Application study of image segmentation methods on pattern recognition in the course of wood across-compression

Image segmentation is one of important steps on pattern recognition study in the course of wood across-compression. By comparing and studying processing methods in finding cell space and cell wall, this paper puts forward some image segmentation methods that are suitable for study of cell images of wood crossgrained compression. The method of spline function fitting was used for linking edges of cell, which perfects the study of pattern recognition in the course of wood across-compression.

基于Sentinel-2遥感影像的玉米秸秆覆盖度估算研究

作物秸秆作为农业生产活动中的重要物质,在减少土壤侵蚀、提高土壤保熵及增加土壤团聚体等方面发挥着重要的作用,因此通过遥感技术对大范围作物秸秆覆盖度进行监测具有重要的意义。本研究以样线法和图像分割法2种方法对玉米秸秆覆盖度(Crop Residue Cover,CRC)进行野外采样测量,以Sentinel-2影像为基础,利用遥感光谱指数和纹理特征作为特征变量,选择偏最小二乘法(Partial Least Squares Regression,PLSR)建立大范围CRC估算模型。结果表明:1)从遥感影像上提取的遥感光谱指数和纹理特征均与CRC有较好的相关性,其中,简单耕作指数(Simple Tillage Index,STI)与CRC相关性优于其他遥感光谱指数,样线法和图像分割法的决定系数(Coefficient of Determination,R^(2))分别为0.844和0.848;纹理特征与CRC的相关程度低于遥感光谱指数,其中B8A Mean纹理特征与玉米CRC相关性优于其他纹理特征,样线法和图像分割法的R 2分别为0.505和0.507。2)以遥感光谱指数为主、纹理特征为辅的组合方法构建的PLSR模型用于玉米CRC估算精度高于采用单一遥感光谱指数或纹理特征建模的CRC估算精度;其中样线法建模结果相关系数R 2达到0.896,图像分割法构建的模型相关系数R 2为0.892,因此,利用分辨率较高的Sentinel-2影像构建的遥感光谱指数和纹理特征建立PLUS模型在CRC估算方面精度较好,具有良好的应用前景。

基于强化学习的激光三角光斑定位方法研究

光斑定位过程中,若激光三角光斑图像质量较差,会直接影响后续光斑定位精度,为此提出基于强化学习的激光三角光斑定位方法。采集激光三角光斑图像,并对采集得到的图像展开去噪分割等处理,去除图像噪声,获取光斑目标,提升图像质量;引入邻域标定光斑对处理后的图像实施互相关运算,充分利用光斑的偏态分布灰度以及位置的相似性约束,确定目标像素级的相关系数分布。对获取的相关系数分布结果实施三次非均匀有理B样条插值细分,根据细分结果完成光斑中心定位方程的建立,利用强化学习算法对定位方程实施优化处理,进一步提升定位精度,实现对激光三角光斑的精准定位。实验结果表明,利用该方法开展激光三角光斑定位时,定位效果好、精度高。

基于Roberts算子的激光夜视图像自动分割方法

激光夜视图像分辨率较低,边缘信息难以检测,导致图像分割过程存在效率低、精度较差等问题,为此设计基于Roberts算子的激光夜视图像自动分割方法。使用相机采集夜间场景色彩信息,采用加权平均法重构图像数据,输出完整的激光夜视图像。拟合图像周边相邻像素,利用三次样条插值函数平滑处理图像,运用Roberts算子计算图像梯度,实现激光夜视图像边缘检测,得到图像插值后的平滑信息,提升夜视图像分辨率。通过模糊C均值聚类明确聚类范围,引入混沌粒子群算法实现图像分割。实验结果表明,所提方法分割差异率在3%以下,图像分割Dice相似性系数在0.97以上,图像分割平均耗时为9 s。

一种基于特征区域分割的图像拼接算法

针对图像采集和测量时需要将多幅图像拼接成一幅大图像的问题,提出了一种图像拼接算法,利用特征区域块分割技术来实现图像的拼接.用灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图,然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理,使特征区域块边缘的定位达到亚像素级,提高了图像边缘检测的精度,有利于图像的高精度拼接.实践结果表明,该算法简单易行,定位较准确,拼接效果好,能有效地克服图像质量的影响,当图像灰度值相差较大并且图像具有旋转时,该算法也能实现对图像无缝平滑拼接.

