Image segmentation based on Mumford-Shah functional

In this paper, the authors propose a new model for active contours segmentation in a given image, based on Mumford-Shah functional (Mumford and Shah, 1989). The model is composed of a system of differential and integral equations. By the experimental results we can keep the advantages of Chan and Vese's model (Chan and Vese, 2001) and avoid the regularization for Dirac function. More importantly, in theory we prove that the system has a unique viscosity solution.     

Jacquard image segmentation using Mumford-Shah model

INTRODUCTION Image segmentation plays an essential role in jacquard image analysis. A jacquard image consists of many complex patterns which contain detailed, in- tricate topological curves. An accurate extraction of pattern features from jacquard images promises reli- ability for jacquard fabric CAD. Although, many algorithms have been proposed for the segmentation problem, they have difficulty in capturing the com- plex structure of the visual features, such as complex contours of a ja…     

基于保边分解的图像分割

为改善传统CV(Chan和Vese)分割算法对自然图像分割的效果,将自然图像进行自适应保边分解,获取的卡通分量区域内部具有一致性,区域间存在显著差异且目标轮廓清晰。对卡通分量运用水平集实现目标区域分割。实验结果表明,相对于传统CV分割算法,该算法对自然图像分割的效果较好,分割测评分数较高。     

基于并行四邻域区域生长的遥感图像分割方法

针对当前主流的灰度图像分割算法进行了分析、分类,指出了各类方法的优缺点,提出了并行四邻域区域生长的图像分割算法,将其用于遥感图像的分割,并取得了较好的效果。     

基于HSI空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法

提出了一种新的考虑到HIS颜色空间和颜色纯度的多尺度遥感影像分割方法.使用HIS颜色空间来取得像素的颜色信息.当饱和度和亮度值较低时,色调值会非常敏感,用颜色纯度作色调值的加权值.不但考虑了像素的属性,还考虑了像素集合的属性.图像先被根据特定尺度分割成不同的区域对象,各个区域对象的平均值和方差值作为区域对象的属性.用区域对象特性和相对位置信息把小的对象合并到大的对象中.     

基于改进UNet的人造板表面缺陷的图像分割方法

为满足人造板表面缺陷图像分割的精度要求,提出了一种改进的UNet语义分割网络模型。在传统的UNet网络结构上将编码部分改进为残差网络ResNet50并去掉连接层与平均池化层,网络通过残差块堆叠获取更多特征的底层信息;同时在跳跃连接中嵌入聚焦注意力机制的模块,抑制干扰信息,保留有效位置信息,聚焦缺陷区域并加强学习。对4种UNet网络模型的人造板表面缺陷图像分割进行仿真比较,结果表明,融合聚焦注意力机制的残差UNet网络模型在像素准确率和平均交并比等指标上有较大提升,分割精度较高。     

基于数据挖掘的客户细分技术

针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题,对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况,选择沿密度变化大的方向寻找不动点,从而获取原始聚类中心,再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。     

基于HSV颜色空间的淋巴瘤病理图像分割

提出一种基于HSV颜色空间的淋巴瘤病理图像自动分割方法.依据各种淋巴瘤病理组织在HSV颜色空间的分布规律,结合最大类别方差阈值分割算法,建立淋巴瘤病理图像分割模型.实现了淋巴瘤病理图像中实心细胞、空泡细胞、基质、空隙等各种组织的自动分离.实验结果表明该方法实现简单、有效、快速,具有较好的分割效果.     

基于缺陷分割的多通道滤波器设计

介绍了带钢表面缺陷检测中缺陷分割的重要性及数字滤波器的作用,描述了构造滤波器的3种准则函数,比较分析了根据3种准则函数所设计的3种优化滤波器各自的性能特点及其所具有的方向性缺点,并针对优化滤波器的缺点设计了多通道滤波器进行改进,最后用现场带缺陷的带钢图片进行实验验证,得出多通道滤波器可以很好地对带钢表面不同方向的缺陷进行滤波,达到缺陷分割的目的.     

