基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

两种基于图论的聚类算法改进(英文)

近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。     

基于区域的GLRT车辆目标检测方法

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。     

基于自适应对抗学习的半监督图像语义分割

现有的自适应对抗学习方法采用固定惩罚因子在不同特征层进行监督学习,并采用FCN(Fully Convolutional Networks)作为判别器的基础框架,模型缺少泛化能力,在分割较复杂场景时易造成类感染和类漂移。针对该问题,提出了一种学习率自适应的对抗学习的图像语义分割方法。该方法设计了一种类似SegNet结构的网络判别器,采用最大池化进行非线性上采样,既继承了FCN的优势,可以输入任一大小的图像,又保留了相对精细化的特征相关性信息。由于提出的模型可以通过自适应学习率调整对抗损失与交叉熵损失的权值,从而更新生成器的分割网络,所以提高了语义分割的精度;此外,提出的模型在判别器中采用了SegNet框架代替FCN框架,克服了暴力池化问题,且能够将未标记目标数据集的边缘信息引入网络结构中,从而能有效纠正网络的边缘区域,较好地保持图像的边缘细节,从而使分割结果更为精细。在PASCAL VOC2012标准数据集进行实验,并与现有的性能较好的弱监督分割模型相比,实验结果表明:本文模型能够更精细地分割出较复杂背景的目标,有效地缓解类感染和类漂移,并且有效地保留了边缘细节。     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。     

结合灰度共生特征和水平集算法的宫颈醋白区域分割

肉眼醋酸实验是宫颈癌筛查的重要手段,使阴道镜设备具备自动识别醋白区域的功能是解决在临床上缺乏有经验医生这一难题的有效方法。针对这一目的,提出了一种建立在灰度共生特征矩基础上的CV模型水平集算法。该方法首先使用k-means聚类从肉眼醋酸实验后的原始宫颈图像中分割出宫颈区域,继而利用合成的灰度共生特征矩对宫颈区域进行醋白特征提取并获得待分割的特征图,最后使用改进的CV水平集算法对特征图进行分割并得到醋白区域。实验结果显示:改进后的CV水平集算法比传统CV水平集算法的敏感度在平均值上低26.6%,比分水岭分割高47.6%,比模糊聚类分割高11.23%;其特异性在平均值上比水平集分割高29.45%,比分水岭分割低11.64%,比模糊聚类高45.23%;而以Jaccard Index(JI)统计的精度指标在平均值上比传统CV水平集算法高19.74%,比分水岭算法高23.27%,比模糊聚类高38.11%。该新方法在总体性能指标上精度更高。     

复合材料热结构孔隙缺陷表征与分形维数评价

受制备工艺约束，复合材料热结构内部的基体会存在不可忽视的细观孔隙缺陷。本文基于航天材料及工艺研究所制备的热结构CT图像开发了一种能够识别基体细观缺陷的机器学习模型，通过将注意力机制模块与深度学习框架进行结合，利用注意力机制模块能够关注特定预期分割目标区域的特点，实现对热结构CT图像进行图像分割，试验证实本方法能够识别局部细观孔隙等缺陷，提升图像分割的精度。为了定量分析缺陷的几何形貌，本文提出采用分形维数对其进行表征，最后重点研究热结构制造缺陷的形貌定量分布规律。     

基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置

开发了一种基于STM32的嵌入式智能视觉数字识别实验装置,该实验装置实现了对数字字符的视觉识别。基于STM32的嵌入式数字识别实验装置采用了MDK5软件进行开发,其中包括获取图像信息、图像信息预处理、定位图像的数字字符区域、分割字符及归一化、识别字符等。嵌入式数字识别实验装置可以定位图像的数字字符区域,对字符区域的数字字符进行识别,将识别出的数值通过ESP8266-WiFi模块,可实时发送到手机端。该实验装置融合了机器视觉、数电、模电及单片机应用等多方面的知识,具有一定的延展性和创新性,可锻炼学生的实践能力和创新能力,有利于培养具有工程应用及技术创新能力的高素质复合型新工科人才。     

冰形表面激光光带中心线快速提取方法

在风洞结冰模型3D冰形测量中，激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高，具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重，影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题，提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先，采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪，并对图像进行视觉显著性计算，分割出光带区域；其次，求取梯度图并转换至频域空间，根据图像频谱特征求取能量中心区域；最后，对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法，测得算法处理时效为28.57FPS，使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求，为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。     

一种月面采样量的在轨自主测量方法

月面采样量的在轨自主测量是实现月面自主采样的必要环节。本文设计了一种月面采样装置，根据图像信息实现对月面采样量的在轨自主测量。针对图像中目标与背景灰度差较小、背景区域噪声较多的特点，采用了改进型最大类间方差法与连通标记自适应去噪方法，实现了采样区域较为准确的分割。针对单目相机无法直接获取采样区域尺寸的特点，利用已知物体尺寸进行在轨自主标定，结合图像中提取出的采样区域，完成了采样区域尺寸的计算，实现了采样量的在轨自主测量。试验结果表明，在轨自主测量结果与实际结果吻合，本文提出的在轨自主测量方法有效。     

