无人机遥感下城市道路边界高效提取仿真

城市道路环境通常是大规模且复杂的,使得无人机采集图像中的影子和模糊等因素会导致道路边界的模糊或不清晰,使得精确提取变得困难。为此提出基于无人机遥感的城市道路边界高精度提取。利用无人机遥感设备采集城市道路遥感图像,对其实施色调-饱和度-亮度(Hue Saturation Value, HSV)色彩空间变换、反射率转换、图像配准和融合处理,去除图像噪声,提高其清晰度;利用简单线索化迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)超像素分割算法分割遥感图像中的道路和非道路像素区域;通过多元局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)特征提取方法实现城市道路边界的高精度提取。实验结果表明,所提方法在提高遥感图像清晰度和去除图像噪声干扰的同时,具有较高的道路边界提取精度和提取效率,边界提取所用时间仅为2.74ms。

多波束测深和图像分割的海底地貌边界提取研究

为了获取完整清晰海底地貌边界,为海洋工程建设与环境监测等提供科学依据,设计多波束测深和图像分割的海底地貌边界提取方法。采用多波束测深系统采集海底地貌测深数据,利用数据生成海底地貌深度图像,经灰度化、滤波及增强处理此深度图像后,获取高质量海底地貌灰度图像,结合全局阈值分割方法分割此灰度图像,获得图像内海底地貌边界部分,实现海底地貌边界提取。结果表明,该方法根据测深数据生成的图像质量好,对比度高,暗处细节清晰,提取的海底地貌边界清晰、完整,具有较高的实际应用价值。

边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管分割

针对视网膜血管分割任务中存在的毛细血管分割遗漏和断连的问题,从最大限度地利用视网膜血管的特征信息的角度出发,添补视网膜血管的全局结构信息和边界信息,在U型网络的基础上,提出边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管分割网络。本模型先将动态图卷积嵌入到U型网络中形成多尺度结构,提升模型获取全局结构信息的能力,以提高分割质量,再利用边界注意力网络辅助模型,增加模型对边界信息的关注度,进一步提高分割性能。将模型在DRIVE、CHASEDB1和STARE三个视网膜图像数据集上进行实验,均取得了较好的分割效果。实验结果证明,该模型能较好地区分噪声和毛细血管,分割出结构较完整的视网膜血管,具有泛化性和鲁棒性。

一种基于优先搜索方向的边界跟踪算法

图像处理尤其是区域分析中,区域的边界是非常重要的信息。提出了一种基于优先搜索方向的边界跟踪方法。该方法是以区域为基本操作单元,以当前边界点和上一边界点所确定的方向的外法线方向为起始搜索方向,顺时针方向搜索下一个边界点,当下一个边界点与该区域第一个边界点重合时,该区域搜索完毕,并开始对下一个区域进行跟踪。利用这种方法跟踪出来的区域边界,不但能够很好的满足对边界一个像素的宽度、同一个区域的边界连通封闭、准确定位在区域外围轮廓上的要求,而且能够完整准确地保持目标区域外边界的自身原貌和特点,以及内、外边界彼此独立,可独立成图用。由于这种算法在跟踪过程中充分考虑已知边界点对后续边界点的影响,使得边界点保持了良好的相关关系,可以根据实际应用的要求,在跟踪过程中直接实现边界的矢量化。

支票自动处理系统中的图像处理及识别

为对银行支票进行自动分析、验证、检索，该文设计了一种支票自动处理系统，介绍了图像处理及识别技术在该系统中的应用，描述了一种支票要素自动分割方法及针对支票图像的处理与识别算法，成功地实现了强噪声情况下支票部分要素的图像分割和识别，具有较好的稳定性和很强的抗噪声能力。对５５０张真实使用的支票做版面分割、角码区域分割识别实验，其中版面分割正确率为１００％，角码分割识别准确率为９９１％。另外该文实现了一种小波编码压缩算法，在较高的压缩率下获得了较好的图像质量，极大地节约了支票图像的备份空间。

