人体生理最佳分割点不是黄金分割O．618

目的探讨“黄金分割”0．618是否适用于人体生理的功能及各项检查值正常与否的判断。方法用“黄金分割”0．618对各项检查值进行分割计算、其切割点值是否为最佳正常值。结果在人体生理现象最常用的项目中随机选取27项计算有26．5项与正常值不符合，其准确率为：1．8％。结论“黄金分割”0．618不能适用于对人体生理各功能及化验检查正常与否的判断。

最佳阈值分割算法在肺癌细胞识别系统中的应用

肺癌细胞识别中,图像分割是其中重要的一环.其准确性直接影响到肺癌的早期诊断以及后续治疗.本文提出一种最佳阈值分割算法,通过分析直方图的方法确定最佳的阈值.最后对图像的孔洞进行填充,以达到特征提取的要求.实验证明此算法是有效的.

基于WT-Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法

植物病害叶片图像分割是植物病害识别和植物分类的基础。为了解决作物病斑叶片的分割效率和实时性,在小波变换(wavelet transform)和Otsu法的基础上,提出一种基于WT-Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法。首先,利用二维小波变换提取作物病斑图像的边缘点;其次,利用Otsu法在这些边缘点搜索最佳分割阈值;最后,利用该阈值分割图像。利用该方法在真实辣椒病害叶片图像上进行了分割试验,结果表明,该方法对病害叶片图像分割有效可行。

最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法

针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.

一种基于最大类间方差和区域生长的图像分割法

提出一种基于一维最大类间方差和区域生长的图像分割法。首先用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值,再用改进的区域生长法分割得到目标。实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的图像分割问题,而且对于背景复杂、光照不均匀的图像也能取得较好的分割效果。该算法计算量小,实时性和分割精度均有一定优势,在提取目标的同时,不留下任何背景像素,使下一步的目标识别更为简单。

消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法研究

提出了一种基于改进OSTU法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对OSTU法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究和分析,并以此为判据对可疑目标区域进行判断,最后识别出真正的射流轨迹。实验结果表明:该算法在不同光照条件、背景情况下,基本可以摒除干扰物,准确识别目标,且处理速度较快。

航空与卫星影像数据多尺度分割对比研究

本文从遥感影像多尺度分割的角度分析了同一地区的航片与QuickBird、IKONOS等卫星数据的分割效果,讨论了不同地物和不同影像的最佳分割尺度,以增强对目标物的检测与识别能力,提高现有航空遥感数据及卫星影像数据应用的精度和效率,并对最终分类结果进行了比较。结果表明航片、QuickBird、IKONOS的最佳分割尺度分别为125、100、75,QuickBird的分类精度最高,航片和IKONOS的分类精度次之。因此可认为,航片在实际应用中,可以代替高分辨率卫星影像。

基于神经网络的图像分割算法在FPGA上的实现

脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)是一种新型神经网络模型,作为研究图像分割的常用方法,一直广受关注。针对目前大量文献关注PCNN模型仿真实现研究的情况,本文基于PCNN模型提出了将最小交叉熵分割算法在FPGA硬件平台上进行实现。相比于传统的PCNN软件实现以及最大信息熵分割算法实现的方案,本文提出的图像分割方案最佳分割精准度高,具有处理速度快,实时性强,图像分割效果好的优势,应用范围更广,因此该设计具有较高实际应用价值。

图像阈值分割算法及对比研究

图像阈值分割技术广泛应用于计算机视觉和模式识别等研究领域。通过对五种典型的阈值分割算法,包括最大类间方差法、最大熵法、最小交叉熵法、最大相关法和灰度熵法进行算法仿真,并针对不同信噪比图像的分割结果进行了客观评价,得出不同分割方法所适用的分割对象。同时设计了图像阈值分割系统,便于进行不同分割算法的对比分析。

