基于K均值聚类的厚壁组织区域自动提取

桉树是我国南方的速生丰产林,区域提取是定量分析各种组织抑制桉树茎生根原因的重要前提。为此,介绍了基于K均值聚类的在桉树茎切片图像中自适应提取厚壁组织区域的图像处理技术。将桉树茎切片彩色图像转换为CIEL*a*b*彩色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析,提取细胞厚壁,然后填充其中白色的细胞腔,构成完整的厚壁组织区域。实验结果表明,在CIEL*a*b*空间使用该算法可以获得较准确的实验结果。

基于能量函数基元提取的建筑物LOD2模型自动生成方法

近年来,随着实景三维中国和数字中国的快速发展,建筑物三维模型重建已成为智慧城市建设的重要环节。本文提出了一种全自动建筑物LOD2模型生成框架,旨在解决城市级实景三维场景中建筑物LOD2模型生成的难题。为了自动提取大场景建筑物对象,首先利用场景正射影像,通过图像分割获取建筑物的边界信息;然后使用改进的增强型平面区域分割方法提取高质量的分割平面,并利用混合线性模型对分割结果进行优化,能够更好地处理城市建筑物的局部破损和重建错误等问题。试验结果表明,本文算法生成的建筑物LOD2模型质量和效率更高,能够应对城市建筑模型的复杂情况,得到更稳健的重建结果。

基于自动阈值与区域增长的SAR影像海岸线提取算法

为实现对海岸线的动态监管和监测,提出了一种自动阈值与区域增长相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像海岸线自动提取方法。首先结合Canny边缘检测和最大类间方差法(OTSU方法)实现自动阈值分割提取水陆分界线;在自动阈值提取的基础上,对水域进行开运算和图像分割,将占有较大比例的海上水体作为种子点进行区域增长,获取海上水体,从而去除陆地水体、阴影等误分为海域的部分;之后对区域增长法获取的海陆分割结果进行去噪、填充等形态学优化处理,填补海上船体、风车、岛礁等造成的空洞影像,形成最终的海陆分割结果;最后,使用Canny边缘检测算子获取海岸线。基于江苏海岸带的实验结果表明该方法可以高精度地提取出光滑、连续的海岸线,在SAR影像海岸线提取中具有较强的实用性。

从规则格网DEM自动提取汇水区域及其子区域的方法

从DEM自动提取的汇水区域及其子区域信息对进一步的水文分析有着重要的辅助作用。在经过洼地处理的DEM及得到水流方向矩阵的基础上,本文提出并实现了一种汇水区域及其子区域的提取算法。该算法首先提取整个DEM区域内每条河流的汇水区域,然后按照不同的要求划分子区域。经过试验,与现有的方法相比,该算法在提取效率和结果准确性方面都有明显提高。

基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取

针对具有复杂背景干扰,信噪比低的红外图像目标提取问题,提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理,然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域,接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域,再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果表明:本文方法能有效的消除复杂背景干扰,并很好的提取出目标。

大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法

提出了一种大范围倾斜多视影像自动连接点提取和光束法区域网平差算法。首先利用POS数据对倾斜影像进行矫正并预测候选像对,使用SIFT特征进行影像匹配;然后利用并查集数据结构实现多视影像间连接点对应关系的快速确定;最后将POS数据和控制点数据作为带权观测值进行平差解算。选取3种典型的倾斜相机系统(组装轻量级倾斜相机、国产SWDC-5相机、微软UltraCam相机)进行了试验,结果表明,本文算法能够适应国内外流行的倾斜摄影系统,且一次性可处理的影像数目超过2000张;在相同条件下倾斜影像光束法区域网平差的整体精度优于传统垂直摄影情形,实际精度可以达到水平方向0.75 GSD,高程方向2.0GSD。

医学图像感兴趣区域的自动提取

针对医学图像归档与通信系统通过视频采集和胶片扫描产生的海量图像数据,提出了一种感兴趣区域自动提取和归一化的预处理算法。该算法具有时间复杂度低,无须人工干预,不会对提取的感兴趣区域图像数据造成任何损耗等特点,适合海量医学图像数据库的批量处理。将其应用于基于图像内容的归档与查询算法中,作为图像提取特征前的预处理算法,实验数据证明较传统直接针对原始采集图像,可有效改善特征提取准确度,提高查询精度。

