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1.
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. 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
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
4.
本文提出了一种基于自适应Bandelet变换的BayesShrink软阈值图像去噪方法。根据图像和噪声的特点,在Bandelet化的过程中采用Visu shrink方法中基于最大最小原则所定义的阈值来寻找各个剖分子块的最佳几何流方向和完成最优四叉树分割,从而计算出较为精确的图像几何方向,然后对各个Bandelet块进行BayesShrink软阈值去噪。实验表明,本文提出的算法比基于小波的图像去噪法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,同时能够避免小波变换所带来的边界振铃效应,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。 相似文献
5.
对已知目标形状,利用核主成分分析方法非线性建模,并根据高分辨率遥感图像特点,提出一种新的融入形状先验、图像边缘、颜色以及阴影信息的目标提取方法.该方法构造了基于活动轮廓模型的能量函数,并通过迭代的全局最优化方法最小化,实现对目标的准确分割提取.实验结果表明,该方法不仅能准确高效分割提取目标区域,而且能抵制背景噪声干扰,具有很强的鲁棒性和实用价值. 相似文献
6.
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. 相似文献
7.
将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合,提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法.采用基于总变分流的扩散函数,各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时,对图像纹理区域进行平滑,获得比原始图像更易分割的简化图像.但是平滑过程中纹理信息的丧失,限制了该方法的通用性和有效性.为了在利用各向异性扩散方法的同时,有效地提取和利用纹理信息,我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像;同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑;再利用矢量形式的各向异性扩散方程,对特征图像进行边界保持的各向异性平滑.将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间,来对平滑后的纹理特征量进行分割.实验证明,利用该纹理分割算法可以获得较好的效果. 相似文献
8.
提出了一种新的基于空间特征的划痕检测和去除算法。该算法将对划痕的检测转化为对图像垂直投影序列的处理,降低了计算复杂度。实验结果表明,该算法能够有效地进行噪声干扰下划痕的检测和去除。 相似文献
9.
图像进行传输过程中，图像噪声成为影响图像质量的重要因素，因此，对图像去噪是各类图像处理领域广泛研究的内容。对图像实施去噪要点要保留图像的重要信息，并获得良好的去噪效果。借助匹配法找出相似块作为训练样本，通过主成分分析提取信号的重要特征，根据最小均方误差方法建立线性自适应阈值方程，对图像展开自适应阈值去噪处理。本次研究表明，这种方法能有效去除图像的高斯白噪声，保存图像的细节信息，从而获得最佳的视图。 相似文献
10.
为了增强图像边缘和纹理以及去除图像噪声,讨论分数阶微积分算子频域特性,提出新型的分数阶微积分算子模板和算法。考虑边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,利用3×3模板,在分数阶微分增强时,取中心点4个方向最大值为增强值;在分数阶积分去噪时,将图像分别在8个方向卷积,按照在8个方向卷积结果总和中所占的比例大小进行线性加权,从而得到去噪后的图像。实验结果表明,提出的分数阶微积分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息以及去除图像噪声,并且视觉效果明显。 相似文献
11.
本文提出了一种基于主成分分析（PCA, principal components analysis）及支持向量机（SVM, support vector machines）的信息隐藏盲检测方法。该方法根据信息隐藏时对载体图像引入噪声的特点,通过分析图像块的主成分,计算出图像的特征向量。通过对原始样本图像和藏密样本图像特征向量的学习和训练,得到SVM检测模型,可用于信息隐藏的盲检测。实验结果表明,该方法能够有效地检测出目前常用的信息隐藏方法。 相似文献
12.
灰度图像的最佳阈值分割算法 总被引：4，自引：0，他引：4
图像的分割是图像识别的前提和基础。在图像识别技术日益发展的今天，图像的分割技术自然倍受瞩目。本文提出了灰度图像的最佳阈值法分割算法。实验结果表明，该方法能够从图像中获取较为理想的目标图像，并具有一定的抗噪声性能。 相似文献
13.
针对分形网络演化法存在分割效率相对较低和区域合并准则无法适用于单像素区域对象2个问题,提出采用快速扫描法构建初始区域对象,进而采用基于异质性最小区域合并算法实现分形网络演化分割.实验证明,快速扫描法能快速构建初始区域对象.通过设置适当初始阈值参数,在不影响分割精度情况下,该方法较大程度上提高了整体分割效率.从可信度和通用性角度来看,具有较高的实用价值. 相似文献
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为克服局部图像模型对初始轮廓敏感的不足,结合LGDF模型和CV模型,引入图像局部熵,提出一种融合局部信息和全局信息且可以自动调节其比例的主动轮廓模型.首先由引进图像局部熵的LGDF模型和CV模型的线性组合来构造水平集演化力,然后根据图像局部信息自动调节二者的权重.实验结果表明,对血管图像、噪声图像及SAR图像,该模型显示了轮廓初始化的鲁棒性和较强的抗噪声性能. 相似文献
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白治江 《上海海事大学学报》2002,23(2):58-62
对严重噪化的图像 ,提出一个形态学分割方法。先通过灰度骨架变换方法和最大内接块的概念将图像中的颗粒噪声、目标表面及有噪背景分离开 ;移去变化背景及颗粒噪声 ,使图像得以增强 ;为了成功地识别和分离不需要的成分 ,用灰度形态开形成一个尺寸鉴定算法 ;最后在增强图像上应用全局阈值化从背景中获得目标。 相似文献
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为了解决传统谱聚类算法对大尺寸海洋图像难以进行有效计算的问题,提出一种改进的谱聚类算法.采用分块方法将原始图像分割成多个子图,同时结合随机采样算法利用采集的样本估计全局样本,在保证分割精度基础上大大降低计算复杂度,有效地处理高维图像,针对随机采样的不稳定性,采用多次采样聚类并结合大多数投票的方法,得出最终的分割结果.仿... 相似文献