基于全局Maxflow邻域生长算法的SAR图像目标分割

提出一种改进的GrabCut算法,利用迭代图割(GrabCut)算法对彩色图像进行分割的特点,在不需要交互式操作的情况下,将SAR图像转化为24 bit BMP的位图进行处理,再结合邻域生长算法实现对SAR图像目标的自动分割.通过对MSTAR和NASA喷气推进实验室的SAR图像进行目标分割实验,结果表明,该算法分割精度高于目前通用的其他算法.     

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。     

金属图像的自适应分割方法研究

针对金相图中分割问题,在分析对比传统的全局阈值分割方法的基础上,提出了一种自适应阈值分割方法。将原图像划分为若干子块,对每个子块利用最佳阈值的方法进行分割。实验表明,提出的方法简便易行,具有较好的鲁棒性和适应性;在完整、有效分割图像的同时,能够保留原始图像中的大量细节信息,对复杂背景图像的分割处理效果满意。本文研究为今后金相分析提供了可靠的依据。     

基于图像分割的两相流PIV/PTV测量技术

介绍了采用图像分割技术,将密度较低的大悬浮颗粒和高浓度的示踪粒子共存的两相流场图像进行分离(相分离),对经过分割的悬浮相图像和连续相图像分别进行PTV和PIV运算,以实现对两相流动各个相速度场的同时测量.而后将基于相分离的PIV/PTV程序应用于对液固两相冲击射流流场的实验测量,并对测量结果进行了研究和分析,从而验证了相分离程序.实验结果表明,基于图像分割的PIV/PTV程序在两相流速度场测量中具有较好的实用性.     

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。     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

空间距离变换的彩色图像目标识别方法

研究了彩色图像的分割算法,提出了运用彩色图像的颜色特征相似性进行图像的分割;然后将分割的目标进行检测,运用无监督网络,即竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来。在识别方面,研究了一种运用空间距离变换方法来识别的算法,计算出区域半径测试样本点在区域内还是区域外,以达到识别的目的。实验结果表明,本文提出的分割算法和识别算法可以很好地运用到实际中,识别率可达90%以上。     

基于低密度粒子图像叠加的Micro-PIV速度场测量

提出了一种基于低密度粒子图像的微流体粒子图像全场测速技术.经过背景噪声去除、阈值过滤、图像增强等图像预处理过程,获得了高质量的低密度荧光示踪粒子图像.对100对图像进行图像叠加处理,得到了满足互相关算法求解二维速度场的高密度叠加粒子图像.针对宽度为250μm,深60μm的长直微通道开展了覆盖全场不同流体层平面的二维速度测量,并利用多个流体平面的二维速度场实现了微通道内全场速度的构建.研究结果表明:由于图像叠加法去除了像径大但灰度低的背景粒子图像,采用互相关分析能够准确获得分层二维速度场,所构建的全场速度场正确反映了长直微通道内流流场特征.     

基于CCD图像的点云区域分割方法

提出了一种新的激光点云分割方法,该方法采用点云与CCD图像外部标定的方法,将点云标定到CCD图像上,然后通过图像分割的方法实现了快速提取感兴趣目标区域内的点云。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上,提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。