基于主动外观模型的图像分割研究

由于AAM（即主动外观模型）算法突出了纹理特征而使该模型本身具有较强的抗干扰性,可更全面和更有效地描述目标物体,因而能够获得更好的图像分割和目标提取效果,有利于后续的图像分析和测量．基于主动外观模型的图像分割方法,用于有效地组合物体的外观信息和轮廓信息,以获得较好的图像分割效果．通过实验进行主动外观模型的构建、训练并进行图像分割验证．实验结果表明,AAM算法有一定的准确度优势．但与传统的分割算法相比,随着分割效果的改善,其计算量也要大于一般的主动轮廓模型．     

基于正交矩的纹理分割

在识别一幅图像中的界面或物体时，一般先要进行纹理分割．本提出了基于勒让得矩的纹理分割方法．首先在图像的小窗口中计算矩值，然后用一个非线性转换器把它转化成纹理特征．再用这些特征组成特征向量作为输入数据．接着采用RBF人工神经网络对提取的特征进行分割．用k均值算法训练RBF人工神经网络的隐层．输出层的训练是采用基于LMS的监督式数学模型．该算法成功地分割了许多灰度级图像．和基于几何矩的纹理分割相比，用正交矩可以降低分割错误率．     

基于市场区间的房地产产品定位研究

从我国房地产市场定位现状出发,在分析房地产产品概念和特性基础上,研究房地产市场区间变量及其作用和定位步骤,并从市场区间的角度提出房地产产品定位策略。     

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。     

基于两步几何主动轮廓的快速图像分割

A fast two-stage geometric active contour algorithm for image segmentation is developed. First, the Eikonal equation problem is quickly solved using an improved fast sweeping method, and a criterion of local minimum of area gradient (LMAG) is presented to extract the optimal arrival time. Then, the final time function is passed as an initial state to an area and length minimizing flow model, which adjusts the interface more accurately and prevents it from leaking. For object with complete and salient edge, using the first stage only is able to obtain an ideal result, and this results in a time complexity of O(M), where M is the number of points in each coordinate direction. Both stages are needed for convoluted shapes, but the computation cost can be drastically reduced. Efficiency of the algorithm is verified in segmentation experiments of real images with different feature.     

基于组合度的汉语分词决策算法研究

提出了汉字组合的组合度概念，讨论了组合度与组合的成词能力之间的关系，利用决策树的方法挖掘了组合度与分词模板的关系．在此基础上得出了一种新的分词算法．实验表明组合度对组合成词能力的影响远远大于组合频率的影响．这种分词方法对汉语分词的歧义问题、人名、地名识别问题；新词识别问题等都有一定的作用．     

基于形态学重建的分水岭图像分割实验教学研究

现有分水岭算法对噪声敏感,易出现过度分割现象,导致图像分割边缘不明显.在传统分水岭算法基础上,通过形态学开闭重建来清除图像中的噪声点,并采用最小覆盖运算修改梯度图像,使得局部最小区域仅出现在标记位置,从而消除过分割现象.实验结果表明,与传统标记分水岭算法相比,用改进的算法对硬币图像和火焰图像进行处理,硬币轮廓识别率提高...     

基于多尺度数学形态学梯度的图像检测

传统边缘检测算子如Canny、Sobel等是通过计算图像中局部小区域的差分来工作的,对噪声比较敏感,在检测边缘的同时常会加强噪声,形态边缘检测器在检测边缘的时候不会加强或放大噪声,单尺度形态学梯度算子结构元素过大或过小都不能检测到满意的结果.将多尺度形态学边缘检测和形态学滤波结合起来,提出一种边缘检测方法.首先利用形态学对多尺度的形态学梯度算子进行边缘检测,再进行填充内部缝隙,接着进行形态学边界平滑,最后通过分割掩模到原图像的结果.仿真结果表明,所提算法能够非常清晰地检测到目标图像的边缘,提取的图像边缘定位准确且平滑,同时具有较强的抗噪能力.     

一种改进的车牌图像识别算法

提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快.     

改进的变分水平集演化的图像分割算法

提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。     

一种基于金字塔结构的图像增强方法

医学放射图像由于动态范围较大,人体组织结构复杂,导致无法看清图像中的病灶细节。采用Gauss-Laplace金字塔结构多分辨率处理细节的方法,以非线性的方式在不同分辨率下增强细节信息,再逐级叠加回到原始尺寸,从而达到突出病灶细节目的。这种方法能够提高输出图像的质量,使输出图像逼近人眼视觉系统的真实感知影像,为临床医生提供可靠的诊断依据。