半监督学习下复杂背景图像边缘检测仿真

为了有效避免图像边缘检测过程中出现边缘间断或者伪边缘的情况,提出一种半监督学习的复杂背景图像边缘检测算法。设定特征筛选规则,增强复杂背景图像敏感区域,提取图像特征,通过灰度共生矩阵和Gabor滤波提取图像高频与中低频纹理特征。利用半监督学习对图像样本展开训练,实现复杂背景图像分类。采用双边滤波对完成分类的图像预处理,通过最大类间方差法展开阈值分割,引入形态学思想将分割后的图像分别展开膨胀和腐蚀,获取形态学梯度图,计算梯度图像和原始阈值图像的交并集获取具有精确边缘的灰度图,实现复杂背景图像边缘检测。实验结果表明,所提算法可以获取高精度的边缘检测结果,且不会出现边缘间断和伪边缘的问题。

复杂背景图像中检测动目标的一种方法

该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测。首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心。整个目标检测方法简单、有效,便于用硬件快速实现。文中给出了实验结果。

一种复杂背景图像三维重建算法及其医学应用

针对复杂背景下绝大多数三维重建算法的可靠性不高和鲁棒性不强的问题,提出一种适合复杂背景图像的三维重建算法.研究空间点三维重建计算的一般性框架,并分析具体的实现过程;为了提高复杂背景下三维重建的可靠性和鲁棒性,对初始视差图中的无纹理或低纹理区域、遮挡区域和深度不连续区域分别运用置信滤波器、左右一致性滤波器和唯一性滤波器进行预处理,剔除伪匹配点;将滤波后的致密视差图进行空间点的三维重建,得到复杂背景图像点的深度信息.实验结果表明,该算法计算效率高,具有很强的稳健性,即使图像背景条件发生动态变化也能够获得满意的三维重建精度,能够为计算机辅助外科诊断系统提供可靠的深度信息.

复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别仿真

对复杂背景图像局部轮廓信息进行识别,能够快速获取图像相关信息,对图像局部轮廓信息进行智能识别,需要对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征,将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差。传统方法利用相与操作算子对复杂背景进行处理,将图像中的干扰信号剔除,但忽略了对图像的细节分解,导致识别效率低。提出一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别方法,利用对偶树复小波变换的优良特性对复杂背景图像进行分解提取多尺度细节特征。对提取获得的图像特征进行灰度膨胀、腐蚀、开闭运算。将图像原图与经过形态学运算操作后的图像作差,实现了对复杂背景图像局部轮廓信息的识别。仿真结果表明,所提方法的识别精度高,提高复杂背景图像局部轮廓的信噪比,为后续实现图像更多信息的获取奠定了良好基础。

复杂背景图像的多尺度Harris特征点检测算法

为了复杂背景光照映射图像的准确检测能力,需要进行多尺度Harris特征点检测,提出一种基于特征点模糊边缘滤波的复杂背景光照映射图像多尺度Harris特征点检测算法。采用多尺度Retinex算法构建复杂背景光照映射图像的边缘轮廓特征检测模型,结合对复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域进行特征重组,根据对图像的边缘信息特征分解结果,采用边界化的特征分布式融合增强和融合算法,提取复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域的高斯特征分块组合信息,采用模糊度统计参数跟踪识别方法,建立复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域的匹配滤波检测模型,采用分组特征映射和模板匹配技术,实现对复杂背景光照映射图像多尺度Harris角点分布区域增强和多尺度Harris特征点检测。仿真结果表明,采用该方法进行复杂背景图像的多尺度Harris特征点检测精度较高,自适应性较好,提高了图像特征点的定位识别能力。

一种复杂背景图像文字分割算法

根据图像中文字与背景区域的形态特征,提出了一种基于形态运算和连通元分析的复杂背景图像文字分割算法。实验结果表明,即使在图像分辨率不高以及文字布局较复杂的情况下,该算法仍然较快较准确地定位和分割出复杂背景图像中的文字。

一种基于形态运算的快速文字分割算法

本文针对复杂背景图像中文字与背景区域的形态特征,提出了一种基于形态运算和区域生长的快速文字分割算法MOSA,同时将之与LLT分割算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较快和较准确地定位复杂背景图像中的文字区域,并且相对于LLT算法,该算法在速度与分割效果方面都有所提高。