边界感知的实时语义分割网络

目前多数实时语义分割网络不仅同时处理边界和纹理等细节信息而且还忽略了语义边界区域特征,从而导致物体边界分割质量下降。针对该问题,提出一种边界感知的实时语义分割网络,主要从三个方面提高边界语义分割质量。提出了边界感知学习机制利用位置信息降低边界特征和轮廓附近细节的耦合度使边界感知和位置关系相互促进。设计轻量级区域自适应模块增强卷积网络对复杂语义边界区域的建模能力。根据采样区域像素贡献值不同设计了高效的空洞空间金字塔池化模块以增强重要的细节和语义特征。实验方面,与基准相比,在Cityscapes验证集上精度提升了约5.8个百分点,在Cityscapes测试集上以47.2 FPS的推理速度使精度达到了74.9%。在CamVid数据集上与BiSeNetV2算法相比mIoU提升了约3.96个百分点。

改进边界指示函数的水平集活动轮廓模型

由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想。为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合的水平集分割算法。首先对基于边界的距离正则化水平集演化(DRLSE)模型进行改进,将区域信息引入到边界指示函数中,并用改进后的边界指示函数代替DRLSE模型中的边界指示函数,最后,得到一个梯度与区域信息相结合的水平集演化模型。结果表明,本文中的模型能准确分割甲状腺肿瘤超声图像,且在分割效率和分割精确度方面均比DRLSE模型有所提高。

基于双层连通性检测的路面裂缝图像识别算法

针对路面裂缝图像识别结果容易存在孤立噪声和断续边缘的情况,提出了基于像素-裂缝子块双层连通性检测的图像自动识别算法,主要有4个部分:(1)基于自适应灰度拉伸的图像增强算法;(2)基于自适应大津法和八方向Sobel梯度信息的组合分割算法;(3)基于连通性检测的二值图像去噪算法;(4)32×32裂缝子块识别和优化连接算法。然后,对5张3056×2048的路面破损图片进行裂缝识别,结果显示,该算法从像素和裂缝子块这2个层次进行连通性增强处理,可获得完整而连续的裂缝图像。最后,针对10张512×512的路面破损图片,对全局OTSU分割、八方向Sobel检测、Canny检测和本文算法进行测试,各算法综合性能指标F1值依次为62.46%、23.84%、10.45%和88.30%,准确率依次为83.45%,27.82%,17.83%和86.60%,召回率依次为56.89%,21.83%,8.89%和90.68%,体现了本文算法的优越性。

图像分割方法综述

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理图像分析的关键步骤。对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述。具体介绍了基于区域的分割方法、基于边界的分割方法 ,基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法。

基于Visual c++矩形标尺智能识别

通过利用图像处理和图像识别领域的边界分割Robert局部边缘检测算子方法及梯度算子区域迭代的阈值图像分割算法相结合来对图像特征进行二次提取,不同于单独采用边界分割与区域分割算法,该算法通过对边缘检测结果的差分结果的迭代分析,有效的增强了识别算法对识别条件的适应性及识别精度,并采用Visual C++编程进行计算机图像辅助设计作为实现手段。

几种图像分割技术的比较

本文主要介绍了图像分割的几种方法:基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法及其各自存在的问题和最新进展,同时介绍了结合特定理论工具的分割方法,最后指出了图像分割技术的发展趋势。

基于U-net的被动式太赫兹安检危险品分割方法

针对被动式太赫兹安检系统检测图像识别危险物难度较大、精确度不高的问题,提出一种基于U-net的被动式太赫兹安检危险物分割算法。通过构建危险品的局部结构差异性假设和局部亮度差异性假设定位太赫兹安检图像中危险品可能存在的感兴趣区域(ROI),并选择拥有少量特征通道与神经元的浅层卷积网络针对ROI做图像超分辨处理,最后将图像输入U-net网络,得到质量高、轮廓清晰的危险品分割图像。通过实验证实了本文方法相比传统分割算法准确性有明显提高,有助于提高被动式太赫兹安检系统的危险品识别率。

一种基于启发式搜索技术的尿沉渣有形成份边缘检测算法

针对人体尿沉渣有形成分细胞图像的边界检测问题,基于启发式代价搜索来求解目标体边界的方法。在灰度分布双峰特征不明显的情况下,基于启发式搜索的边界提取效果优于传统的二值边界检测,细胞形态特征可以进一步细化细胞特征,提高细胞分类效率。

