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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。 相似文献
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摄像头对路段进行监测,得到车辆信息和环境信息,然后得到灰度图,将车辆图像从环境背景中分离出来,得到车辆的轮廓图。对其进行黑白式的二值化操作,然后填补图像边缘缝隙并填充得到较为准确的车体范围。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献
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以地形粗糙度为主要研究内容,给出飞行器目标地形灰度图像的预处理算法和地形粗糙度提取算法,并完成了计算单元地形特征提取。分析了基于噪声特性和退化函数算法算法的灰度图像滤波的基本原理;研究了基于合适尺寸计算单元灰度算法的目标地形粗糙度提取算法,并建立了相应的数学模型;通过应用某数字地形灰度图像进行仿真验算,证明了基于灰度图像的地形粗糙度信息提取方法的可行性;为精确识别地外行星目标地形信息并对地形进行风险评估提出了一种新的研究思路。 相似文献
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提出了一种基于经验模式分解去斑和顶帽变换背景不均匀的预处理方法. 经验模式分解去斑算法先对图像每一列进行经验模式分解得到IMF函数,然后将原信号与第一、二模态相减得到初步处理图像,再对该图像每一行重复该操作从而得到去斑图像,该算法有效地去除斑点噪声;顶帽变换则有效地补偿了海浪带来的局部不均匀的背景亮度,提高了图像的信杂比,有利于目标的检测. 仿真结果证明了算法的有效性. 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
研究特殊病种CT图像的挖掘方法问题。由于特殊病种的CT图像具有像素模糊性及分布不均的特点,采用传统的挖掘方法,容易受到噪声干扰,造成挖掘效率低下、准确性较低的缺陷,为此,提出基于模糊C均值聚类算法的特殊病种CT图像挖掘方法。针对原始CT图像模糊、噪声等问题,分别进行滤波去噪、图像增强等预处理,得到噪声最小化且清晰度较高的CT图像,将预处理后的图像进行灰度、形状和纹理方面的特征提取,并依据特征权重对图像进行分类,实现对病变图像及正常图像的有效识别。实验结果表明,采用改进算法进行特殊病种CT图像的挖掘,不但能够提高挖掘的精度还可以提高挖掘效率,节约系统耗时,能够满足临床诊断的实际需求,具有广泛的应用价值。 相似文献
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文章提出了一种基于灰度投影技术与霍夫变换的瞳孔定位方法:操作中首先对图像进行二值化处理,将特征点从人眼图像中分割出来,分别利用水平和垂直灰度投影,结合人眼的结构特征找到瞳孔的大致位置坐标,然后再利用基于圆的霍夫变换快速定位人眼.此方法大大提高了人眼定位的效率,实现了准确的瞳孔定位. 相似文献
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研究了一种结合Arnold变换的DWT数字水印算法,该算法先将嵌入的水印置乱加密,然后嵌入到进行了离散小波变换的宿主灰度图像中。通过仿真实验证明,该算法置乱效果好,对嵌入水印后的图像进行压缩、剪切、旋转、添加各种噪声均表现出较好的鲁棒性。 相似文献
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光照问题是人脸识别问题中的一个关键问题,为提高人脸识别的识别率,提出了利用多级小波分解采对图像进行光照补偿.首先将图像进行多级小波分解,并将分解后的最后一级子带图像的灰度进行归一化,从而去掉图像中的光照成分,再将归一化后的图像进行小波恢复.将该技术应用于隐马尔科夫法人脸识别,并和已有的几种光照处理方法进行了比较,其对识... 相似文献
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图像信号在传输过程中因受到外部干扰而产生椒盐脉冲噪声,已有的针对灰度图像的椒盐脉冲噪声滤波方法都有缺点。针对脉冲椒盐噪声,提出了一种考虑多方向线性结构的椒盐脉冲噪声滤波方法。首先,对滤波窗口中的像素的结构特征进行判断。当滤波窗口区域属于平坦区域时采用中值滤波进行滤波。其次,对该区域进行是否具有线性结构进行判断。判断线性结构时,利用与中央线相邻的两条线上的像素值的分布情况进行判断。如果滤波窗口区域具有线性结构时,使用考虑线性结构的滤波方法。线性结构的滤波方法中考虑了12个方向的线性结构,通过多幅灰度图像进行了比较实验,实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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本文针对传感器捕捉到图像噪声、失真以及精度问题,提出灰度化、滤波处理、单目视觉测距等解决方法的观点。在图像处理和图像识别领域起到一定的辅助作用。如付诸现实将产生改变捕捉图像的质量经济效益。 相似文献
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灰度图像的分割通常都基于灰度的梯度变化。平均边沿梯度法常被使用以取得好的边沿效果,如,Sobel、Prewitt及Kirsch边沿算子。这些算子使用梯度和梯度的平均值来达到去噪和边沿检测,但忽略了增强图像边沿。通过把图像像素点看成受陷于能量为陷阱中的量子,我们得到相邻像素点对中心点的贡献与该点地灰度成线性关系。由此,本文提出了一个边沿分割方法。该方法不仅能够具有好的去噪效果,同时还具有锐化图像边沿的效果。 相似文献