基于人体手指静脉图像分割算法的研究

根据人体手指静脉图像的结构及特点,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位手指静脉图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了手指静脉图像边缘信息,提高了手指静脉图像分割精度。

利用强震震源机制解资料反演中国大陆及其邻区的形变场模型

搜集了1900—2013年间发生在中国大陆及其邻区的震源机制解资料,详细整理了其中的70个7级及以上大震的震源参数、地表破裂带和地表位移资料。根据资料的完整程度将地震分成三类:A类存在地表破裂和地表位移观测资料;B类存在地表破裂资料,但缺少地表位移观测数据;C类缺少地表破裂带和地表位移观测资料。对B类和C类缺少地表位移观测数据的地震,利用三角形模型模拟其位移分布。再根据地表位移分布及地震破裂带与本文使用网格模型之间的位置关系将地震分段。最后,利用分段前、后的地震数据和改进的双三次样条方法反演研究区域的形变场模型。结果表明:①大震资料的分段处理改进了地震数据的反演结果,提高了反演模型的合理性和空间一致性;在喜马拉雅断裂带,形变场具有更好的连续性,其变形特征与地质等数据的反演结果基本吻合;塔里木盆地和阿尔金断裂的形变量减小,与该区域较低的地震活动性一致;戈壁—阿尔泰的变形从SE的挤压和NE的拉张调整到NE的挤压和NW的拉张;鄂尔多斯西缘的拉张分量明显减小。②113年的地震资料解释了印度板块向欧亚板块运动总速率的30～50%,存在20mm/a左右的速度亏损,该亏损量可能包括断层蠕动、褶皱等非震形变,未监测到或者缺失的地震,及以弹性应变能形式存在通过潜在地震释放的应变。

采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法

针对目前在茶园垄间导航路径识别存在准确性不高、实时性差和模型解释困难等问题,该研究在Unet模型的基础上进行优化,提出融合Unet和ResNet模型优势的Unet-ResNet34模型,并以该模型所提取的导航路径为基础,生成路径中点,通过多段三次B样条曲线法拟合中点生成茶园垄间导航线。该研究在数据增强后的茶园垄间道路训练集中完成模型训练,将训练完成的模型在验证集进行导航路径识别,根据梯度加权类激活映射法解释模型识别过程,可视化对比不同模型识别结果。Unet-ResNet34模型在不同光照和杂草条件下导航路径分割精度指标平均交并比为91.89%,能够实现茶园垄间道路像素级分割。模型处理RGB图像的推理速度为36.8帧/s,满足导航路径分割的实时性需求。经过导航线偏差试验可知,平均像素偏差为8.2像素,平均距离偏差为0.022 m,已知茶园垄间道路平均宽度为1 m,道路平均距离偏差占比2.2%。茶园履带车行驶速度在0~1 m/s之间,单幅茶垄图像平均处理时间为0.179 s。研究结果能够为茶园视觉导航设备提供技术和理论基础。

面向脑血管物联网电子健康平台的分割及重构关键技术研究

在物联网应用中,脑血管诊疗的电子健康平台可以很好地实现脑血管健康异地保健和远程医疗的要求.设计实现了脑血管诊疗的物联网e-health平台层次结构.面对物联网平台网络的普及化应用要求,提出并实现了基于统计模型的脑血管无人工干预分割算法;面向物联网平台组件之间的快速和高可靠性数据传输特点,提出并实现了基于球B样条三维重构模型.基于双高斯模型的脑血管统计分割模型融合改进的SEM算法,无需人工设定初始轮廓、高维进化函数和进化终止条件.脑血管在脑组织中所占比例较低(<5%),成像灰度不均匀,形态复杂且个体差异性大,该方法可获得良好的分割效果.球B样条模型具有严格的数学基础、较小的数据规模、平稳的光滑连续性和良好的交互性,非常适宜在物联网平台上传输.在上述关键技术的基础上,研究实现了光线投射法的GPUCUDA的并行加速体绘制及三维虚拟环境下脑血管的交互漫游和自主漫游.系统可实现脑血管疾病的诊断、医疗方案的制定和治疗过程中的监测以及脑血管疾病的教学和培训.相关研究为物联网平台下精细组织电子健康发展作出了有益的尝试.

基于B样条曲线的投影图像颜色校正方法

针对基于摄像机反馈的投影图像颜色校正结果误差较大的问题,提出B样条曲线与分段贝塞尔曲线相融合求取投影图像颜色传递函数的方案。通过摄像机来记录RGB空间每个通道不同强度值所对应的投影画面颜色强度值;根据这些节点利用B样条曲线求取颜色传递函数;利用分段贝塞尔曲线对颜色传递函数进行优化来补偿校正不精确的复杂区域造成的偏差。实验表明,双通道投影显示图像经B样条曲线颜色校正后,颜色强度的最大差异降低至原来的31.4%,再经分段贝塞尔曲线颜色补偿后,颜色强度的最大差异降低至未补偿时的45.5%。

