基于 Matlab 的图像阈值分割算法研究

重点讨论了图像分割法中的阈值研究法,包括全局阈值法和自适应阈值法。对全局阈值算法中的人工选择法、迭代式阈值选择法、最大类间方差法以及自适应算法中的分水岭算法进行了重点分析,用M atlab进行实现并给出了实验结果;分析了几种算法的适用情况,并提出了一些改进意见。     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割,而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法,并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性,最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。     

基于改进遗传算法的双阈值图像分割

将双种群遗传算法用于阈值的选取,仿真结果表明:合适的遗传算子选定后,基于遗传算法的双阈值图像分割方法可以正确有效地分割图像,将遗传算法用于图像处理中,是非常有效的.     

基于改进遗传算法的最佳阈值的图像分割

设计了改进的遗传算法,通过内外两层的选择、交叉和变异等遗传操作,快速逼近最佳阈值,大大缩短最佳阈值图像分割中阈值的选取时间,提高分割效率;通过实验比较,证实改进的遗传算法在最佳阈值的图像分割上优于传统的遗传算法。     

遗传算法在图像阈值分割中的应用

图像分割是目标检测和识别的基础,对所采集到的图像进行分割处理是图像识别跟踪技术中实现目标检测的一种重要技术手段;遗传算法是一种优化算法,利用其高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值,大大缩短图像阈值分割中阈值的选取时间,提高分割效率;介绍了遗传算法在图像阈值分割领域的应用研究进展。     

基于DSP的视频图像自适应分类系统

多媒体技术普及之后,视频图像技术在社会各行各业中的应用也变得普遍起来,如医学、军事、车场监控、楼宇监管等,都会应用到视频图像技术。为进一步探讨视频图像技术的应用优势,本文基于DSP技术,以不同环境下如何实现视频图像快速分类为主要研究内容,对视频图像自适应分类系统的设计与应用作详细论述,得出相关结论,供同行参考借鉴。     

基于Renyi熵的图像模糊阈值分割

针对图像阈值分割问题,基于Renyi熵与模糊集理论,构造出一种模糊Renyi熵用于图像直方图阈值化分割。在建立的模糊Renyi熵基础上,依据最大熵原则获取用于阈值分割的最佳阈值。通过在大量真实图像上的实验,验证了提出方法的有效性。     

基于自适应网格的荧光分子断层图像重建

荧光分子断层成像涉及成像区域的网格化。基于先验信息产生自适应网格,并基于自适应网格、利用有限元方法进行了二维数值模拟,并将其结果与传统方法进行比较。实验结果表明,该方法可提升荧光分子断层图像重建效率。     

基于局部阈值的图像分割方法

本文提出了一种基于局部阈值的图像分割方法,该方法针对全局阈值处理方法在背景照明不均匀时可能无效的局限性,通过应用形态学开运算、闭运算和最大类间方差得到一个局部变化的阈值函数,然后利用该阈值函数对图像讲行阈值处理,最后得到分割后的图像.Matlab仿真实验表明,该方法运算速度快,能更好的抑制噪声.     

基于图像小波域的自适应水印算法

提出了一种基于图像小波域的自适应水印算法。该算法利用图像的多分辨率分解技术,根据不同分层小波系数之间的相关性来构造水印,同时选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成4×4大小的块,最后利用人类视觉模型将水印嵌入到所选取的图像分块系数均值上。实验结果表明,该算法能实现水印的盲检测,在保证水印不可见性的基础上最大限度地保证水印的鲁棒性。     

基于智能视觉的人群忽然聚集过程软件检测算法

在检测过程中,假设智能视觉对象空间的人群忽然大量聚集,检测对象忽然增多,导致传统的检测方法无法对目标人群进行快速精准的抓取,从而降低了检测的清晰度和有效性。为此,提出基于改进形态学边缘检测算法的人群忽然聚集过程的检测方法。依据卡尔曼滤波方法对视觉空间的视频图像进行卡尔曼滤波处理,去除视频图像的噪声,根据形态边缘算法理论对目标人群的边缘信息进行提取,建立聚集人群流量方程,从而实现人群忽然聚集过程的有效检测。实验结果表明,利用改进算法进行人群忽然聚集过程的检测,能够提高检测的精准度和有效性,具有极大的优越性。     

基于视觉导航的智能车辆方向控制系统研究

车载CCD传感器采集到的路面信息经过信息处理单元的处理得到航向偏差和位置偏差,送入PID控制器,PID控制采用带死区的增量型PID控制,避免过于频繁的调整,减轻系统运算负荷,同时使得输出平稳,较好的实现了车辆的循迹控制,系统结构简单具有很好的鲁棒性。     