A New Regularized Minimum Error Thresholding Method

To overcome the shortcoming that the traditional minimum error threshold method can obtain satisfactory image segmentation results only when the object and background of the image strictly obey a certain type of probability distribution,one proposes the regularized minimum error threshold method and treats the traditional minimum error threshold method as its special case.Then one constructs the discrete probability distribution by using the separation between segmentation threshold and the average gray-scale values of the object and background of the image so as to compute the information energy of the probability distribution.The impact of the regularized parameter selection on the optimal segmentation threshold of the regularized minimum error threshold method is investigated.To verify the effectiveness of the proposed regularized minimum error threshold method,one selects typical grey-scale images and performs segmentation tests.The segmentation results obtained by the regularized minimum error threshold method are compared with those obtained with the traditional minimum error threshold method.The segmentation results and their analysis show that the regularized minimum error threshold method is feasible and produces more satisfactory segmentation results than the minimum error threshold method.It does not exert much impact on object acquisition in case of the addition of a certain noise to an image.Therefore,the method can meet the requirements for extracting a real object in the noisy environment.     

基于水平集的多相活动轮廓图像分割模型

提出了一种新型的多相活动轮廓模型，是无边活动轮廓模型的广义形式。该模型具有如下特点：（1）提出了背景填充技术，可以在检测目标内部弱边缘时去除阻碍检测的背景信息；（2）在单次二相水平集收敛的基础上，采用多次收敛方式实现了多相分割模型（n-1次收敛实现n相分割模型，n〉1）；（3）介绍了一种提升算法，进一步增强了模型的计算稳定性。实验结果表明，该模型对弱边缘检测特别有效。     

Ground-Based Cloud Using Exponential Entropy/Exponential Gray Entropy and UPSO

Objective and accurate classification model or method of cloud image is a prerequisite for accurate weather monitoring and forecast. Thus safety of aircraft taking off and landing and air flight can be guaranteed. Thresholding is a kind of simple and effective method of cloud classification. It can realize automated ground-based cloud detection and cloudage observation. The existing segmentation methods based on fixed threshold and single threshold cannot achieve good segmentation effect. Thus it is difficult to obtain the accurate result of cloud detection and cloudage observation. In view of the above-mentioned problems, multi-thresholding methods of ground-based cloud based on exponential entropy/exponential gray entropy and uniform searching particle swarm optimization （UPSO） are proposed. Exponential entropy and exponential gray entropy make up for the defects of undefined value and zero value in Shannon entropy. In addition, exponential gray entropy reflects the relative uniformity of gray levels within the cloud cluster and background cluster. Cloud regions and background regions of different gray level ranges can be distinguished more precisely using the multi-thresholding strategy. In order to reduce computational complexity of original exhaustive algorithm for multi-threshold selection, the UPSO algorithm is adopted. It can find the optimal thresholds quickly and accurately. As a result, the real-time processing of segmentation of groundbased cloud image can be realized. The experimental results show that, in comparison with the existing groundbased cloud image segmentation methods and multi-thresholding method based on maximum Shannon entropy, the proposed methods can extract the boundary shape, textures and details feature of cloud more clearly. Therefore, the accuracies of cloudage detection and morphology classification for ground-based cloud are both improved.     

三维CT图象自动分割法

计算机断层扫描图象（ＣＴ）和核磁共振图象（ＭＲＩ）是诊断疾病和制定治疗方案与手术方案的主要依据之一，而分割ＣＴ和ＭＲＩ图象是定量分析其平面与三维信息的关键之一。本文先采用三维自适应滤波，在保留图象细节的前提下滤除高斯分布噪声和脉冲噪声，然后根据ＣＴ或ＭＲＩ各断层多阈值二值化图象采用区域自动增长算法实现了三维ＣＴ图象和ＭＲＩ图象的自动分割。最后给出了腹部ＣＴ图象的分割结果，该方法分割精度高，速度快，具有广泛的临床应用价值     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

复杂背景下磨粒显微图像分割

针对DMAS系统中复杂背景下磨粒图像的自动分割问题，根据磨粒图像的相关特征，充分利用领域知识，基于图像分割和边界跟踪的思想，选取了适合磨粒图像分割的最大类间方差阈值法，并结合腐蚀、膨胀等图像处理技术，实现了复杂背景下磨粒图像的有效分割和目标提取。最后算例表明了本方法的简洁有效性。本文研究将对进一步展开磨粒识别和机械设备故障诊断研究工作提供前提和依据。