基于局部阈值的植物叶片图像分割算法研究

提供了采用数字图像处理方法快速分割含边框植物叶片的方法,分别采用局部阈值分割和最佳阈值分割获取二值图像,得到局部阈值分割效果较好的结论,最终得到了比较清晰的边框图像和叶片二值图像,为后续图像处理打下良好基础。

基于DAM6416P处理平台对光学图像弱小目标的分割

针对空天背景光学图像中弱小目标的特点,结合以TMS320DM6416 DSP芯片为主处理器的硬件处理平台的资源性征,设计了两种适合硬件处理平台实现的目标提取算法,并进行了比较。实验证明该算法检测效率高,实时性好。

基于BA*优化Otsu的电力设备红外图像分割

红外图像感兴趣区域(ROI)分割是电力设备故障智能诊断技术的关键步骤之一,针对分割过程中最大类间方差(Otsu)法阈值选取困难、耗时量大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法(BA*)的Otsu分割方法。为加快蝙蝠群收敛速度,引入Logistic函数模型更新蝙蝠算法脉冲响度因子,使用BA*搜索Otsu最佳分割阈值。结果表明:相比于Kapur法、Kittler法、PSO+二维熵法,该方法提高了图像分割精度,与蝙蝠算法(BA)优化Otsu的分割法相比,该方法的收敛性能更加优越,有效地解决了红外图像阈值分割的问题,为后续设备温度场特征提取与分析奠定了基础。

基于链式竞争遗传算法的KSW熵的图像分割

针对最佳熵阈值图像分割算法过程中计算复杂度高的问题,提出了一种基于链式竞争遗传算法的最佳熵阈值确定法(KSW熵法)的图像分割算法。通过将3个邻域的链式竞争引入到常规遗传算法框架下,实现特征选择过程;将改进的遗传算法应用到最佳阈值图像分割算法中,完成对阈值的寻优过程。仿真实验结果与分析表明:算法在分割速度和效果上均优于传统的最佳阈值图像分割算法和单纯的遗传优化最佳阈值图像分割算法。

一种基于改进GS方法的图像分割方法

聚类分析作为多元统计分析的一个分支,用于图像分割己有相当一段历史。文章基于间隙统计(Gap Statistic,GS)方法从估计最佳聚类数的角度对图像存在的最佳分割进行研究。为去除GS方法中由于随机产生参考数集以及采用样本估计带来的误差,并能给出一个具体的图像分割过程,文章对GS方法进行了改进,通过修正间隙(Gap)统计量,计算出一维情况下Gap统计量的具体函数表达式,并在此基础上提出一种图像分割算法:最佳自适应k-阈值分割算法。

基于亮度累加直方图的夜间车辆检测算法

为提高夜间环境下车辆检测的精度,提出一种基于亮度累加直方图的车辆检测算法,利用汽车尾灯的高亮特征检测自车前方车辆。通过统计大量的尾灯亮度信息得到分割阈值,由该阈值确定最大类间方差法的初始阈值。在亮度累加直方图中采用改进的最大类间方差法确定最佳分割阈值,并使用该阈值分割图像提取尾灯目标。结合尾灯的形状、位置和颜色等特征进行尾灯筛选和配对,以检测到的尾灯对为目标实现夜间车辆的检测。实验结果表明,该算法能够准确地分割出尾灯目标,对夜间前方车辆的检测率较高、适应性较好。