基于改进的空间域变换的图像增强算法研究

为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种改进型的图像增强算法,首先对图像进行傅里叶变换,然后对图像进行直方图修正,采用高斯平滑滤波处理技术,最多得到清晰图像。实验结果表明,提出的改进算法有效地提高了图像的清晰度,图像增效效果更为平滑。     

智能小车中图像采集和处理的研究和实现

以智能小车为载体,研究了在实时性需求较高的环境中图像采集和图像处理无法交互工作而带来的低效率问题,提出了一种利用图像采集间隙将图像识别同步到图像采集中以提高效率的方法;针对实时系统中图像采集时的噪声,反光等各种干扰,本文还讨论了赛道图像的滤波去噪方法,同时在固定阈值提取赛道中心线方法的基础上,研究了一种动态阈值法提取赛道中心线,进而给出可靠性高的赛道信息供给控制单元做下层调理。实验表明,该方法能够很好地应用于智能小车等实时性较高的图像采集和图像处理系统中。     

基于模板叠加相异特征匹配的CT图像断点标定

运动员因剧烈运动常导致隐性骨骼损伤,常规的CT图像观测方法靠人工经验判断,无法有效发现隐性骨骼损伤的CT图像断点,不能形成合理的诊断方案,断点标定性能较差。提出一种基于模板叠加和相异特征匹配的CT图像断点标定方法,进行基于小波变换的CT图像边缘检测分离,采用相异特征匹配的方法消除图像中的噪点信息,提取灰度像素值特征,根据Shannon信息论原理,描述融合结果与源图像的综合相关性信息,得到CT源图像与断点融合图像的进行相关性标定,采用模板叠加和相异特征匹配得到准确的断点标定结果。实验证明,采用该算法能有效实现对CT图像的隐性损伤骨骼损伤作出的断点标定,标定的准确度较高,鲁棒性好,抗噪性优越。为体育运动损伤诊疗提供理论依据。     

基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后再对图像进行提升小波分解,采用Bayes Shrink阈值对小波系数进行处理。最后根据4个指标来对比不同方法的去噪效果。结果表明,与传统的滤波方法相比,基于提升小波的去噪方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点噪声抑制能力方面具有较大的优势。与传统小波相比,提升小波不但在运算速度上有优势,而且省内存。     

基于上下文感知的智能导游系统建模研究

通过对上下文建模、层次化建模相结合的方法建模和仿真,对上下文感知计算在天平山景区的智能导游系统进行建模研究。通过功能扩展,实现状态数目和建模复杂度地降低。最终充分节约了设计中的成本,更为重要的是在此基础上能独立地对所涉及的诸多方面进行研究。     

异质性视角下FDI技术溢出的门槛效应研究

利用2003-2011年省际制造业面板数据,构建吸收能力指标体系,探讨技术差距门槛对FDI溢出效果的影响。从整体情况看来,全国30个省市全要素生产率年均增长9.8%,技术进步是主要因素;国有、外资、民营制造业出现了不同程度增长,民营制造业增长最快,达到10.7%,远超过国有、外资。省际吸收能力差异较大,技术差距构成了FDI溢出技术的双重吸收门槛,国有企业门槛值分别为1.060、3.430,民营企业门槛值分别为2.2、8.260。对国有企业而言,FDI技术溢出的效果随技术差距扩大而下降;民营企业由于行业间技术溢出,溢出效果是技术差距的增函数。     

基于阈值优先分割的光通信网络冲突解决方法

针对光通信网络中不同优先级业务突发冲突问题,导致数据服务质量差与丢包率高的问题,提出一种基于阈值优先分割的光通信网络冲突解决方法,该方法根据阈值分割准则来控制偏射路径,当不同优先级数据包冲突时,首先分割优先级较低的数据包进行偏射,然后根据阈值优先分割准则在冲突路由节点寻找最优路径,最后将冲突数据包通过预置或空闲路径传输,使得不同优先级业务数据包分配更加合理,最大限度地降低了由突发冲突引起的高阻塞率与丢包率。仿真结果表明,该方法可以有效降低总丢包率并保证其服务质量,且网络延时较小,从而改善整个OBS网络的服务质量性能。     

基于内容的图像检索

本文首先简要地描述了可供于检索的一些图片特征,然后介绍了目前比较成熟的基于纹理、颜色、形状的图像检索,最后引入HSNN神经网络来实现基于语义的图像检索,提出了一种解决该问题的思路。