分段式高精度隧道洞外亮度测量方法研究

针对目前我国隧道洞外亮度测量方法存在操作复杂、成本高和测量误差较大等局限性,提出了一种基于网络相机的分段式高精度隧道洞外亮度测量方法。首先,利用网络相机对测量区域进行图像采集;然后,利用微型电脑(树莓派)对图像进行灰度化处理并计算出目标区域的灰度值;最后,利用经P199F成像式亮度计对网络相机进行亮度标定后的亮度与灰度的表达式计算出目标区域的实际亮度。为了进一步地提高测量精度,对亮度与灰度的表达式进行了分段处理。结果表明,测量误差可以控制在±3%以内,满足隧道洞外亮度测量的国标要求,并且目前已应用在广西境内的合那高速猪谷山隧道洞外亮度的测量中。

基于遥感影像的农田边界提取方法研究进展

农田边界的自动提取对高效量化农田土地资源和制定相关调控政策十分重要,是农业现代化和智慧化发展的必要条件。统计多种农田边界提取尺度下常用的遥感数据,简述农田边界提取技术经历了从无监督到监督提取的发展,总结并对比农田边界提取的4种主要方法,包括基于边缘检测的方法、基于区域的方法、混合方法和深度学习方法,深度学习方法属于监督提取技术,与遥感技术的发展息息相关。简述农田边界提取精度评定中的参考图像获取与精度评估方法。提出目前存在农田边界特征利用和挖掘不足、缺乏公开实时的数据集、缺乏针对小农地区的研究、提取方法普适性不足的问题。在综合应用农田边界特征、共享农田边界大数据和应用云计算平台、开发小农地区农田边界提取方法、融合时空协同的多源数据方面作出展望。

一种改进的二值图像边界跟踪与边界链码获取算法

为了克服传统二值图像边界跟踪速度慢和边界漏跟踪等问题,基于Freeman链码提出一种通用性强的多起点分段二值图像边界跟踪与边界链码获取算法。在借鉴前人对传统Freeman链码搜索算法的改进,将平均搜索方向减少为2.5就可以找到新边界点的基础上,进一步将复杂的边界分段处理,令前一边界链的起点作为待跟踪边界链搜索的起点,同时把跟踪后的边界点填充,这样自上而下自左而右的对图像扫描,只需一次即可跟踪完所有的边界,并通过设定阈值消除了单像素冗余点。实验论证结果表明,本文算法能够对复杂网状边界、内部孔洞进行有效地跟踪,同时具有抗噪去除冗余点的能力和较快的速度。

基于改进多分支特征共享结构网络的裂缝检测算法

针对路面裂缝检测时裂缝的位置、形态的不确定性及裂缝特征与路面背景纹理的相似性等问题,提出了一种改进的多分支特征共享结构网络的裂缝图像分割算法。为了在减少计算参数冗余的同时提高检测精度,使用轻量化特征提取网络获取高层特征,采用多分支跳跃连接的方法提高通道间的信息利用。各分支融合全局卷积网络(GCN)模块和边界细化(BR)模块,提高了对裂缝边缘的分割性能和对裂缝区域内部分类的鲁棒性,利用循环残差卷积(RRC)模块,推动了对裂缝特征的累积。最后采用中轴法提取裂缝骨架,计算裂缝的形态参数,得到裂缝长度和宽度的相对误差分别为4.73%和5.21%。设计的多组对比实验结果表明,所提改进算法能够有效地提高对路面裂缝检测的精度和效率。

基于边界限制加权最小二乘法滤波的雾天图像增强算法

针对经典的暗通道理论算法在处理雾天图像时天空区域出现光晕和亮度损失的问题,提出了一种基于边界限制加权最小二乘法滤波的雾天图像增强算法。该方法根据雾天图像的直方图特性,分割出天空区域,并求解出了全局大气背景光;根据辐射立方体法则推导出边界限制条件,得到了初始的透射率,运用加权最小二乘法滤波方法和容差机制,对透射率进行了平滑处理;利用暗通道理论的模型,求取了增强后的图像。研究结果表明,在去雾效果和图像的可视度方面,所提算法优于现有的暗通道算法。

基于激光点云的建筑物立面轮廓提取

提出一种基于三维激光点云数据的建筑物立面轮廓提取方法。在数据预处理的基础上,采用考虑局部点云密度的自适应建筑物立面分割方法进行建筑物立面点云分割,并将分割后的建筑物立面进行重心化和坐标转换,利用轮廓提取算法进行建筑物立面轮廓提取。分别采用模拟和实测点云数据进行实验,结果表明,该方法能够有效提取建筑物立面轮廓。