基于样条的林火图像多阈值分割算法

基于光滑样条原理,提出一种自适应的多阈值分割算法HistSplineReg,即采用光滑样条回归图像一维直方图,再从回归函数寻找极值从而实现图像的多阈值自动分割。较之现有的阈值分割方法,HistSplineReg具有以下优势:1)设计方法符合人类直觉;2)基于光滑样条设计算法,有理论依据;3)阈值个数及阈值位置可自动选择;4)回归函数可分析求解,计算规模主要集中在矩阵的Cholesky分解,矩阵大小由图像像素水平级决定,而不是图像尺寸;5)只有一个待定参数,该参数用于平衡回归经验误差和回归函数的光滑性。对林火识别问题,实验提供一个经验参数供参考。最后,在红绿蓝颜色(RGB)模式的林火数字图像上进行实验,从灰度图像、多种颜色通道、各通道分割结果合成的彩色图像等方面进行验证,与同样采样回归思想的支持向量回归(SVR)及多项式回归(PolyFit)相比,HistSplineReg方法直观分割效果更好,且三种方法都反映出红色通道信息对林火图像分割效果的影响更为显著。

基于多阈值分割和B样条插值的CT图像金属伪影去除方法研究

为了解决重建后CT(computed tomography)图像中出现的金属伪影问题,提出了基于多阈值分割和B样条插值的CT图像金属伪影去除方法。首先,介绍了CT图像中金属伪影产生的原因;然后详细剖析基于多阈值分割和B样条插值的CT图像金属伪影去除方法实施过程;最后,使用于基于多阈值分割和B样条插值的CT图像金属伪影去除方法对含有金属伪影的临床CT图像和模拟phantom图像进行实验。实验表明,提出的CT图像金属伪影去除方法能够有效地对CT图像中的金属伪影进行减少或去除,这将为医务工作诊断病灶提供了清晰的CT图像。

数控加工中连续微线段轨迹的B样条曲线拟合

为解决数控系统进行连续微线段加工时加减速频繁、运行速度缓慢、加工路径不连续等问题,提出了最小二乘3次B样条曲线逼近拟合算法,采用该算法实现对连续微线段的逼近.文中通过分析连续微线段加工路径的几何特性,提出了采用圆弧近似法计算的弓高误差准则,并选择满足条件的可拟合点集,将拟合的曲线相对于原有路径的偏离误差控制在要求范围内.实例仿真结果表明,该算法可在保证拟合精度的同时有效地拟合连续微直线段.

基于B样条曲线模型的彩色图像分割

提出一种可靠的色彩建模方法,建立基于亮度变化的色彩统计特征数学模型,其特征包含随亮度变化的色度、饱和度的均值以及标准偏差,应用B样条对模型进行曲线拟合,实现彩色图像分割。实验结果表明,该算法的分割效果较好,鲁棒性强,能够适应不同光照条件下彩色图像的分割。

一种基于矩阵LU分解的分段B样条插值法

采用分段三次b样条曲线来光滑地连接采样点,满足了连续性要求;由于分段b样条插值控制点形成三对角线性方程组,通过矩阵的LU分解来求解该控制点方程组,实验结果表明,该方法快速地生成了通过所有采样点的光滑连续自由曲线,完全可以达到实时任务的要求。

一种改进的B-Snake肝癌图像分割算法

针对肝癌CT图像特点,提出了一种改进的B样条曲线的Snake模型图像分割算法,该算法首先对腹部CT图像进行预处理,获得肝脏癌变部分的初始轮廓,再构造闭合B样条Snake模型,最后使用MMSE最小化外力变形模型以实现图像的准确分割。实验结果表明,该方法对于肝癌CT图像取得了肝脏癌变部分目标的良好分割效果。

轮胎透视图的一种整体区域分割方法

针对轮胎透视图,本文提出了一种基于三次均匀B样条和多分辨率小波的整体区域分割方法。该方法首先根据轮胎透视图建立数学模型,获得一系列离散数据点;然后通过三次均匀B样条插值得到含有噪声的灰度变化曲线,并利用多分辨率小波进行去噪处理,得到光顺曲线;最后求解曲线一阶导数的最大、最小值,得到目标区域和背景区域的两个边界。实验结果表明,该方法分割速度快,效果十分理想。

三次样条在图像多阈值分割中的应用

阈值选择是图像分割的基础,提出了基于三次样条函数的多阈值选取算法,能够应用于图像的多阈值分割。首先对图像的直方图进行三次样条函数拟合,再求出三次样条函数的多个极小值,即图像的阈值。实验结果显示,使用提出提出的方法能较准确地识别出直方图的多个波谷,从而实现对图像的多阈值分割。

基于变形模型的肝CT序列图像分割

研究了一种基于变形模型的肝轮廓提取方法 该方法以人的经验知识作为先验信息 ,利用灰度特征、肝CT序列图像特点、肝区轮廓的整体几何信息作为区域聚合依据进行肝区图像分割 实验表明该方法能够较好地克服噪声和轮廓初始位置的影响 。

直线段与B样条曲线的一种新的双向裁剪迭代求交算法

本文根据B样条曲线的性质与线段的半平面方程的特性,研讨了B样条曲线与直线段的相交性问题,提出了有关这类线段相交性的判别准则及其求交新算法。该方法能避免大量的无效求交计算,并大大提高了求交效率。