动态场景视频序列中的前景区域自动提取

首先提出一种具有自适应外点过滤功能的全局运动估计算法 ,通过交替地进行参数估计和外点过滤 ,能够有效地抑制噪声的影响 ,实现准确的背景对准 ;然后 ,通过直方图拟合获得准确的背景噪声方差值 ,克服了以往只能依据经验设定背景噪声方差的缺点 ,并使用显著性测试技术有效地对帧差图进行二值化 ,最终消除帧间的重叠背景 ,提取出前景区域 实验结果表明 ,该算法能够有效地实现动态场景视频序列中的背景对准 。

扫描电子显微镜图像中粉煤灰珠状颗粒区域的自动提取

针对扫描电子显微镜图像中粉煤灰区域的提取问题,提出了基于区域生长的珠状颗粒区域提取方法。该方法自动选取种子区域,在边界约束下按灰度相似度生长,生长区域结合形状特征提取目标。提取结果比对人工提取区域,提取误差用提取面积的错分率和漏分率之和表示。实验的最小提取误差是6.8%,平均提取误差是8%,自动提取60张SEM图像的时间小于10 min。提取时间和误差均可达到估算粉煤灰含量的要求。

航天遥感图像感兴趣区域的自动提取方法

感兴趣区域提取是航天遥感图像分析的重要前提。随着图像空间分辨率的提高,场景内显著目标以及背景变得愈加复杂。利用传统的特征提取技术将会耗费大量计算空间和时间。提出了基于改进视觉注意方法的感兴趣区域自动提取,在HSV空间将目标与背景在颜色和亮度上的差异作为显著特征,利用高斯金字塔和中心-周边求差算子计算图像的显著特征图,并对特征图进行归一化和线性融合,设计注意焦点的转移步骤,完成感兴趣区域的自动提取。通过仿真和实验可以看出,本方法能有效地实现航天遥感图像感兴趣区域的自动提取。

基于连通区域提取的中尺度涡自动检测方法研究

论文根据海洋中尺度涡成像的特点,基于边缘检测,运用连通区域提取技术,综合利用涡旋的形状、尺度等判据,设计了一套中尺度涡自动检测算法。该方法主要分为三个步骤:首先对遥感图像数据预处理,包括图像压缩、图像定标、图像边缘检测;然后对图像进行连通区域提取,计算其特征参数;最后对这些连通区域判别检测,提取中尺度涡。研究中使用的决策参数是进行多组数据实验后提取的特征值,随着实验数据的越来越多,特征值也将越来越成熟。论文采用高分三号卫星海洋遥感图像数据进行算法的测试,实验表明该方法可以有效地对遥感图像进行中尺度涡检测。

基于感兴趣区域半自动提取的图像压缩的研究

为了减少图像数据的存储空间和传输时间,提出一种基于感兴趣区域半自动提取的图像压缩方法。与已有算法不同,该算法在对图像进行感兴趣区域分割时,并不是完全人工或者自动分割,而是基于手动的基础上结合区域生长的方法进行分割,得到较精确的感兴趣区域。在实验结果表明,该方法能在精确保存有用信息的前提下,得到较高的压缩比和较高质量的复原图像。

从DEM中自动提取自然水系

为了从数字高程数据中自动提取区域水资源信息 ,以提高基于 GIS的区域水资源勘查评价工作的效率 ,提出了一种从 DEM中自动提取自然水系的实用方法 .该方法通过 DEM数据预处理 ,首先将其中的洼地和小平原改造成斜坡 ;然后依据水总是沿斜坡最陡方向流动的原理 ,确定 DEM中每一个栅格点的水流方向 ,再根据各点的水流方向数据 ,计算出每一个栅格点的上游给水区 ;接着 ,根据栅格点上游给水区数值 ,用阈值法确定水系栅格点 ,并对水系栅格点进行筛选 ;最后 ,根据水系栅格点的水流方向 ,将整个水系追索出来 ,另外 ,还用该方法对试验区的DEM数据进行了自动提取自然水系的试验 ,其结果与用手工方法提取的水系基本一致 。