面向对象结合卷积神经网络的GF-1影像遥感分类

【目的】近年来,越来越多高时间分辨率、高空间分辨率卫星相继出现,为我们的生产生活提供了很大的便利,如何利用好这些数据庞大、信息丰富的遥感影像一直以来都是国内外研究的热点问题。其中遥感影像的分类是将大量的遥感影像应用于各个领域的基础,针对传统方法对于高分辨率影像分类精度提高难的问题,提出一种面向对象结合卷积神经网络的遥感分类方法。【方法】首先利用构建moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间的方法,确定最佳分割尺度,以最大面积法确定均质因子权重,对预处理后的GF-1影像进行分割,利用分割后的对象的特征作为分类模型的输入变量,建立一维卷积神经网络(1D-CNN)的分类模型,构建了基于像元的支持向量机,面向对象的支持向量机分类模型,对研究区进行了分类。【结果】利用面向对象的一维卷积神经网络方法进行分类,分类结果总体精度为93.10%,Kappa系数为0.9167,同基于像元支持向量机方法相比,总体精度提高了24.35%,Kappa系数提高了0.2923;同面向对象的支持向量机方法相比,总体精度提高了6.2%,Kappa系数提高了0.0746。【结论】利用构建的moran’s I指数与地理探测器q统计量的二维空间和最大面积法确定最佳分割参数,建立一维卷积神经网络结合面向对象的方法对遥感影像进行分类,与传统模型相比得到的分类结果精度较高,是一种快速有效的分类方法。

改进的Roberts图像边缘检测算法

针对复杂背景下图像边缘检测中存在抗噪性能不强、边缘不连续等问题,提出了改进的Roberts边缘检测算法。该算法采用3×3邻域代替Roberts算法中2×2邻域来计算梯度幅值;并利用图像块之间相似性的三维块匹配的去噪模型,提高Roberts算子的检测精度和抗噪性能;通过最佳阈值迭代方法代替人为指定阈值来获取最佳分割阈值,有效地提取图中目标轮廓。仿真实验结果表明,该算法PSNR达到33dB左右,比抗噪形态学边缘检测算法和一种改进的Roberts和灰色关联分析的边缘检测算法抗噪性能好,在抑制噪声干扰的同时,能保留边缘信息,较好提取目标的整体轮廓信息,为后续目标识别奠定基础。

液压油污染度CCD显微检测系统

研制了一种新型液压油污染检测系统。采用柯拉远心光路照明原理,使被测油液得到充分均匀照明。综合CCD光电显微成像和计算机数字图像处理技术,运用最佳阈值分割和轮廓提取相结合的图像数据处理方法,实现了污染颗粒图像边缘的精确检测。对实际液压油进行抽样实验,其测试精度达到国际标准的要求。

基于无人机影像的疑似违法用地精准监测

疑似违法用地是指对海域、山体、林地、耕地等用地的疑似违法侵占行为,对其进行精准监测是查实查清土地资源的重要手段。无人机影像以高空间分辨率、低成本、高效快速等优势成为土地资源精准监测的重要数据源,对象尺度作为其主要的研究单元存在优选最佳分割参数时主观性强、表征对象属性信息时时相特征利用率不足等问题。以近年来经济快速发展的威海市经济技术开发区(经区)作为研究区,首先提出了无人机影像最佳分割尺度定量化评价指标,然后充分挖掘了反映疑似违法用地客观规律的影像多时相特征,通过时空交互分析最终发现,2017年和2019年经区的疑似违法用地多分布于矿山、湖岸线等地,验证精度达到86%。研究结果不仅为特殊土地利用类型的精准监测提供了技术方案和理论支撑,而且对推动威海市经区精致城市建设、提高土地资源利用效率等具有重要意义。

基于机器视觉的瓷砖素坯表面缺陷无损检测算法研究

针对瓷砖生产中对瓷砖素坯表面缺陷检测的高速度和高准确率的要求,本文提出了基于机器视觉的表面缺陷无损检测算法。首先对采集到的瓷砖素坯图像采用双边滤波器进行图像预处理,降低噪声,提高图像质量,然后利用Canny边缘算子提取图像边缘,在图像边缘的基础上,采用最佳阈值分割算法,实现图像分割,利用圆形度对缺陷特征进行描述,并实现缺陷判别,最后,通过实验验证表面缺陷检测的准确度和稳定性。实验结果表明,该方法可以实现瓷砖素坯表面缺陷的无损检测,准确率达到95%以上,能应用于瓷砖表面缺陷质量检测的生产实践中。