陆分离图像;对各时期海陆分类图像进行变化检测,统计出水体与陆地变化信息,并初步分析了水陆变化的驱动力及造陆对海洋环境的影响.研究结果表明:1987-2011年钦州湾海岸带造陆9218.96 hm2,新造陆地较集中分布在龙门港镇诸岛、钦州港口岸和钦江入海口等地;龙门港造陆已经使茅尾海与外海连通的水道宽度减少64.89%,严重影响了茅尾海与外海的物质、能量及海水交换速度,增加了茅尾海承接的陆源污染物不能及时稀释和扩散而引发环境问题的风险.     

基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法

针对最大类间方差法在图像分割时产生的阈值会引起过分割的缺点,提出一种基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法。算法将苹果图像预处理、计算图像目标和背景两类间方差作为和声搜索算法的目标函数,通过和声搜索算法寻找最优分割阈值,选取6种不同光照条件下的苹果图像进行阈值寻优实验。结果表明,采用基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值寻优算法具有较好的图像阈值寻优能力。     

保护电梯门的动态图像识别方法

针对用于电梯门保护的图像处理技术存在信息量大、动态特性强等问题,提出一种适用于电梯门保护系统的动态图像识别方法.改进了中值滤波方法,有效过滤了图像噪声并可保持边界特征;采用类间方差法对图像进行全局阈值分割,建立以背景差分法为主、相邻帧差法为辅的动态目标检测模型,采用区域过度生长算法实现动态目标跟踪和矢量方向判断.建立电...     

碎纸片的拼接复原研究

本文针对破碎文件的拼接复原问题.借助MATLAB和EXCEL,采用动态规划的方法,将碎片文件图像二值化,获取其每一个像素点的数据,并通过最大类间方差法,利用状态转移方程和策略分析,建立了碎纸片拼接复原模型与算法;最后,用动态规划的方法,对碎片进行排序重组,复原原文件.     

一种引入遗传算法的最大类间距离法在脑部图像分割中的运用

最大类间距离法已经被证明是一种较好的阈值化方法[1],但在用于双阈值或多阈值分割时存在实现效率较低等问题,而遗传算法高效的随机搜索能力正好能弥补其不足.根据脑部图像分为灰质、白质等三类的特点,通过把遗传算法引入最大类间距离法来实行对脑部图像的分割,实验验证取得了较好的分割效果.     

一种加快的CV模型分割方法研究

CV模型是一种有效的活动轮廓分割模型,其缺点是分割速度慢.用OTSU法预处理后的区域边界作为CV模型的初始轮廓线,大大提高了分割速度,且该方法能克服传统CV法难以分割壁较厚的内部空洞的不足.在CV模型的能量函数中引入惩罚项,使得CV模型在演化过程中无需重新初始化,进一步提高了分割速度.实验表明改进后的CV模型与传统CV模型相比分割速度有了较大提高,且分割效果更好.     

基于模型分解法的海绵城市控制目标分解方法研究

为了确保海绵城市的构建与实施,在其规划编制过程中,通过总规、控规和修规各个阶段,对海绵城市控制目标进行组合控制与逐步分解具有重要的意义。本文通过对控制目标内涵解析和分解方法梳理的基础上,研究用模型分解法分解海绵城市控制目标;同时结合怀远县城海绵城市专项规划中控制目标分解实例进行解析。本研究为海绵城市规划编制过程中组合控制目标选择与分解提供方法,以期为海绵城市规划编制提供参考。     

基于K均值聚类的西洋参图像背景去除方法研究

利用机器视觉量化西洋参外观特征的过程中,为了消除图像背景的影响,基于K均值聚类算法的思想,先将图像从RGB色彩空间转换成颜色重心角描述的色彩空间,并把颜色重心角从0³60度划分成12区域,对各颜色重心角区域进行直方图统计,将K个频数最大的颜色重心角区域指定为初次聚类中心进行迭代实现图像分割.经对比实验表明,25幅样本图像中,传统的K均值聚类算法15幅存在过分割与10幅存在欠分割的情况,改进的K均值聚类算法收敛速度有所加快,普适性较好,25幅样本图像均能精准分割出目标与背景.     

基于红外光谱曲线的中药材品种辨识方法研究

为了探索应用红外光谱技术辨识中药材的品种,以中红外光谱数据为依据,首先,通过离群点分析剔除了奇异样品,使用移动平均法对原始数据做平滑处理,使用标准差法降维,使用差异度评价聚类效果。其次,分别考察了系统聚类法、K-均值聚类法和模糊K-均值聚类法的聚类效果,发现在分为5类的情况下K-均值聚类法的聚类效果最好。第三,从描述分析、箱图、频率分布的角度对5种中药材的特征和差异进行了比较。本方法原理简单,计算高效,结果可靠,对丰富中药材的品种辨识方法具有重要参考价值。     

基于蚁群算法的图像分割方法改进研究

图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。     

基于灰度统计和快速步进的肝脏自动分割方法

为了提高肝脏自动分割效率,解决传统手工选取种子点影响肝脏自动分割算法稳定性的问题,提出了一种基于灰度统计和快速步进的肝脏自动分割方法。该方法通过对肝脏CT图像序列进行灰度统计分析,能够快速定位到肝内种子点;然后,利用各向异性扩散滤波、梯度强度滤波和Sigmoid滤波对CT图像进行平滑滤噪、增强边缘的预处理操作,以提高肝脏边缘的提取效果;最后,在自动获取种子点和预处理图像的基础上,利用快速步进法高效准确的分割出肝脏轮廓。实验结果表明,快速步进法的肝脏分割结果不再因人工选取种子点位置变化而不同。