区域生长与GVF Snake模型相结合的水域边界提取

利用梯度矢量流GVF(Gradient Vector Flow)Snake模型实现了全色遥感影像上水域边界的智能提取。对于形状特别复杂的水域,单独利用GVF Snake模型提取其边界,存在着人机交互繁琐、时间消耗大、提取精度有待提高等问题。为了解决这些问题,提出了一种自动初始化的GVF Snake,利用区域生长法自动提供GVF Snake的初始值。从而简化了人机交互,降低了时间消耗,提高了提取精度。

工程图纸标题栏信息自动提取方法的研究

详细分析了DWG文件格式和标题栏的结构特征,给出了一种新的提取标题栏工程信息的方法。通过直接读取DWG文件,自动解读工程图纸中的文字信息,将标题栏区域的工程信息提取出来,以一定的数据结构存储到Access数据库,使得电子工程图纸的自动化管理成为可能。

复杂背景下的粉笔数字字符自动提取方法研究

根据粉笔字符背景复杂、断笔、残笔、手写字符粘连、重叠等特点,提出了一种复杂背景下粉笔数字字符自动提取方法。通过数字区域定位,获取局部图像并进行二值化;通过数学形态学处理,解决二值化结果中的断笔、残笔等问题;通过改进滴水算法,对粘连字符进行切分,获取单个字符。最后,以板坯号识别为例,开发了板坯号自动识别系统,并成功地应用在板坯的生产过程中,证明了其有效性。

基于SVM的遥感图像半自动提取方法研究

遥感影像的半自动提取是遥感图像处理领域里的一个重要研究方向。提出一种新的半自动提取面状地物的方法,能够用随意给定的前景和背景曲线准确地提取出感兴趣的区域。算法首先提取前景和背景曲线上的像素作为分类样本,并使用SVM(Support Vector Machines)得到最初的分类效果。在此基础上,综合利用分类对象的光谱特征和形状特征信息,进行区域合并。最后,采用一种自动停止区域合并的准则确定最终合并结果。实验证明,该算法适用性强,可以在复杂多变的情况下,准确地区分出多种地物。

印刷文档中表格字符的自动提取算法

在简要分析表格结构的基础上 ,提出了一种利用变尺度连通特征提取表格字符的方法 .为此 ,给出了连通区域搜索算法 ,定义了用于区分表格与图形的行程位置转化函数 .并介绍了实验的情况 .

基于微粒群区域搜索和小波评价的差分式自动聚焦

为进一步提高图像法自动聚焦的性能,提出了一种差分式提取图像边缘的方法,并构造了图像清晰度的小波评价函数,同时利用微粒群(PSO)算法对聚焦区域进行快速搜索。首先,介绍了差分式边缘提取方法及其优势,给出了一种评价区域的选取判据以及基于PSO的高效搜索方法;然后,对小波评价函数参数进行了比较分析和优选;最后,与传统方法进行了对比实验。结果表明,由于采用了差分式提取方法以及新的自适应聚焦窗口和评价函数,聚焦曲线较传统方法具有更高的调焦分辨率,PSO算法的使用使聚焦速度提高了约170 ms,聚焦精度约为2.3μm,同时调焦效果不受初始位置的影响。

CT影像中一种基于知识的脊髓自动提取方法

基于CT影像人体结构的特征知识,提出了用3个主要步骤实现脊髓的自动提取功能。并在检测脊髓概率区关键步骤中,基于脊髓及其周围结构的特征知识,建立了一个全新的特征模型进行脊髓内一点的检测,并基于该点进行区域增长得到脊髓概率区,进而在脊髓概率区内实现脊髓的检测。在临床60例患者CT图像序列的试验中,躯干轮廓检测率全部达到100%,脊髓概率区的检测率有2例为99%,其余均为100%,基于脊髓概率区的脊髓检测率全部可以达到100%。引入特征模型自适应修正,可以实现全部60例患者CT图像序列脊髓的自动提取。运行于笔记本平台上,患者CT图像序列脊髓检测时间可以达到3 s左右,完全满足临床要求。脊髓自动提取功能的实现,避免了临床放疗医师进行手动勾画的烦琐工作,同时也降低了勾画结果对放疗医师技术水平的依赖,在临床放射治疗领域具有重要意义。